• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.2833-2835
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• 1999

이 논문에서는 임의의 시스템 동정에 사용되는 적응필터의 계수를 최적화시키는 방법으로 광범위하게 사용되어지고 있는 기존의 적응 알고리즘인 Least Mean Square(LMS)방법과 최근들어 다양한 최적화 문제에 응용되고 있는 유전자 알고리즘(GA)을 합성한 하이브리드 형태의 적응 알고리즘을 사용한다. 이 알고리즘은 TIR 필터를 설계하는데 있어, 경사하강법의 개념을 사용함으로써 야기되는 지역 수렴문제의 단점을 보완하기 위해, 미분과 같은 결정론적인 규칙없이 단지 확률적인 연산자만으로 진행하는 유전자 알고리즘을 이용한다. 그리고 유전자 알고리즘에 있어서 확률적인 연산을 사용함으로써 발생하는 많은 계산량과 느린 수렴속도 문제를 LMS의 경사하강법을 이용하여 보완한다. 이처럼 유전자 알고리즘이 지닌 장점과 LMS 알고리즘이 갖는 장점을 이용하여 각 알고리즘이 지니는 단점을 서로 보완함으로써 알고리즘의 성능을 향상시키고 이 향상된 알고리즘을 이용하여 최적 필터계수를 찾는다 이렇게 얻은 필터계수값을 이용하여 적응 필터의 성능을 확인 평가한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2002.11c
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• pp.577-580
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• 2002

본 논문에서는 $\Sigma\Delta$ 변조된 입력신호를 갖는 적응필터의 수렴특성 및 연산량을 향상시키는 방안을 제시하였다. 하드웨어측면에서 효율적인 해상도를 내는 $\Sigma\Delta$ 변조기는 중저파 대역의 신호를 처리하는데 널리 사용되고 있다. $\Sigma\Delta$ 변조신호는 항상 $\pm$1의 값만을 갖기 때문에, 사인알고리즘을 사용하는 적용필터와 효율적으로 결합될 수 있다. 하지만 PCM 신호에 비하여 $\Sigma\Delta$ 변조신호의 상대적인 길이가 길어 이를 처리하는 적응필터의 길이가 증가하고 이에 따른 연산량도 증가하고, 아울러 사인 알고리즘 자체가 갖는 수렴속도의 문제점 때문에 이러한 결합은 불안정한 수렴 특성을 보이게 된다. 본 연구에서는 $\Sigma\Delta$ 변조된 입력신호에 대하여 웨이블릿 변환을 적용한 변환영역 적응필터를 설계하였으며, 필터계수의 일부분만을 주기적으로 갱신함으로써 연산량을 줄이는 방안과 수렴속도의 향상됨을 시스템 식별의 응용 예를 통하여 검증하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.12 no.5
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• pp.466-477
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• 1987

본 논문에서는 NTSC칼라 TV합성신호를 프레임내에서 색도신호와 명도신호성분으로 분리하기 위한 두 종류의 적응 필터링 방식을 제시하였다. 적응 필터링 방식에 있어서 합성신호는 수직필터와 수평필터에 의하여 필터링 되어 지고 화상의 국부적인 특성에 따라 필터의 출력이 선택되어 진다. 첫번째 방식에서는 조건형 스위칭 알고리즘에 의하여 수직필터 또는 수평필터의 출력이 최종단의 출력으로 결정되어 진다. 두번째 방식에서는 선형 조합 검출 알고리즘에 의하여 수직필터와 수평필터의 출력의 가중치합이 최종단의 출력이 된다. 사용된 필터들은 NTSC 칼라 TV 합성신호를 4fsc로 샘플한 경우에 대하여 설계되어졌다. 몇가지 정량적인 기준을 이용하여 여러가지 방식들을 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 비교평가하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.5 no.5
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• pp.848-852
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• 2001

The biomedical signals such as ECG, EMG, EEG, and etc are very Important information to diagnose patients The signal is hard to filter the noise because that is mixed with a lot of noise and biomedical signal has the properties of nonlinear and time-variance. So, we will filter under the measure environment for system or patient. But the general adaptive fillet has brought on the distortion of signal because the adaptive filter adjust the filter coefficient with the fixed order of filter, that filter has the unsuitable order in each other environment. So we propose the dynamic structure adaptive filter that is used for improving that disadvantage. In experiment, we obtain the optimal order of adaptive filter and have food results.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.2
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• pp.30-36
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• 2002

This paper describes a nonlinear adaptive noise canceler(ANC) using neural networks(NN) based on filter to make up for the drawback of the conventional ANC with the linear adaptive filter. The proposed ANC was tested its noise rejection performance using broadband time-varying noise signal and compared with the ANC of TDL linear filter. Experimental results show that in cases of nonlinear correlations between the noise of primary input and reference input, the neural network based ANC outperforms the linear ANC with respect to mean square error It is also verified that the recurrent NN adaptive filter is superior to the feedforward NN filter. Thus, we identify that the NN adaptive filter is more effective than the linear adaptive filter for rejection of broadband time-varying noise in the ANC.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.8 no.7
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• pp.1424-1428
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• 2004

In this paper, CMOS analog filters for use in the Analog front End of digital subscriber loop(DSL) chip set are proposed. Designed filters contain receiver continuous-time filters which are composed of lowpass and highpass functions. And their cutoff frequency are 138H1z and 1.1MHz respectively. A low-voltage gm-c integrator is improved and used to design filters. Desisned filters are verified by HSPICE simulation with the 0.25${\mu}m$ CMOS n-well parameter.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.7
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• pp.81-89
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• 1999

Image obtained by incomplete communication always include noise, blur and distortion, etc. In this paper, we propose and apply the new spatial filter algorithm, called an optimal adaptive generalized stack filter(AGSF), which optimizes adaptive generalized stack filter(AGSF) using neural network weight learning algorithm of back-propagation learning algorithm for improving noise removal and edge preservation rate. AGSF divides into two parts: generalized stack filter(GSF) and adaptive multistage median filter(AMMF), GSF improves the ability of stack filter algorithm and AMMF proposes the improved algorithm for reserving the sharp edge. Applied to neural network theory, the proposed algorithm improves the performance of the AGSF using two weight learning algorithms, such as the least mean absolute(LAM) and least mean square (LMS) algorithms. Simulation results of the proposed filter algorithm are presented and discussed.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.39 no.1
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• pp.76-84
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• 2002

In this paper, it is studied to remove the baseline wander and to minimize the distortion of ST segment in the noise filtering of ECG. In general, the standard filter and adaptive filter are used to remove the baseline wander of the ECG. But the standard filter is limited because the frequency of the baseline signal is variable and the apative filter is difficult to select the reference signal in case of using the adaptive filter. So we proposed a new method of the structure without reference signal using neural networks. To be convinced of the performance of this method, we used ECG data of MIT-BIHs. and obtained the result of the high performance,(-53.3[dB]) than standard filter(-16.3[dB]) and adaptive filter (-44.9[dB]).

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.245-248
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• 2001

Howling을 억제하기 위하여 Howling의 원인인 피드백 신호를 적응 필터로 소거하는 방법이 연구되어왔다. 이 방법은 적응 필터로 피드백 경로의 전달함수를 추정하고, 입력 신호에서 피드백 신호를 소거하는 것이다. 그러나, Open-100p 이득이 평탄하고 시스템의 Group-delay가 짧은 Howling의 경우에는, 현재 다른 분야에서 사용되고 있는 Howling 억제 기법을 이용하는 것은 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 적응 Notch 필터를 이용하여 Howling을 억제하는 방법을 제안, 평가하고, 또한, 이득 여유를 증가시키기 위한, Notch 필터의 설계 방법에 관해서 검토한 후, 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 입증하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.107-108
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• 2014

부화소 기반 영상 축소기법은 각각의 부화소를 조절함으로써 픽셀 기반 영상 축소기법보다 해상도를 향상시킬 수 있는 방법이다. 그러나 부화소에 의한 해상도의 증가는 종종 색상정보의 왜곡을 발생시킨다. 부화소 랜더링의 주요과제는 선명도를 유지함과 동시에 색조왜곡현상을 억제하는 것이다. 선행연구들은 부화소랜더링을 위해 1 차원 혹은 2 차원 필터를 최적화 하였지만, 지역적인 특성을 고려하지 않았기 때문에 출력영상의 화질이 저하되는 현상이 발생한다. 본 논문은 위와 같은 문제를 해결하기 위해 내용적응형 2D FIR 필터를 제작방법을 제안한다. 제안필터는 충분한 수의 저해상도 패치와 고해상도 패치 쌍을 이용하여 임의의 고해상도 패치로부터 고화질의 저해상도 패치를 만들기 위한 최적의 내용적응형 2D FIR 필터를 학습한다. 학습된 필터에 의한 실험결과 제안하는 필터가 종례기법들 보다 색조왜곡현상이 현저히 줄어들고, 출력영상의 선명도를 유지함을 보여준다.