• 한국통신학회논문지
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• 제24권10A호
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• pp.1579-1587
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• 1999

게이트 길이가 $0.2\mu\textrm{m}$인 P-HEMT에 대하여 드레인 바이어스 전류의 변화 및 게이트 폭에 대해 스케일링이 가능한 잡음모델을 제안하였다. 본 논문에서는 S-파라미터를 정확히 예측하기 위하여 $\tau$를 제외한 intrinsic 파라미터는 offset를 도입하여 정규화 한 후 스케일링을 하였다. 드레인 포화전류에 대한 드레인 전류의 비율과 게이트 폭을 변수로 하는 소신호 모델 파라미터의 맞춤함수를 구하였다. 또한, 잡음 파라미터를 정확히 예측하기 위하여 진성저항 잡음 온도 $\textrm{T}_{g}$, 게이트 단 전류 잡음원 등가잡음 컨덕턴스 $\textrm{G}_{ni}$, 드레인 단 전류와 게이트 폭에 거의 관계없으며 이의 평균값은 주변온도와 유사한 값으로 $\textrm{G}_{ni}$는 회로 특성에 영향을 미치지 않을 정도로 작은 값으로 추출되었다. 그러므로, $\textrm{G}_{no}$만을 잡음 모델정수로 하는 잡음모델과 $\textrm{T}_{g}$, $\textrm{G}_{ni}$, $\textrm{G}_{no}$를 잡음 모델정수로 하는 잡음모델을 측정값과 비교하여 본 결과 Gno만을 갖는 잡음모델도 측정된 잡음 파라미터와 잘 일치하였다. 따라서, 모델 정수추출이 간단한 $\textrm{G}_{no}$만을 갖는 잡음모델은 게이트 폭과 바이어스 전류에 대해 스케일링이 가능한 실용적인 잡음모델임을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2000년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.247-250
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• 2000

주가는 시계일 데이터의 일종으로 많은 변수들이 주가의 변동에 영향을 미친다. 그러나 몇 개의 어떠한 변수가, 어떻게 영향을 미치는 지 정확히 알려져 있지 않다. 그렇기 때문에 주가를 예측하는 것은 쉽지 않으며 단지 등락을 예측하는 것 조차도 쉽지 않다. 본 논문에서는 주가를 신호와 잡음이 혼합된 것으로 가정하고 그 특성을 고려하여, 전 종목에 대한 등락을 예측하지 않고, 예측율이 높은 종목을 선정하는 것을 목표로 하였다. MLP를 BP로 학습시켰으면 입력으로는 28개의 주가분석 지표값이 사용되었다. 여러 예측 기간으로 실험하였으며, 예측기간이 60일일 때 77.1%의 예측율을 보였고 선정된 종목의 등락 예측율은 88%였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8C호
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• pp.569-574
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• 2008

잡음예측 최대유사도(NPML, Noise Predictive Maximum Likelihood) 검출기는 잡음 예측/백색화 과정을 비터비 검출기의 가지 메트릭 계산 과정에 삽입하여 데이터 검출의 신뢰성을 높인다. 본 논문에서는 고밀도 광기록 채널에서 밀도가 높아짐에 따라 고차 전달함수 다항식으로 요구되는 성능을 달성할 수 있음을 보인다. 모의실험을 통해 밀도마다 가장 적합한 PR 타겟값을 찾고, NPML 다항식 차수를 올려가며 BER을 측정하였다. 결과로 각 밀도에 따른 적절한 차수가 필요함을 보였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 춘계학술대회논문집; 전남대학교, 19 May 1995
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• pp.178-183
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• 1995

본 연구에서는 플랜트 잡음이 강한 음향 환경에서 기존의 인버스 필터링 방법에 적용 선형 증진기를 부착하여 부가경로 전달함수의 온라인 모델링과 주소음원에 대한 제어 시뮬레이션을 수행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 첫째로, 신호대 잡음비가 낮은 음향 환경에서 적응 선형 증진기를 이용하여 플랜트 잡음을 제거함으로써 부가경로 전달함수의 온라인 모델링을 수행할 수 있었다. 둘째로, 실제의 부가경로 전달함수가 변한 상태에서 제안된 알고리즘을 이용하여 제어 시뮬레이션을 수행하여 주소음원에 대한 제어와 정확하게 새로운 부가경로 전달함수를 예측할 수 있었다. 향후 본 연구에서 제안된 알고리즘을 실시간 어셈블리화하여 능동 소음 제어 실험한 결과를 발표할 예정이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.29-33
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• 2022

본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 사전 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 임펄시브 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 송신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 채널 모델로서 Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 비트 오류율을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델과 이론적인 모델의 비트오류율을 비교하여 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 전력선 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.865-870
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• 2001

이 논문에서는, PLL주파수 합성기의 VCO로부터의 위상잡음이 64 QAM 시스템 성능에 미치는 영향을 분석하려 한다. 발진기에서 발생하는 위상잡음을 실제와 유사하게 예측하기 위해 발진기의 입력 충격 전류가 소신호일 때를 가정하여 선형 시변(linear time-varying : LTV) 모형을 고려하였으며 64 QAM 시스템에서 위상잡음이 복조부에서 검출과정을 거칠 때 위상잡음이 없는 백색정규잡음 환경에서의 BER과 비교하여 어느 정도 시스템 성능을 떨어뜨리는지를 분석한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권4호
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• pp.855-859
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• 2012

본 연구에서는 선형시변 발진기 위상잡음 이론에 있어서 전력 스펙트럼 밀도식의 일반화된 형태를 유도한다. 유도된 전력 스펙트럼 밀도식을 바탕으로 선형시변 발진기 위상잡음 이론은 발진 신호의 전력 보존성을 예측할 수 있음을 본 연구에서 증명한다. 게다가, 유도된 전력 스펙트럼 밀도식은 선형시변 발진기 위상잡음 이론이 기본 주파수와 그 하모닉을 포함하는 전 주파수 영역에 걸친 전력 스펙트럼의 특성을 설명 할 수 있게 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제26권6B호
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• pp.760-766
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• 2001

본 논문에서는 차량내 핸즈프리 전화통신을 위한 음향 반향 및 배경 잡음 제거기를 제안한다. 제안한 시스템은 새로운 잔여 반향 제거 기법과 실시간 구현에 적합한 동시통화 검출기를 포함한다. 잔여 반향 제거에서는 근단화자가 없는 구간에 대하여 선형 예측기를 이용하여 잔여 반향 신호의 인접 샘플간의 상관도를 제거하여 잡음 제거기의 입력으로 사용한다. 잔여 반향 신호의 음성특성을 제거함으로써 잡음 제거기를 이용하여 배경 잡음과 더불어 잔여 반향의 전력을 효과적으로 줄일 수 있다. 제안된 시스템에서는 상용 저전송률 음성부호화기와의 결합을 고려하여 IS-127(EVRC)에 포함되어 있는 잡음 제거기를 사용하였다. 90 km/h로 정속 주행하는 차내의 핸즈프리 환경에서 제안된 시스템은 30 dB이상의 간섭신호 제거 성능을 보였다. 제안된 시스템은 16비트 고정 소수점 연산을 하는 저가의 DSP를 이용하여 실시간 구현되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.181-186
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• 2011

본 논문에서는 잡음 환경에서의 음성인식 개선에 관한 내용으로 기존의 DTW에서 일종의 특징보상기법을 적용한 방식으로 예측잡음이 아닌 실생활에서의 음성잡음 데이터를 적용하여 인식모델을 잡음상황에 맞도록 적응시키는 방법으로 제안하는 Noise Cancel DTW를 사용하였다. 음성인식 시 주변노이즈를 고려한 참조패턴을 생성하여 특징 보상으로 인식률을 향상 시키는 방법으로 잡음 환경에서 음성 인식률을 향상 시켰다.

• 한국해양공학회지
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• 제5권2호
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• pp.191-191
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• 1991