본 논문에서는 레이더(Radar)나 소나(Sonar) 시스템 등에서 중요하게 여겨왔던 신호의 방위각 추정기법들은 신호원의 수를 정확히 알아야 한다는 문제점이 있었다. 이러한 문제점들을 최근에는 빠른 수렴속도를 가지는 칼만 필터를 사용하여 신호원의 정보 없이 잡음 부공간을 성공적으로 추정하는 방법을 제안하게 되었는데 이 방법은 중간대 이상의 신호대 잡음비(SNR)가 유지되는 경우 신호의 정보 얼이 DOA를 추정할 수 있는 것으로 평가되어왔다. 그러나 이러한 알고리즘은 임펄스성 잡음이 섞인다면 성능저하를 가져을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 칼만 필터를 바탕으로 한 MUSIC 알고리즘에 시변메모리인자와 후버 영향 함수를 도입하여 임펄스 잡음에 강인한 DOA 추정알고리즘을 제안한다.
본 연구에서는, 열상장비(thermal imaging equipment)로 촬영한 적외선 영상의 화질을 저해하는 주된 요소인 임펄스 잡음(impulse noise)과 가우시안 잡음(Gaussian noise)을 제거하는 웨이브렛 변환 기반 방법을 논의한다. 효과적인 잡음제거를 위하여 잡음으로 손상된 적외선 영상에 대하여 상세 부분대역 웨이브렛 계수에 대한 미분과 중앙절대편차(median absolute deviation)를 이용한 문턱값 설정방법을 제안하였다. 특히, 임펄스성 잡음제거를 위해서 웨이브렛 계수를 미분하여 임펄스 잡음의 위치를 나타내는 이진 마스크를 생성하는 방법을 채택하였다. 이와 같은 방법에 의해, 모서리와 잡음을 구분하는 적응 문턱 값 설정을 보다 효율적으로 얻을 수 있었고, 기존 웨이브렛 수축법과 비교를 통하여 제안한 잡음제거 방법의 타당성을 확인하였다.
RFID(Radio Frequency Identification) 시스템은 응용 서비스의 비용과 에너지 효율성으로 인해 사물인터넷 기술의 핵심 구성 요소로 각광받고 있다. RFID 기술을 사물인터넷 응용 서비스 분야에서 사용하기 위해서는 RFID 시스템의 리더와 태그 사이의 단순한 인식뿐만 아니라 다양한 정보를 장기간 저장하고 관리할 수 있어야 한다. 그리고 정보를 태그에 읽고 쓰기 위하여 열악한 무선 채널에 강하고 신뢰성 있는 성능 향상 기술이 필요하다. 특히, UHF(Ultra High Frequency) RFID 시스템에서는 다수의 태그가 밀집 환경에서 수동적인 방법으로 통신하기 때문에 개별 태그의 인식률과 전송속도 향상이 필수적이다. 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 RFID 시스템의 성능을 분석하기 위하여 Middleton의 A급 임펄스 잡음 모델을 선정하였고 태그에서는 FM0 인코딩과 Miller 인코딩을 적용하여 RFID 시스템의 오율 성능을 분석하였다. Middleton의 A급 임펄스 잡음 채널에서 RFID 시스템의 성능을 분석한 결과, 가우스 잡음 대 임펄스 잡음의 전력비 값과 임펄스 잡음 지수 값이 클수록 가우시안 잡음 채널과 유사함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 임펄스 잡음과 방해파에 의한 전자파 장해(EM!) 환경하에서 디지틀 무선통신 신호(QPSK 신호, DQPSK 신호,MSK 신호 및 GMSK 신호) 의 오율성능을 알아내기 위하여 오율식을 유도하고 이의 수치 계산 결과를 반송파 대잡음 전력비(CNR), 반송파 대 방해파 전력비(CIR), 임펄스 지수(A), 가우스 잡음 대 임 펄스 잡음 전력비($\gamma$ 방해파 지수(m) 동을 함수로 하여 그래프로 나타내고 이를 검토하여 임펄스 잡음과 방 해파 형태에 따른 영향을 분석하였다. 그 결과 엄펄스 잡음과 m-분포 톤 방해파가 함께 존재하는 환경하에서는 방해파의 진폭 변화의 정도가 클수록 오율성능열화가 심하였으며 오율의 성능열화가 가장 큰 것에서부터 작은 것으로 나열하면 DQPSK 신호, GMSK 신호, QPSK 신호,MSK 신호 순이다. 임펄스잡음과일정 진폭톤(m=$\infty$) 방해파가함께 존재하는환경하에서는CIR 20 dB 이상에서 방해파의 영향이 거의 없어짐을 알 수 있었다. 또한 CIR을 10dB에서 15dB로 증가시켰을 때 각 통신 방식마다 오율성능의 개선 폭이 가장 크게 나타났다. 방해파 진폭의 변동이 작을수록 또 CIR이 증가할수록 각 신호는 방해파로부터의 영향을 적게 받아 오율 성 능이 개선될 것으로 기대되었으나 그다지 큰 성능개선올 얻을 수 없었는데 이는 임펄스 잡음이 신호의 성능열 화에 지배적인 역할을 하기 때문이다.
최근 IoT 기술과 AI의 발전에 따라 다양한 분야에서 무인화와 자동화가 진행되고 있으며, 사물인식과 객체분류 등 자동화의 기반이 되는 영상처리에 대한 관심이 높아지고 있다. 영상처리 과정에서 잡음 제거는 영상의 품질 또는 시스템의 정확성과 신뢰성에 큰 영향을 미치는 과정으로 다양한 연구가 진행되고 있으나, 영상에서 임펄스 잡음의 밀도가 높은 영역에 대한 영상을 복원하기 어렵다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문은 영상에서 임펄스 잡음 훼손된 영역을 복원하기 위해 부분 마스크와 라그랑지 보간법에 기반한 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 필터링 마스크와 잡음 추정치를 서로 비교하여 필터링 과정을 스위칭하였으며, 영상의 저주파 및 고주파 성분에 따라 퍼지 가중치를 계산하여 영상을 복원하였다.
IoT 기술과 인공지능의 발전에 따라 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라 또는 센서에서 취득되는 과정 중 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 영상처리 과정에서 악영향을 미치기 때문에 전처리 과정으로 잡음제거가 요구되고 있다. 본 논문에서는 랜덤 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 잡음추정에 기반한 스위칭 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 국부마스크 내부의 화소값의 유사성에 따라 잡음추정과 에러 검출을 진행하였으며, 국부마스크에 존재하는 잡음 비율에 따라 필터를 선택하여 스위칭하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR 비교 결과 기존 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
디지털 영상장비는 4차 산업혁명의 중요한 요소로, 사회의 폭넓은 분야에서 다양한 목적으로 사용되고 있다. 디지털 영상장비의 데이터는 사용 환경 및 처리 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음에 노출되며, 이러한 잡음은 장비의 출력과 처리 과정에 영향을 끼치며 오차를 유발하여 신뢰도를 저하한다. 본 논문에서는 채널 전송 과정에서 주로 발생하는 잡음인 임펄스 잡음을 제거하여 효과적으로 영상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음판단과 방향성 마스크를 이용한 유효 화소의 탐색으로 영상 복원이 진행되며, 검출된 유효 화소에 따라 구해진 추정치의 비교 분석을 통해 최종 출력을 계산한다. 기존 방법과 제안하는 알고리즘의 비교를 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 성능을 확인하기 위해 PSNR 및 프로파일을 통하여 분석하였다.
현재, 정보통신 기술의 급격한 발전으로 인해 디지털 영상처리 기술 분야에서도 많은 연구가 진행되고 있으며, 영상복원 분야 중에서도 임펄스 잡음과 같은 잡음 제거 기술은 우수한 품질의 영상을 얻기 위해서 필수적으로 요구된다. 이러한 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 방법으로 SM (standard median) 필터가 대표적이지만 영상의 에지 영역에서 오류를 나타내어 전체 영상의 품질을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡은 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 영상의 방향성 정보를 이용한 비선형 공간 필터를 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
HFC 망에서 대칭형 멀티미디어 서비스가 가능하도록 상향채널에서 보다 많은 채널과 QoS를 제공할 수 있는 S-DMT방식의 상향채널 케이블모뎀 복조기를 위한 심볼 타이밍 복원, 반송파 복원, 등화기 알고리즘을 제안하고 설계한다. 또한 이 들 블록을 연동시켰을 경우의 성능을 평가한다. 평가에 있어서 변조 방식은 16QAM, 64QAM 인 경우로 하였고 AWGN, ISI, 및 임펄스 잡음이 혼재하는 채널 환경을 전제로 하였다. 전체 시스템 연동 시뮬레이션 결과, 예상한 대로 잡음 환경이 악화됨에 성능열화가 발생하나, 설계한 알고리즘들이 정확히 동작할 뿐 아니라 우수한 성능을 보이고 있음을 확인하였다. 또한, 임펄스 잡음 환경에 대해서 임펄스 잡음 발생 구간 $\varepsilon$ 및 전력 크기 $\gamma^{k} $를 변수로 성능 평가를 해 본 결과, 케이블 TV 망 상향 채널에서의 임펄스 잡음에 대해 면역성이 우수함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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