• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.560-563
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• 2021

본 논문에서는 사각형 실내 공간에서 점군 데이터를 기반으로 빠르고 정확하게 바닥, 천장, 벽면에 대한 평면 정보를 획득할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 방법은 관측되지 않은 공간에 대한 평면을 예측할 수 없으며, 노이즈에 취약하고, 모든 점에 대한 기저 정보를 알아야하기 때문에 많은 연산량을 요구한다. 제안 방법은 기존의 평면 검출 방식에서 벗어나 Bounding Box 형상을 예측하는 기술을 활용한다. 또한, 제안 시스템은 구면 파노라마 비디오를 기반으로 적은 수의 프레임으로도 빠르게 실시간 점군 데이터를 확장해나간다. 제안 방법은 실험을 통해 기존의 방법보다 월등히 빠르고, 노이즈 등 환경 제약 요소에 강건함을 보인다.

• 항공우주기술
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• 제5권2호
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• pp.67-76
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• 2006

본 논문에서는 위성 시스템 개발을 위하여 요구되고 있는 전도성 전자파 환경에 대한 규격을 정의하기 위한 전도성 노이즈 해석방법과 전도성 감응특성을 검증하기 위한 시험 평가 방법에 대해서 나타냈다. 전도성 전자파환경을 정의하는데 주된 요소는 전력변환 회 로의 스위칭 노이즈와 공통 임피던스의 결합특성을 생각할 수 있다. 이러한 전도성 환경에 대한 규격의 정의 및 이를 통제하기 위해서는 시스템 및 유닛 설계단계에서 EMC 해석을 통하여 시스템 또는 유닛레벨에 대한 노이즈 특성을 예측하고, 제작단계에서 이에 따른 EMC 대책을 적용하게 된다. 시스템 전자파환경은 신중하게 통제하고 EMC 안정성 마진을 충분히 고려하여 설계되어야 하며, EMI 특성은 전체 개발과정을 통하여 충분히 검증되어 야 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1172-1182
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• 2014

최근 모바일 기기는 더욱 더 경량화, 집적화되고 있을 뿐만 아니라, 안테나 출력의 향상을 위해 주파수 대역이 높아지면서 안테나로부터 방사되는 전자파가 기기 내부의 회로에 영향을 주어, 전체적으로 기기의 성능을 악화시키는 EMI(Electro Magnetic Interference) 문제가 빈번히 발생하게 되었다. 본 논문에서는 기기의 안테나로부터 인접한 내부 전송선로에 전달되는 노이즈 전력을 예측하기 위한 방법론을 제시한다. 전송선로에 전달되는 노이즈 전력은 기본적으로 안테나 내부 임피던스와 전송선로의 부하 임피던스에 따라 달라지지만, 그 변화의 폭이 크지 않아서 안테나와 전송선로 사이의 S-parameter 제곱의 형태로 전달되는 전력 이득의 크기로 나타낼 수 있음을 보였으며, 이렇게 정의된 전력 전달 인덱스(index)를 이용하여 전송선의 기하학적 형태에 따라서 달라지는 노이즈 전력을 표현하였다. 그 결과, 안테나의 위치의 변화에 따라서 전달되는 노이즈 전력에는 많은 차이가 났으며, 특히 굽은 전송선로에서 많은 노이즈 전달이 발생함을 알 수 있었다. 또, 이와 같은 실험적인 결과가 EM 시뮬레이션을 이용한 결과와 잘 일치하였고, 근거리, 원거리장에서의 전기장 분포를 고려할 때 그 결과들이 물리적으로 유의함을 보였다. 본 논문에서 사용한 EM 시뮬레이터는 Ansys HFSS이며, FPCB에서 많이 사용하는 Ground가 있는 CPW(Coplanar Waveguide) 형태의 전송선로를 사용하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제27권7호
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• pp.1088-1097
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• 2021

기계 장비의 진동 데이터는 필연적으로 노이즈를 포함하고 있다. 이러한 노이즈는 기계 장비의 유지보수를 진행하는데 악영향을 끼친다. 그에 따라 데이터의 노이즈를 얼마나 효과적으로 제거해주냐에 따라 학습 모델의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 시계열 데이터를 전처리 함에 있어 특성추출 과정을 포함하지 않는 Denoising Auto Encoder 기법을 활용하여 데이터의 노이즈를 제거했다. 또한 기계 신호 처리에 널리 사용되는 Wavelet Transform과 성능 비교를 진행했다. 성능비교는 고장 탐지율을 계산하여 진행했으며 보다 정확한 비교를 위해 분류 성능 평가기준 중 하나인 F-1 Score를 계산하여 성능 비교를 진행했다. 고장을 탐지하는 과정에서는 One-Class SVM 기법을 활용하여 고장 데이터를 탐지했다. 성능 비교 결과 고장 진단율과 오차율 측면에서 Denoising Auto Encoder 기법이 Wavelet Transform 기법에 비해 보다 좋은 성능을 나타냈다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.270-271
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• 2019

본 논문에서는 최신 비디오 압축 표준인 HEVC 를 기반으로, 영상의 부호화 과정에서 블록 사이에 형성되는 잡음을 감소시키기 위하여 합성곱 신경망을 학습시켜 영상의 품질과 예측 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 실험 결과 본 제안 기법은 기존의 HEVC 대비 평균 0.06dB 의 PSNR 개선을 보였고, 원본 값과 예측 값의 오차는 0.5%만큼 감소하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 추계학술대회논문집
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• pp.656-657
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• 2008

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.391-399
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• 2017

최근 기술의 증가로 인하여 전 분야의 전자제품은 더욱 경량화, 집적화되어가고 있으며, 안테나 역시 출력의 향상으로 전송선로 단에서의 EMC(Electromagnetic Compatibility) 해석이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 외부의 안테나로부터 전송선로에 유기되는 노이즈를 예측하기 위하여 이론적 해석을 하였으며, 이를 전자기 시뮬레이션 해석과 비교, 검증하였다. 외부 안테나의 대표적인 예로서 본 논문에서는 전기 다이폴을 상정하였고, 이로부터 발생되는 전자기파에 의해 전송선로에 유기되는 전압, 전류를 얻어내기 위하여 수정된 전송선 방정식(modified telegrapher's equations)을 이용하여 수식을 유도하였다. 유도된 이론식은 전송선로에 대하여 전기 다이폴이 임의의 지점에 위치할 수 있도록 유도하여, 전송선로에 대하여 다양한 위치에 있는 전기다이폴에 의한 노이즈를 조사하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.633-635
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• 2023

센서 데이터를 예측 또는 분석하여 시스템을 제어하거나 모니터링할 수 있다. 센서 데이터를 이용한 예측의 신뢰성을 확보하기 위해서는 데이터의 적절한 빈도수가 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Diffusion Model을 사용한 센서 데이터 주파수 보간을 통해 행동을 예측하는 방법을 제시하고자 한다. 주파수 보간은 반려동물 행동별 25hz 센서 데이터로 학습된 Diffusion Model을 사용한다. 학습된 Diffusion Model에 1hz 센서 데이터와 가우시안 노이즈를 결합한 데이터를 입력으로 사용해 센서데이터를 보간한다. 제안한 방법은 CNN-LSTM 모델 학습 후 예측 성능 비교를 통해 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제32권6호
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• pp.556-562
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• 2013

본 논문은 컴포트 노이즈(comfort noise)를 이용하는 주파수 밴드선택 음성/오디오 코덱에서 컴포트 노이즈 대신 SBR(Spectral Band Replication) 기술을 이용하여 여기 신호를 대체 함으로서 밴드 선택 광대역 음성/오디오 부호화기의 성능 향상을 목표로 한다. 비 전송 밴드에 SBR 기술로 합성된 신호를 삽입하기 위하여 부밴드 별로 전송된 신호를 활용하며, 각각의 부밴드 별로 에너지 가중치를 설정한다. 백색잡음 성분의 컴포트 노이즈 대신 전송신호에 의존하는 신호를 합성 함으로서 보다 높은 음질의 밴드 선택 부호화기를 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권2C호
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• pp.272-282
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• 2004

본 논문에서는 정규화 혼합 norm을 이용한 다중 채널 영상 복원 기법을 제안한다. 채널 영상 간 및 채널 영상내의 결정론적 정보를 이용한 다중 채널 영상 복원에 관한 문제를 고려한다. 제안 방식에서는 각 채널 영상에 대해 LMS (Least Mean Square) 및 LMF (Least Mean Fourth) 및 완화 함수를 결합시킨 부가 함수가 제안된다. 더불어, LMS 및 LMF의 상대적 기여도를 제한하기 위한 혼합 norm 매개 변수 및 완화 함수의 중요성을 제어하는 정규화 매개 변수는 반복 영상으로부터 예측된 각 채널의 노이즈 분포에 의해 결정되어 진다. 제안된 방식은 각 채널 영상의 첨부 노이즈 형태에 대한 사전 정보 없이 복원 과정이 가능하다는 점과 두 매개 변수를 반복 과정에서 부분적으로 복원된 영상으로부터 조절할 수 있는 특성을 갖고 있다.