의료영상에서 잡음제거는 의료영상 분야에서의 중요한 도전 과제들 중의 하나이다. 최상의 진단 결과를 얻기 위해서는 잡음과 아티펙트가 제거되고, 선명하며 깨끗한 화질의 의료영상이 필요하다. CT는 의료영상에서 중요하고 가장 보편적인 모달리티이다. CT 영상에서 주요 잡음은 양자화 잡음이다. 본 논문에서는 CT 영상에서 잡음 제거를 위한 하이브리드 필터를 제안하였다. 제안된 하이브리드 필터는 바이래터럴 필터, 신경망 윤곽선 검출기, 다층 신경망 등으로 구성되어 있다. 다층 신경망은 여러 정보들을 결합하여 개선된 출력 영상을 만들기 위한 융합 연산자로서 이용되었다. RMSE, ISNR, MSR과 CNR과 같은 화질 평가 척도가 잡음 개선의 성능 평가를 위해 사용되었다. 또한, 시각적으로도 제안된 필터가 다른 필터들에 비해 우수한 결과를 보였다. 이와같은 화질 평가 척도에 의해 본 논문에서 제안된 필터는 바이래터럴 필터나 가이드 필터보다 우수하였다. 특히, 심한 잡음이 있는 상황에서 제안된 필터는 우수한 결과를 보였다.

PURPOSES: The purpose of this study is about noise which is generated from roads and is consist of irregular frequency variation from low frequency to various band. The existing methods of noise reduction are sound barrier that uses insulation material and absorbing material or have applied passive technology of noise reduction by devices. The total frequency band is needed to apply active noise control. METHODS: In this study applies to the field of road traffic environment, signal processing controller and various analog signal input/output, the amplifier module is based on parallel-core embedded processor designed. DSP performs the control algorithm of the road traffic noise. Noise sources in the open space performance of evaluation were applied. In this study, controller of active signal processor was designed based on the module of audio input/output and main controller of embedded process. The controller of active signal processor operates noise reduction algorithm and performance tests of noise reduction in inside and outside environment were executed. RESULTS : The signal processing controller with OMAP-L137 parallel-core processors as the center, DSP processors in the active control operations dealt with quickly. To maximize the operation speed of an object and ARM processor is external function keys and display for functions and evaluating the performance management system was designed for the purpose of the interface. Therefore the reduction of road traffic noise has established an electronic controller-based noise reduction. CONCLUSIONS : It is shown that noise reduction is effective in the case of pour tonal sound and complex tonal sound below 500Hz by appling to Fx-LMS.

급속한 경제성장은 대규모 도로건설 및 물류에 필요한 차량의 대형화 및 고속화를 유도하였으나, 이로 인해 발생하는 대기오염 및 자동차의 소음, 진동은 사회적 문제로 대두되고 있는 실정이다. 기층용 콘크리트 블록은 Helmholtz Resonators 이론을 접목시킴으로써 차량의 타이어 파열음과 차량음 등을 흡수하여 소음을 현저히 줄이는 기능을 보유하고 있어 접속도로, 아파트 단지내 도로, 주택가 도로 등 소음발생이 높은 지역에 적용한다면 소음저감에 대한 사회적 요구를 충족시킬 수 있다. 본 연구에서는 2-layer 아스팔트포장과 기층용 콘크리트 블록의 복합식 공법으로 일반 콘크리트 블록과 기층용 콘크리트 블록의 흡음효과 시험을 실내 시험으로 실시하였다. 시험 조건으로는 홀 사이즈, 간격, 깊이가 결정된 시편에 각 차종별 초기소음을 다르게 주어 소음저감효과를 분석 하였다. 2-layer아스팔트 표층과 콘크리트블록을 이용하여 차량소음크기, 시편크기, 측정거리, 홀의 형상 및 크기에 따른 데이터를 분석한 결과 소음저감효과는 탁월했으며 약 4dB에서 최대 9dB 정도 감소시킨 것으로 나타났다.

배수성 포장의 장점은 우천시 운전자에게 노면의 배수 기능과 타이어 노면의 마찰저항성과 같은 효과를 증대 시켜 일반 밀입도 아스팔트 혼합물에 비해 타이어 노면 소음을 감소시키는 효과를 제공 해준다. 그러나, 배수성 포장은 공용 후 노면의 공극 막힘 현상 등으로 인하여 주기적인 유지보수 작업이 동반된다. 그러므로 본 연구를 통해 개발된 저소음포장의 공극 형성은 굵은골재의 비율을 높여 공극형성을 직선화하여 투수 및 공극막힘 등을 최소화 하도록 하였다. 본 연구를 통해 개발된 저소음포장인 19mm, 13mm, 10mm, 8mm 저소음포장은 현재 4년이 공용된 상태에서 양호한 포장상태를 보여주며, 특수성능은 신설수준인 투수성능을 유지하고 있으며, 미끄럼 저항성도 만족하는 우수한 공용성을 나타내고 있다.

In order to improve indoor air quality of apartment, indoor ventilation system had to be installed in each unit, from 2006 in Korea. However, a duct which is connecting each room in ventilation system became a flanking path of sound. Sound which is generated in one room can easily transmitted into the adjacent room by the duct and speech privacy in apartment room can be seriously degraded. In this study, low noise duct system consisted of noise diffuser and multi drop chamber was developed and noise reduction performance was measured in mock-up system. Noise reduction performance of low noise duct system was compared with conventional duct system. From the result of measurement, it was found that noise diffuser reduce more than 10 dB in the range of 200 Hz and higher frequency band, also multi drop chamber was effective in 2000 HZ and higher frequency band. Noise reduction performance of low noise duct system is effective in the frequency range (from 300 Hz to 4000 Hz bands) of speech conversation.

본 연구는 다양한 표면처리 공법에 따른 소음도를 비교 분석하여 소음 감소효과에 적합한 타이닝 방법을 제안하였다. 기존 문헌조사 결과 종방향 타이닝이 소음감소 효과에 우수한 결과를 보인다는 것을 바탕으로 국내 시험도로 일부구간에 표면처리 방법을 적용하였다. 승용차의 경우 일정간격 18mm 종방향 타이닝이 다른 비교구간보다 약 2~3dB(A) 소음 감소효과가 있다. 덤프트럭으로 외부소음을 측정하여 주파수 분석한 결과 200~600Hz 사이에서 peak frequency point가 발생하는 것을 알 수 있었다 또한, 승용차의 경우 1000Hz부근에서 소음 발생이 가장 큰 것으로 나타났다 차량 내부 소음 측정결과 표면처리 방법에 따라 소음 정도가 큰 폭으로 변화하지 않았으나, 차량 외부에서는 크게 변화하였다. 따라서 표면처리 방법은 소음도에 중요한 영향을 미치는 인자로 볼 수 있다. 표면처리에 따른 미끄럼 저항값 측정결과 종방향 타이닝이 횡방향 타이닝에 비해 낮게 나타났지만 전체적으로 양호한 결과를 보였다. 본 실험 결과는 시공 초기의 값이므로 공용 이후의 지속적인 조사가 필요하다.

일상생활의 대화중에 포함되는 잡음, 특히 모든 주파수 대역에 포함되는 백색잡음에 의해 오염된 음성신호는 청각적으로 심한 불쾌감과 거부감을 주며 대화의 명료성을 저해시키는 요인으로 작용할 수 있다. 본 논문은 이러한 잡음환경 하에서 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방범으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 cD1 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 cA3 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환에서는 파열음, 마찰음 및 파찰음 성분이 많이 제거되는 반면 제안한 방법은 본래 신호와 유사하게 복원됨을 실험 결과 확인할 수 있었다.

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.

포장유지관리시스템에 있어서 포장표면 정보는 가장 중요한 인자 중의 하나이다. 따라서 일찍부터 선진국들은 자국의 현실에 알맞은 포장표면 조사장비와 프로그램을 개발하여 사용하고 있다. 국내의 경우 고가의 외국장비와 프로그램을 수입하여 사용하고 있으나 많은 문제점으로 인해 국산 장비와 포장표면 분석 프로그램 개발의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구는 아스팔트 포장표면 분석 프로그램 개발을 위한 선행연구이다. 본 연구의 초점은 이미지프로세싱 기술을 이용한 포장표면 분석 원리를 규명하고 포장이미지의 특성 및 포장이미지의 노이즈를 효과적으로 제거하기 위한 알고리즘을 실험하는 것이다. ARAN(Automatic Road Analyser)의 균열맵을 분석 샘플로 이용하였으며, 포장이미지의 통계적인 특성, 히스토그램, FFT(Fast Fourier Transform)영상을 분석하여 일반적인 이미지에 비해 노이즈와 고주파 성분이 많고, 배경과 균열 분리가 어려운 특성을 규명하였다. 또한 노이즈 제거를 위해 다양한 필터를 적용하여 실험한 결과 마스크 크기가 3X3인 중간값 필터가 가장 효과가 좋은 것으로 나타났다.

19명의 건강한 성인 남자의 우세팔쪽 위팔두갈래근에서 피로가 생길 때까지 2.4초를 하나의 주기로 팔꿉을 반복적 등장성으로 굽히고 펴서 표면근전도 신호를 얻었다. 처리과정 A 중앙주파수(MDF )는 이 신호의 0.5초 구간을 power spectrum analy sis (PSA)로 계산하였는데 상당량의 잡음이 있었다. 중앙주파수의 잡음 양을 비교하기 위해, 동일한 표면근전도에서 3번까지 신호를 받았다 (2.4초 구간을 PSA로 계산한 처리과정 B, 13 point로 moving averages한 처리과정 C, digital low pass filter한 처리과정 D). 그리고 나서 그 신호의 중요 주파수 성분을 뽑아내었다. 위의 중앙주파수 자료와 시간간의 회귀직선을 분석하면 초기 중앙주파수, 회귀기울기, 그리고 피로지수와 같은 모수를 얻을 수 있다. 비모수 검정의 하나인 Kendall 기법으로 네 개의 처리과정간의 모수를 비교하였다. 통계결과 잡음이 처리과정 A보다 B,C,D에서 적었고, D에서 가장 적게 나타났다. 중앙주파수를 digital low pass 로 여과(filtering)함으로써 앞으로 있게 될 동적 운동 시 근피로 모니터기의 신뢰도를 높일 수 있다.