• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.503-505
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• 1999

경계선 검출은 컴퓨터를 이용한 영상인식의 첫 단계로서, 인식의 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 기술이다. 여러 가지 경계선 검출 기술들이 존재하지만, 이들은 모두 주어진 영사에 잡음이 존재하지 않거나 존재의 정도가 미약한 경우를 가정하여 개발되었다. 한편, 잡음이 심하게 삽입된 경우에는 경계선 검출기 적용 이전에 잡음제거 필터를 사용할 수 있다. 그러나 주어진 영상에 잡음이 존재하는지를 어떻게 컴퓨터 스스로 판단할 것인가\ulcorner 본 연구에서는 주어진 영상에 대하여 잡음의 존재 여부와 잡음의 정도 여부에 상관없이, 굳건한 경계선 검출 능력을 보이는 경계선 검출기를 개발하였다. 이를 위하여 이중 필터를 사용하였는데, 그 중 하나는 일반적으로 많이 사용되는 가우시안 필터이고, 다른 하나는 본 연구진에 의하여 개발된 웨이블릿 기반 필터이다. 실험결과, 본 논문의 경계선 검출기는 잡음의 정도에 크게 구애받지 않는 일정한 성능을 보여주었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.433-442
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• 2003

통신 시스템의 성능은 여러 가지 요구 조건을 고려하여 측정되어져야 한다. 이러한 목적으로 잡음 발생기는 주어진 특성을 갖는 잡음 신호를 생성하는데 사용되어진다. 최근의 연구에서 잡음 모델이 복잡한 PSD를 갖는 경우 DCT를 이용한 잡음 발생기가 기존의 잡음 발생기보다 우수한 성능을 보였다. 본 논문에서는 DCT 기반 잡음 발생기에서 DCT를 제외한 회로의 면적을 줄일 수 있는 구조와 전력을 최소화시킬 수 있는 구조를 제안한다. 모의실험에서 면적을 최소화하기 위한 구조는 61-64%의 면적을 줄였으며, 전력을 고려한 구조에서는 88-89%정도의 전력소모를 감소를 예측할 수 있다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2004년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제14권 제2호
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• pp.293-296
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• 2004

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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.1089-1095
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• 2005

본 논문에서는 5GHz 저잡음 증폭기(LNA)의 성능 측정을 위한 새로운 형태의 저가 BIST(Built-In Self-Test) 회로를 제안한다 이러한 BIST 회로는 system-on-chip (SoC) 송수신 환경에 적용될 수 있도록 설계되어 있다. 본 논문에서 제안하는 BIST 회로는 입력 임피던스, 전압이득, 잡음지수, 입력반사손실(input return loss) 및 출력 신호 대 잡음전력비(signal-to-noise ratio)와 같은 저잡음 증폭기의 주요 성능 지수를 측정 할 수 있으며, 단일 칩 위에 제작되어 있다.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2006년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.7-10
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• 2006

본 논문에서는 음성의 모델을 이용하여 확률적인 기반으로 잡음의 마스킹 정도를 측정하는 방법에 대해서 제시한다. 잡음의 마스킹 정도를 측정하는 기준으로서 '잡음 마스킹 확률'을 구하는 방법에 대해서 설명하고 이의 특성에 대해서 알아본다. 그리고 잡음에 대한 '잡음 마스킹 확률'을 이용하여 잡음 환경에서의 음성인식 특징벡터의 성능 향상에 대해 적용해 보았다. 제안된 방법은 ETSI 에서 음성인식 표준실험으로 제시한 Aurora2 데이터베이스 상에서 실험해 보았다. 그 결과 기존의 알고리즘에 비해 16.58%의 성능 향상을 이루어 낼 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2006년도 하계 학술대회 논문집
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• pp.63-66
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• 2006

음성인식시스템은 사람이 별도의 장비 없이 음성만으로 시스템의 사용이 가능한 편리한 장점을 지니고 있으나 여러 가지 기술적인 어려움과 실제 환경의 낮은 인식률로 폭넓게 사용되지 못한 상황이다. 그 중 배경잡음은 음성인식의 인식률을 저하시키는 원인으로 지적 받고 있다. 이러한 잡음환경에 있는 ASR(Automatic Speech Recognition)의 성능 향상을 위해 외측억제 기능 이 추가된 파라미터를 제안한다. ASR 에서 널리 사용되는 파라미터인 MFCC을 본 논문에서 제안한 파라미터와 HMM를 이용하여 인식률을 비교하여 성능을 비교하였다. 실험결과를 통해 제안된 파라미터의 사용을 통해 잡음환경에 있는 ASR의 성능 향상을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6A호
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• pp.913-922
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• 2001

Multi-Carrier CDMA 시스템에서 불완전한 채널 예측과 다중사용자 간섭은 시스템의 성능 저하를 유발한다. 본 논문에서는 역방향 링크에서 파일럿 심볼을 이용하여 채널을 예측하는 Multi-Carrier CDMA BPSK 시스템에서 불완전한 채널 예측과 다중사용자 간섭의 영향을 연구하였다. 더욱이, 라이시안 페이딩 채널의 역방향 링크에서 최대비 합성 공간 다이버시티와 선택 합성 공간 다이버시티 기법을 적용한 성능 개선에 대하여 연구하였다. 수치계산 결과, 파일럿 심볼을 이용하여 채널을 예측하는 Multi-Carrier CDMA BPSK 시스템의 BER 성능은 등가 잡음 대역폭의 분산($\sigma$$^2$$_{c}$)에 매우 민감하나 무선 채널에서의 신호 전력 대 잡음 전력비에는 그리 심하지 않았다. 불완전한 채널 예측에 의한 BER 열화와 파일럿 심볼 간격의 최적화는 라이시안 페이딩 채널에서 Multi-Carrier CDMA BPSK 시스템의 BER 계산을 통하여 얻을 수 있었다. 그리고 불완전한 채널 예측에 의한 BER 열화는 신호 전력 대 잡음 전력비와 채널 예측 필터의 등가 잡음 대역폭에 관계하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.679-681
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• 2014

본 논문에서는 M-ary APSK 변조 방식을 사용하는 통신 시스템의 위상잡음에 의한 영향을 분석한다. 고차 변조 방식의 신호 성상도를 고려하여 위상 잡음에 의한 성능을 모의 분석한다. PSK 저차 변조 방식에 의한 성능 분석도 수행하며, 분석 결과는 해석적 모델의 성능 열화 결과와 비교 평가한다. 비교 평가된 분석 모델을 통하여 고차 변조 방식을 사용하는 통신 시스템의 위상잡음에 의한 열화 정도를 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.374-379
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• 2002

본 논문에서는 유성음/무성음 분리를 이용하여 잡음처리를 한다. 유성음과 무성음은 음성의 하나의 중요한 특징으로 유성음과 무성음 부분에 각각 같은 잡음처리기법을 삼는 것이 아니라 각각의 성질을 고려하여 잡음처리를 하였다. 유성음/무성음의 분리는 영 교차율과 에너지를 이용하여 구해 졌으며, 유성음/무성음 분리정보를 토대로 하여 변형된 음성/잡음우세결정방법을 제안하였다. 제안된 방법은 백색 잡음과 비행기 잡음에 오염된 음성문장에 대해 성능평가가 이루어졌다. 그리고 다양한 입력 신호대잡음비 (SNR)로 오염된 문장에 대해 세그멘탈 신호대잡음비를 구하고, 듣기 평가를 통해 기존의 방법보다 향상된 성능을 가짐을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.429-431
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• 2019

이미지 프로세싱에서 잡음은 영상의 품질에 직접적인 영향을 미치는 요소이며, 특히 영상 분할, 에지 검출, 영상 인식과 같은 알고리즘을 포함하는 시스템의 처리과정에 악영향을 미친다. 따라서 전처리 과정으로 잡음 제거가 중요한 역할을 하고 있으며, 이를 위해 다양한 기법들이 제시되었다. 본 논문에서는 Salt and Pepper 잡음의 밀도가 높은 환경에서 효율적으로 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 밀도에 따라 필터링 마스크를 단계적인 확장하여 잡음을 제거하였으며, 밀도가 높은 영역에서도 우수한 잡음 제거 성능을 보였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 시뮬레이션을 통해 기존 방법과 제안한 알고리즘을 비교 분석하였다.