• 한국지구과학회:학술대회논문집
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• 2005.09a
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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.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.5
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• pp.281-286
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• 2013

In this paper, we propose a noise estimation method using edge detection. It is a filter-based noise estimation method. Edge detection is to exclude structures and details which have an effect on the noise estimation. To detect edge, we use a modified rational filter which is robust to details of images. The proposed noise estimation method is more efficiently applied to noise estimation in various types of images and has better results than those of conventional filter-based noise estimation methods.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.46 no.5
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• pp.120-125
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• 2009

For effective noise removal prior to video processing, noise power or noise variance of an input video sequence needs to be found exactly, but it is actually a very difficult process. This paper presents an accurate noise variance estimation algorithm based on motion compensation between two adjacent noisy pictures. Firstly, motion estimation is performed for each block in a picture, and the residue variance of the best motion-compensated block is calculated. Then, a noise variance estimate of the picture is obtained by adaptively averaging and properly scaling the variances close to the best variance. The simulation results show that the proposed noise estimation algorithm is very accurate and stable irrespective of noise level.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.5
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• pp.54-63
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• 1993

적응 능동 잡음제거를 위한 새로운 방식을 기술했으며, 잡음원이 존재하는 환경에서 물리적인 잡음 제거를 하는데 목표를 두었다. 기존의 시스템 식별 방식과 달리 적응 예측기를 사용하였으며 신호를 검출하는데 쓰이는 마이크를 하나로 구성하였다. 잡음 신호 자체를 예측함으로써 적극적인 대처를 할 수 있으며 적응 알고리즘은 한번만 사용되고 적응 제어형 시스템 식별 방식에서 필요로 하는 피드백 항을 제거시킴으로써 시스템을 간략화시켰다. 컴퓨터 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방식이 주기성을 갖거나 혹은 대역 제한된 잡음에 대해서 매우 유용함을 보였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.38 no.1
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• pp.47-50
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• 2019

This paper proposes an acoustic model adaptation method for effective speech recognition in noisy environments. In the proposed algorithm, the noise corruption function is estimated employing DNN (Deep Neural Network), and the function is applied to the model parameter estimation. The experimental results using the Aurora 2.0 framework and database demonstrate that the proposed model adaptation method shows more effective in known and unknown noisy environments compared to the conventional methods. In particular, the experiments of the unknown environments show 15.87 % of relative improvement in the average of WER (Word Error Rate).

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.52 no.4
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• pp.207-212
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• 2015

We propose a noise estimation method using edge detection in moving pictures. Edge detection is to exclude structures and details which have an effect on the noise estimation. To detect edge, we use Sobel and morphological closing operators which are robust to details of images. The proposed noise estimation method is more efficiently applied to noise estimation in various types of moving images and has better results than those of existing noise estimation methods. Also, proposed algorithm can be efficiently applied to image and video applications.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.25 no.2
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• pp.78-87
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• 2006

In this paper. we propose an effective mask estimation scheme for missing-feature reconstruction in order to achieve robust speech recognition under unknown noise environments. In the previous work. colored noise is used for training the mask classifer, which is generated from the entire frequency Partitioned signals. However it gives a limited performance under the restricted number of training database. To reflect the spectral events of more various background noise and improve the performance simultaneously. a new Bayesian classifier for mask estimation is proposed, which works independent of other frequency bands. In the proposed method, we employ the colored noise which is obtained by combining colored noises generated from each frequency band in order to reflect more various noise environments and mitigate the 'sparse' database problem. Combined with the cluster-based missing-feature reconstruction. the performance of the proposed method is evaluated on a task of noisy speech recognition. The results show that the proposed method has improved performance compared to the Previous method under white noise. car noise and background music conditions.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2008.11a
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• pp.81-84
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• 2008

최근 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 분산 소스 부호화 기술(Distributed Source Coding)의 응용기술로 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상과정을 부호화기가 아닌 복호화기에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 이에 가장 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 코딩 기술은 채널 코드를 이용하여 원본 프레임과 이에 대한 복호화기의 예측영상인 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 일반적으로 보조정보는 원본영상에 유사한 키 프레임간의 프레임 보간을 통하여 생성되며 채널 코드는 Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드가 사용된다. 이와 같은 채널 코드의 복호화는 채널 잡음 모델에 기반하여 수행되어지며 Wyner-Ziv 코딩 기술에서는 이 채널 잡음 모델을 '상관 잡음 모델' (Correlation Noise Modeling)이라 하고 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 하지만 복호화기에는 원본 영상에 대한 정보가 없기 때문에 정확한 상관 잡음 모델을 알 수 없으며 잡음 모델에 대한 예측의 부정확성은 잡음 제거를 위한 패리티 비트의 증가를 야기해 부호화 기술의 압축 성능 저하를 가져온다. 이에 본 논문은 원본 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 정확하게 예측하여 잡음을 정정할 수 있는 향상된 상관 잡음 모델을 제안한다. 제안 방법은 잘못된 잡음 예측에 의해 Laplacian 계수가 너무 커지는 것을 방지하면서 영상내의 잡음의 유무에 별다른 영향을 받지 않는 새로운 문턱값을 사용한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 평균적으로 약 0.35dB에 해당하는 율-왜곡 성능 향상을 보여주었다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.8 no.4
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• pp.251-261
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• 2005

The quality of MT (magnetotellurics) data highly depends on the level of artificial noise form industrial sources. We have conducted the feasibility study of MT noise modelling using digital spatial data and spatial modelling through the comparison between the predicted and the measured MT noises. A simple noise model predicting the intensity of electromagnetic field radiated from the latent noise sources, that is, the electric facilities in the building, road and high-voltage powerline, is developed in consideration of the propagation property of electromagnetic waves. From the analysis of correlation between the predicted and the measured noise power, the correlation coefficients of electric field are higher than those of magnetic field in whole frequency band. The magnetic field component has the high correlation in the narrow band near 60 Hz only. The spatial noise modelling proposed in this study would provide some useful informations for the MT surveys in the noisy environment like urban area.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.26 no.6A
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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.