• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.859-862
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• 2004

전두엽에서 뇌파를 측정했을 때 안전도에 의해 뇌파는 크게 왜곡되게 되는데, 제안한 뇌파 적응필터를 이용하여 측정된 뇌파에서 안전도를 제거하게 된다. 제안한 필터는 전두엽에서 다채널 뇌파를 처리할 수 있는 구조이며 적응필터 기반의 FIR 필터구조로 이루어져 기존의 다채널 적응필터 구조보다 계산량을 크게 줄였고, 짧은 연산 시간으로 실시간 DSP 보드 수행시 더 많은 채널을 수행할 수 있게 되었다. 또한 일반적인 적응필터와는 달리 기준신호 없이 신호처리가 가능한 적응 신호선 보정기 구조이므로 한 채널에 대해서 하나의 입력 신호로 원하는 신호를 얻을 수 있다. 실험을 통하여 제안한 FIR 필터가 뇌파 측정시 안전도를 효과적으로 제거함을 확인하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07e
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• pp.2204-2207
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• 2003

본 논문은 LMS 적응 필터의 수렴성능의 향상을 위한 새로운 적응신호처리 기법을 제안한다. 기존의 LMS 알고리즘의 문제점으로는 수렴특성이 입력 벡터의 자기 상관행렬의 고유치 분포에 영향을 받는다는 점이다. 본 논문은 두 선행처리 기법, 즉, 직교 변환에 의한 선행처리 기법과 split filter 구조 필터링 기법을 결합하여 보다 개선된 수렴특성을 갖는 적응신호처리 기법을 제안한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.5 no.2
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• pp.132-137
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• 2004

In this paper, the adaptive noise canceler using neural network with backpropagation is designed. The adaptive noise canceler using the least mean square algorithm has the large correlativity of the reference signal. The performance of the adaptive noise canceler shows the limitation when the information signal is relatively small to the noise. The system proposed in this paper plays an important role in denoising these signals. In addition, the experiments are carried out to analyze the effects of the number of hidden layers and nodes about the system. The performance of the proposed adaptive noise canceler is compared with that of the system which is used the least mean square algorithm.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.549-552
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• 2000

본 논문에서는 주파수 영역 배열안테나의 계산량을 감소시키기 위한 센서링 부분적응 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 입력신호를 주파수 영역으로 변환한 후 CFAR(constant false alarm rate) 검파기법을 이용하여 간섭신호가 존재하는 주파수 대역을 찾아내고 이에 해당하는 가중치에 대해서만 적응 신호처리를 수행한다. 이때 CFAR 검파기의 오경보율은 출력신호의 전력 변화량을 이용하여 환경에 맞게 적응적으로 변화시켜서 최적 값으로 설정한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.163-164
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• 2016

이전까지 많은 연구자들은 적응 신호처리(Adaptive Signal Process)를 이용한 잡음 제거 방법을 연구해 왔다. 그러나, 최근 발전하고 있는 멀티콥터는 프로펠러 모터의 RPM(Revolution Per Minute)이 실시간으로 변하기 때문에 적응 신호처리를 이용하여도 깔끔한 결과를 얻어 내기가 어렵다는 한계가 존재한다. 또한, 특정 주파수를 기준으로 형성되는 고조파(Harmonics)는 적응 알고리즘인 (N)LMS 를 이용한 예측에서 오차를 발생시키는 문제를 발생시킨다. 따라서, 본 논문에서는 멀티콥터를 이용한 음향 취득에 대한 소음 저감 방법으로 회전 속도계(Tachometer), 콤 필터(Comb Filter), NLMS 알고리즘(Normalized Least Mean Square Algorithm)을 이용한 방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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• v.25 no.10
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• pp.1263-1273
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• 1988

An adaptive nulling technique is presented to synthetically overcome the integrated problems associated with the conventional LMS array in the performances of jammer rejection, convergence rate, misadjustment, and reference signal generation. The proposed method is to remove the target signal from the array input and to eliminate the reference signal prior to minimization processing. The algorithm is constrained to the residue noise level in adaptive processor. Analysis shows effectiveness of the algorithm for coherent and/or incoherent interference rejection, wide dynamic range of convergence factor, rapid adaptation rate, and small mean square error. Simulation results confirm the theoretical prediction.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.432-437
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• 1998

NLMS 알고리즘을 채용한 음향반향제거기는 주변잡음에 대해서 적응필터의 계수가 오조정되어 반향제거기의 성능이 저하된다. 본 논문에서 음향반향제거기의 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 이용해서 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정이 작은 적응 알고리즘과 잔여반향을 제거하기 위한 후처리기로 구성된 음향 반향 제거기를 제안한다. 기존의 NLMS 알고리즘이 입력신호의전력으로 적응상수를 정규화하지만 제안하는 알고리즘은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의상관도와 입력신호 전력의 합으로 정규화한다. 적응필터가 반향 경로를 추정한 경우, 추정 오차신호에는 근단화자 신호가 대부분을 차지한다. 따라서 근단화자 신호가 있는 경우에는 상관도 값이 커져서 적응 상수가 작아지고 근단화자 신호에 의한 계수의 오조정을 줄일 수 있다. 후처리기도 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 마이크 입력신호의 전력으로 정규화한 값으로 추정 오차신호를 감쇠시킴으로써 근단화자 신호는 감쇠를 적게 하고 잔여반향을 감쇠시킨다. 멀티미디어 PC를 이용한 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인했다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.08a
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• pp.121-124
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• 2000

적응 학습 알고리즘으로 가중치를 변화시키는 단층 신경망의 출력부에 Ramp 임계 함수를 적용하여 입력이 zero-mean Gaussian random vector인 경우 가중치의 stationary point를 구하고, 적응 학습 알고리즘을 유도한다.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.1 no.1
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• pp.7-14
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• 2000

Recently, the technologies of adaptive noise cancellation(ANC) are developed fast and widely due to the highly sophisticated digital signal processing algorithms and the high-speed communication networks and devices. But, thousand numbers of the adaptive filter taps are required to obtain the satisfying results in the fields of the adaptive noise cancellation and echo cancellation. In the paper, performance comparisons based on the real-time processing between frequency domain adaptive filter(FDAF) and multi-delay frequency domain adaptive filter(MDF) are carried. Those algorithms provide us with the reductions of the computational burdens and the increase of the convergence rate for the lengthy Fill adaptive filters. The time delay due to the long taps of FDAF can be reduced by adopting the MDF algorithms. The conventional ANC and cross talks ANC using FDAF are implemented on the dSP ACE 1103 real-time signal processing board.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.312-314
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• 2015

본 논문에서는 멀티콥터에서의 음향 취득에 필요한 프로펠러 소음 저감 방법을 제시한다. 멀티콥터의 사용성 증대에 따른 방송 및 다분야에서 응용이 늘어남에 비해 방송 분야에서 멀티콥터의 음향 취득 기술이 미비한 것이 사실이다. 높은 품질의 동영상 촬영 기술이 나날이 발전하고 있는데 비해 멀티콥터에서의 음향 취득에 대한 연구는 진행이 활발하지 않다. 이에 본 논문은 음성 신호 처리 분야에서 소음 저감 기술로 많이 쓰이는 적응 신호처리를 이용하여 프로펠러 소리를 저감하는 방법을 제시한다. 먼저, 적용한 적응 신호 처리 기술에 대한 설명을 통해 본 논문에 이용한 프로펠러 소리 저감 방법을 설명토록 하며, 프로펠러 소리에 대한 분석을 통해 발전 가능한 연구를 논의한다.