• The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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• v.8 no.6
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• pp.63-70
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• 1994

컴퓨터나 정밀기기기의 빈번한 운용으로 배전선 반송통신 시스템의 신뢰도는 그 어느 때보다 크게 요구된다. 배전선에 나타나는 여러 종류의 잡음은 반송통신 정보를 쉽게 오염시켜 전체 시스템에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 평활 잡음과 60[Hz] 전원 주파수에 동기된 고조파 잡음제거를 위해 LMS와 NLMS알고리즘을 이용한 적응필터를 사용하였고 컴퓨터 시뮬레이션을 수행해 본 결과 신호 대 잡음비의 관점에서 LMS보다 NLMS의 탁월한 효과를 확인하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.21 no.4
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• pp.51-55
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• 2021

In this paper, we propose the deep learning based interference cancellation scheme algorithm for visible light communication (VLC) systems in smart building. The proposed scheme estimates the channel noise information by applying a deep learning model. Then, the estimated channel noise is updated in database. In the modulator, the channel noise which reduces the VLC performance is effectively removed through interference cancellation technique. The performance is evaluated in terms of bit error rate (BER). From the simulation results, it is confirmed that the proposed scheme has better BER performance. Consequently, the proposed interference cancellation with deep learning improves the signal quality of VLC systems by effectively removing the channel noise. The results of the paper can be applied to VLC for smart building and general communication systems.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.543-546
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• 2001

영상에 포함된 잡음은 시각적인 문제를 일으킬 뿐만 아니라, MPEG이나 H.263과 같은 영상 압축 시스템의 부호화 효율을 떨어뜨린다. 따라서 영상 압축 시스템의 입력으로 이러한 잡음이 포함된 신호가 들어갈 때, 잡음 제거 필터를 사용하여 잡음을 제거한 후 영상 압축을 하는 것이 시각적인 면에서나 압축 효율적인 면에서 매우 효과적이다. 본 논문에서는 이웃한 4개의 화소값을 참조하여 잡음의 존재 여부를 판단하고, 판단 결과를 이용하여 선택적으로 잡음을 제거하는 적응형 십자형 중간값(median) 필터를 제안한다. 제안된 방법을 이용하면 전체 영상에 걸쳐 필터를 이용하는 방법에 비해 계산량이 크게 줄고, 영상의 필터 처리후에 나타나는 뭉개짐(blurring) 현상을 줄일 수 있다. 또한 잡음이 처리된 영상을 시간방향으로 Look-up Table에 따른 IIR필터를 통과시킴으로써 시간상으로 존재하는 잡음을 제거하여 동영상의 주관적 화질을 향상시킬 수 있다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.47 no.4
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• pp.112-118
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• 2010

This paper describes a noise suppression system based on a normalization method using a time-delay neural network and line spectrum pair having a parameter of frequency domain. First, a time-delay neural network is trained using line spectrum pair values of noisy speech signals obtained by linear prediction analysis. After trained the time-delay neural network, the proposed system enhances speech signals that are degraded by a background noise. Accordingly, the proposed time-delay neural network restores from the line spectrum pair values of noisy speech signals to the line spectrum pair values of clean speech signals. It is confirmed that this system is effective for speech signals degraded by a background noise, judging from spectral distortion measurement.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 1998.10a
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• pp.163-166
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• 1998

Toen 방식을 사용하는 거리 측정시스템의 잡음 및 간섭에 대한 열화 도를 분석한다. 위성 링크상의 잡음 및 다중 변조 방식에 의한 전송 신호간 간섭들로 인하여 위상차 측정에 열호가 발생하며, 열화 도는 ranging 측정 시스템의 잡음 대역폭에 의존한다. Ranging 측정 모드에서는 잡음 대역폭 8Hz, 4Hz 그리고 1Hz에 대하여 0.3dB 열화가 방샐하였으며, ranging 및 원격 측정 데이터 전송 모드에서는 대역폭에 따라 6.4dB, 4.2dB, 4dB가 발생하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06c
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• pp.111-114
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• 1998

기존의 음성인식시스템의 잡음환경에서 인식률의 한계를 극복하기 위해 음성신호뿐만이 아니라 입술정보를 결합하여 음성인식에 이용하여 바이모달(Bi-modal) 음성인식이 근래에 제안되어지고 있다. 그래서 바이모달 음성인식 시스템을 실제로 구현해보고 인식 실험을 수행해 보았다. 입술영상은 이미지에 근거한 입술모양을 파라메터화하여 인식실험에 사용하였으며 음성과 입술영상을 각각 인식한 후 인식스코어(Score)에 가중치를 적용하여 통합하는 방법을 사용하였다. 마지막으로 바이모달 음성인식의 잡음환경에서의 성능을 알아보기 위해 음성신호에 여러 레벨의 잡음을 섞어서 실험을 하고 잡음환경에서 인식률의 한계를 입술정보를 이용하여 극복할 수 있다는 것을 보이고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1991.06a
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• pp.23-27
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• 1991

RLS(Recursive Least Squares)나 LMS(Least mean square)등은 알고리듬 고유의 성질상 잡음이 섞인 시스템에 있어서는 올바른 역 모델링을 할 수 없다. 따라서, 잡음의 영향을 받지않는 견실한(robust) 모델 추정 알고리듬이 필요하다. 본 논문에서는 잡음환경하에 있는 시스템을역 모델링하는데 있어서, 잡음의 영향을 줄이기위해 완전최소자승법을 도입하고 기존의 최소자승법과 비교 실험하였다. 그리고, 이 방법의 적응 알고리듬을 제안하였으며, RLS(Recursive least squares)와 그 성능을 비교하여 타당성을 검토하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07a
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• pp.72-74
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• 2005

전력선통신은 현재 홈 네트워크 및 검침기술과 같은 다양한 분야에서 활발하게 응용이 되고 있는 기술이다. 이러한 전력선 통신을 위한 전송선로는 통신을 위한 정보데이터를 전송하는 기능과 더불어 선로상의 전력 부하들을 위한 전력 공급용으로서의 용도도 가지고 있다. 그러므로 선로상의 부하변동은 다양한 형태의 임 펄스 잡음을 야기 시키고 이러한 임펄스성 잡음은 전송 데이터에 군집에러를 발생시킴으로써 통신성능을 크게 열화 시키는 요인이 되고 있다. 따라서 효율적인 전력선 통신시스템을 위해서는 전력 선로상의 임펄스 잡음의 특성을 명확히 분석하고, 그에 따른 에러제거기법을 적용하는 것이 필수적이라고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 새롭게 가정의 전력 선로에 연결되는 부하들의 동작 및 변동에 따른 임펄스 잡음 특성을 다양한 부하의 유형별로 디지털 하드웨어를 이용하여 실측 및 분류한 후, 새롭게 도출한 임펄스 잡음 모델을 기반으로 순방향 오류정정방식(FEC;Forward Error Correction)인 컨벌루션 부호화(Convolution Coding) 및 인터리빙(Interleaving) 방식을 가미하여 시스템의 비트오율 개선효과를 확인하였다. 본 논문에서 수행된 새로운 실측기반의 임펄스 잡음이 반영된 채널부호화 방식에 의한 성능평가 결과는 향후 홈네트워크기반의 전력선 통신시스템의 실질적인 참고데이터로서 유용하게 활용되리라 기대된다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.13 no.2
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• pp.91-98
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• 2012

Power Quality (PQ) signal such as sag, swell, harmonics, and impulsive transients are the major issues in the operations of the power electronics based devices and microprocessor based equipments. The effectiveness of wavelet based denoising techniques and recognizing different power quality events with noise has been presented in this paper. The algorithms involved in the noisy PQ recognition system are the wavelet based denoising and the back propagation neural networks. Also, in order to verify the real-time performances of the noisy PQ recognition systems under the noisy environments, SIL(Software In the Loop) and PIL(Processor In the Loop) were carried out, resulting in the excellent recognition performances.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.12 no.6
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• pp.865-870
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• 2001

In this paper, we analyse the effect of phase noise from PLL frequency synthesizer on 64 QAM when detecting corrupted signals. To predict the phase noise of an oscillator very accurately, we assume that the oscillator is linearly time-varying when the input impulsive current to the oscillator is small. The performance of the detector which detects the corrupted signal by oscillator phase noise is compared with that when the detector is only affected by AWGN and then analyse how much the phase noise degrades the system performance for 64 QAM.