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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
손원 (단국대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제34권 제4호
발행연도
2023.7
수록면
635 - 647 (13page)
DOI
10.7465/jkdi.2023.34.4.635

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이미지 데이터에는 다양한 이유로 잡음이 포함될 수 있다. 이렇게 이미지 데이터에 잡음이 포함되는 경우 이미지 품질이 저하될 뿐만 아니라 기계학습을 통한 이미지 데이터의 분류 결과에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 이 연구에서는 잡음이 포함되어 있는 이미지 데이터의 분류 정확도를 높이기 위해 이차원 융합라쏘신호근사기(FLSA)를 이용한 잡음제거 방법을 제안한다. FLSA는 총변동벌점과 L1 벌점이 부여된 최소제곱법을 이용하여 구간별 상수구조와 0이 아닌 평균값의 희소성을 구현할 수 있다. 이차원 FLSA의 경우 총변동벌점이 이미지 데이터의 인접한 셀들의 값이 동일한 값이 되도록 할 수 있으며 평균값이 작은 영역은 평균값이 0이 되도록 할 수 있다. 따라서 잡음이 포함된 이미지에 이차원 FLSA을 적용하여 잡음에 해당되는 셀이 인접한 셀들과 하나로 묶여 잡음의 강도가 약해지도록 한 후 해당영역의 평균값을 0으로 만듦으로써 이미지 데이터의 잡음을 제거할 수 있을 것으로 기대 할 수 있다. 이차원 FLSA를 이용하여 잡음의 강도를 축소하는 절차를 MNIST 데이터에 적용한 결과 잡음이 포함된 손글씨 숫자 이미지 데이터의 분류 정확도가 개선되는 것을 확인할 수 있었다.
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목차

요약
1. 서론
2. 융합라쏘신호근사기를 이용한 이미지 데이터의 잡음제거
3. 실제 데이터에의 적용
4. 결론 및 토의
References
Abstract

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