• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.163-165
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• 2017

본 논문에서는 카메라 잡음 제거에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구를 진행하였다. 합성된 가우시언 잡음에 대하여 좋은 잡음 제거 성능을 보이는 DnCNN(Denoising Convolutional Network)를 이용하여 카메라 잡음을 제거하는 학습과 실험을 진행하였으며, 기준 실험으로는 RGB 색공간의 3채널 모두에 대하여 학습한 신경망(Neural Network)을 사용하였고, 본 논문의 실험에서는 그레이 이미지에 대하여 학습한 신경망을 사용하였다. 신경망의 평가를 위하여 딥 러닝 알고리즘 입력 이미지를 RGB 색공간(RGB Color Space)과 YCbCr 색공간(YCbCr Color Space) 2가지 색공간으로 표현하여 사용하였고, 입력 이미지에 노이즈를 첨가하기 위해 가우시안 노이즈(Gaussian Noise)를 이용하였다. 또한 가우시안 잡음과 다른 성질을 갖는 실제 카메라 잡음에 대해서도 학습과 테스트를 진행하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.2134-2135
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• 2011

전력 설비의 지중화 증가로 인하여 지중 설비에서의 사고 위험성도 증가하고 있다. 본 논문에서는 누전 고장점이 있는 저압 지중접속함(핸드홀)이 침수시 고장점에서 유출되는 누설 전류에 의한 수중 전위를 검출하여 위험을 경보하는 장치를 제작하고, 실제 환경과 유사한 실험장에서 실험하였다. 실험을 통하여 제작한 핸드홀 누전감시장치가 정상 동작함을 확인하였다. 또한 고장점이 존재하지 않거나 전원 공급이 없는 핸드홀의 경우에도 침수시 수중에서 상용주파수 노이즈 전위가 측정됨을 확인하였고, 이런 노이즈 제거 기술에 대한 연구가 추가적으로 필요함을 확인하였다. 침수시 누전 고장점은 평상시에 검출하기 어렵기 때문에 핸드홀 누전 감시 장치의 개발은 사고를 예방함과 동시에 사고를 검출하여 지중선로의 사후 유지 보수에 도움이 될 수 있을 것으로 예상한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.955-957
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• 2017

감시 카메라 환경에서 돈사 내 돼지들을 탐지 및 추적에 관한 연구는 효율적인 돈사 관리측면에서 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 그러나 깊이 정보 내 노이즈와 돈방 내 돼지와 배경의 깊이 정보 값이 유사하여 개별 돼지만을 탐지하기란 쉽지 않다. 특히 천장에 설치된 센서로부터 획득된 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 탐지하기 위한 방법이 요구된다. 본 논문에서는 노이즈에 덜 민감한 바닥 배경을 이용하여 바닥에 위치한 돼지의 부분을 먼저 탐지한 후, 벽에 위치한 돼지의 나머지 부분을 수퍼픽셀과 영역확장 기법으로 탐지하는 방법을 제안한다. 실험 결과 돈방 내 벽과 바닥 경계에 위치한 돼지를 정확히 탐지하였으며, 영상 1장 당 수행시간이 5msec로 실시간 처리에 문제가 없음을 확인하였다.

• Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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• v.25 no.1
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• pp.71-77
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• 2002

This study deals with noise occurring in the process of human information transmission. Human process many kinds of information by receiving them from the outside or using their own thought and express the processed information to the outside by acting. In this process, Channel Noise ($C_N$) is defined as the characteristics of noise generating the incomplete result for the external stimulus. To evaluate $C_N$, keyboard-typing experiment has been performed to the 87 subjects. In this experiment, the subject consists of college students who have abundant experience in computer usage. In the experiment, there were some cases that typing order was unconsciously reversed. In this study, we deal with only these cases since these cases can be used as important data to study humans information transmission system.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2180-2183
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• 2003

본 논문에서는 광 디스크의 기록 밀도 증가에 따른 신호품질의 열화나 노이즈가 심한 환경에서 DPLL(Digital Phase Locked Loop)의 성능을 개선하기 위한 FD(Frequency Detector)와 PD(Phase Detector) 알고리즘을 제안한다. 제안된 PD 알고리즘은 노이즈에 의해 왜곡되어 RLL 조건을 위배하는 입력신호, 즉 RLL 조건에 의해 결정되는 최소 런 길이보다 주기가 작은 신호에 의해 발생하는 위상오차를 위상오차 보정 시 사용하지 않도록 설계하여 잘못된 정보에 의한 위상오차 보정이 일어나지 않도록 하였다 제안된 FD 알고리즘은 주파수를 추적하기 위해 삽입되는 신호인 Sync 신호의 symmetry 특성을 이용하여 샘플패턴을 검출하도록 하여 기존의 주파수 오차 보정 알고리즘보다 향상된 주파수 추적 성능을 가지도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.176-179
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• 2021

현재 음성인식 기술은 인공지능 비서, 전화자동응답, 네비게이션 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며 인간의 음성을 디바이스에 전달하기 위해 음성 신호를 텍스트로 변환하는 Speech-To-Text (STT) 기술을 필요로 한다. 초기의 STT 기술의 대부분은 확률 통계 방식인 Hidden Markov Model (HMM)기반으로 이루졌으며, 딥러닝 기술의 발전으로 HMM과 함께 Recurrent Nural Network (RNN), Deep Nural Network (DNN) 기법을 사용함으로써 과거보다 단어 인식 오류를 개선하며 20%의 성능 향상을 이루어냈다. 그러나 다수의 화자 혹은 생활소음, 노래 등 소음이 있는 주변 환경의 간섭 신호 영향을 받으면 인식 정확도에 차이가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 음성 신호를 추출하여 주파수성분을 분석하고 오디오 신호 사이의 주파수 영역 correlation 연산을 통해 음성 신호와 노이즈 신호를 구분하는 것으로 STT 인식률을 높이고, 목소리 신호를 더욱 효율적으로 STT 기술에 입력하기 위한 방안을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.560-563
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• 2021

본 논문에서는 사각형 실내 공간에서 점군 데이터를 기반으로 빠르고 정확하게 바닥, 천장, 벽면에 대한 평면 정보를 획득할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 방법은 관측되지 않은 공간에 대한 평면을 예측할 수 없으며, 노이즈에 취약하고, 모든 점에 대한 기저 정보를 알아야하기 때문에 많은 연산량을 요구한다. 제안 방법은 기존의 평면 검출 방식에서 벗어나 Bounding Box 형상을 예측하는 기술을 활용한다. 또한, 제안 시스템은 구면 파노라마 비디오를 기반으로 적은 수의 프레임으로도 빠르게 실시간 점군 데이터를 확장해나간다. 제안 방법은 실험을 통해 기존의 방법보다 월등히 빠르고, 노이즈 등 환경 제약 요소에 강건함을 보인다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.44 no.1
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• pp.85-93
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• 2007

This paper presents new LVDS I/O circuits with a high noise margin for use in highly parallel I/O environments. The proposed LVDS I/O includes transmitter and receiver parts. The transmitter circuits consist of a differential phase splitter and a output stage with common mode feedback(CMFB). The differential phase splitter generates a pair of differential signals which have a balanced duty cycle and $180^{\circ}$ phase difference over a wide supply voltage variation due to SSO(simultaneous switching output) noises. The CMFB output stage produces the required constant output current and maintains the required VCM(common mode voltage) within ${\pm}$0.1V tolerance without external circuits in a SSO environment. The proposed receiver circuits in this paper utilizes a three-stage structure(single-ended differential amp., common source amp., output stage) to accurately receive high-speed signals. The receiver part employs a very wide common mode input range differential amplifier(VCDA). As a result, the receiver improves the immunities for the common mode noise and for the supply voltage difference, represented by Vgdp, between the transmitter and receiver sides. Also, the receiver produces a rail-to-rail, full swing output voltage with a balanced duty cycle(50% ${\pm}$ 3%) without external circuits in a SSO environment, which enables correct data recovery. The proposed LVDS I/O circuits have been designed and simulated with 0.18um TSMC library using H-SPICE.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.1
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• pp.232-238
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• 2013

This paper study the position estimation of MBK system according to the non-linear filter for non-Gaussian noise in underwater sensor networks. In the filter to estimate location, recently, the extended Kalman filter (EKF) and particle filter are getting attention. EKF is widely used due to the best algorithm in the Gaussian noise environment, but has many restrictions on the usage in non-Gaussian noise environment such as in underwater. In this paper, we propose the improved One-Dimension Particle Filter (ODPF) using the distribution re-interpretation techniques based on the maximum likelihood. Through the simulation, we compared and analyzed the proposed particle filter with the EKF in non-Gaussian underwater sensor networks. In the case of both the sufficient statistical sample and the sufficient calculation capacity, we confirm that the ODPF's result shows more accurate localization than EKF's result.

• Journal of the Society of Disaster Information
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• v.19 no.1
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• pp.10-17
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• 2023

Purpose: In this paper, a distance estimation technique for indoor location estimation using IR-UWB is proposed and researched. We propose an algorithm that can increase the SNR lowered due to clutter or noise in an indoor environment. Method: In order to clutter suppression and detect weak signals, we analyze the existing studies of background remover, correlation, and singular vector decomposition techniques and propose an algorithm. Result: The proposed algorithm, the average error was 0.57m up to 11.5m, and the error were 0.49m from 6m to 11.5m. the average error rate was reduced by about 1m compared to the previous study. Conclusion: It can be used as a technique for detecting weak signals in clutter and noise environments for distance or location estimation, and can also be used as a human life detection technique to reduce damage to people in a disaster situation by using UWB radar which has highly transparent.