• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권6호
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• pp.93-99
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• 2007

본 논문에서는 ${\alpha}$-stable 확률분포를 갖는 잡음에 열화된 이미지의 화질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 진폭제한 평균필터(amplitude-limited sample average filter)는 heavy-tailed 가우시안 잡음환경 하에서 maximum likelihood estimator (MLE)임을 증명한다. 그리고, 이 알고리즘에 해당하는 error norm은 Huber의 minimax norm과 일치하고, 위에서 언급한 잡음 환경 하에서 efficacy를 최대화한다는 점에서 최적의 필터임을 보인다. 이 개념을 미리어드(myriad) 필터와 결합하여 진폭제한 미리어드 필터(amplitude-limited myriad filter)를 제안하고 실험을 통하여 이의 성능을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.1780-1786
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• 2005

디지털 신호의 전송 성능은 전송 시스템의 위상 에러에 지배적으로 영향을 받고 있으며, 위상 에러는 랜덤 특성을 갖는 위상 잡음과 도플러에 의한 추적 위상 에러에 의해 발생된다. 도플러 현상이 나타나는 움직임을 갖는 이동형 위성통신 시스템에서는 랜덤 위상 잡음과 추적 위상 오차에 의한 전송 신호의 영향을 해석하여 이동형 위성통신 시스템에 적합한 시스템 요구 위상 잡음 스펙트럼을 설계해야 한다. 본 논문에서는 이동형 양방향 위성통신 시스템의 비대칭 이동 서비스에 대한 도플러 영향과 위상 에러를 해석하여 요구되는 전송 시스템의 위상 잡음 스펙트럼을 설계하고, 움직임을 갖는 단말국의 도플러 영향을 최소화하는 전송서비스를 해석한다. 제안한 위상 잡음 스펙트럼은 요구 전송 시스템에 대한 주파수 발생 부 주파수 특성으로 설계할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권1호
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• pp.26-32
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• 2013

출력 샘플과 수신단에서 랜덤한 순서로 발생된 심볼의 정보 포텐셜을 기반으로 한 블라인드 알고리즘은, 바이어스된 충격성 잡음이 채널에 더해질 때, 정보 포텐셜을 바탕으로 한 비용함수에 바이어스된 신호를 처리할 변수가 포함되어 있지 않아 성능저하를 겪게 된다. 이러한 바이어스된 충격성 잡음에 대한 강건성을 목표로, 이 논문에서는 수정된 정보 포텐셜을 제안하고, 이 제안된 정보 포텐셜에 기반하여 증강된 필터 구조와 랜덤 심볼을 사용한 새로운 블라인드 알고리즘을 도출하였다. 다중 경로 채널의 블라인드 등화에 대한 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 정보 포텐셜에 기반한 블라인드 알고리즘이 바이어스된 강한 충격성 잡음 환경에서 탁월한 수렴 성능을 나타냈다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.808-811
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• 2020

본 논문은 랜덤 무향 칼만 필터를 이용하여 키넥트 카메라 센서의 오차를 최소화하는 방법을 제안한다. RGB 값과 깊이(Depth) 정보를 제공하는 RGB+D 카메라는 센서의 오차로 인해 뻐대 검출 과정에서 성능 저하의 원인을 제공한다. 기존에는 다양한 필터링 기법을 이용하여 오차를 제거하였으나 비선형 잡음을 효과적으로 제거하는데 한계가 있었다. 이에 본 논문에서는 비선형 잡음 특성을 예측하고 업데이트하기 위해 랜덤 무향 칼만 필터를 적용하였으며 이를 바탕으로 뻐대 검출 성능을 높이고자 하였다. 실험 결과 제안한 방법은 기존의 방법에 비해 정량적 오차를 줄였으며 뼈대의 3D 검출 시 우수한 결과를 확인할 수 있었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권4호
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• pp.230-242
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• 2020

201 6년 9월에 발생한 경주지진원 구역에 대한 정밀 지질구조 규명을 위해 MT 탐사를 적용하였다. 경주지역의 MT 측정자료는 조사지역 인근의 지하철, 전력선, 공장, 주택, 농경지에서 발생된 전기적 잡음과 철도, 도로에서의 차량잡음 등으로 인해 측정자료 왜곡이 심하게 발생되었다. 이 연구에서는 고속철도 및 고속도로와 인접한 4개소의 MT 탐사자료에 기계학습 기법을 적용하여 차량잡음이 포함된 시계열을 분류하였다. 고속열차 잡음이 포함된 시계열에 대해서는 확률적 경사 하강법, 서포트 벡터 머신과 랜덤 포레스트 3가지의 분류모델을 적용하여 그 결과를 비교하였다. 대형트럭 잡음이 포함된 시계열 자료에 대해서는 Hx 성분, Hy 성분과 Hx & Hy 합성성분 크기에 대한 3가지의 샘플 자료를 준비하였으며 랜덤 포레스트 분류모델을 구성하여 그 성능을 평가하였다. 마지막으로 차량잡음 제거 효과 분석을 위하여 차량잡음 제거 전후의 시계열, 진폭 스펙트럼과 겉보기비저항 곡선을 비교하였으며, 이를 통해 차량잡음이 영향을 미치는 주파수 대역과 차량잡음 제거 시 발생될 수 있는 문제점에 대해 고찰하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.301-304
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• 2001

이 논문에서는 미국과 유럽에서 디지털 CATV 전송 방식으로 각각 채택하고 있는 Opencable 시스템과 DVB-C 시스템의 전송성능을 비교하였다. 채널 환경의 신호손상요소는 랜덤잡음과 CTB (Composite Tripple Beats) 잡음을 고려하였다. 전송성능을 비교하기 위하여 각 전송시스템에 대한 모의실험장치를 S/W적으로 구현하여, 각 잡음 값에 따른 BER(Bit Error Rate) 값을 구하였다. 동일한 조건에서 모의실험을 실시한 결과, 64-QAM 모드에서는 Opencable 방식이 우수하고, 256-QAM 모드에서는 두 가지 전송방식의 성능이 비슷하다는 결과를 얻었다.

• 대한기계학회논문집
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• 제14권6호
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• pp.1426-1435
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• 1990

본 연구에서는 확률론적 등가선형화 기법을 사용하여 비선형 랜덤 시스템을 선형화하였다.또 이 선형화된 시스템을 최근에 새로이 제안된 방법을 적용하여 비 백색잡음형태의 랜덤 가진을 받을 때 그 거동을 구하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.609-615
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• 2020

현대 사회는 4차 산업 혁명과 더불어 디지털 장비의 사용이 증가하여 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있으며, 이와 함께 잡음 제거에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 랜덤 임펄스 잡음 제거를 위한 스위칭 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 존재하는 잡음 수준을 판단하여 임계값을 구하며, 임계값은 입력 화소값과 기준치의 차이와 비교되어 필터의 가중치 스위칭 과정에 사용한다. 필터의 최종 출력은 스위칭에 따라 화소 가중치 및 변형된 가중치 메디안 필터를 적용하여 추정치를 구하며, 추정치와 입력 화소값을 비교하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 시뮬레이션 및 PSNR 등을 이용하여 기존 방법들과 비교하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.159-166
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• 2000

이 논문은 아날로그 CATV망을 이용하여 디지털 TV신호를 전송할 때의 성능을 분석하였다. 채널손상 요소로는 랜덤잡음, 극소반사(microreflection), 및 CTB(Composite Tripple Beats)를 고려하였으며, 랜덤잡음과 CTB에 대한 채널 모형화는 가우시안과 와이블 분포를 각각 적용하였다. 극소반사에 대한 채널 모형화는 지연시간에 따라 세 가지의 경우로 구분하였으며, 극소반사의 영향을 최소화하기 위해서 수신단에서 반송파 복원기와 블라인더 등화기를 적용하였다. 설정된 채널모형에 대한 디지털 전송성능을 분석하기 위하여, DVB-C 규격을 적용한 컴퓨터 모의장치를 구현하였으며, 모의실험을 통하여 각 채널 형상에 대한 성능을 알기 위해 $E_{b}$/$N_{o}$값에 대한 BER값을 구하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권3A호
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• pp.221-230
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• 2002

본 논문에서는 마코프 랜덤 필드를 이용해 움직이는 객체를 분할하는 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 신호 탐지 이론에 기반을 두고 있다. 즉, 영상에서의 모션의 존재 유무는 binary decision rule에 의해 결정되고 잘못된 결정은 마코프 랜덤 필드 모델에 의해 수정된다. 전체적인 분할 과정은 2단계로 나뉘어진다. 첫 단계는 '모션탐지' 단계이며, 두번째 단계는 '객체분할' 단계이다. '모션탐지' 단계에서는 optical flow에 의해 발생하는 속도 벡터들에 대하여 binary decision rule을 적용하여 모tus의 존재 유무를 결정하는 과정이다. '객체분할' 단계에서는 첫 단계에서 원치 않게 발생하는 잡음을 제거한다. 이때 마코프 랜덤 필드로 가정하고 베이스 규칙에 의해 잡음을 제거한다. 실험결과, 연속영상에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할함을 확인할 수 있었다.