• 한국전자파학회논문지
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• 제26권12호
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• pp.1072-1082
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• 2015

본 논문에서는 스펙트럼 분석기를 이용하여 잡음 파라미터를 측정하는 2가지 방법을 제안하였다. 제안된 첫 번째 방법은 6-포트 회로망을 이용하여 잡음상관행렬을 측정하고, 이를 통해 잡음파라미터를 결정하는 방법이다. 그리고 제안된 두 번째 방법은 전원 임피던스의 변화에 따른 DUT의 잡음지수를 직접 측정하고, 이를 통해 잡음파라미터를 추출하는 방법이다. 전원 임피던스의 변화에 따른 잡음지수를 측정을 위해 스펙트럼 분석기를 이용, 임의의 전원 임피던스를 갖는 DUT의 잡음지수를 측정하는 방법과 전원 임피던스의 변화를 위해 사용한 임피던스 튜너가 DUT에 주는 잡음영향을 제거하는 방법을 보였다. 제안된 2가지의 방법으로 수동 및 능동 DUT에 대한 잡음파라미터를 측정하였고, 이를 비교하였다. 비교 결과, 2가지 방법에 대한 잡음 파라미터 결과가 일치하였다. 2가지 방법의 잡음 파라미터 결과가 일치하는 것은 6-포트 회로망으로 측정된 잡음파라미터가 전원 임피던스의 변화에 따라 측정된 DUT의 잡음지수를 정확히 예측한다는 것을 의미하며, 이를 통해 6-포트 회로망으로 측정된 잡음 파라미터 결과가 검증되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.135-140
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• 2013

잡음 추정과 검출 알고리즘에서는 LMS Filter를 이용하여 변화하는 잡음 환경에 빠르게 적응할 수 있도록 한다. 하지만 LMS Filter는 잡음 추정을 위한 일정 시간 동안 적응 시간이 필요하며 신호의 변화가 일어날 경우 더 많은 적응 시간이 소요되는 단점을 가지고 있다. 따라서 이를 보완하기 위하여 프레임 단위의 AELMS Filter를 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 본 논문은 잡음 환경에서 입력되는 신호를 프레임 단위로 분할하고 평균과 분산을 이용한 예측 LMS Filter를 구성하여 잡음을 제거하므로 잡음 환경이 변화하더라도 빠른 적응 시간으로 잡음을 제거한다. 또한 환경 잡음과 음성 신호가 혼합되어 입력될 때 잡음을 제거하여 음성의 고유 특성을 유지하고 음성 정보 손상을 줄이기 위한 방법이다. 프레임 단위의 AELMS Filter를 이용한 잡음 제거 방법으로 잡음 제거 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 감쇠도가 평균 6.8dB 향상되었다.

• 한국음향학회지
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• 제29권3호
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• pp.200-208
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• 2010

본 논문에서는 배경잡음에 강인한 잡음제거 알고리즘 설계를 위해서 minimum statistics (MS) 기법을 codebook driven short-term predictor parameter estimation (CDSTP) 기법에 접목하는 방법을 제안한다. MS는 stationary 배경잡음에는 강인하지만, non-stationary 배경잡음에는 상대적으로 취약하다. CDSTP는 non-stationary 배경잡음에 강인한 특성을 보이지만, 코드북에 없는 배경잡음 환경에는 취약하다. 따라서 non-stationary 배경잡음에 강인한 CDSTP 방법과 별도의 코드북 학습 과정이 필요 없는 MS를 결합해서 다양한 배경잡음에 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안방법은 MS나 CDSTP 방법에 비해서 전체적으로 향상된 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 성능을 나타냈으며, 특히 stationary 배경잡음과 non-stationary 배경잡음이 섞여 있는 mixed 배경잡음 환경에서 강인한 특성을 보였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제38권3호
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• pp.61-67
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• 2001

본 논문에서는 한국어 숫자음 인식을 위해 음성과 영상 정보를 사용하고, 음성에 사용하는 선형예측계수 알고리즘을 영상에 적용하는 방법을 제안한다. 입력으로 얻어지는 음성신호는 0.95의 매개변수를 통해 고역 신호가 강조되고, 해밍창과 자기상관 분석, Levinson-Durbin 알고리즘에 의해 13차 선형예측계수를 구한다. 마찬가지로, 그레이 영상신호도, 음성의 자기상관 분석, Levinson-Durbin 알고리즘을 사용하여 13차의 2차원 선형예측계수를 구한다, 이러한 음성/영상 신호에 대한 선형예측계수들은 다층 신경회로망에 적용하여 학습이 이루어졌고, 각 레벨의 잡음이 섞인 음성신호를 적용한 결과, 숫자음 '3', '5', '9' 에서 음성만으로 인식한 결과보다 훨씬 좋은 인식결과를 얻을 수 있었다. 결과적으로, 본 연구에서는 영상 신호의 2차원 선형 예측 계수들이 음성인식에 사용될 경우, 특징 추출에 따른 부가적인 알고리즘이 새로 고안될 필요가 없이, 음성특징 계수를 추출하는 방법을 그대로 사용할 수 있으며, 또한 데이터량과 인식율이 잡음 환경에서 보다 향상되는 효율적인 방법을 제시하고 있음을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1094-1101
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• 1993

신호를 블러링하여 상관도를 높이고 차이값의 정보량을 줄이는 BDPCM에 의한 영상 압축 가능성을 보인다. 균일한 양자화 간격을 가지고 부호기의 신호 흐름을 분석하여 복호기에서 완전한 신호 복원 능력을 제시한다. 블러링된 신호를 일반적인 DPCM 예측기에 의한 차이값이 일정한 동적 범위에 속한다는 것을 분석한다. 메디안 필터가 임펄스 잡음을 제거할 수 있는 대신에 신호를 철저히 훼손시키는 단점을 개선하기 위해, 차이값에 대해 선택적으로 필터링하는 것을 제안한다. 차이값 분포가 일정하기 때문에 전송중 잡음 특히 임펄스 잡음이 검출되며 필터링에 의해 제거된다. 이로써 저전송률 영상 전송에서 잡음 제거가 가능한 부호기를 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2000년도 춘계종합학술대회
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• pp.217-221
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• 2000

본 논문에서는, PLL 주파수 합성기의 VCO로부터의 위상잡음이 64QAM 시스템 성능에 미치는 영향을 분석한다. 오실레이터에서 발생하는 위상잡음을 실제와 유사하게 예측하기 위해 오실레이터 의 입력 임펄스 전류가 소신호 일때를 가정하여 LTV(선형 시변) 모델을 고려하였으며 64QAM 시스템에서 위상잡음이 복조부에서 검출과정을 거칠 때 위상잡음이 없는 AWGN 환경에서의 BER과 비교하여 어느 정도의 시스템 성능 저하를 야기하는지에 대해 분석한다

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.41-45
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• 2019

본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 종단 간 방식의 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 수신단에서 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.164-171
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• 2008

디지털 통신에서는 전송 채널의 왜곡을 보상해 주는 적응 등화기가 필수적이다. 이러한 적응 등화기는 요구되는 비트 오율 (BER: Bit Error Rate)을 얻기 위해서 이동통신 시스템의 특성에 적합하고 최적의 성능을 가지는 적응 알고리즘이 필요하게 된다. 본 논문에서는 무선 이동 채널에서 성능이 우수한 잡음 예측 결정 궤환 등화기 (NPDFE: Noise-Predictive Decision Feedback Equalizer)를 제안한다. 제안된 NPDFE는 직교 위상 변조 (QPSK; Quadrature Phase Shift Keying) 방식을 사용하는 시스템에 대해 가산성 백색 가우스 잡음 (AWGN: Additive White Gaussian Noise)이 발생한다는 기본 가정하에 라이시안 페이딩, 유럽 표준 (ETSI: European Telecommunications Standards Institute) 페이딩, 그리고 레일리 페이딩 채널에서의 성능을 분석한다. 시뮬레이션에서 사용되는 등화기 구조는 선형 등화기(LE: Linear Equalizer), 결정 궤환 등화기 (DFE: Decision Feedback Equalizer), 그리고 제안된 NPDFE이다. 각 등화 알고리즘을 사용하는 QPSK 변조 방식의 성능 비교는 BER을 통하여 이루어진다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.357-362
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• 2010

본 논문에서는 음성 및 잡음 구간을 검출하기 위하여 신경회로망에 의한 음성 및 잡음 인식시스템을 제안한다. 제안하는 신경회로망은 오차역전파알고리즘에 의하여 학습되는 네트워크이다. 먼저, 고속 푸리에변환에 의한 전력스펙트럼 및 선형예측계수가 각 프레임에서 신경회로망의 입력으로 사용되어 네트워크가 학습된다. 따라서 제안된 신경회로망은 잡음이 중첩되지 않은 음성 및 잡음을 사용하여 학습된다. 제안한 인식시스템의 성능은 다양한 음성 및 백색, 프린터, 도로, 자동차 잡음 들을 사용하여 인식율에 의하여 평가된다. 본 실험에서는 신경회로망의 학습 데이터 및 평가 데이터가 다를 경우에도 이러한 음성 및 잡음에 대하여 92% 이상의 인식율을 구할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2176-2182
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• 2014

이 논문에서는 기존의 위상고정루프에 전원 잡음 제거 회로를 추가한 위상고정 루프 회로를 제안한다. 제안한 구조는 주파수 전압 변환기를 변형한 전원 잡음 제거 회로를 사용하여 임의의 전원 잡음에 대해 보상하여 동작한다. 전원 잡음 제거 회로를 사용하여 전원 잡음에 의해 발생하는 지터의 크기를 1/3로 줄였다. 제안한 위상 고정 루프는 0.18um CMOS 공정을 사용 하여 HSPICE 시뮬레이션을 통해 예측되는 결과를 검증하였다.