적응 필터를 이용한 잡음제거기 모형은 실제의 경우 잡음신호원 으로부터 주신호입력까지 경로 전달함수와 잡음제거기의 잡음신호입력 까지의 경로 전달함수가 모두 존재한다. 종래의 잡음제거기 모형에서 한쪽의 경로 전달함수만을 고려한점을 개선하여 제안된 새 모형에서 두 방향의 전달함수가 모두 존재하는 것으로 하여 적응 잡음제거기의 최적 전달함수를 유도하였다. 적응 필터는 적응 속도가 빠른 JP 격자필터를 이용하였고 ANC-ALE 모형에 의해 SNR이 더욱 개선됨을 나타내었으며 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 아울러 dc bias가 특별한 신호에 대해 잡음제거기에 더욱 효과적으로 작용함을 보였다.
본 논문에서는 통신해양기상위성 센서 데이터 송수신 시스템의 요구 시스템 위상 잡음 스펙트럼 분포도를 제안하였다. 위상 잡음 영향을 최소화하기 위한 해석된 수신 설계 파라미터를 기반으로 센서 측정 신호인 raw, LRIT 및 HRIT 데이터 전송에 적합한 위상 잡음 특성을 제시하였다. 제안된 위상 잡음 특성은 전송 채널상에서 발생하는 주파수 신호 자원의 위상 잡음 영향을 최소화하며, 서비스 단말에 양호한 전송 성능을 제공한다. 또한 제안된 위상 잡음 스펙트럼은 센서 데이터 송수신 시스템의 주파수 발생원의 신호 특성으로 설계할 수 있도록 한다.
영상처리 기술은 인간의 시각에 기반을 둔 영상정보와 관련된 분야에서 중요한 기반 기술로써 현재 여러 분야에서 연구가 활발하게 진행 중이다. 여러 응용 분야에서 사용되는 영상처리의 세부 기술범위는 영상 변환, 영상 개선, 영상 복원, 영상 압축등과 같이 다양하며, 이런 영상처리 기술의 중요한 연구 목표 중의 하나는 정확한 정보 추출을 위한 영상정보의 개선에 있다. 영상정보의 개선은 영상의 해석과 인식을 위한 기본적인 과제이며, 영상에서 나타날 수 있는 잡음을 제거하는 영상처리 기술이 영상정보 개선의 한 분야라고 할 수 있다. 영상정보 개선을 위한 기존의 필터링 알고리즘은 잡음제거율이 높은 만큼 경계선의 보존이 어렵다는 단점이 있으며, 이를 보완하기 위해 다른 영상처리 알고리즘을 함께 응용하여 처리함으로써 처리시간이 증가되고 원 영상의 중요한 정보를 훼손할 가능성이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링 알고리즘의 문제점을 개선하는 동시에 잡음 제거율을 높일 수 있는 Fuzzy Mask Filter 알고리즘을 제안한다. Fuzzy Mask Filter 알고리즘은 마스크에서 얻은 정보를 Fuzzy Logic에 적용하여 임계값을 구하며, 구해진 임계값을 기준으로 출력영상의 화소값을 결정하는 알고리즘이다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 효율성을 검증하기 위해 Impulse 잡음과 Salt pepper 잡음을 임의로 생성하여 기존의 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 방법이 잡음 영상에 존재하는 픽셀 정보를 훼손하지 않고 잡음을 효과적으로 제거한 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 위성통신에서 사용되는 주파수 합성형 발진기에 대한 위상 잡음원을 분석하고, 주파수 합성기 출력 신호의 위상 잡음 스펙트럼 분포를 보다 더 정확히 예측할 수 있는 위상 잡음 모델을 제안하였다 기준 발진기 및 전압 제어 발진기 출력 주파수를 분주하는 분주기의 위상 잡음을 해석하고, 기준 발진기와 전압 제어 발진기 위상 잡음은 Leeson 모델을 이용하여 1/f$^2$ 이외에 다른 기울기 특성을 갖는 위상 잡음 성분들을 모델링하였다. PLL 발진기에서 각 구성 요소들에 의해 발생되거나 더해지는 잡음은 유용한 신호에 비하여 매우 작으므로 중첩의 원리를 적용하고, 선형 시스템 영역에서 주파수 합성기 회로를 해석하였다. 정립된 위상 예측 모델을 기만으로 주파수 합성기 구성 형태에 따라 각 구성 요소들의 위상 잡음 모델을 적용하여 위성통신용 주파수 합성기의 위상 잡음 스펙트럼 특성을 예측하고, 주파수 합성기를 제작하여 예측 모델과 비교 평가하였다.
현재, 디지털 시대의 급속 발전과 함께 멀티미디어 관련 영상 장치들이 대중화 되고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송하는 과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 주로 salt and pepper 잡음이 대표적이다. 그러나 기존의 방법들은 고밀도 잡음이 첨가된 경우, 잡음 제거 특성이 저하된다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 훼손된 영상의 히스토그램과 메디안 필터를 이용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P=60%)의 고밀도 잡음에 훼손된 Lena 영상에서 32.57[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 21.67[dB], 18.07[dB], 20.13[dB] 개선되었다.
본논문(本論文)에서는 정전유도(靜電誘導) 트랜지스터의 잡음원인분석(雜音原因分析)을 위하여 직류(直流) 및 잡음특성(雜音特性), 잔존성분(殘存成分), 입력용량등(入力容量等)의 정무화(定武化)에 필요(必要)한 잡음(雜音) 등가회로(等價回路)를 제안(提案)하였다. 가장 단순(單純)한 잡음(雜音) 등가회로(等價回路)는 정전유도(靜電誘導) 트랜지스터의 동작원리(動作原理)에 의한 모델이며, 이 모델에 의한 실측치(實測値)가 산탄(shot) 잡음(雜音)보다 작게 나타났다. 소스 저항(抵抗)이 삽입(揷入)된 등가회로(等價回路)에서는 소스 저항(抵抗)의 부귀환효과(負歸還效果)에 의하여 산탄 잡음(雜音)이 저감(低減)됨을 확인(確認)하였다. 정확(正確)한 잡음저감원인(雜音低減原因)을 분석(分析)하기 위하여 소스 저항(抵抗)과 드레인 저항(低抗)의 계산식(計算式)을 유도(誘導)하기 위한 등가회로(等價回路)를 제안(提案)하였다. 등가회로(等價回路) 확인(確認) 실험(實驗)에서는 잔존성분(殘存成分)에 대한 신호원저항(信號源抵抗)과 출력부하저항(出力負荷抵抗)의 영향(影響)은 작으며, 잔존성분(殘存成分)은 입력환산등가잡음저항(入力換算等價雜音抵抗)으로 나타낼 수 있다. 또한, 입력용량(入力容量)은 부하저항(負荷抵抗)이 $0{\Omega}$일 때 13.6pF이며, 게이트 배선등(配線等) 정전유도(靜電誘導) 트랜지스터 동작(動作)에 직접(直接) 관여(關與)하지 않는 용량(容量)은 10pF정도(程度)이다.
현재 디지털 시대의 급속 발전과 함께 영상 매체는 인터넷, 컴퓨터, 디지털 카메라 등에 활용되고 있다. 그러나 디지털 영상을 획득, 처리, 전송, 기록하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 Lagrange 보간법으로 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 고밀도 잡음이 첨가되어 잡음제거가 불가능한 경우, 반복 처리하여 잡음 제거 특성을 향상시켰다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.
최근 IT 기술의 발전에 따라 디스플레이 등 영상장치들에 대한 요구가 갈수록 높아지고 있다. 일반적으로 영상은 전송과정에서 여러 원인으로 열화가 발생하며 이러한 잡음을 제거하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 salt & pepper 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단 후, 비잡음인 경우 원 화소로 대치하고, 잡음인 경우 잡음 밀도에 따라 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt & pepper 잡음(P = 60%)의 고밀도 잡음에 훼손된 Goldhill 영상은 30.49[dB]의 높은 PSNR을 보이고 있고, 기존의 CWMF, SWMF, A-TMF에 비해 각각 17.74[dB], 11.52[dB], 13.76[dB] 개선되었다.
본 논문에서는 전력선통신에서 발생하는 잡음에 대해서 DSSS을 적용할 수 있는 가능성을 분석했다. 이 잡음은 4가지가 있는데, 이들 잡음을 분석하기 위해서 특성에 따라서 실제로 전력선에서 발생하는 잡음원을 만들었다. 이들 잡음모델을 대상으로 DSSS을 적용한 BPSK의 BER 성능을 DSSS을 적용하지 않는 BPSK의 경우와 비교해서 모의실험하고 분석했다. 그 결과, DSSS을 적용한 BPSK의 경우가 DSSS을 적용하지 않는 BPSK의 경우에 비해서 8 dB 개선되었음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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