• 한국통신학회논문지
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• 제29권9C호
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• pp.1289-1297
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• 2004

디지털 워터마킹은 지척재산권과 보안성을 결항시키는 기술이다 블라인드 워터마킹은 원본데이터나 삽입한 워터마크를 필요로 하지 않기 때문에 어려운 워터마킹 기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 웨이블릿 영역의 에너지 양자화를 이용하여 워터마크를 삽입하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 공격의 종류와 강도에 따른 영상의 에너지 변화에 대하여 워터마크 추출강도가 적응적으로 변하기 때문에 강인한 결과를 얻을 수 있다. 모의실험에서 상입된 워터마크의 비가시성을 유지하였으며, 잡음첨가, 잘라내기, 블러링, 샤프닝 등의 다양한 공격에 대해서 강인함을 보여주었다.

• 천문학회보
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• 제46권2호
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• pp.61.1-61.1
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• 2021

Squeezed light는 중력파 검출기의 양자 잡음을 줄여 측정의 민감도를 향상시키기 위해 사용하는 양자 광원이다. Squeezed light는 광학적 손실에 민감하기 때문에 중력파를 측정하기 위해서는 정밀한 mode matching이 필요하다. 하지만 mode mismatching은 실제 실험 상황에서 동적으로, 그리고 무작위로 나타나므로 정밀하게 조정하기 어렵다. Mode mismatching에 견고한 squeezed light를 만들기 위해서는 multimode squeezed light가 필요하다. Multimode squeezed light를 만드는 방법으로 는 self-imaging cavity를 이용하여 생성하는 방법이 대표적으로 알려져 있다. 이 발표에서는 self-imaging cavity 기반으로 만든 optical parametric oscillator(OPO) 에서 생성된 squeezed light가 기존 OPO로 생성한 squeezed light 보다 여러 spatial mode mismatching (위치, 방향, 크기 빗맞음)에 대해 견고함을 소개한다.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.25-35
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• 1997

음성 신호 처리에 널리사용되어 온 2차 통계에 의한 음성 분석 방법은 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 단점을 지닌다. 이에 반하여 고차 통계 방법은 Gaussian 잡음 등을 억제하는 특성을 가지고 있어서 잡음 환경에 상대적으로 강인한 음성 특징 추출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 고차 통계에 의한 음성 분석 방법을 이용하여 백색 및 유색 잡음 환경에서의 문맥 독립형(text-independent) 화자식별 시스템을 제안하고, 기존의 2차 통계에 의한 방식과 성능을 비교하였다. 본 논문에서의 화자식별 시스템은 벡터 양자화 방법에 기반을 두고 있으며, 고차 통계 방법에 의한 유성음/무성음 판별을 통해 non-Gaussian 특징을 가지면서도 화자 정보가 집중되어 있는 유성음 부분에 대해서만 음성 특징을 추출하여 인식에 사용하였다. 50명의 화자를 대상으로 한 화자식별 실험 결과, 고차 통계 방법이 2차 통계에 의한 방법보다 잡음 환경에서 상대적으로 우수한 인식 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.511-514
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• 2000

디지털 워터마킹이란 디지털 컨텐츠의 저작권을 보호하기 위해 보이지 않는 임의의 데이터를 미디어에 삽입하는 방법이다. 본 논문에서는 주파수 영역으로 변환된 원 데이터를 임의의 방향으로 정의된 데이터와 내적(Inner Product)하여 이를 워터마크 정보에 따라 변화시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 비밀키가 워터마크 데이터와 연관된 것이 아니기 때문에 어떠한 종류의 데이터도 삽입할 수 있다는 장점이 있다. 사용되는 비밀키는 주파수 영역으로 변환된 원 데이터와 내적되는 임의의 데이터를 만드는데 사용된다. 또한 워터마크의 견고성을 높이기 위해, 주파수 영역으로 변환된 원 데이터와 내적된 임의의 데이터는 잡음처럼 되므로 이를 인간 시각 특성을 사용하여 모델링 하였다. 제안된 방법은 원 영상 없이 워터마크를 검출할 수 있으며. 워터마크의 견고성 실험을 위해 JPEG, Cropping, Resizing. Gaussian 잡음 등을 적응하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제46권1호
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• pp.1-6
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• 2009

본 논문에서는 광대역 주파수 합성기의 구현을 위하여 주파수 검출 범위와 락킹 시간을 개선한 디지털 PLL의 구조 및 설계에 대하여 기술한다. 제안된 구조에서는 광대역의 고속 주파수 비교기를 위하여 광역 디지털 로직 직교상관기를 사용하였고, 2 비트 업-다운 카운터 및 시그마-델타 변조기를 적용하여 디지털 제어 발진기의 주파수가 제어되도록 하였다. 따라서 양자화에 의한 잡음으로부터 추가되는 위상 잡음을 감소시킬 수 있으며, 최근의 휴대용 멀티미디어 통신 단말기 등에서 요구되는 고속의 락킹 및 광대역 지원, 그리고 저전력 현에 적합하다.

• 한국음향학회지
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• 제17권1호
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• pp.9-16
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• 1998

본 논문에서는 낮은 비트율 CELP 음성 부호화기의 장구간 예측기의 성능 향상 방 법을 제안한다. 비트율을 낮추기 위해서는 분석 구간의 길이가 길어져야하며 이에 따라 장 구간 예측기의 성능이 저하되어 장구간 예측 후에도 준 주기성 성분이 상당량 존재하므로 백색 잡음으로 구성된 통계 코드북만으로는 이를 모델링하기 어려워진다. 제안 방법에서는 다중 대역 필터와 다중 펄스열을 이용하여 한 번 더 필터링(이차 장구간 예측)함으로써 장 구간 예측 후의 신호가 통계 코드북에 적합한 백색 잡음 형태로 되도록 모델링한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 4.8kbps 비트율로 양자화한 후, 기존에 제안된 같은 전송률의 MBCELP와 DoD-CELP와 비교하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 부호화기들에 비해 주/객관적인 음질에서 우수한 성능을 보여준다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.152-156
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• 1990

포트 콘덕턴스가 서로 독립적인 CGIC의 디지탈 구조를 APF를 이용하여 네 종류로 구분하여 실현하였다. 포트 콘덕턴스에 의해서 결정되는 곱셈계수의 양자화 과정에서 발생되는 출력잡음식을 유도하여 해석함으로써 각각의 성능을 비교하여 적용방법을 설명하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.355-359
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• 2009

본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분류 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.177-178
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• 2010

본 논문에서는 음향신호의 부호화에 있어 주부호화기로 부호화 되는 주파수 대역폭이 음질에 미치는 영향에 대하여 고찰한다. 또한 비트율을 변화시켜 양자화 잡음 발생을 줄일 수 있는 비트율의 기준에 대하여 고찰한다. 마지막으로 주관적 음질평가 및 객관적 음질평가를 통하여 그에 따른 성능을 평가한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.115-122
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• 2002

본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 외부 잡음에 강인한 고립단어 음성인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 음성인식에 있어서 외부잡음은 음성인식 알고리듬의 인식률을 저하시키는 주요 원인으로 지적되므로 음성인식기의 성능을 향상시키기 위해서 무엇보다도 잡음에 강인한 음성인식 알고리즘의 개발이 절실히 요구되고 있다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 자동차 소음하에서 한국어 단독 숫자음 10단어의 인식률 변동을 알아 보았다. 그 결과 현재 음성인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 9~25%의 향상된 인식률을 보였다.