• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권6호
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• pp.295-302
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• 2004

음성 신호처리의 분야에서 잡음처리의 문제는 지금도 중요한 연구 과제이다. 특히 배경잡음이 음성의 인식율을 현저히 저하시키는 것은 오래 전부터 주목 받고 있다. 배경잡음으로는 실제 환경에 존재하는 비정상적인 다양한 잡음, 예를 들면 도로에서의 자동차의 주행잡음, 프린터의 구동잡음 등이 있다. 이런 종류에 대한 잡음 대책은 단순하지 않고, 종래의 위너 필터(Wiener filter) 등에 의한 선형적인 잡음제거 법보다도, 보다 고도한 잡음억제 기술이 필요하다. 본 논문에서는, 이러한 방법의 한 가지 시도로써 백색잡음 및 위에 기술한 비정상적인 배경잡음에 의해 열화된 음성을 상호억제로 불리는 인간의 청각기관에서의 잡음억제 기능 모델을 사용하여 음성강화 법의 알고리즘을 소개한다. 제안된 알고리즘은 스펙트럴 왜곡(SD)의 평가방법을 통하여 백색잡음 및 유색잡음에 대해서 효과적인 것을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.896-901
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• 2000

차량 번호판 인식 시스템은 크게 번호판 영역의 추출과 인식 단계로 구분된다. 본 논문에서는 전처리단계로써 임계화 방식을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 차량 영상을 임계화하고 영상에서 발생되는 잡음을 제거한다. 잡음이 제거된 차량 영상에서 각 라인의 밀도비율을 계산하여 번호판 영역에서 나타나는 밀도의 비율과 비슷하게 나타나는 영역을 후보영역으로 설정한다. 설정된 후보영역이 번호판 영역의 특징과 유사하게 나타나는 부분을 추출한다. 그리고 추출된 번호판 영역은 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크에 적용시켜서 윤곽선을 추출하고, 번호판의 문자와 숫자를 인식한다. 코호넨 알고리즘의 2${\times0}$2마스크를 이용하게 되면, 윤곽선의 잡음을 최대한으로 줄여주는 특성을 가진다. 잡음이 제거된 후에, 번호판의 문자와 숫자들을 코호넨 알고리즘을 이용하여 인식하였다. 실험 결과에서는 임계화 작업을 이용한 번호판 추출과 코호넨 알고리즘을 이용한 번호판 인식이 우수하는 것을 알 수 있다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.65-69
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• 1998

고속 주행중인 자동차 환경에서 운전자의 안전 및 편의성을 위하여, 음성인식 기술을 이용한 각종 차량 편의장치를 제어하는 것으로, 운전자와 자동차와의 Man Machine Interface 구조로 구성되었다. 이 시스템은 주행중인 자동차 환경에서 보조적인 스위치의 조작없이 상시 음성의 입, 출력이 가능하도록 하며, band pass filter를 이용하여 잡음 환경에 강인한 모델을 선택하도록 하였으며, 음성의 특징 파라미터와 인식 알고리즘은 perceptual linear predictive 13차와 one-stage dynamic programming을 사용하였다. off-line 실험 결과 고속 주행중인 자동차 환경에서 자주 사용하는 차량제어 명령 33개에 대하여 화자독립 82.47%(중부고속도로), 화자종속 94.44%의 인식율을 구하였다. 또한 고속 주행중인 차량에서 kvhs, 핸드폰 사용으로 인한 사고를 줄이기 위하여 음성으로 전화를 걸 수 있도록 하는 Voice Dialing기능도 구현하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권8호
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• pp.241-248
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• 2022

본 논문에서는 외란과 잡음이 있는 환경에서 자동차 정속주행의 개선을 위해 PID 제어기와 Kalman 필터를 적용하고 다양한 시뮬레이션을 통해 성능을 검증한다. 첫 번째로, 자동차 정속주행 시스템을 위한 수학적 모델을 소개한다. 두 번째로, 기본적인 개루프 제어 기반 정속주행 시스템에 외란으로 인한 성능 저하를 확인하고 이를 개선하기 위한 PID 제어기 기반의 피드백 제어 시스템의 성능을 검증한다. 세 번째로, 피드백 과정에서 발생할 수 있는 센서 잡음으로 인한 성능 저하를 확인하고 이를 개선하기 위해 Kalman 필터를 적용하여 성능을 검증한다. 궁극적으로, PID 제어기와 Kalman 필터를 적용하여 설계된 정속주행 시스템이 성능 기준을 모두 만족할 뿐만 아니라 외란과 잡음 제거 능력까지 있음을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.1769-1776
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• 2013

본 논문에서는 유색잡음에 의해 오염된 음성신호의 음성향상 알고리즘인 YL 접근법에 VAD(voice activity detector)를 구현하는 수정된 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 YL 접근법 및 LS 접근법과 컴퓨터 시뮬레이션으로 성능을 비교하였다. 사용한 유색잡음은 자동차 잡음과 다중화자 배블 잡음으로 AURORA 데이터베이스로 부터 각각 발췌하였고, 음성신호는 TIMIT 데이터 베이스로부터 발췌하였다. 제안한 알고리즘을 실험했을 때 제안하는 방법이 신호대잡음비 및 스펙트럼 왜곡 측면에서 기존의 두 알고리즘 보다 개선됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.181-187
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• 2013

인간의 청각은 청각 장면 분석을 통해 배경 잡음이나 여러 사람들이 동시에 말하는 상황에서도 특정 목적을 가지는 음성 신호를 청취할 수 있는 능력을 가지고 있다. 인간의 청각 능력 시스템을 잘 반영한 CASA 시스템을 이용해 음성을 분리를 할 수 있다. 그러나 CASA 세그먼트에서 음성의 위치를 잘못 결정 했을 때 CASA 시스템의 성능은 감소된다. 본 논문에서는 CASA 시스템에서 잘못된 음성 영역 위치로 인해 발생되는 성능 감소를 개선하기 위하여 청각 장면, 그리고 주기 성분과 비주기 성분의 비율(PAR)을 결합한 음성 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 음성 영역 검출의 성능을 평가하기 위하여 백색 잡음과 자동차 잡음 환경에서 신호 대 잡음비의 변화에 따라 실험을 수행하였다. 본 논문에서는 신호 대 잡음비 15~0dB에서 기존의 알고리즘(Pitch 와 Guoning Hu)과 제안한 알고리즘을 비교한 결과, 음성 영역 검출의 정확도가 백색잡음과 자동차 잡음에서 신호 대 잡음비 15dB 에서 최대 4%, 0dB에서 최대 34% 씩 각각 향상되었다.

• 한국음향학회지
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• 제25권2호
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• pp.78-87
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• 2006

본 논문에서는 알려지지 않은 잡음 환경에서 강인한 음성 인식 성능을 위하여 missing-feature복구 기법을 다루며, 베이시안 분류기를 기반으로 하는 마스크 예측 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 마스크 예측 기법에서는 배경 잡음 종류에 독립적인 성능을 위해 전 주파수 대역을 분할하여 발생시킨 유색 잡음을 마스크 예측기의 훈련에 이용하였으나, 제한된 양의 훈련 데이터베이스 조건에서는 성능의 한계가 불가피하다. 보다 다양한 잡음 스펙트럼을 반영하면서 마스크 예측의 성능을 향상시키기 위해, 서로 다른 주파수 대역에 독립적인 구조를 가지는 베이시안 분류기를 제안하며, 훈련에 사용하는 유색 잡음의 생성 방식을 이에 맞게 수정한다. 각각의 주파수 대역을 분할하여 유색 잡음을 생성함으로써 다양한 잡음 환경을 반영하는 동시에 훈련 데이터베이스 부족 문제를 줄일 수 있다. 제안하는 마스크 예측 기법을 클러스터 기반의 missing-feature 복구 기법과 결합하여 음성 인식기에 적용함으로써 성능을 평가한다. 실험 결과는 제안한 기법이 백색 잡음, 자동차잡음, 배경 음악환경에서 기존의 방법에 비해 향상된 성능을 가짐을 입증한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.104-108
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• 2023

최근 전기 차 시장의 확대로 인해 성능 및 안정성 문제를 보완할 친환경적인 전기 차 시장이 매우 커지고 있다. 전기 차의 화재 등 여러 안전 문제를 일으키는 전장 부품의 연동으로 인한 EMI 문제는 매번 대두되어 지고 있다. 다양한 기술들을 결합하여 최적의 충전효율을 달성하고 무선 충전 컨트롤 모듈에서 발생하는 EMI 잡음을 줄이기 위해 노력하고 있다. 본 논문은 전기자동차의 중요한 부품 중 하나인 무선충전컨트롤 모듈의 EMI 잡음 중 방사성 잡음 저감 기술을 설계하여 실험을 하였다. 무선 충전 컨트롤 모듈에서 발생하는 EMI 문제를 분석하기 위해 Ansys 시뮬레이션 툴 내 Python 기반 스크립트 기능을 활용하여 치명적인 요인에 대한 축적된 시험 데이터를 학습시켜 강화 학습을 통한 최적화 설계 기술을 적용하여 최적화된 무선충전컨트롤 모듈은 일반적인 무선충전 컨트롤 모듈 대비 25dBu V/m의 EMI 잡음 개선 효과를 보였다. 이러한 결과는 전기 자동차에서 더 안정적이고 신뢰성 높은 무선 충전 기능의 개발에 기여할 뿐만 아니라, 이를 통해 전기자동차의 사용성과 효율성을 높이며 환경친환적인 대안으로 자리 잡을 수 있게 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.390-402
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• 1997

자동차의 점화계통에서 발생하는 전자파 잡음을 측정하고 통계확률적인 방법을 이용하여 모델링을 하였다. 낮은 크기의 잡음도 측정이 가능하도록 수신기와 3축 안테나의 사이에 저잡음증폭기와 대역통과필터를 연결 구성하고, 800 MHz 대역의 진폭확률분포(APD)와 펄스간격분포(PSD)를 측정하였다. 측정된 APD 곡선을 3개(A급) 또는 6개(B급)의 변수로 모형화하였으며, 변수의 최적치를 쉽게 계산할 수 있는 합성근사화 알고리즘을 사용하였다. 진폭확률분포에 관한 모형변수를 추출함으로써 전자파환경의 데이터 베이스화가 가능하며, 송.수신기의 출력 및 감도의 마진 결정에 기초적인 자료로 이용이 가능하다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 제14회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.459-462
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• 2001

본 논문에서는 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 자동차의 고유 마크와 차량 번호를 실시간으로 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘에서는 차량 입력 영상에서 차량의 마크와 번호판의 수평 및 수직 명암값 빈도수 변화를 이용해 마크와 번호판 영역을 추출한다. 또한, 추출된 알고리즘으로부터 수평 수직 패턴을 적용해 자동차의 마크를 인식하고 하이브리드 패턴벡터를 이용하여 번호판의 문자 및 숫자를 인식하도록 하였다. 제안한 자동차 마크 및 번호판 추출 과정에서는 마크와 번호판 영역의 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되는 상대적인 크기의 특성과 수평 및 수직 빈도수와 패턴 벡터를 사용하여 마크 및 번호판 영역을 추출, 인식하도록하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과, 차량 번호판의 크기에 관계없이 잡음에 영향을 받지 않고 차량의 종류와 번호를 실시간으로 처리할 수 있으며 차량번호판 추출 및 인식뿐 아니라 차량의 마크 추출 가능성을 제시하였다.