• 한국통신학회논문지
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• 제25권7B호
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• pp.1270-1281
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• 2000

본 논문에서는 수신신호의신호대잡음비를 이용하여 작동되는 적응부호화 시스템을 레일레이 페이딩 채널 환경에서 분석한다. 분석에서는 레일레이 페이딩 채널을 수신신호의 신호대잡음비를 K개의 구간으로 나누어서 유한 상태 마르코프 채널로 모델링한다. 채널 상태를 예측하는 과정에서 발생하는 오류확률을 고려하여 적응부호화 시스템의 평균 BER과 throughput이 계산된다. 본 논문에서 제안한 분석 방법을 이용하여 천공 길쌈부호를 이용한는 적응부호화 시스템의 성능을 분석한 결과가 예제로 보여진다.

• 한국음향학회지
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• 제5권1호
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• pp.17-23
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• 1986

본 논문에서는 FORWARD/BACKWARD 적응 디지털필터를 이용하여 잡음이 섞인 음성의 음질 을 향상하는 방법에 대해 고찰하였다. 이 알고리즘은 음성신호의상관성을 잘 이용하기 위한 현재의 sample을 예측하기 위해 음성신호의 과거 신호뿐만 아니라 미래의 신호도 사용하였다. 이 결과 이 방법 은 백색잡음뿐만 유색잡음의 제거에도 효과적임을 알 수 있었다. 또, 이 방법을 개선한 modified forward/backward 적응 디지털 필터링 방법을 제시하여 성능 향상을 꾀하엿다. 이 개선된 방법은 비교 적 구조가 간단하면서도 여러 종류의 additive noise 에 대해서 잘 동작하며 기존의 방법에 비하여 약 2 유 정도의 개선된 효과를 가져온다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.112-118
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• 2010

본 논문에서는 시간지연신경회로망과 주파수영역의 파라미터를 가지는 선스펙트럼 쌍을 사용하여 정규화 방법에 기초한 잡음억제 시스템을 제안한다. 먼저, 시간지연신경회로망은 선형예측분석하여 구해진 잡음이 부가된 음성신호의 선스펙트럼 쌍을 학습시킨다. 그리고 제안한 시스템은 시간지연신경회로망을 학습시킴으로써 배경잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성신호를 강조한다. 따라서 제안한 시간지연신경회로망은 학습에 의하여 잡음이 부가된 선스펙트럼 쌍의 값을 잡음이 부가되기 전의 값으로 복원하여 잡음을 억제한다. 제안한 시스템은 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 배경잡음에 의하여 열화된 음성 신호에 대하여 효과적인 것을 확인한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.959-967
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• 1999

본 논문에서는 등간격 선형어레이로 입사하는 다중 인코히어런트 평면파의 도래각을 추정하기 위하여 신 호부각법과 결합된 선형예측방법을 제안한다. 선호부각법의 기본 개념은 Frobenius norm변에서 주어진 추정 행렬에 가장 가까이에 있는 주어진 rank의 공분산 행렬을 찾는 것이다. 선형예측방법은 높은 분해능을 보이나 낮은 신호대 잡음비 환정에서 낮은 통계적 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위하여 선형예측방볍에 신호부각법을 적용하였다. 낮은 신호대 잡음비 환경에서도 제안된 선호부각 선형예측 방법의 성능이 기존의 선형예측방법보다 우수한 통계적 성능을 제공함을 컴퓨터 시율레이션을 통하여 알 수 있었다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권1호
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• pp.49-56
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• 1995

본 논문은 새로운 QRS comlex의 검출 알고리듬의 설계에 관한 연구로서 전처리 과정에 있어서 2단계의 적응 여파기를 설계하여 효과적인 잡음 제거 능력을 갖는 알고리듬을 제안 하였다. 1단계에서는 배경 잡음을 제거하고 2단계에서는 QRS complex만을 통과시킴으로, 잡음의 변동 뿐만 아니라 QRS comlex의 변화에도 적응 할 수 있게 하였다. 2단계의 적응 여파기는 각각 예측 오차 여과기와 유한 임펄스 응답을 갖는 여과기로 구성된다. 이때, 유한 임펄스 여과기의 계수는 예측 아 여과기의 계수를 이용하였다. MIT/BIT 데이타 베이스 중에서 비교적 잡음이 심한 105번과 108번을 가지고 실험을 한 결과 각각 99.3%와 97.4%의 검출율을 나타내었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제29권2호
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• pp.60-65
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• 1992

불규칙 해상에서 횡파중 선체의 횡요 운동 응답을 threshold crossing 과정의 관점에서 연구하였다. 비 백색 잡음 기진력은 응답의 crossing 성질이 유지되는 크기의 백색 잡음 기진력으로 대치할 수 있다는 가정하에 등가의 백색 잡음 기 진력으로 모델링 하였고 원래의 비선형 감쇄 함수를 복원하였다. 등가의 백색 잡음 기진력을 가지고 복원된 운동방정식으로부터 결합 확률 밀도 함수를 얻기 위해 등가 비선형화법(equivalent non-linearization method)을 사용하였다. 제시된 방법을 각종 계수들의 값을 변화시키면서 예측하고 이를 다른 논문의 결과와 비교하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.144-153
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• 2009

최근, 사용자 제작 콘텐츠(UCC: User Created Contents) 또는 다시점 비디오(Multiview Video) 등의 응용을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상 과정을 부호화기가 아닌 복호화기 측에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코딩을 이용하여 원본 영상에 대한 복호화기 측의 예측영상인 보조정보에 포함된 잡음을 제거함으로써 영상을 복원하는 구조를 가진다. 일반적인 Wyner-Ziv 부호화 기술은 키 프레임 간의 움직임 예측/보상 과정에 기반한 프레임 보간법을 통해 보조정보를 생성하며, Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드를 통해 잡음을 제거한다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코드의 복호화를 위해 보조정보에 포함된 잡음의 정도를 예측하는데, 이를 '가상 채널 잡음(Virtual Channel Noise)'이라 하며 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 본 논문은 변환영역에서의 주파수 단위에 적응적인 채널 잡음 모델링에 기반한 Wyner-Ziv 부호화 방법을 제안한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 최대 약 0.52dB에 해당하는 율-왜곡 성능의 향상을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.653-660
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• 2001

본 논문에서는 주파수합성기에서 가장 큰 잡음원인 VCO 및 각 단에서 발생하는 위상잡음 의 offset주파수에 따른 변화를 예측하기 위해 2303.15MHz의 주파수합성기를 설계하고 Lascari의 예측방법 을 이용하여 모델링 하였다. 또한, VCO에서 발생되는 여러 중첩 형태로 된 위상잡음중 저주파대역에서 문제가 되는 1/f noise를 3차 시스템에서 분석하였다. 3차 시스템에서는 해석이 복잡하므로 수학적인 분석을 통하여 1/f noise를 예측한다는 것이 어렵지만 pseudo-damping factor의 도입으로 3차 시스템에서의 1/f noise variance의 해석이 용이 하도록 시도하였고 이를 2차 시스템과 비교.분석하였다. 그 결과, tcxo의 경우 위상잡음이 루프 통과 전 10 kHz offset 주파수에서 -160dBc/Hz, 루프 통과 후 -162.6705dBc/Hz, 100 kHz offset 주파수에서 -180dBc/Hz, 루프 통과 후 -560dBc/Hz로 VCO의 위상잡음에 비해 offset주파수에 따라 루프 통과 후 급격히 감쇠 됨을 알 수 있었다. 2차와 3차 시스템에서의 잡음대역폭과 그 variance factor를 연관하여 3차 시스템에서 의 variance가 2차 시스템의 variance보다 크게 발생함을 알 수 있었다.

• 한국해양공학회지
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• 제7권1호
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• pp.92-98
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• 1993

불규칙 해상에서 선박의 큰 횡요각의 예측이 중요한 과제로 대두 되고 있다. 본 논문에서는 추계적 해석에 의한 이의 예측 방법을 제시한다. 즉, 주어진 비선형 횡요 운동 방정식으로 부터 배의 횡요각과 각속도의 확률 밀도 함수를 구하는 방법으로 평균화 법과 등가 비선형화 법을 적용하였고 각종 계수들의 값의 변화에 따른 예측 결과를 다른 논문에서 제시한 simulation 결과와 비교하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.629-635
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• 2019

여러 분야에서 사용되는 이미지 분류를 위한 딥러닝(Deep Learning) 모델은 오류 역전파 방법을 통해 미분을 구현하고 미분 값을 통해 예측 상의 오류를 학습한다. 엄청난 계산량을 향상된 계산 능력으로 해결하여, 복잡하게 설계된 모델에서도 파라미터의 전역 (혹은 국소) 최적점을 찾을 수 있다는 것이 장점이다. 하지만 정교하게 계산된 데이터를 만들어내면 이 딥러닝 모델을 '속여' 모델의 예측 정확도와 같은 성능을 저하시킬 수 있다. 이렇게 생성된 적대적 사례는 딥러닝을 저해할 수 있을 뿐 아니라, 사람의 눈으로는 쉽게 발견할 수 없도록 정교하게 계산되어 있다. 본 연구에서는 임의의 잡음 신호를 추가하는 방법을 통해 적대적으로 생성된 이미지 데이터셋을 탐지하는 방안을 제안한다. 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때 일반적인 데이터셋은 예측 정확도가 거의 변하지 않는 반면, 적대적 데이터셋의 예측 정확도는 크게 변한다는 특성을 이용한다. 실험은 공격 기법(FGSM, Saliency Map)과 잡음 신호의 세기 수준(픽셀 최댓값 255 기준 0-19) 두 가지 변수를 독립 변수로 설정하고 임의의 잡음 신호를 추가하였을 때의 예측 정확도 차이를 종속 변수로 설정하여 시뮬레이션을 진행하였다. 각 변수별로 일반적 데이터셋과 적대적 데이터셋을 구분하는 탐지 역치를 도출하였으며, 이 탐지 역치를 통해 적대적 데이터셋을 탐지할 수 있었다.