• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.209-212
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• 1998

소나나 레이다분야에서 목표물로부터 오는 신호의 산란점을 추정하는 것은 추정한 산란점 특성을 분석하여 목표물을 식별하기 위해서 연구되어 오고 있다. 지금까지 연구되어온 모델링에 의한 산란점 추정을 보면 많은 경우 Prony 모델에 근거하여 추정하고 있다. Prony 모델을 레이다나 소나에 적용할 때에 몇 가지 단점을 갖고 있다. 그 첫째는 Prony모델이 잡음에 약하다는 점이고 둘째는 Prony모델이 모델차수에 대한 사전정보를 요구한다는 점이다. 본 논문에서는 위에 든 단점중에서 잡음에 취약한 점을 보완하기 위해서 입력 신호 성분만을 자동 추적하는 창함수(Automatic Tracking Window)를 전처리기로 사용한 Prony 산란점 추정 방법을 제안한다. 또 그 성능을 기존 Prony방법만을 사용한 산란점 추정방법과 비교하여 잡음에 대한 성능 향상을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제33권1호
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• pp.54-59
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• 2014

본 논문은 비정상 (nonstationary)특성을 가지는 잡음환경에서 마이크간 전달함수 비 (RTF, Relative Transfer Function) 추정 알고리즘을 제안한다. 음성을 이용한 다양한 기기에 다중 마이크를 이용한 잡음제거 기술은 널리 사용되며, 이때 각 마이크간의 입력 신호 사이의 관계는 필수적으로 추정되어야 한다. 본 논문에서는 기존의 OM-LSA(Optimally-Modified Log-Spectral Amplitude)기반의 추정 방식에 CASA (Computational Auditory Scene Analysis)를 접목시킨 방식을 제안한다. 제안한 방법의 성능 검증을 위하여 비정상 백색 잡음 (nonstationary white Gaussian noise) 환경에서 10명 화자 발음을 이용한 마이크간 전달함수 비 추정 성능 평가 실험을 수행하였다. 잡음 신호가 초당 8dB 증감하는 환경에서 SBF (Signal Blocking Factor)가 평균 2.65dB 개선됨을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제30권7호
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• pp.383-389
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• 2011

본 논문에서는 음성향상을 위하여 환경잡음분류를 적용한 향상된 음성부재확률 추정방법을 제안한다. 기존의 음성부재확률 추정방법에서는 마이크로폰 입력신호와 추정된 잡음신호 기반의 a posteriori SNR값에 문턱값을 적용하여 음성부재확률을 구하는데 필요한 음성부재의 a priori 확률을 도출하였다. 본 논문에서 제안된 알고리즘은 보다 효과적인 음성부재확률 추정을 위하여 고정된 문턱값과 스무딩 (smoothing)파라미터를 사용하는 기존의 방법과는 달리 잡음분류 알고리즘인 가우시안 혼합 모델 (Gaussian mixture model)을 사용하여 잡음마다 최적화된 파라미터를 적용한다. 제안된 음성 향상 기법은 ITU-T P.862 PESQ (perceptual evaluation of speech quality)와 composite measure를 이용하여 다양한 환경에서 평가하였으며, 제안된 알고리즘이 기존의 음성부재확률 추정방법보다 향상된 결과를 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1892-1902
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• 2016

잡음원(Noise source)의 안전성 평가에 사용되는 대표적인 표준으로는 미국 NIST의 SP 800-90B가 있다. 최근 SP 800-90B가 2차 안(Second Draft)으로 개정되면서 Non-IID 트랙의 최소 엔트로피 추정에 프레딕터(predictor)를 이용한 추정 방법이 새롭게 추가되었다. 프레딕터는 잡음원의 주기적인 특성을 검출하기에 용이하다고 알려져 있지만, 그 특성에 대한 구체적인 언급은 하지 않고 있다. 이에 본 논문에서는 프레딕터가 검출해낼 수 있는 잡음원의 주기적 특성을 명확히 밝히기 위한 실험을 진행한다. 먼저 주기적 성질을 갖는 잡음원에 대하여 Non-IID 트랙의 추정을 실시했을 때, 잡음원의 최소 엔트로피가 대체적으로 프레딕터보다는 Non-IID 트랙의 다른 추정 방법에 의해서 결정되고 있음을 실험적으로 확인한다. 다음으로 프레딕터를 이용한 추정법이 검출해낼 수 있는 주기적 특성을 밝혀내기 위한 다양한 실험 결과를 제시함으로써, 프레딕터 추정 방법의 의미와 그 역할을 실험적으로 규명한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제10권4호
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• pp.285-292
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• 2007

한반도 중부에서 얻은 자기지전류(MT) 탐사 자료의 dead band 주파수에서는 극심한 인공잡음의 영향이 나타난다. 이 연구에서는 송신원 위치 추정 기법을 MT 탐사 자료에 적용하여 인공잡음의 송신원 위치를 추정하였다. 일반적인 빔형성 기법은 전자기장 송신원 위치 추정에 적합하지 않으므로 정합장 처리 기법과 유전자 알고리즘을 이용하여 전자기장 송신원의 위치와 분극 방향을 계산하였다. 강한 잡음 신호에 대한 송신원 위치 추정 해는 매우 좁은 지역에 밀집되어 나타나지만 자연적인 MT 신호의 송신원 위치 추정해는 무작위적인 분포를 보여준다. 강한 잡음의 송신원은 경기도 서부 지역에 위치한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.568-574
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• 2002

영상의 잡음 제거에 있어서 주된 문제는 에지를 보존하면서 잡음을 제거하는 것이다. 이러한 목적은 위해 사용되는 Wiener filter는 단일 크기의 추정 윈도우를 사용함으로써, 에지 부분의 잡음과 평탄 영역의 잡음을 동시에 잘 제거할 수 없고, 화소들 사이의 상관도를 무시하는 단점들이 있다. 그러므로 제안 알고리즘은 첫번째 문제를 해결하기 위해, 추정 윈도우의 크기를 평탄 영역과 에지 영역의 특성에 따라 가변 시켜주어 평탄 영역과 에지 영역, 양쪽에서 효율적으로 잡음을 제거하도록 했다. 또한 에지의 선명도를 높여주기 위하여 방향성 Gaustian mask와 방향성 추정 윈도우를 에지의 방향성에 따라, 기존의 Wiener filter에 결합하였다. 실험 결과로부터, 제안 알고리즘이 PSM을 통한 객관적인 평가와 주관적인 평가 모두 성능을 개선시킴을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제41권5호
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• pp.111-116
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• 2004

웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 이용한 잡음 제거를 위해서는 웨이블릿 계수의 prior 모델, 잡음의 확률분포, 웨이블릿 계수에 대한 분산 등의 정보가 필요하다. 잡음 제거의 일반적인 방법은 웨이블릿 계수에 대한 적절한 prior 모델을 설정하고 이에 대한 신호의 분산을 추정하는 것이다. 본 논문에서는 영역 확장 방법을 사용하여 영상의 영역에 따라 분산을 추정하기 위한 창의 크기를 결정하는 방법을 제안한다. 이웃 계수의 범위는 동질성 척도를 정의하여 가장 작은 영역부터 영역을 확장하는 방법을 사용한다. 결정된 가변 이웃 영역을 사용하여 원 신호의 분산을 결정하고 이를 이용하여 웨이블릿 영역에서 Bayesian 추정법을 사용하여 영상의 잡음을 제거한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 높은 PSNR을 나타냄을 보여 준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권11C호
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• pp.1111-1117
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• 2003

이동 통신 시스템에서 이동체의 속도 추정은 수신신호의 최대 도플러 주파수를 찾는 과정이다. 하지만 실제적인 이동 통신 환경에서 이동체의 속도 추정은 부가된 잡음의 영향으로 많은 왜곡을 가지게 된다. 본 논문에서는 이동 통신 환경에서 최대 도플러 주파수 추정 시 부가 잡음의 영향을 억제하기 위한 결정 궤환 적응형 대역 제한(Decision Feedback Doppler Adaptive Band-Limit : DF-DABL) 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 잡음의 2차 통계 특성을 대역 제한 방법을 통하여 신호의 특성과 일치하게 함으로서 부가된 잡음의 영향을 효과적으로 제거한다. 특히 제안된 방법에서는 신호대잡음비 (SNR)와 같은 추가 채널 정보를 필요로 하지 않는다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.47-54
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• 2005

일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 크기가 큰 계수와 많은 수의 작은 크기의 계수로 구성되어 있다. 따라서 본 논문에서는 웨이블릿 계수의 성긴 특성에 근거한 베르누이-가우스 혼합 모델을 이용한 잡음 제거 방법을 제안한다. 베르누이-가우스 혼합 모델은 베르누이 랜덤 변수와 가우스 혼합 랜덤 변수의 곱으로 구성되며, 이에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 국부 자승 오차의 기대값를 이용하여 통한 베르누이 랜덤 변수에 대한 간략화된 파라메터의 추정을 통하여 효율적인 잡음 제거 방법을 제시한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권4호
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• pp.365-370
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• 2013

본 논문에서는 비정규 잡음에 강인한 직교 주파수 분할 다중화 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 블라인드 주파수 옵셋 추정기들을 제안한다. 먼저 복소 등방성 코시 과정으로 모델링 된 비정규 잡음 환경에서 최대 우도 (maximum likelihood: ML) 추정기를 제안한다. 또한, ML 기반의 보다 간단한 추정기를 제안한다. 모의실험을 통해 제안한 추정기들이 비정규 잡음에 강인하며 기존 추정기보다 우수한 주파수 옵셋 추정 성능을 가짐을 보인다.