• 전자공학회논문지S
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• 제36S권5호
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• pp.122-131
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• 1999

저주파의 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하기 위해 sigma-delta 아날로그-디지털 변환기의 이용이 용이하다. 이 변환기는 변조기와 디지털 필터로 구성되는데 본 논문에서는 변조기에 대해서만 언급한다. 모델링을 통해 14비트 분해능을 갖는 2차 sigma-delta 변조기를 설계하기 위한 변조기의 구성요소 즉 연산 증폭기, 적분기, 내부 ADC 및 DAC의 최대 허용 에러 범위를 규정하였으며, 이를 토대로 연산증폭기, 2비트 ADC 및 DAC 등을 설계·검증하고, 이들을 서로 연결하여 2차 sigma-delta 변조기를 구성하였다. 3비트 ADC의 기준전압을 조절하여 변조기 성능 향상을 도모하였으며, 내부 DAC를 축전기 및 간단한 제어회로로 구성하여 비선형성 에러를 최소화하였다. 설계된 각각의 구성요소들은 모델링에서 정의된 에러 범위를 모두 만족하였으며, 전체 변조기는87㏈의 입력범위와 87㏈의 최대 신호 대 잡음 비를 가졌다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권9호
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• pp.792-797
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• 2013

본 논문에서는 강한 광대역정규잡음 환경에서 송신한 확산신호와 수신기에서 발생한 확산신호의 동기에 따른 2비트 비균등 양자화기의 변환손실을 (conversion loss) 분석하고, 이를 통해 변환손실이 최소인 2비트 비균등 양자화기의 출력은 ${\pm}1$, ${\pm}2$이고, 양자화 간격은 재밍 대 신호 전력비로 근사화할 수 있음을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.1349-1359
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• 1998

본 논문에서는 디지털 FM 스테레오 합성 신호 발생기(FM stereo composite signal generator)의 구현 결과를 제시하였다. 직접 디지털 주파수 합성기(DDFS)를 응용하여 단일 칩으로 디지털화 하였으며, $1.0\mu\textrm{m}$ CMOS 게이트­어레이 기술로 구현하였다. 설계 결과는 시뮬레이션을 통해 신호 발생 과정을 검증하였고, 디지털 칩을 실장한 평가용 인쇄회로기판을 제작하여 신호 발생 값을 비교 분석하였다. 측정 결과 디지털-아날로그 변환기의 비트 수가 12비트일 때 신호 대 잡음비가 74dB가 측정되었으며, 이는 아날로그 회로보다 14dB 더 우수한 것이다. 범용 스테레오 입출력으로 16비트 디지털-아날로그 변환기를 사용할 경우 아날로그 방식보다 훨씬 우수한 스펙트럼 순수도를 얻을 수 있을 것으로 기대한다. 디지털 FM 스테레오 합성 신호 발생기는 신호 대 잡음비, 정확도, 튜닝 안정성,그리고 집적도측면에서 기존의 아날로그회로보다 우수한 특성을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제37권5호
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• pp.271-275
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• 2018

두 개 센서에 도래하는 신호 간의 시간 지연을 추정 방법에는 여러 가지가 존재한다. 그중에서 두 센서에 입력되는 서로 다른 신호간의 상호 상관과 신호 백색화로부터 상대적인 지연을 추정하는 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation-Phase Transform) 방법은 안정적인 성능을 내는 전통적으로 유명한 방법이다. 본 논문에서는 GCC-PHAT의 연산 과정 중에서 주기성을 이용하여 잡음을 제거할 수 있는 부분을 파악하였다. 그리고 파악된 부분에 자기상관을 적용하였다. 제안한 방법을 기존의 방법과 비교하여, 백색 가우시안 신호원인 경우 신호 대 잡음비 0 dB 이상에서 평균 자승 추정 오차 5 dB ~ 15 dB까지의 향상이 있음을 보이고, 유색 신호원에서도 신호 대 잡음비 2 dB 이상에서 평균 자승 추정 오차가 성능 개선되어 15 dB까지의 성능 개선 효과가 있음을 보인다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.253-260
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• 2008

영상향상 방법 중의 하나인 잡음제거는 공간영역과 변환영역 필터링에 대해서 많은 연구가 되어 왔다. 최근에는 에너지 집중도가 탁월하고 다분해능 성질을 갖는 웨이브릿 변환이 많이 사용되고 있다. 그러나 최종 사용자가 인간인 경우에는 인간시각체계에 기반한 변환을 사용하는 것이 시각적으로 유용하므로, 본 논문에서는 인간시각필터로 고려되는 Gabor 코사인과 사인 함수를 이용한 변환을 영상 잡음제거 분야에 적용하였다. 제안한 방법은 웨이브릿 변환과 다른 종류의 인간시각필터인 Gaussian 미분 변환에 대해서 피크신호대잡음비로 잡음제거 성능을 비교하였다. 여러 가지 잡음의 3가지 레벨에 대해서 실제 영상의 실험으로부터 제안한 변환이 BWT와 DGT보다 PSNR이 각각 0.41, 0.14dB 더 좋은 결과를 얻었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1025-1031
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• 2001

본 논문에서는 레일레이 페이딩과 AWGN 환경에서 STTD(Space Time Transmitter Diversity)기법을 적용한 시스템에서 오수신확률을 유도한다. 라플라스 변환을 이용하여 L개의 독립적이고 동일분포의 다중간섭신호에 대한 새로운 확률밀도함수를 유도하고, 신호대 간섭성분신호의 평균전력의 비와 신호대 잡음의 비로 오수신확률을 나타낸다. 또한 셀룰러 시스템에서 중요한 설계 요소인 주파수 재사용거리에 대하여도 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.842-846
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• 2007

Zero Forcing (ZF) 검파 결과는 신호 대 잡음 환경이 양호한 경우 약 80% 이상이 Maximum Likelihood (ML) 검파 결과와 일치한다. 간단한 검증기를 통해 ZF 검파 결과가 ML 검파 결과와 일치하는지 알 수 있다면 검증 결과에 따라 복잡한 ML 검파 과정이나 별도의 검색 과정을 생략할 수 있다. 본 논문에서는 multiple input multiple output (MIMO) 시스템에서 ZF 검파 결과에 대한 검증 방식을 제안하였다. 제안된 검증 방식은 ZF 검파 결과를 이용하여 MIMO 신호를 single input multiple output (SIMO) 신호로 변환한 후 검파를 수행하면 안테나 다이버시티 이득을 얻을 수 있고 잡음 분산이 줄어드는 효과를 이용하였다. 제안된 검증기는 컴퓨터 시뮬레이션 결과 신호 대 잡음이 양호한 경우 80%이상의 정확한 true 판정 확률을 얻었으며 이때 false 판정 확률은 $10^{-4}$이하를 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2777-2779
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• 2002

본 논문에서는 영상안에서의 노이즈를 제거하기 위한 방법과 영상을 압축하기 위한 방법을 제안하였다. 영상을 필터링하기 위한 방법으로 해상도의 손상 없이 영상의 신호대잡음비(SNR)를 개선시킬 수 있는 국부 형태 적응 필터링을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 템플릿 형태가 고정되어 있는 기존의 필터링 방법 대신에 다중 템플릿들을 정의하였다. 적응 템플릿 필터링을 자기공명영상에 적용할 때 기존의 필터링 방법들에 비하여 향상된 결과를 얻을 수 있으나. $T_1$ 영상과 같이 비교적 작은 동적 범위를 가진 영상에서는 에지에서 계단모양의 artifact가 발견되곤 한다. 본 논문에서는 다중 성분을 갖는 복셀들을 선별하여 이들에 대해서는 가장 큰 크기의 템플릿을 할당함으로써 artifact를 제거하는 방법을 제안하였다. 영상 압축에 있어서는 두 가지 모델이 제안되었다. 첫 번째로, 향상된 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 무손실에 가까운 압축을 제안하였으며, 두 번째로, 완전 복원이 가능한 정수 기반 웨이블렛 변환을 사용한 통합된 유/무손실 압축을 제안하였다. 모의 실험에서, 제안된 알고리즘에 의해 재구성된 영상들은 부동 소수점 기반 웨이블렛 변환과 JPEG에 의해 재구성된 영상들에 비해 높은 신호대잡음비를 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.1665-1674
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• 2011

본 논문에서는 유색잡음에 의해 오염된 음성신호의 음성향상 알고리즘을 제안한다. 유색잡음과 음성신호가 서로 상관이 없을 경우 유색잡음은 백색화 변환을 통해 무색잡음으로 변환된다. 이 변환된 신호를 음성신호 향상을 위한 일반화된 부공간 접근법에 적용한다. 전처리 과정에서의 백색화 변환으로 발생되는 음성 스펙트럼 왜곡은 제안한 알고리즘의 후처리를 통해 역 백색화하여 복구한다. 제안한 알고리즘의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다. 사용한 유색잡음은 자동차 잡음과 멀티 토커 배블 잡음이다. AURORA 및 TIMIT 데이터 베이스에서 취득한 데이터로 실험했을 때 제안하는 방법이 신호대잡음비 및 스펙트럼 왜곡 측면에서 기존 접근법보다 개선됨을 확인하였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권3호
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• pp.55-63
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• 2020

음성 변환은 다양한 음성 처리 응용에 적용될 수 있으며, 음성 인식을 위한 학습 데이터 증강에도 중요한 역할을 할 수 있다. 기존의 방법은 음성 합성을 이용하여 음성 변환을 수행하는 구조를 사용하여 멜 필터뱅크가 중요한 파라미터로 활용된다. 멜 필터뱅크는 뉴럴 네트워크 학습의 편리성 및 빠른 연산 속도를 제공하지만, 자연스러운 음성파형을 생성하기 위해서는 보코더를 필요로 한다. 또한, 이 방법은 음성 인식을 위한 다양한 데이터를 얻는데 효과적이지 않다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 원형 스펙트럼을 사용하여 음성 신호 자체의 변환을 시도하였고, 어텐션 메커니즘으로 스펙트럼 성분 사이의 관계를 효율적으로 찾아내어 변환을 위한 자질을 학습할 수 있는 transformer 네트워크 기반 딥러닝 구조를 제안하였다. 영어 숫자로 구성된 TIDIGITS 데이터를 사용하여 개별 숫자 변환 모델을 학습하였고, 연속 숫자 음성 변환 디코더를 통한 결과를 평가하였다. 30명의 청취 평가자를 모집하여 변환된 음성의 자연성과 유사성에 대해 평가를 진행하였고, 자연성 3.52±0.22 및 유사성 3.89±0.19 품질의 성능을 얻었다.