• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.11 no.4
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• pp.58-62
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• 2016

In this paper, we propose a pre-processing scheme for improving indoor positioning accuracy in impulsive noise channel environments. The impulsive noise can be generated by multi-path fading effects by complicated indoor structures or interference environments, which causes an increase in demodulation error probability. The proposed pre-processing scheme is performed before a triangulation method to calculate user's position, and providing reliable input data demodulated from a received signal to the triangulation method. Therefore, we studied and proposed an adaptive threshold function for mitigation of the impulsive noise based on wavelet denoising. Through results of computer simulations for the proposed scheme, we confirmed that Bit Error Rate and Signal-to-Noise Ratio performance is improved compared to conventional schemes.

• The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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• v.6 no.1
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• pp.74-81
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• 2001

The sensorless scheme for Switched Reluctance Motor(SRM) drives must have the robustness and reliability because the noise and error are sensitive. These elements make electrically noisy environments due to the proximity of high current power circuits with small signal electronic circuits when SRM drives. Also, due to the leakage inductances and finite coupling capacitances, these can cause the noise on any low voltage current and voltage measurement circuit. The position estimate error occurs because the current and voltage including the noise are sued as the inputs of sensorless algorithm. In this paper the high robustness and resistance of input noise re described. The fuzzy logic based rotor estimation algorithm and the observer model are used to reduce the tolerance of input data.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.6
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• pp.1-8
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• 2009

There are a lot of influences, such as location of camera, luminosity, brightness, and direction of light, which affect the performance of 2-dimensional image recognition. This paper suggests an adaptive method for face-image recognition in noisy environments using evolvable filtering and feature extraction which uses one sample image from camera. This suggested method consists of two main parts. One is the environmental-adjustment module which determines optimum sets of filters, filter parameters, and dimensions of features by using "steady state genetic algorithm". The other another part is for face recognition module which performs recognition of face-image using the previous results. In the processing, we used Gabor wavelet for extracting features in the images and k-Nearest Neighbor method for the classification. For testing of the adaptive face recognition method, we tested the adaptive method in the brightness noise, in the impulse noise and in the composite noise and verified that the adaptive method protects face recognition-rate's rapidly decrease which can be occurred generally in the noisy environments.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.483-485
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• 2012

본 논문에서는 수중 영상 환경에 특화된 자동 수중 영상 보정 시스템을 제안한다. 수중 영상은 빛 희석(light attenuation)을 인한 가시거리 제한, 낮은 영상 대비(low contrast) 그리고 부유물질과 같은 영상의 노이즈 등의 특수한 환경적 제약이 따른다. 기존의 수중 영상 보정 알고리즘은 색 및 대비(contrast) 보정, 가시거리 확장 및 노이즈 제거 기법등을 이용한 부분적으로 보정 연구가 진행되어 왔는데, 부분적 영상 보정 기법으로는 선명한 영상의 결과를 얻기 힘들다. 제안한 통합 수중 영상 보정 시스템은 색 및 대비 보정, 부유물질 제거를 위한 노이즈 필터링, 객체 윤곽선 강화를 위한 기법들을 통합하여 수중 영상에 특화하였다. 실험을 통하여 제안된 수중 영상 보정 시스템의 효율성을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.187-190
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• 2002

본 논문에서는 잡음 환경에서의 사람의 청각 시스템에서의 신호 에너지에 대한 지각(perception) 패턴을 나타내는 임계 대역에서의 여기(excitation)에너지와 이러한 신호 에너지 사이의 지각적인 간섭 효과를 나타내는 마스킹 특성을 이용하여 지각적인 컨벌루션 잡음(covolutional noise)해석을 통한 잡음 제어 기법을 연구하였다. 이러한 지각적 컨벌루션 잡음은 지각 영역에서 잡음 에너지에 의한 간섭 현상의 영향을 나타내며, 신호의 지각 적인 특성 변화 및 부가 잡음(additional noise) 제어 후에 신호 내에 잔존하는 잔여 노이즈를 반영하는 것이다. 실험 결과 부가 잡음 제어 필터와 컨벌루션 잡음 제어 필터가 대등한 노이즈 제어 성능을 나타내었으며, 다양한 잡음 환경에서 이러한 지각 영역에서의 부가 잡음 제어와 컨벌루션 잡음 제어를 통해 높은 SNR비 개선과 더불어 MOS 측정을 통해서도 높은 음질을 보장할 수 있음을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.76-77
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• 2018

전자기파 환경을 고려한 장비 개발을 위해서 고려되는 설계 사항 중 하나는 외부의 노이즈가 장비 내부로 유입되지 않도록 하고 반대로 장비 내 발생하는 노이즈가 외부로 나가는 것을 막도록 설계하는 것이다. 이를 위해서 전자기파 환경 규격을 만족하기 위한 장비들은 일반적으로 차폐형 구조로 설계된다. 본 논문은 차폐형 구조 설계 시 가장 노이즈에 취약할 수 있는 커넥터를 필터 일체형으로 설계한 사항과 이를 적용한 신호인입함의 성능 개선 사항에 대해 소개한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.241-243
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• 2020

저조도 환경에서 획득한 CCTV 컬러 영상은 품질이 좋지 않으므로, 일정 조도 이하의 저조도에서 CCTV 는 근적외선을 이용하여 회색조 영상을 획득한다. 본 논문에서는 저조도에서 획득한 근적외선 영상을 이용한 물체 검출 및 GAN 을 통해 재구성된 컬러 영상에 생기는 컬러 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 기존의 재구성된 컬러 영상의 PSNR 측면에서 22.5dB 가 나왔으나, 영상 합성을 통해 컬러 노이즈를 제거한 영상의 PSNR 은 34dB 가 나왔다. 본 논문은 컬러 노이즈를 제거하면서 원래의 색의 유지가 제대로 이루어 졌는지는 주관적인 평가 방법을 통해 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10c
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• pp.407-409
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• 2006

우주발사체I 상단 시스템은 비행 중에 킥 모터 점화, 위성분리와 같은 HBW 점화기 기폭이 순차적으로 발생 한다. HBW 점화기의 기폭시에는 일반적으로 전도성 구조물을 통한 단락전류가 일시적으로 발생한다. 이러한 단락전류는 구동 전원 측으로 최대 전류 값 및 루프 면적에 비례한 일시적인 자기장을 형성시키고 near 필드(${\lambda}/2{\pi}$) 내의 인접하게 위치한 하니스에 자계 결합을 통한 역기전력 발생의 원인이 될 수 있다. 이러한 인접 하니스에 자계 노이즈 결합은 여러 자료를 통해 우주시스템 환경에서 일시적인 데이터 손실의 원인이 되는 것으로 분석되고 있다. 본 논문은 우주발사체의 HBW 점화기 기폭시 발생되는 전도성 구조물 단락전류 귀환현상으로 인한 자계노이즈 분석 및 감쇄방안에 대해 논의하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.137-141
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• 2008

객관화된 메타정보를 이용하는 검색방법과는 다르게 내용기반 검색에서는 전처리된 데이터가 동일하지 않을 수 있다는 문제점이 있다. 특히 디지털 음악데이터의 경우 인코딩과정을 거칠 때마다 미세하지만 파형의 변화가 생긴다. 이러한 변형은 타임코드를 쉬프트 시켜 동일한 데이터 검색에 어려움을 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 음악의 시작점을 검출 할 수 있는 방법을 제안하였다. 사람이 소리를 인지하는 원리는 공기가 진동하여 청각기관을 자극하기 때문이며 공기의 진동은 파동을 형성한다. 파동을 구성하는 최소파형모형의 존재 여부를 검사하여 음악의 시작점을 검출하였다. 녹음환경 및 디지털 압축 과정으로 음을 구성하는 파형에 노이즈가 포함될 경우 음악의 시작점 검출에 방해 요인이 된다. 노이즈의 영향을 받지 않고 음악의 시작점을 검출하기 위해 노이즈가 포함된 파형의 특징을 분류하고, 이 분류를 예외 조건을 두어 해결하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 600개의 음원을 실험 하였으며 86%의 일치율을 보였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.05a
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• pp.607-610
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• 2021

When learning a model in supervised learning, input data and the label of the data are required. However, labeling is high cost task and if automated, there is no guarantee that the label will always be correct. In the case of supervised learning in such a noisy labels environment, the accuracy of the model increases at the initial stage of learning, but decrease significantly after a certain period of time. There are various methods to solve the noisy label problem. But in most cases, the probability predicted by the model is used as the pseudo label. So, we proposed a method to predict the true label more quickly by refining the probabilities predicted by the model. Result of experiments on the same environment and dataset, it was confirmed that the performance improved and converged faster. Through this, it can be applied to methods that use the probability distribution predicted by the model among existing studies. And it is possible to reduce the time required for learning because it can converge faster in the same environment.