• 한국음향학회지
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• 제4권1호
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• pp.43-54
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• 1985

이 논문에서는 Frequency weighting을 이용하여 선형예측 부호화기의 명료성을 개선하는 방법 을 연구한다. 잡음이 섞이지 않은 음성에 대해서는 음성을 분석하기전에 frequency weighting을 행한다. 또한 잡음이 섞인 음성인 경우에는 잡음성분을 spectral subtraction 방법에 의해서 제거한 다음에 frequency weighting을 준다. 이 때 frequency weighting을 주기 위해서 귀의 특성과 연관되어 잘 알려 진 C- message weighting 함수, flanagan weighting 함수 및 articulation index를 약간 수정한 weighting 함수를 사용했다. 여러 객관적인 distance measure를 사용하여 frequency weighting 방법의 성능을 측정하고 귀로 들어 본 결과, frequency weighting 방법을 사용하여 선형예측 방법에 의한 합성 음의 명료도를 효율적으로 개선할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제14권3호
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• pp.90-96
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• 1995

잡음섞인 관측데이타로부터 AR 모수를 추정하는 방법을 제안하였다. AP 방법이라고 이름붙인 이 방법은 단순하고도 신뢰성있는 적응예측기를 이용하려는 시도의 산물이다. 잡음섞인 입력수열로부터 계산된 AR 모수의 추정치보다 예측수열로부터 계산된 AR 모수의 추정치가 원래의 모수에 스펙트럼상의 거리가 더 가깝다는 것을 이론적으로 증명하였다. 실제 음성 신호와 칼만필터를 사용한 실험결과도 이론과 일치함을 보였다. 대략적으로, AP방법으로 계산된 추정치를 사용하였을때의 잡음감쇠성능은 잡음섞인 입력수열로부터 계산된 AP 모수의 추정치를 사용하였을때보다는 우수하였고, EM반복법에 의한 추정치를 사용하였을때보다는 약간 못한 것으로 나타났다. 그러나, 제안된 방법은 그 단순성으로 인하여 경우에 따라 더 복잡한 다른 방법의 대안으로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1993년도 추계종합학술발표회 논문집
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• pp.392-394
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• 1993

• 한국음향학회지
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• 제9권6호
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• pp.5-13
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• 1990

본 논문에서는 16Kbps 및 32 Kbps 전송속도에서 ADM의 음질을 개선하기 위하여 두 가지 방 식을 적용한다. 첫째로, 고차 예측기 또는 적응 예측기를 ADM에 활용한다. ADM의 경우에 2차 또는 3 차 예측기를 사용하면 16Kbps 전송속도에서는 별로 개선이 없지만 32Kbps 전송속도에서는 SQNR\sub SEG\척도로 약 3-4dB의 상당한 이득이 얻어진다. 또한 ADM에 적응 예측기를 활용하면 최대 성능은 SZNR\sub SEG\ dir 2dB 정도 개선되지만 양자화 잡음의 축적 때문에 동작 범위가 매우 좁아진다. 둘 째로, 지연 결정 방식을 ADM에 이용한다. 지연 결정 방식을 2차 예측기를 갖고 있는 ADM에 적용하면 약 2dB 정도 개선되지만 양자화 잡음의 축적 때문에 동작 범위가 매우 좁아진다. 둘째로 지연 결정 방 식을 ADM 에 이용한다. 지연 결정 방식을 2차 예측기를 갖고 있는 ADM에 적용하면 1차 예측기를 갖 고 있는 ADMDP 적용했을 때 보다 16또는 32Kbps일 때 SQNR\sub SEG\척도로 재래의 ADM 보다 약 5dB 정도의 성능 개선이 얻어진다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권10C호
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• pp.758-763
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• 2008

본 논문에서는 수직자기기록 채널에서 잡음 필터를 사용한 잡음 예측 터보 등화기를 제안한다. 고밀도 수직자기기록 채널에서 잡음 필터는 유색 잡음을 줄여준다. 채널 검출기로 SOVA (Soft Output Viterbi Algorithm)와 Bahl 등이 제안한 BCJR 알고리즘을 사용했으며 외부 오류정정부호로는 Sum-product 알고리즘으로 구현한 LDPC (Low Density Parity Check) 부호를 사용했다. 잡음 필터의 유무, 지터 잡음별, LDPC 부호의 크기별로 실험하였다. LDPC 부호는 부호율이 0.94인 0.5Kbyte (4336, 4096) LDPC 부호를 사용했고 다른 하나는 부호율이 0.97인 1Kbyte (8432, 8192) LDPC 부호를 사용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권10호
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• pp.964-971
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• 1991

평탄한 잡음 주파수 특성을 갖는 예측부호화에서 신호 압축을 목표로하여 적절한 잡음 감소 회로를 사용한다면 높은 주파수 성분으로 천이시킬 수 있다. 이 경우 직접 잡음을 제어하는 필터를 사용하는 방법이 있으나 본 논문에서는 신호를 몽롱화(blurring)하는 알고리즘의 특성을 정보령 압축과 잡음 처리면에서 연구하였다 전처리 필터의 몽롱화 과정에 균등 가중이 도입되었으며 이 몽롱화 후처리 필터에 의해 신호가 복원된다. 이처럼 주파수 영역에서 잡음 천이 범위는 필터 크기에 의존한다. 신호몽롱화에 의해 잡음이 증가하기는 하나 지역 통과 특성을 갖는 시각적 감도에 적합한 부호화에 효과적임을 보았다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.711-714
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• 2009

잡음환경 하의 회화에서 잡음량을 줄이고 신호처리 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 잡음량에 따라서 적응적으로 처리되는 신호처리 시스템이 필요하다. 또한 잡음이 중첩된 음성으로부터 잡음을 제거하기 위해서는 잡음의 크기에 따라서 음성 처리 시스템의 파라미터를 변경하는 것이 양호한 음질의 음성을 재생하는데 바람직하다. 따라서 본 논문에서는 음성 속에 포함되는 잡음량을 인식하는 방법으로 선형예측계수를 구하여 시간지연신경회로망(Time-delay neural network: TDNN)의 입력으로 사용하여 학습시키는 잡음량을 인식하는 방법을 제안한다. 본 잡음량 인식은 다양한 배경잡음에 의하여 열화된 3종류의 음성이 TDNN에 의하여 학습되어진다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 여러 잡음에 대하여 양호한 인식결과를 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.893-900
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• 1998

본 논문에서는 잡음 예측 필터를 적용한 멀티 캐리어 CDMA 병렬 동기 시스템을 위한 임계치의 통계적인 해석에 중점을 둔다. 시스템 성능 척도로써 평균 동기 획득 시간을 검파 확률과 오보 확률의 관점에서 유도한다. 다중 경로 페이딩 채널에서 평균 동기 획득 시간을 유도한다. 수치해석 결과, 잡음 예측 필터를 적용한 멀티 캐리어 CDMA 병렬 동기 해석에 있어서 임계치의 통계적인 특성을 이용한 동기 해석이 임계치의 근사화에 의한 동기 해석보다 정확한 결과를 보임을 알 수 있다. 또한, 잡음 예측 필터를 적용한 멀티 캐리어 CDMA 별렬 동기 시스템이 넓은 범위의 SNR에 대해서 평균 동기 획득 시간을 최소화할 수 있는 임계치를 검파할 수 있음을 확인할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.839-842
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• 2010

본 논문에서는 핸즈프리 전화통신를 위한 반향 및 잡음제거구조를 제안하다. 제안하는 구조는 주변 잡음이 많을 때 반향 경로 추정 성능이 우수한 개선된 AP 알고리즘을 적응 알고리즘으로 사용하고 비동시 통화구간에서 잔여반향신호를 선형예측하여 백색화시킨다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법이 AIC(acoustic interference cancellation) 측면에서 우수함을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.382-385
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• 2007

본 논문에서는 다중 표적의 중첩이라는 상황에 대한 새로운 해결 방식을 소개한다. 비선형 표적의 위치와 속도에 대한 추적을 중심으로 표적과 비표적의 중첩이 일어나는 순간 이후 분리되었을 때 추적중인 표적을 지속적으로 유지할 수 있는 방법에 대해 이야기 하고자 한다. 이 논문에서 제안된 알고리즘은 예측 명중위치 개념과 최대 잡음수준을 이용한 칼만필터 기반의 적응 상호작용 다중모델 기법으로 측정된 위치값과 예측된 명중위치 사이의 차이를 고려한 변형된 칼만필터 개념을 이용한다. 이 논문에서는 비선형 표적의 가속도를 시변 변수인 표적의 추가적인 잡음으로 두고 각각의 가속도 간격의 정도에 따라 얻어지는 모든 잡음에 대한 변수에 의해 각각의 하부 모델들을 특성화시켰다. 제안된 알고리즘은 표적의 운동특성에 따라 적응적으로 기법을 선택할 수 있는 선택적 방식을 구현하고자 한다. 표적의 기동중에 나타나는 가속도를 효과적으로 다루기 위하여 잡음의 크기가 급격히 증가하는 경우 그 증가분을 가속도로 인식하여 기동표적 관계식에 이용한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.