• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 C
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• pp.1950-1952
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• 2002

원자력 발전소 방사성 잡음 규제기준을 설정하기 위하여 발전소 내의 전자파 잡음 환경을 측정하였다. 대상 발전소는 1000 MW급 울진 원자력발전소 3호기로 발전소 출력 0 %에서부터 100 %까지 10일간 주 제어실 및 전기설비실 주변을 대상으로 US NRC Reg. Guide 1.180 및 Mil-Std-462D를 측정기준으로 하여 전기장 10 kHz ${\sim}$ 7 GHz. 자기장 30 Hz ${\sim}$ 100 kHz의 방사성 잡음을 측정하였다. 측정결과를 최소자승법을 이용한 회귀분석으로 잡음 한계값을 유도하여 미국 EPRI 및 NRC 측정결과와 비교한 결과 자기장의 경우 낮은 한계값을 보였고 전기장의 경우는 20 dB 이상 높게 결정되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.327-330
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• 2021

본 논문에서는 3D 오디오 부호기의 성능 향상을 위해 새로운 잡음 채움 기법을 제안한다. 제안한 잡음 채움 기법에서는 핵심 대역을 IGF 시작 주파수까지가 아니라 MAX_SFB로 설정되는 영역까지로 제한한다. 그리고, IGF 입력 패치의 모든 주파수 영역에 잡음 채움이 수행되도록 한다. 본 논문에서 수정된 잡음 채움 기법의 성능은 MUSHRA 테스트를 통해 평가되었고, 그 결과 기존의 방법보다 우수한 성능을 보임을 입증한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권2호
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• pp.137-144
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• 2008

본 논문에서는 위상 잡음 특성을 개선하기 위하여 고조파 조절 회로를 기반으로 한 출력 정합 회로를 이용한 전압 제어 발진기를 제안하였다. 위상 잡음은 2차, 3차 고조파 모두에서 단락 임피던스를 갖는 고조파 조절 회로를 통하여 억제되었으며, 출력 정합 회로에 연결되었다. 또한 전압 제어 발진기의 위상 잡음 특성을 더욱 더 개선하기 위하여 마이크로스트립 사각 개방 루프 다중 SRR를 이용하였다. 위상 잡음 특성 개선을 위하여 높은 Q값을 갖는 공진기 대신에 고조파 조절 회로를 기반으로 한 출력 정합 회로를 이용하였기 때문에 낮은 Q값을 갖는 공진기를 통하여 넓은 주파수 조절 범위를 얻을 수 있다. 고조파 조절 회로를 기반으로 한 출력 정합 회로와 마이크로스트립 사각 개방 루프 다중 SRR를 이용한 제안된 전압 제업 발진기의 위상 잡음 특성은 주파수 조절 범위, $5.744{\sim}5.839$ GHz에서 $-127.5{\sim}-126.33$ dBc/Hz @ 100 kHz이다. 고조파 조절 회로가 없는 출력 정합 회로와 마이크로스트립 선로 공진기를 이용한 전압 제어 발진기와 비교했을 경우, 제안된 전압 제어 발진기의 위상 잡음 특성은 26.66 dB 개선되었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.71-76
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• 2023

본 논문은 음향잡음감쇠기에서 신경망 구조의 Wiener 필터를 이용하여 비선형 잡음을 감쇠시키는 방법에 대하여 연구하였다. 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 위너필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 비선형 잡음감쇠 성능을 개선한다. 128-neuron, 8-neuron 은닉층과 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 비선형 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 비선형 잡음에 대한 감쇠 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 본 시스템은 비선형 잡음이 포함되어 있는 경우에도 위너필터 대신 FNN 필터를 사용하면 잡음감쇠 성능이 상당히 개선되는 것을 볼 수 있다. 이는 FNN 필터의 복잡한 구조가 어떤 형태의 비선형 특성도 잘 표현하기 때문이다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1103-1108
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• 2023

본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 감쇠하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이산 웨이블릿 변환(DWT: Discrete Wavelet Transform) 후 기존의 적응필터를 대신 FNN(: Full-connected Neural Network) 심층학습 알고리즘을 이용하여 잡음감쇠 성능을 개선하였다. 입력신호를 단시간 구간별로 웨이블릿 변환한 다음 1024-1024-512-neuron FNN 딥러닝 모델을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 잡음을 제거한다. 이는 시간영역 음성신호를 잡음특성이 잘 표현되도록 시간-주파수영역으로 변환하고 변환 파라미터에 대해 순수 음성신호의 변환 파라미터를 이용한 지도학습을 통하여 잡음환경에서 효과적으로 음성을 예측한다. 본 연구에서 제안한 잡음감쇠시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 심층학습 알고리즘을 사용하면 기존의 적응필터를 사용하는 경우보다 30%, STFT(: Short-Time Fourier Transform) 변환을 사용하는 경우보다는 20%의 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 개선효과를 얻을 수 있었다.

• 전력전자학회:학술대회논문집
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• 전력전자학회 1998년도 전력전자학술대회 논문집
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• pp.309-313
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• 1998

고성능 서보 전동기 시스템을 구축하기 위해서는 저속영역과 고속영역을 포함하는 넓은 속도영역에서의 정확한 속도검출을 통한 정밀한 속도제어기 필수적이며, 관성모멘트와 같은 전동기의 파라메터 변동에 대해 강인한 속도제어와 외란 억제능력도 중요한 요소로서 고려되어야 한다. 변동하는 부하의 관성모멘트을 식별하여 PI 속도제어기를 실시간으로 적응 동정하고, 플랜트 잡음과 측정잡음을 고려하는 상태 관측기인 칼만필터의 부하관성에 대한 민감성을 제거하기 위해 이를 적응 동정하여 적응 상태 추정기를 구현함으로써 우수한 속도 추정 성능을 얻었다. 또한 외란과 불확실한 모델링은 등가 외란으로 추정되어 전향적으로 보상된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 이용하여 전동기의 고성능 속도제어를 구현하고 유도전동기를 이용한 실험을 통하여 연구결과의 유효성을 확인한다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.45-47
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• 1969

mm파 IMPATT발진기의 변조감도, 선형성 및 FM 잡음이 기술되었다. 발진기가 FM을 단상승시간 펄스로서 변조되게 할 때 검파된 FM펄스는 원래 변조하는 베이스 밴드 펄스와 비교하여 거의 왜곡이 없음을 나타내었다.

• 한국전자파학회지:전자파기술
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• 제2권2호
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• pp.61-68
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• 1991

장해전자파의 스펙트럼은 일반적으로 넓은 주파수범위에 분포하며, 파형도 불규칙하게 변한다. 보통 잡음의 측정은 규정된 통과대역폭을 갖는 수신기에 의해 수신, 증폭하여, 그 출력을 전압계에 지시시 키는 방법에 의하는데, 수신기의 선택도 특성이나 전압계에 사용하는 검파기의 방식이 다르면 동일한 잡음 이라도 그 측정결과는 일반적으로 같은 값으로는 되지 않는다. 따라서 측정에 있어서는 잡음의 어떠한 성 질을 측정대상으로 하는가에 따라 측정기의 방식을 선택하는 것이 필요하다. 장해전자파의 성질을 나타내 는 물리량으로서는 실효값, 첨두값, 평균값 등이 있으며, 또한 장해전자파의 물리적성질을 구하는 것이 아 니고, 통신이나 방송의 수신에 대한 장해의 정도를 구하기 위한 측정에서는 장해에 대한 수신자의 주관적 인 평가를 측정의 척도로 하는 것이 바람직하다.

• 한국항행학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.351-358
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• 2018

본 연구에서는 개발된 모터 조립체의 누설 잡음신호 감쇠 방안을 시험을 통해 제안한다. 개발된 장치는 항공기 외부에 장착되어 안테나를 회전시키기 위한 장치로서 전자기 간섭 측면에서 MIL-STD-461F의 RE102 요구규격을 충족해야한다. RE102 시험결과를 통해 장치의 누설 잡음신호가 전원 및 제어 케이블을 통한 외부 유입과 모터 회전에 의해 발생됨을 확인하였다. 그리고 회전을 위해 내 외부의 물리적 차폐가 어려운 부분에서 잡음신호가 누설됨을 확인하였다. 누설 잡음신호에 대한 감쇠를 위해 장치 동작을 고려한 전기적 접지 보강, 전기적 차폐 구조를 적용하여 시험을 수행했고 규격 충족 여부를 확인하였다. 최종적으로 잡음누설 경로에 맞물리는 형태를 갖는 원형 주름 초크 구조와 전도성 그리스를 함께 적용하여 요구규격을 충족함을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.987-994
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• 2020

본 논문은 음향잡음감쇠기에서 CNN(: Convolutional Neural Network) 계층의 커널 사이즈가 성능에 미치는 영향을 위한 연구하였다 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 적응예측필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 잡음감쇠 성능을 개선한다. 100-neuron, 16-filter CNN 필터와 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 이는 음성신호가 갖는 유성음 구간에서의 준주기적 성질을 이용하는 것이다. 본 연구에서 커널 사이즈에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 커널 사이즈가 16 정도일 때 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 및 평균절대값오차(MAE: Mean Absolute Error) 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 사이즈가 이보다 더 작거나 커지면 MSE 및 MAE 값이 증가하는 것을 볼 수 있다. 이는 음성신호의 경우 커널 사이즈가 16 정도일 때 특성을 가장 잘 포집할 수 있음을 알 수 있다.