• 정보처리학회논문지C
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• 제12C권4호
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• pp.519-524
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• 2005

동하중 측정 데이터에 추가되는 여러 가지 종류의 오차로 인하여, 신뢰할 수 있는 하중을 구하기 위해 측정 오차를 감소시키는 적절한 방법이 필요하다. 과도한 진동으로 인해 발생하는 측정 오류는 쉽게 제거하기 어렵다. 이러한 오류를 최소화하기 위하여 측정 장치 혹은 측정 대상의 수직 운동과 상호 관계가 전혀 없는 광 센서 시스템을 이용한다. 여러 가지 시료들의 흐름률을 광 센서를 이용하여 측정함으로써 로드셀을 이용한 부정확한 측정 부분을 보완한다. 동하중 측정시 발생하는 잡음 감소를 확인하기 위하여 모형 트레일러 시스템을 사용하며, 제안된 방법이 효과적임을 확인한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.50-54
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• 1983

민생용 전자기기에서 가장 많이 사용되고 있는 부품중의 하나인 탄소 피막 가변 저항기에서 접동자 이동시 발생하는 접촉 저항 변화의 원인을 분석하여 이에 대한 감소, 즉 접동 잡음 감소를 위한 몇 가지 방법을 착안하여 실험 검토하고 그 결과을 정리하여 본 결과 균일한 크기를 가진 탄소 분말 입자로서 고루게 배합된 저항액을 사용하고 접동자의 접촉점과 압력을 증가하면 접촉 저항 및 접촉 저항 변화. 즉 잠동 잡음을 감소시킬 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권5호
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• pp.94-102
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• 2007

잠음감소에 있어서 웨이브렛 임계처리 알고리즘은 미니맥스 관점에서 거의 최적의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. 그러나 웨이브렛 임계처리 알고리즘은 웨이브렛 함수의 복잡성으로 인해 FPGA와 같은 하드웨어 상에 구현이 어렵다. 본 논문에서는 이진트리 구조 필터뱅크에서 전체 신호전력에 대한 각 부밴드 신호 전력비에 기반한 새로운 잡음감소 기법을 제안한다. 그리고 이 기법을 FPGA 상에 구현한다. 간단한 구현을 위해 필터뱅크는 하다마드 변환 계수로 설계된다. 시뮬레이션과 하드웨어 실험결과 제안방법이 간단하지만 웨이브렛에 기반한 소프트 임계처리 잡음감소 알고리즘과 성능이 유사함을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제12권4호
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• pp.14-20
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• 1993

본 논문에서는 주변 소음을 감소시키고 표적원의 방사음으로부터 tonal 성분을 추출하기 위한 방법으로서 잡음 정규화 기법에 대하여 연구하였다. 지금까지 알려진 기법들을 정리하였으며, ATW, 최빈치 필터등의 새로운 기법을 도입, 적용하여 그 성능을 평가하였다. 그리고 tonal 성분을 검출하기 위한 임계값 결정을 위해 오경보확률과 검출확률을 시뮬레이션을 통해 구하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.266-268
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• 2020

본 논문에서는 dense point cloud 의 평면영역에서 발생하는 bump 을 줄이기 위한 방법을 제시한다. 이상적인 point cloud 의 평면영역에서 점의 위치의 차이가 균일하다는 특성을 이용하여 점의 위치를 재구성하는 방식을 제시한다. 또한 더 작은 개수의 점으로 물체를 나타낼 수 있으며, 더 작은 잡음이 나타나는 sparse point cloud 의 성질을 고려하여 dense point cloud 의 점의 개수 또한 감소시킨다. 따라서 제안하는 알고리즘을 적용하여 dense point cloud 의 잡음을 감소시키면 평면영역의 bump 감소 및 점 개수의 감소를 통한 데이터 전송 시 더 작은 크기로 보낼 수 있다.

• 전자공학회논문지S
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• 제36S권3호
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• pp.116-123
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• 1999

SMPS는 수위칭 소자를 이용하여 효과적으로 전력을 변환시킨다. 여기에서 가장 중요한 파라미터가 스위칭 주파수이다. 스위칭 주파수를 증가시킴에 따라 전원장치의 소형경량화가 가능하다. 그러나 기존 PWM 컨버터에서는 치명적인 단점으로 스위칭 주파수를 증가시킴에 따라 스위칭 손실 및 EMI 문제를 야기한다. 특히 SMPS의 동작은 상당히 큰 di/dt와 dv/dt에 기인한 EMI 전도성 잡음을 발생시킨다. EMI를 감소시키는 방법들로는 고전적이고 고가인 입력필터 혹은 주 전력단에 능동필터를 첨가하는 방법 등이 있어 왔다. 본 논문에서는 DC/DC 포워드 컨버터에 대해 EMI 잡음 발생원 및 잡음 경로를 분석하였다. SMPS에서 방출되는 전도성 잡음은 스위칭 주파수와 그 고주파 주파수에 집중되어 있다. 따라서 본 연구에서는 일정 출력전압에는 큰 영향 없이 스위칭 주파수를 약간씩 변조하게 되는 RPWM 제어를 통하여 전도성 잡음의 주파수 대역을 측면대역으로 분사시키어 전체 첨두치를 저감시키고, 고조파 스펙트럼을 개선할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제17권3호
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• pp.3-9
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• 1998

해수중 주위잡음에 미치는 음속구조의 영향을 조사하기 위하여 다양한 수직 음속분 포를 가지는 경우에 대한 음파전달 모델의 결과를 논의하였다. 그리고 해수중 주위잡음의 실측자료를 이러한 모델결과와 비교하여 고찰하였다. 특히 표층 도파관(surface waveguide) 이 형성되는 조건에 대하여 조사하였다. 주위잡음의 실측자료와 모델결과를 비교한 결과, 표 층 도파관은 수심의 증가에 따라 음속이 증가하는 양의 음속 기울기를 가질 때 뿐만 아니라 음속이 어느 수심에서 급격히 감소하여 상하 두 층의 음속 균일층이 존재하는 환경에서도 잘 형성되고 있었다. 특히, 표층 도파관내의 주위잡음 레벨은 도파관 이심의 주위잡음 레벨 보다 높게 나타나고 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다. 그리고 이러한 결과는 음파전달 모델에 의한 수치계산 결과로부터도 입증할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.228-233
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• 2000

본 논문에서는 무선광연결에서 끈사적 평균잡음검출을 이용한 차동검출방식에 대하여 소개한다 이 방식은 기존의 잠음광의 영향을 소거하는 차동검출기의 기능을 보완한다. 근사적 평균잡음전압을 이용하여 차동검출하면. 물체나 사람의 이동에 의하여 나타날 수 있는 잡음광 결합비의 순간적 변화에 의한 출력전압의 변동을 줄일 수 있다 이 것은 장음광의 공간적 분포가 수시로 변동하는 환경에서 무선광연결을 구성하는 경우 잡음광을 소거하는 데에 매우 효과적이다

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.160-163
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• 2009

최근 적외선 열 영상의 유용함이 발표되어감에 따라 이 기술에 대한 이해와 도입폭이 점진적으로 넓혀져 가고 있다. 국내는 물론 세계적으로 많은 제조, 개발 관련 업체들이 생겨나고 있으며, 업체들의 기술이 발전함에 따라 높은 온도 분해능과 해상도는 물론, 시스템 전체의 크기가 휴대가 가능할 정도로 소형화 되어가고 있는 추세이다. 이러한 열 영상 카메라에서 중요한 역할을 하는 적외선 열 감지 센서에서는 주변 온도, 대상 온도, 표면 온도 등의 측정 오차 및 열상 측정 소자의 온도, Bias 불안정 등의 매우 다양한 원인으로 인한 잡음이 발생하기 쉽다. 이러한 다양한 잡음의 감소는 해상도 및 온도 분해능의 향상과 직결되므로, 잡음을 줄이기 위한 많은 연구가 도처에서 행해지고 있다. 본 논문은 이러한 노력의 일환으로써 각각의 잡음 원인을 규명하지 않고 최종 열 영상 출력물에서 인접 프레임들의 비교, 혼합 하여 제거하는 3D Noise Reduction 기술을 이용해 노이즈를 감쇠하는 방법에 대해 연구하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.991-1001
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• 2020

전산화단층영상 품질 개선을 위해 사용되는 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 사전 학습을 위해 많은 양의 데이터를 필요로 하는 단점이 있다. 또한 지도학습 기반의 딥러닝 기술은 학습에 사용된 영상의 특징과 학습된 모델에 입력된 영상의 특징이 다른 경우 영상 내부 구조적 왜곡이 유발되는 한계점이 있다. 본 연구에서는 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술의 단점을 보완하고 전산화단층영상의 잡음을 감소시킬 수 있는 심층강화학습 기반 영상화 모델을 개발하였다. 심층강화학습 기반 영상화 모델은 shared, value 및 policy 네트워크로 구성하였으며, 영상 잡음 특징 추출 및 모델의 성능 향상을 위해 합성곱, rectified linear unit(ReLU) 활성화 함수, dilation factor 및 게이트순환유닛을 사용하였다. 또한 기존 지도학습 기반 딥러닝 기술을 통해 획득한 영상의 영상품질 비교를 통해 본 연구에서 개발한 영상화 모델의 성능을 평가하였다. 연구결과 기존 기술에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델 적용 시 전산화단층영상의 정량적 정확도는 큰 폭으로 향상, 잡음은 큰 폭으로 감소함을 확인하였다. 또한 영상화 모델 학습 시 사용한 영상과 구조적 특징이 다른 영상에 대해서도 잡음 감소 효과를 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 심층강화학습 기반 영상화 모델을 통해 전산화단층영상의 구조적 특징을 보전함과 동시에 잡음을 감소시킬 수 있다.