본 논문에서는 PSK 변조 신호에 대한 위상 잡음 성능 특성을 무한 급수로 전개하여 위상 잡음 분포 함수인 Tikhonov 함수와 Gaussian 함수에 대한 오율 특성을 평가하였으며, 위상 잡음에 의한 성능 손실 분석을 통하여 Tikhonov 함수와 Gaussian 함수에 의한 위상 잡음 영향이 일치하는 복원 반송파 신호대 잡음비 범위를 고찰하였다. 그리고, 주파수 변조 신호의 변조 지수와 위상 잡음의 상관 정의에 의해 1/f$^2$특성을 갖는 위상 잡음 신호를 발생하였으며, 발생된 위상 잡음 신호를 디지털 위성통신시스템 수신기에 적용하여 측정한 위상 잡음에 의한 성능 손실과 위상 잡음 분포 함수에 의해 분석된 성능 열화를 평가하였다
본 논문에서는 송신 및 수신 다이버시티(diversity) 기법을 적용하는 OFDM 통신 시스템에 서의 위상잡음에 의한 영향을 분석하였다. OFDM 시스템은 위상잡음에 매우 민감한 특성을 가지는데 반송파 간섭 및 시스템 잡음의 증가를 초래함으로서 전체적인 시스템의 성능열화 현상이 나타나게 된다. 따라서 이러한 위상잡음의 영향을 분석하기 위하여 위상잡음의 분포특성 및 그 크기 정도를 모델링하고 이러한 위상잡음의 특성에 따라 어느 정도까지 시스템 성능이 열화 되는지를 고찰하였다. 이러한 열화 현상은 송수신 다이버시티 구조에 따라 달라지는데 일반적으로 비교적 간단히 구현할 수 있는 2개의 송신 및 수신안테나를 쓰는 경우와 2개의 송신 안테나 다이버시티 기법만을 적용한 경우, 그리고 다이버시티 기법을 적용하지 않았을 때의 시스템 성능에 관하여 비교하고 분석하였다.
본 논문에서는 선형 예측 분석을 기반으로 한 딱총새우 잡음 검출을 위한 특징을 제안한다. 딱총새우는 천해에 서식하는 종으로, 높은 진폭의 신호를 생성하고 빈번하게 발생하기 때문에 수중 잡음의 주된 원인 중 하나이다. 제안된 특징은 딱총새우 잡음이 갑작스럽게 발생하고 빠르게 소멸하는 특징을 활용하기 위해 선형 예측 분석을 이용하여 정확한 잡음 구간을 검출하고 딱총새우 잡음의 영향을 줄인다. 선형 예측 분석으로 예측한 값과 실제 측정값 사이의 오차가 크기 때문에 이를 통해 효과적으로 딱총새우 구간 검출이 가능해진다. 추가적으로 제안된 특징에 일정 오경보 확률 탐지기를 결합하여 잡음 구간 검출 성능을 추가적으로 개선한다. 제안한 방법을 딱총새우 잡음 구간 검출 최신 방법으로 알려진 다층 웨이블릿 패킷 분해와 비교한 결과, 제안한 방법이 수신자 조작 특성 곡선과 곡선 아래의 면적 측면에서 성능이 평균적으로 0.12만큼 우수하였고 계산량 측면에서도 계산 복잡도가 더 낮았다.
본 논문에서는 이중게이트 FET를 고주파회로에 응용하기 위해 필요한 열잡음 파라미터를 추출하여 그 특성을 분석하였다. 이중게이트 열잡음 파라미터를 추출하기 위해 튜너를 이용해 잡음원의 임피던스를 바꿔가며 잡음특성을 측정하였으며, open과 short 더미를 이용해서 패드의 기생성분을 제거하였다. 측정결과 일반적인 캐스코드구조의 FET와 비교해서 5GHz에서 약 0.2dB의 잡음 개선효과가 있음을 확인하였으며, 시뮬레이션과 소신호 파라미터 분석을 통해 드레인 소스 및 드레인 게이트간 캐패시턴스의 감소에 의해 잡음지수가 줄어들었음을 확인하였다.
현대 암호 시스템과 암호모듈의 필수적 요소인 난수발생기의 안전성을 평가하는 방법으로 잡음원에 대한 엔트로피 평가 방법이 있다. 국외 주요 엔트로피 평가 방법은 소프트웨어 잡음원보다 하드웨어 잡음원에 적용하는 것이 더 적합하고, 소프트웨어 잡음원별 엔트로피에 대한 정량적인 평가의 어려움이 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 잡음원의 특징을 고려하여 소프트웨어 잡음원에 적합한 엔트로피 평가 방법을 제안하고자 한다. 윈도우 운영체제의 소프트웨어 잡음원 중에서 시간 종속 잡음원을 분석 대상으로 선정하고, 각 잡음원의 특성을 고려하여 휴리스틱(heuristic) 분석과 실험적 분석을 진행한다. 이를 기반으로 하여 시간 종속 잡음원에 대한 엔트로피 평가 방법으로 잡음원 수집 방법과 최소 엔트로피 추정 방법을 제안한다. 그리고 미국 NIST의 SP 800-90B에 기술된 Conditioning Component에 제안하는 평가 방법을 활용하는 방법을 제시한다.
녹화된 아날로그 영상에 내재하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해서는 잡음의 실제 특성과 정도를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 실제 방송되는 아날로그 영상을 녹화하여 잡음의 특성을 분석한 후, 녹화된 아날로그 영상을 위한 효과적인 학습기반 잡음개선 방법을 제안한다. 먼저 녹화된 아날로그 영상의 잡음을 분석하여 무시할 수 없는 잡음의 연관성이 존재하는 것을 보임으로써, 전통적인 부가 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 모델에 기반을 둔 잡음의 추정과 잡음 제거 방법이 가지는 한계를 설명한다. 또한 잡음의 연관성을 고려한 자기회귀 모델을 이용해서 녹화된 아날로그 영상에 내재하는 잡음을 추정하고 합성할 수 있음을 보이며, 추정된 자기회귀 모델을 이용해 학습기반 잡음제거 기법에 적용함으로써 비디오 잡음을 제거한다. 실험결과는 제안된 방법이 무시할 수 없을 정도로 잡음 연관성을 가진 실제 녹화된 아날로그 영상의 잡음 제거에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 차량 잡음 환경하에서 하나의 마이크로폰 구조를 사용하여 스펙트럼 차감법을 이용한 잡음 제거 방법을 제안하였다. 변화하는 잡음에 의하여 손상된 음성신호에서 잡음의 성분을 제거하기 위하여 여러 상황에서의 차량 잡음을 분석하고 특성을 알아보았다. 음성/비음성의 분류와 잡음의 스펙트럼을 추정하기 위하여 잡음 분석을 바탕으로 음성/비음성 분류함수를 제안하였다. 이 분류함수에 의하여 적은 계산량으로 간단하게 정확한 음성/비음성의 분류가 가능하다. 또한 정확한 잡음의 스펙트럼 추정이 가능하다. 제안된 음성/비음성 분류함수에 의한 잡음의 스펙트럼 추정으로 인하여 왜곡이 거의 없는 깨끗한 음성신호를 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 GSM(Global System for Mobile communication) 방식의 이동전화기에서 TDMA 잡음을 분석하기 위하여 잡음 대책 방법에 대하여 알아보고, 또한 잡음의 발생 원인에 대하여 기술한다. 또한 잡음 대책 방법 중 차이분석법을 이용하여 MIC를 shielding하고, 비드나 캐퍼시턴스를 장착하고, PCB의 Ground 보강으로 TDMA 잡음을 9dB, 3.5dB, 6dB 감소시켰다.
본 논문에서는 잡음이 첨가된 선형적으로 혼합된 신호들을 대상으로 뉴우턴법과 할선법의 고정점 알고리즘 각각을 적용할 때 그 분리성능을 비교 검토하였다. 여기서 뉴우턴법은 기울기 변화에 따른 속성을 이용하며, 할선법은 접선의 변화를 이용하는 속성을 가진다. 실험에 이용된 신호는 512$\times$512 픽셀의 2개 2차원 영상이며, 가우스 분포와 라플라시안 분포의 잡음을 이용하였다. 실험 결과, 할선법의 알고리즘이 뉴우턴법보다 잡음에 강인한 특성을 가짐을 알 수 있었다. 한편, 잡음이 첨가되지 않은 경우보다 가우시안 잡음 및 라프라시안 잡음을 첨가한 경우, 절대합 오차값에서 각각 약 23% 및 약 9.7%정도 원영상과의 오차를 보였다.
지반증폭특성과 퇴적층 두께를 분석할 때 배경잡음을 이용한 HVSR 방법을 적용할 수 있다. 본 연구는 배경잡음을 관측할 때 풍속과 강수량의 변화가 HVSR 분석 결과에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 지진계는 매설 깊이를 다르게 하여 포항기상대에 설치하였다. 지진계가 지표에 노출된 상태에서 배경잡음을 관측하고 분석하면 부정확한 HVSR 결과가 도출된다. 바람이 강하게 부는 상황에서 관측한 배경잡음 또한 부정확한 HVSR 결과를 도출한다. 바람의 세기 3 ms-1 이하에서 배경잡음을 관측하여 분석하는 것이 적절하다. 지진계를 매설하면 강수량 변화에 상관없이 안정적인 HVSR 분석 결과를 도출하였다. 본 연구는 배경잡음 관측 시 지진계의 매설 깊이와 날씨의 영향을 최소화할 수 있는 설치환경과 관측환경을 제시함으로써 HVSR 분석 결과의 신뢰성과 정확성 향상을 도모한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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