• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.149-152
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• 2005

본 논문은 디지털 마이크로파 다수 반송파 시스템에 적용되는 고안정 국부발진기의 위상잡음에 대해서 분석하였다. 위상잡음의 영향을 분석하기 위해 Lorantizan모델을 사용하여 위상잡음 분산값을 구하였으며, 기저대역 I, Q채널에서 BER과의 특성을 모의실험 하였다. 시스템에 미치는 영향을 알아보기 위해서 BER특성을 분석한 결과, 위상잡음에 따라 영향을 많이 받으며, 특히 고차원 변조방식을 가질수록 위상잡음에 더 영향을 많이 받음을 확인하였다. 모의실험결과 BER을 10$^{-5}$을 기준으로 했을 경우, QPSK 변조방식은 분산값에 따라서 대략 4dB, 16-QAM 변조방식은 대략 9dB 정도의 성능차이를 나타내었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.14 no.3
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• pp.280-292
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• 1989

In this paper, the error rate equations of digitally modulated signals transmitted through the channel which is not only Gaussian/Impulsive noise but also multi-path fading have been derived. Using the derived equations for the error probabilities of ASK, QAM, CPSK, DPSK, FSK, and MSK signals, the error rate performances of digital modulation systems have been evaluated and represented in the graphs as the functions of CNR, Impulsive indes, the ratio of Gaussian noise power component to Impulsive noise power component, and fading figures. The results show that, in the deep fading environment, the error is occurred more frequency by Gaussian noise than Impulsive noise. And the comparison of various systems certifies that PSK is superior to the ohter systems in the deep fading or shallow fading environment.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.19 no.9
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• pp.1010-1019
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• 2008

In this paper, we present a noise analysis and measurement results of a bio-radar system that can detect human heartbeat and respiration signals. The noise analysis including various phase noise effects is very important in designing the bio-radar system, since the frequency difference between the received signal and local oscillator is very small and the received power is very low. All of the noise components in a bio-radar system are considered from the point of view of SNR. From this analysis, it can be concluded that the phase noise due to antenna leakage is a dominant factor and is a function of range correlation. Therefore, the phase noise component with range correlation effect, which is the most important noise contribution, is measured using the measurement setup and compared with the calculated results. From the measurement results, our measurement setup can measure a closed-in phase noise of a free-running oscillator. Based on these results, it is possible to design a 2.4 GHz bio-radar system quantitatively which has a detection range of 50 cm and low power of 1 mW without additional PLL circuits.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.69-72
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• 2003

본 논문에서는 범용 DSP를 이용한 잡음환경에 강인한 음성인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 TI사의 범용 DSP인 TMS320C32를 이용하였고, 실시간 음성 입력을 위한 음성 Codec과 외부 인터페이스를 확장하여 인식결과를 출력하도록 구성하였다. 또한, 기존의 음성 인식 시스템에 사용한 파라메터에 대한 고찰과 ICA를 이용하여 잡음 환경에 강인한 음성 특징 파라메터를 제안하고 성능 비교 실험을 하였다. 제안된 ICA 파라메터를 적용하여 음성인식 시스템을 구현하였다. 그리고, 독립적으로 동작 가능한 음성인식 시스템의 응용 예로 무선자동차에 적용시켜 실험했다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2000.05a
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• pp.217-221
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• 2000

In this paper, we analyze the effect of phase noise from PLL frequency synthesizer on 64QAM when detecting the corrupted signals. To predict the phase noise of oscillator very accurately, we considered that oscillator has the linearly time-varying nature when the input impulsive torrent to oscillator is small. The performance which detects the corrupted signal by oscillator phase noise is compared with only affected by AWCN and then analyze how much it degrade system performance for 64QAM.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.40 no.5
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• pp.289-297
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• 2003

The performance of a bimodal system is affected by the accuracy of the endpoint detection from the input signal as well as the performance of the speech recognition or lipreading system. In this paper, we propose the endpoint detection method which detects the endpoints from the audio and video signal respectively and utilizes the signal to-noise ratio (SNR) estimated from the input audio signal to select the reliable endpoints to the acoustic noise. In other words, the endpoints are detected from the audio signal under the high SNR and from the video signal under the low SNR. Experimental results show that the bimodal system using the proposed endpoint detector achieves satisfactory recognition rates, especially when the acoustic environment is quite noisy.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.10a
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• pp.379-382
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• 2008

In order to reduce the noise quantity in a conversation under the noisy environment, it is necessary for the signal processing system to process adaptively according to the noise quantity in order to enhance the performance. There fore this paper presents a recognition method for noise quantity by linear predictive coefficient using a three layered neural network, which is trained using three kinds of speech that is degraded by various background noises. In the experiment, the average values of the recognition results were 97.6% or more for various noises using Aurora2 database.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.2
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• pp.95-102
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• 2008

This paper proposes an adaptive speech enhancement system based on an auditory system to enhance speech that is degraded by various background noises. As such, the proposed system detects voiced and unvoiced sections, adaptively adjusts the coefficients for both the lateral inhibition and the amplitude component according to the detected sections for each input fame, then reduces the noise signal using a time-delay neural network. Based on measuring the signal-to-noise ratio, experiments confirm that the proposed system is effective for speech degraded by various noises.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2010.10a
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• pp.264-267
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• 2010

본 논문에서는 오차역전파 학습 알고리즘을 사용하여 신경회로망을 학습시켜, 각 프레임에서의 음성 및 잡음 구간의 검출에 의한 음성인식 알고리즘을 제안한다. 그리고 신경회로망에 의하여 음성 및 잡음 구간의 검출에 따라서 각 프레임에서 잡음을 제거하는 스펙트럼 차감법을 제안한다. 본 실험에서는 원음성에 백색잡음 및 자동차잡음을 부가하여 음성인식의 인식율을 평가한다. 또한 인식시스템에 의하여 검출된 음성 및 잡음 구간을 이용하여 각 프레임에서의 스펙트럼 차감법에 의한 잡음제거의 실험결과를 나타낸다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.109-112
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• 2008

최근 MPEG(moving picture experts group)에서 표준화를 진행하고 있는 3차원 비디오 시스템은 다시점 영상과 깊이영상을 동시에 이용하여 사용자가 임의의 시점을 선택하거나 스테레오스코픽 장치와 같은 3차원 영상 재생장 치를 동해 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템이다 제한된 시점수를 이용하여 보다 많은 시점의 영상을 제공하려면 중간시점의 영상을 보간하는 장치가 필수적이다. 이 시스템의 입력정보인 깊이값을 이용하면 시점이동을 쉽게 할 수 있는데, 보간한 영상의 화질은 이 깊이값의 정확도에 따라 결정된다. 깊이맵은 대개 컴퓨터 비전을 기반으로 한 스테레오 정합기술을 이용 획득하는데, 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 주로 깊이값 오류가 발생하게 된다. 이런 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 발생시킨다. 기존의 방법에서는 측정한 깊이법의 객체 경계와 영상의 객체 경계가 일치한다는 가정으로 중간영상을 합성했다. 그러나 실제로는 깊이값 측정 과정에서 두 가지 경계가 일치하지 않아 전경의 일부분이 배경으로 합성되어 잡음을 발생하는 것이다. 본 논문에서는 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 보간할 때 발생하는 경계 잡음을 처리하는 방법을 제안한다. 중간영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용함으로써 경계 잡음을 처리할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.