KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4336-4354
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2018
Fuzzy C-means (FCM) algorithm is a most usually technique for medical image segmentation. But conventional FCM fails to perform well enough on magnetic resonance imaging (MRI) data with the noise and intensity inhomogeneity (IIH). In the paper, we propose a Gamma correction conditional FCM algorithm with spatial information (GcsFCM) to solve this problem. Firstly, the pre-processing, Gamma correction, is introduced to enhance the details of images. Secondly, the spatial information is introduced to reduce the effect of noise. Then we introduce the effective neighborhood mechanism into the local space information to improve the robustness for the noise and inhomogeneity. And the mechanism describes the degree of participation in generating local membership values and building clusters. Finally, the adjustment mechanism and the spatial information are combined into the weighted membership function. Experimental results on four image volumes with noise and IIH indicate that the proposed GcsFCM algorithm is more effective and robust to noise and IIH than the FCM, sFCM and csFCM algorithms.
본 논문에서는 비정체성(nonstationary) 잡음 환경을 위한 단일 채널 VAD(Voice Activity Detection) 알고리듬 제안하였다. VAD 판별을 위한 특징계수의 임계값은 과거 비음성 프레임들의 평균과 표준편차를 추산하여 적응적으로 갱신하였다. 특징계수로는 SPD-TE(Spectral Power Difference-Teager Energy)를 사용했는데, 이것은 WPD(Wavelet Packet Decomposition) 계수에 Teager 에너지를 적용한 것으로서 잡음에 강인한 것으로 보고된 바 있다. TIMIT 음성과 NOISEX-92 잡음을 사용하여 10 dB부터 -10 dB까지의 SNR에 대한 실험 결과, 제안된 알고리듬이 표준을 포함한 기존의 알고리듬과 비슷한 정확도를 보였다.
본 논문에서는 비정규 잡음 환경에서 orthogonal frequency division multiplexing 시스템의 주파수 옵셋을 신뢰성 있게 추정하는 기법들을 제안한다. 먼저 비정규 잡음을 복소 등방성 Cauchy 확률과정으로 모형화한 후 최대우도 (maximum-likelihood) 추정 기법을 제안하고, 또한 더 간단한 최대우도 추정 기반 준최적 추정 기법을 제안한다. 모의실험 결과를 통해 제안한 기법들이 기존의 기법들에 비해 비정규 잡음 환경에서 더 좋은 주파수 옵셋 추정 성능을 가질 뿐 아니라, 비정규 잡음 환경에서 강인함을 보인다.
다음은 이 논문에서는 임펄스 잡음과 함께 다중경로 특성을 가진 수중 통신 채널에 대해, 확률거리 최소화와 델타함수열을 이용한 블라인드 적응등화 알고리듬을 소개하고 임펄스 잡음에 대한 강인성을 입증하였다. 기존의 자승평균오차 기반의 CMA는 임펄스 잡음 환경에서 다중경로 채널을 보상하지 못하는 현상을 보였고 엔트로피에 기반을 둔 코렌트로피 등화알고리듬도 일반적 변조방식에서 성능이 만족스럽지 못한 것으로 나타났으나, 델타함수열을 이용한 확률분포 거리최소화 방법은 이러한 임펄스 잡음 문제와 다중경로 채널 블라인드 등화문제를 동시에 해결함을 보였고, 임펄스 잡음에 대해 탁월한 강인성을 가짐을 이론적 분석과 함께 시뮬레이션 실험을 통해 입증하였다.
Noise problem that occurs in living environment is a big trouble in the economic, social and environmental aspects. In this paper, the filtered-X LMS algorithms, the adjoint LMS algorithms, and the robust adjoint LMS algorithms will be introduced for applications in active noise control(ANC). The filtered-X LMS algorithms is currently the most popular method for adapting a filter when the filter exits a transfer function in the error path. The adjoint LMS algorithms, that prefilter the error signals instead of divided reference signals in frequency band, is also used for adaptive filter algorithms to reduce the computational burden of multi-channel ANC systems such as the 3D space. To improve performance of the adjoint LMS ANC system, an off-line measured transfer function is connected parallel to the LMS filter. This parallel-fixed filter acts as a noise controller only when the LMS filter is abnormal condition. The superior performance of the proposed system was compared through simulation with the adjoint LMS ANC system when the adaptive filter is in normal and abnormal condition.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권7호
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pp.2356-2376
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2021
In this paper, we proposed a novel modulation recognition method based on quantum elephant herding algorithm (QEHA) evolving neural network under impulse noise environment. We use the adaptive weight myriad filter to preprocess the received digital modulation signals which passing through the impulsive noise channel, and then the instantaneous characteristics and high order cumulant features of digital modulation signals are extracted as classification feature set, finally, the BP neural network (BPNN) model as a classifier for automatic digital modulation recognition. Besides, based on the elephant herding optimization (EHO) algorithm and quantum computing mechanism, we design a quantum elephant herding algorithm (QEHA) to optimize the initial thresholds and weights of the BPNN, which solves the problem that traditional BPNN is easy into local minimum values and poor robustness. The experimental results prove that the adaptive weight myriad filter we used can remove the impulsive noise effectively, and the proposed QEHA-BPNN classifier has better recognition performance than other conventional pattern recognition classifiers. Compared with other global optimization algorithms, the QEHA designed in this paper has a faster convergence speed and higher convergence accuracy. Furthermore, the effect of symbol shape has been considered, which can satisfy the need for engineering.
우주에서 지상 기지국까지 무선 데이터 전송을 성공하기 위해서는 전파가 불안정한 대기권을 통과해야만 한다. 국제 우주 데이터 시스템 자문 위원회(CCSDS)가 요구하는 Data link 알고리즘은 암호화와 수신측 오류를 감지하고 재동기가 가능해야한다. 그러나 오류 복원은 CCSDS 요구조건에 포함되지 않는다. 본 논문에서는 다양한 잡음에 내성과 오류 복원이 가능한 알고리즘을 제안한다. 잡음 제거 필터와 선명도를 향상시키는 필터 그리고 EDSR 등을 통해 가우시안, Salt, Pepper, S&P 잡음 등 다양한 환경을 고려하여 실험하였으며, 그 결과 잡음 억제와 보정에 도움이 된 것을 확인하였다. 추가적으로 유사 알고리즘인 SES Alarmed와 DSES Alarmed와 비교한다.
벡터 맵 데이터는 다른 멀티미디어에 비하여 높은 가치를 지님에도 불구하고 데이터의 불법복제와 저작권에 대한 인식과 연구는 미비한 실정이다. 본 연구에서는 벡터 맵 데이터의 저장 구조를 고려하여 다양한 공격에 대하여 강인한 워터마킹 기법을 제안하고자 한다. 워터마킹 알고리즘의 설계를 위하여 여섯 가지 접근 방법을 고안하였다(포인트 기반의 접근, 최소 둘레 삼각형 구성, 길이 비율에 대한 워터마크 삽입, 워터마크 이미지의 위치를 참조, 그룹화, 일방함수의 사용). 제안 방법은 입력 효과성, 오검출률, 충실도의 특성을 만족하고 강인성 측면에서 노이즈 첨가를 제외한 모든 공격에서 강인함을 보였다. 또한 제안 방법은 원본 데이터가 필요 없는 Blind 방식이며, 데이터 의존적이지 않은 장점을 갖는다. 추가로 단순화 공격에 대하여 단순화 정도가 심해짐에 따라 강인성이 저하되는 선행 연구의 문제점을 해결할 수 있었다.
디지털 비디오 워터마킹의 성능은 디지털 비디오에서 많은 정보를 은닉하는 방법에 대한 평가이다. 그러므로 디지털 컨텐츠에 대한 주파수 영역의 고화질의 동영상에 많은 비트의 데이터를 저장하는 방법이 요구되고 있다. 따라서 본 논문은 워터마크 요소 중 강인성과 비시각성 사이의 절충을 통해서 동영상의 프레임에 대해 휘도 성분을 추출한 후 웨이블릿 변환을 수행하여 LH와 HL 부대역에 워터마크를 내장하고 비시각적인 워터마크 기반의 강인한 워터마크를 통해 향상된 워터마크의 보안성을 위한 워터마크 시스템을 설계한다. 워터마크의 보안성에 대한 성능의 분석은 통계적인 방법을 사용하여 비시각적인 워터마킹에서의 다양한 공격에 대한 강인성을 평가한다. 실험 결과에 따르면 노이즈 추가, 손실 압축, Low-Pass 필터링과 같은 일반적인 신호 처리를 수행하여 워터마크 강인성과 비시 각성을 평가하였고, 다양한 공격에 대한 워터마크의 보안성을 검증할 수 있었다.
본 연구에서는 키와 로고 방식을 혼합한 이미지 워터마킹의 비가시성과 강인성을 평가하였다. 키(Key)의 역할은 저작권자의 개인 ID(IDentification)가 하며 워터마크로는 로고영상(Logo Image)을 사용하였다. 실험영상으로는 Lena 표준영상을 선택하였고, 워터마크로는 32${\times}$32와 64${\times}$64 크기의 `Park'이라는2진 영상을 사용하였다. 제안한 워터마킹 기법의 비가시성을 평가하기 위해서 워터마크가 삽입된 영상의PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 구하였으며, 강인성을 평가하기 위해서는 워터마크가 삽입된 영상에 영상변형 빛 JPEG 손실 압축이 가한 다음, 복원된 워터마크의 복원율(reconstructive rate)을 구하였다. 실험 결과, 표준 영상에 대하여 워터마크가 삽입된 영상의 PSNR은 93.75dB로 비가시성이 우수하였고, 64${\times}$64 크기의 워터마크를 삽입한 경우에 비하여 32${\times}$32 크기의 워터마크 영상을 삽입한 경우의 복원율이 영상축소에서는 평균 5.9%, 회전에서는 평균 13.9%, 잡음에서는 평균 6.5%, JPEG손실 압축에서는 평균 4.2%로 더 우수하다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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