• Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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• v.29 no.2
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• pp.60-65
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• 1992

The roll response of a ship to random beam seas is investigated in terms of the threshold crossing process. The non-white excitation process is modeled as an equivalent white-noise one based on the assumption that the upcrossing properties of the response can be approximately replaced by the excitation with a white noise process with a suitable intensity. Then the non-linear damping is reinstated. The reinstated equation of motion with the equivalent white-noise intensity is solved using the equivalent non-linear method to get the desired probability density function. The proposed scheme is tested extensively with varing coefficients.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.15 no.1
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• pp.27-35
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• 2022

In this paper we propose white noise adding method to prevent missclassification of deep learning system by adversarial attacks. The proposed method is that adding white noise to input image that is benign or adversarial example. The experimental results are showing that the proposed method is robustness to 3 adversarial attacks such as FGSM attack, BIN attack and CW attack. The recognition accuracies of Resnet model with 18, 34, 50 and 101 layers are enhanced when white noise is added to test data set while it does not affect to classification of benign test dataset. The proposed model is applicable to defense to adversarial attacks and replace to time- consuming and high expensive defense method against adversarial attacks such as adversarial training method and deep learning replacing method.

• Journal of IKEEE
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• v.23 no.3
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• pp.910-916
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• 2019

Non-local similarity of natural images is one of highly exploited features in various applications dealing with images. Unique edges, texture, and pattern of the images are frequently repeated over the entire image. Once the similar image blocks are classified into a cluster, representative features of the image blocks can be extracted from the cluster. The bigger the size of the cluster is the better the additive white noise can be separated. Denoising is one of major research topics in the image processing field suppressing the additive noise. In this paper, a denoising algorithm is proposed which first clusters the noisy image blocks based on similarity, extracts the feature of the cluster, and finally recovers the original image. Performance experiments with several images under various noise strengths show that the proposed algorithm recovers the details of the image such as edges, texture, and patterns while outperforming the previous methods in terms of PSNR in removing the additive Gaussian noise.

• Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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• v.36 no.4
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• pp.314-321
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• 2000

In order to obtain the fundamental data on the auditory thresholds of fishes for catching method using low frequency sound, the auditory thresholds of coralfish Chromis notatus were measured in the presence of masking noise in the spectrum level range of 73~83dB re l$\mu$Pa/√Hz by heartbeat conditioning technique using pure tones coupled with a delayed electric shock. Critical ratios were about 23~41dB at measurement frequency, The critical ratio increased almost linearly with increasing frequency from 500Hz. The noise spectrum level at the start of masking was about 60~65dB. This suggests that hearing of coralfish is masked in the natural environment with the noise spectrum level above 60dB. The sound pressure level of which the signal sound of 300Hz is recognized by coralfish under the ambient noise is above 88dB and the critical ratio of them is above 23dB. The hearing index of coralfish with ambient noise was 81.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.5A
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• pp.855-862
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• 2001

본 논문에서는 백색잡음과 페이딩 환경하의 통신시스템의 성능평가시 백색잡음에 대해서만 모멘트 기법을 이용조건부 오류확률을 구하고 페이딩에 대해서는 해석적 접근방식을 취함으로써 전체적인 컴퓨터 수행시간을 획기적으로 개선시킬 수 있는 기법을 제안하고, 제안된 기법의 효율성을 컴퓨터 시뮬레이션 수행시간 비교를 통해 입증하였다. 현재 널리 사용되는 Monte Carlo 시뮬레이션 기법은 IS-95 순방향 채널과 같이 많은 샘플수를 필요로 하는 시스템에서 상당한 시뮬레이션 수행시간을 요구하게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여, 제안된 방식에서는 백색잡음하의 수신신호의 N차 모멘트를 측정하여 이산확률밀도함수를 구함으로써 수신신호의 확률적 특성을 모사하고, 이로부터 내삽법과 외삽법을 적용하여 조건부 누적확률분포함수를 산출함으로써 채널오류율을 구하게 된다. 그리고 페이딩 성능평가시 조건부 채널오류율을 이용하여 산출된 조건부 누적확률분포함수를 환경조건에 맞춘 후에 페이딩의 확률밀도함수와 수치 해석적으로 간단히 적분하여 성능평가를 함으로써 수행시간의 줄임과 동시에 정확한 채널오류율을 구하게 된다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1984.12a
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• pp.70-72
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• 1984

본 논문에서는 음성신호에 섞인 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 Two-sided Transversal Filter를 이용하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 기존의 방법과는 달리 신호의 단기자기상관관계(short-term autocorrelation)을 충분히 이용하기 위해 적응 필터의 입력으로, 지연된 신호뿐만 아니라 미래의 신호도 이용하도록 하였다. 이 결과 음성신호에 섞인 잡음(백색잡음, 유색잡음)을 아주 효과적으로 제거함을 알 수 있다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.8 no.4
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• pp.555-560
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• 2013

This paper first proposes a classification algorithm which detects a voiced, unvoiced, and silence signal using distance measure, logarithm power and root mean square methods at each frame, then a spectrum subtraction algorithm based on a subband filter. The proposed algorithm subtracts spectrums of white noise and street noise from noisy signal based on the subband filter at each frame. In this experiment, experimental results of the proposed spectrum subtraction algorithm demonstrate using the speech and noise data of Aurora-2 database. Based on measuring the speech-to-noise ratio (SNR), experiments confirm that the proposed algorithm is effective for the speech by contaminated the noise. From the experiments, the improvement in the output SNR values was approximately 2.1 dB and 1.91 dB better for white noise and street noise, respectively.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.42 no.3 s.303
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• pp.129-136
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• 2005

To reduce the noise in the noisy speech, it is desirable to change the parameters of the speech processing system according to the noise intensity to reproduce a good quality speech. This paper proposes an estimation method of noise intensity using a three layered neural network, which is able to learn the three graded speeches that is degraded by white noise or road noise. Experimental results demonstrate that the noise intensity could be estimated by the neural network. Even if the speakers and speech data are different from the training data, estimation rates for the noise intensity can be estimated by the neural network with an average accuracy of $95\%$ or more for white noise.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.411-414
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• 1998

음성의 음질 향상(Speech Enhancement)을 위한 여러 가지 방법 중에서 주파수 차감법(Spectral Subtraction)은 계산량이 적기 때문에 현재 실시간으로 Speech Enhancement를 할 수 있는 가장 적절한 방법이다. 그러나, 이 방법은 원래의 입력음성에 없던 새로운 잡음을 만들어내는 큰 단점이 있는데, 이를 제거하기 위해 많은 연구가 되어오고 있다. 이러한 연구의 방향은 대부분 주변프레임 또는 주변의 주파수 성분과의 평균을 통해 피크값을 무디게 해 줌으로써 새로 생긴 튀는 잡음을 감소시키는 것이다. 이런 방법은 음성자체의 정보 또한 평균이 되어버리게 하는 새로운 단점을 낳는데, 이런 현상은 무성음구간에서 특히 심각해진다. 본 논문에서는 입력음성의 LPC 분석으로 백색필터(Whitening Filter)를 구성하여 이를 통과시킨 잔류신호(Residual)를 주파수 차감하여 얻은 새로운 잔류신호를 역 필터링하여(Synthesis Filter) 개선된 음성을 얻는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리듬은, 주파수 차감시 포만트(Formant)의 정보가 더 유지 될 수 있기 때문에 잔류잡음을 줄일 수 있다. 청취 테스트 결과 제안한 방법이 기존의 방법보다 잔류잡음을 더 줄이는 사실을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.619-620
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• 2017

본 논문에서는 음성인식 알고리즘에 매우 중요한 정보를 제공하는 화자의 성별인식을 위하여 신경회로망을 사용하여 잡음 환경 하에서 남성음성 및 여성음성의 화자를 식별하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 MFCC의 계수를 사용하여 음성의 각 구간에서 남성음성 및 여성음성의 화자를 인식할 수 있는 알고리즘이다. 실험결과로부터 백색잡음이 중첩된 잡음환경 하에서 음성신호의 MFCC의 특징벡터를 사용함으로써 남성음성 및 여성음성의 화자에 대해서 양호한 성별인식 결과가 구해졌다.