• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2005년도 공동학술대회 논문집
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• pp.209-214
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• 2005

자기지전류 탐사의 적용에 있어 인공잡음의 영향은 탐사의 승패를 좌우하는 매우 중요한 요소이며 인공잡음의 영향을 최소화할 수 있는 탐사의 설계와 자료처리가 요구되고 있다. 본 연구에서는 수치공간자료들에서 추정되는 인공잡음의 영향과 실제 탐사 자료 간의 상관관계를 살펴봄으로써 자기지전류 탐사에 있어 공간자료의 활용가능성을 고찰하였다. 60Hz 조화파 대역에서는 건물과 도로가 주요한 인공잡음원이며 잡음원의 분포와 자기장의 파워가 서로 상관관계를 가짐을 확인하였다. 'Dead band'로 불리는 0.05-0.5Hz 대역에서는 매우 강한 분극을 가지는 신호가 광범위하게 관찰되고 있으며 이는 탐사지역에 인접한 거대도시의 영향으로 추정된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.558-564
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• 2016

네트워크 간섭은 수신기 및 도청기의 디코딩을 방해함에 따라, 보안 및 서비스 품질에 긍정 및 부정적 영향을 동시에 미친다. 인공 잡음의 전송은 이러한 네트워크 간섭의 상충되는 영향을 간접적으로 제어 가능하게 한다. 본 논문은 송수신기 보안 보호 구역 및 인공 잡음 전송을 활용한 보안 성능 향상 기법을 제안하고, 확률 기하 이론을 통해 성능 이득을 분석한다. 먼저, 송수신기 사이 거리, 송수신기 보호 구역 크기에 따른 서로 다른 4가지 시나리오에 대해, 임의의 인공 잡음 전송에 대한 연결 실패 확률과 보안 실패 확률을 분석한다. 다음으로, 보안 전송율을 분석하고, 이의 최대화를 위한 최적 인공 잡음 전송 전력비를 찾는다. 마지막으로, 시뮬레이션을 통해, 보호 구역 크기와 같은 다양한 시스템 파라미터들의 최적 인공 잡음 전송 전력비에 대한 영향을 살펴본다.

• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 한국지구과학회 2005년도 추계학술발표회 논문집
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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.

• 지구물리와물리탐사
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• 제3권3호
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• pp.83-87
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• 2000

송신원의 파워 증가가 제한되고 인공잡음이 존재하는 지역에서 양질의 탄성파 자료를 획득하기 위하여 근/원기준점(reference)을 이용한 탄성파 잡음예측필터를 개발하였다. 잡음예측필터에 사용된 방법은 backpropagation 알고리즘을 이용한 3층의 인공신경망(neural network)으로서, 훈련자료(training data) 및 검증자료(testing data)에 훈련된 잡음예측필터를 적용시 신호대잡음비(signal-to-noise ration)를 약 3배 정도 증가시켰다. 그러나, 일반적으로 전기, 전자탐사 자료의 질을 향상하기 위해 사용되는 스케일링(scaling)기법으로는 전혀 탄성파의 잡음을 제거할 수 없었다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제8권4호
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• pp.251-261
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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. 이 연구에서는 수치공간자료를 이용한 공간모델링을 통해 MT 주파수 대역에서의 잡음을 예측하고 실제 탐사 자료와 비교분석하여 MT 잡음 모델링의 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 전기 장에서는 넓은 주파수 대역에서 높은 상관관계를 보이는 반면 자기장은 60 Hz 부근의 대역에서만 상관관계를 가진다. 이 연구에서 제안된 공간 모델링을 통한 잡음 예측은 특히 고도로 산업화되어가는 도시 주변지역에서의 MT 탐사를 수행하는데 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 하계학술대회
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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.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2003년도 한국우주과학회보 제12권2호
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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.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.42-45
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• 2017

전력선통신 시스템에서는 전력망을 활용한 통신 방식을 사용하기 때문에 일반적 통신선로를 활용한 통신 방식에 비해 잡음이 많고, 이것으로 인한 성능 저하가 문제가 되고 있다. 이러한 잡음으로 인한 성능 저하를 완화시키기 위해, 본 논문에서는 전력선통신 시스템에서의 임펄스 잡음 환경에서 신호를 검출하는 인공지능 알고리즘을 제안한다. 다항식 회귀법을 이용하여 임펄스 잡음 신호의 원신호를 예측하고, 시뮬레이션 결과를 통해 본 논문에서 제안한 인공지능 알고리즘을 적용한 전력선통신 시스템에서 임펄스 잡음 환경내 신호 검출 성능 향상을 입증한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제10권4호
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• pp.285-292
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• 2007

한반도 중부에서 얻은 자기지전류(MT) 탐사 자료의 dead band 주파수에서는 극심한 인공잡음의 영향이 나타난다. 이 연구에서는 송신원 위치 추정 기법을 MT 탐사 자료에 적용하여 인공잡음의 송신원 위치를 추정하였다. 일반적인 빔형성 기법은 전자기장 송신원 위치 추정에 적합하지 않으므로 정합장 처리 기법과 유전자 알고리즘을 이용하여 전자기장 송신원의 위치와 분극 방향을 계산하였다. 강한 잡음 신호에 대한 송신원 위치 추정 해는 매우 좁은 지역에 밀집되어 나타나지만 자연적인 MT 신호의 송신원 위치 추정해는 무작위적인 분포를 보여준다. 강한 잡음의 송신원은 경기도 서부 지역에 위치한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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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.