• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 2005.05a
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• pp.209-214
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• 2005

In the present age, the quality of MT(magnetotellurics) data highly depends on the level of industrial interference in data. We analyzed the correlation between the spatial distributions of man-made EM noise source and the characteristics of MT data. The noise source analysis shows the correlation between the noise source density and the power spectral density of measured magnetic field in the frequency band of 60 Hz harmonics. In the MT 'dead band', the strong polarization observed on the magnetic field reveals that the severe artificial noises are caused by the adjacent metropolis.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.3
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• pp.558-564
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• 2016

The network interference gives positive and negative effects to security and QoS simultaneously by disturbing the decoding of receiver and eavesdropper. The transmission of artificial noise enables to indirectly control these contradicting effects. This paper proposed the secrecy enhancement technique via artificial noise with protected zones of transmitter and receiver and investigated its gain by using stochastic geometry. For given arbitrary artificial noise power ratio, we first analyzed connection outage probability and secrecy outage probability for four different scenarios (separated, overlapped, included secrecy protected zones- type A, B) according to distance and size of protected zones of the transmitter and receiver. We then derive the secrecy transmission rate and find the optimal artificial noise power ratio to maximize it. Finally, with numerical examples, we investigate the effects of the system parameters such as size of protected zones of transmitter and receiver on the optimal artificial noise power ratio.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.09a
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• pp.112-123
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• 2005

자기지전류 탐사의 적용에 있어 인공잡음의 영향은 탐사의 승패를 좌우하는 중요한 요소이며 인공잡음의 영향을 최소화할 수 있는 탐사의 설계와 자료처리가 요구되고 있다. 본 연구에서는 수치공간자료를 이용한 공간모델링을 통해 MT 주파수 대역에서의 잡음을 예측하고 실제 탐사 자료와 비교분석하여 MT 잡음 모델링을 가능성을 살펴보았다. 수치지도로부터 추출된 잡음원일 가능성이 높은 건물, 도로, 고압 송전선에 의해 발생하는 전자기장의 강도를 지하매질의 전기전도도에 따른 전자기파의 전파 특성을 고려하여 예측하는 잡음모델을 제안하였다. 제안된 잡음모델로부터 예측된 잡음 파워와 실제 탐사를 통해 측정된 MT 자료와의 상관도 분석을 수행한 결과, 전반적으로 전기장에서는 넓은 주파수 대역에서 높은 상관관계를 보이는 반면 자기장은 60 Hz 부근의 대역에서만 상관관계를 가진다. 본 연구에서 제안된 공간모델링을 통한 잡음 예측은 특히 고도로 산업화되어가는 도시 주변지역에서의 MT 탐사를 수행하는데 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.3 no.3
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• pp.83-87
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• 2000

The noise prediction filter using a local/remote reference was developed to obtain a high quality data from seismic surveys over the area where seismic transmission power is limited. The method used in the noise prediction filter is a 3-layer neural network whose algorithm is backpropagation. A NRF (Noise Reduction Factor) value of about 3.0 was obtained with appling training and test data to the trained noise prediction filter. However, the scaling technique generally used for minimizing EM noise from electric and electromagnetic data cannot reduce seismic noise, since the technique can allow only amplitude difference between two time series measured at the primary and reference sites.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.8 no.4
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• pp.251-261
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• 2005

The quality of MT (magnetotellurics) data highly depends on the level of artificial noise form industrial sources. We have conducted the feasibility study of MT noise modelling using digital spatial data and spatial modelling through the comparison between the predicted and the measured MT noises. A simple noise model predicting the intensity of electromagnetic field radiated from the latent noise sources, that is, the electric facilities in the building, road and high-voltage powerline, is developed in consideration of the propagation property of electromagnetic waves. From the analysis of correlation between the predicted and the measured noise power, the correlation coefficients of electric field are higher than those of magnetic field in whole frequency band. The magnetic field component has the high correlation in the narrow band near 60 Hz only. The spatial noise modelling proposed in this study would provide some useful informations for the MT surveys in the noisy environment like urban area.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.297-300
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• 2021

영상 잡음 제거는 잡음으로 저하된 영상으로부터 잡음 없는 영상을 복원하는 기술이다. 최근 영상 처리에 딥러닝을 사용한 학습 기반 방법 중 저수준 컴퓨터 비전 분야에 고수준 영상 정보를 활용하는 접근이 있었다. 본 논문에서는 고수준 영상 정보인 영상 분할 지도를 활용하여 영상 속 가산 백색 잡음 제거 연구를 진행하였다. 잔차 연결을 활용한 구조의 인공신경망 모델에 잡음 영상, 잡음 수준 지도, 영상 분할 지도를 입력으로 넣어 고수준 영상 정보를 활용할 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안한 인공신경망을 Outdoor Scene Dataset과 CBSD68 Dataset에 대해 확인해본 결과, PSNR과 인지적인 측면에서 DnCNN과 FFDNet보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• Bulletin of the Korean Space Science Society
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• 2003.10a
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• pp.106-106
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• 2003

인공위성의 전기적 호환성 해석은 인공위성의 각 유닛들에서 발생할 수 있는 잡음이 인공위성의 정상 동작에 미치는 영향을 분석하고 그 영향을 최소로 만들 수 있는 방안을 연구하기 위해 필요하다. 본 논문에서는 인공위성의 탑제컴퓨터와 탑제체 간의 인터페이스에서 전기 신호의 호환성 해석, Harness의 호환성 해석 그리고 radiation 해석이 이루어졌다. 인공위성의 탑제컴퓨터와 탑제체 간의 인터페이스에서 전기 신호의 호환성 해석은 전기 신호의 전압 레벨이 전압 히스테리시스의 경계 영역에서 충분한 여유를 가지고 있는지 판단하기 위해 필요하다. 전기 신호에 충분한 여유분이 없는 경우 여유분을 증가시키기 위한 방법이 제안되었으며 제안된 방법에 의해 인터페이스의 올바른 동작에 충분한 여유분이 생겼음이 시뮬레이션 결과에 나타났다. Harness의 호환성 해석은 다목적실용위성 2호에 사용된 Harness에 대한 conductive epoxy potting의 전도도를 검증하기 위해 이루어졌다. 본 논문에서는 전송 임피던스 측정 방법을 이용하여 epoxy potting의 전도성이 모든 주파수 영역에서 인공위성의 요구사항에 만족함을 보여준다. Radiation 해석은 인공위성 시스템의 radiated emission(RE)을 추정하고 S-band 수신기와 GPS 안테나와 같은 수신단에 대한 상호간섭에 의한 위험도를 분석하기 위해 필요하다. RF 수신기의 수신 대역에서 발생한 잡음의 영향으로 신호대잡음비가 허용수치이하로 감소하여 위성 명령을 수신하는 동작에 지장을 초래할 수 있다. 본 논문에서는 RF 수신단에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 star tracker의 RE test 결과를 분석하여 test 결과가 GPS 수신기와 S-band 수신기의 각각의 성능에 적합한지 해석하였다. 또한 solar array regulator의 스윗칭에 의해 발생되는 radiation이 위성 구조체에 미치는 영향을 해석하고 시뮬레이션 하였다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.12 no.2
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• pp.42-45
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• 2017

It is known that power line communication systems have more noise than general wired communication systems due to the high voltage that flows in power line cables, and the noise causes a serious performance degradation. In order to mitigate performance degradation due to such noise, this paper proposes an artificial intelligence algorithm based on polynomial regression, which detects signals in the impulse noise environment in the power line communication system. The polynomial regression method is used to predict the original transmitted signal from the impulse noise signal. Simulation results show that the signal detection performance in the impulse noise environment of the power line communication is improved through the artificial intelligence algorithm proposed in this paper.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.10 no.4
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• pp.285-292
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• 2007

Magnetotelluric data recorded in the middle part of the Korean Peninsula are contaminated by severe noises at dead-band frequencies. In this study, we estimated the location of noise source using a source localization method. Since conventional beamforming techniques were not adequate for the localization of electromagnetic sources, we used the matched field processing and a genetic algorithm. The solutions for the strong noise signals tend to be localized in a narrow area, whereas those for natural MT signals shows randomly distributed patterns. The strong noise sources are mainly located in the western part of Kyonggi-do.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.119-121
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• 2019

부가적 백색 잡음 모델(additive white Gaussian noise, AWGN에서 학습된 깊은 신경만 (deep neural networks)을 이용한 잡음 제거기는 제거하려는 잡음이 AWGN인 경우에는 뛰어난 성능을 보이지만 실제 카메라 잡음에 대해서 잡음 제거를 시도하였을 때는 성능이 크게 저하된다. 본 논문은 U-Net 구조의 깊은 인공신경망 모델에 residual block을 결합함으로서 실제 카메라 영상에서 기존 알고리즘보다 뛰어난 성능을 지니는 신경망을 제안하다. 제안한 방법을 통해 Darmstadt Noise Dataset에서 PSNR과 SSIM 모두 CBDNet 대비 향상됨을 확인하였다.