• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.41-45
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• 2019

본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 종단 간 방식의 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 수신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 채널 모델로서 Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 비트 오류율을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델과 이론적인 모델의 비트오류율을 비교하여 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 전력선 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.256-259
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• 2010

본 논문에서는 적응적 평활화 필터를 이용한 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음 제거 방법을 제안한다. 하프톤 잡음은 잡음의 편차가 커서 에지 영역과 유사한 특성을 나타내므로 일반적인 에지 보존 평활화 필터를 적용할 경우에는 잡음 제거 효과가 떨어진다. 또한 인쇄물에 주로 사용되는 집중형 도트 방식의 하프톤은 컬러 영상에서 채널간의 간섭 현상으로 인해 모아레 패턴을 생성한다. 따라서 본 논문에서는 스캔된 하프톤 문서의 하프톤 잡음과 모아레 패턴을 효과적으로 제거하기 위해 하프톤 잡음의 방향성에 기반한 적응적 평활화 필터 방법을 제안한다. 하프톤 잡음의 경우 영상의 에지와 달리 등방성을 가지므로 영상을 블록 단위로 나누어 지배적인 에지의 크기와 방향성을 살핌으로써 적응적 평활화 필터를 구성할 수 있다. 실험 결과, 제안하는 방법은 다양한 인쇄 매체를 통해 생성된 하프톤 문서에 대하여 효과적으로 하프톤 잡음을 제거하면서도 영상의 에지를 보존하는 것을 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2000년도 하계종합학술대회논문집
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• pp.89-92
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• 2000

필터뱅크를 기반으로 하는 이산 웨이브렛 멀티톤(DWMT) 데이터 전송 시스템은 전송 채널의 영향으로 발생하는 심벌간 및 부채널간의 간섭 잡음에 민감하다. 본 논문에서 제안한 시간 영역 등화기(TEQ)는 전송 채널 응답의 길이를 단축시키는 TEQ-S와 전송 채널의 주파수 특성을 향상시키는 TEQ-C등 2단계로 이루어져 있다. 제안한 시간영역 등화기(TEQ)를 DWMT 데이터 전송 시스템에 적용하면 많은 간섭 성분을 감소시킬 수 있어 하드웨어적으로 보다 간단한 FEQ로도 잔여 간섭 잡음을 효과적으로 제거할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2002년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.31-35
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• 2002

본 논문에서는 DVB-T 표준안의 모든 동작모드를 지원하며 임펄스 잡음 제거, 안테나 diversity 수신, 향상된 채널추정방법을 적용한 유럽향 디지털 TV 수신용 채널 칩셋의 설계에 관한 내용이다. 설계된 칩은 여러 개의 구성 블럭으로 구성되어있는데 여기에는 여러 가지의 향상된 알고리즘과 설계 아키텍쳐가 사용되었다. 가정용 가전기기들이 발생시키는 일정주기의 임펄스 잡음을 제거하기 위하여 임펄스 잡음 제거 블록을 AGC뒤에 사용하였다. 동기부는 대략적 주파수동기, 미세 주파수동기, 대략적 타이밍동기, 미세 타이밍 동기 등으로 이루어져 있으며 본 설계의 주파수 보상 영역은 $\pm$280Khz, 타이밍 보상 영역은 $\pm$500ppm이다. 파일럿 신호를 이용하여 채널추정과 보상을 수행하며 기존의 선형 보간기법과 함께 4개의 파일럿 신호를 이용한 보간기법을 사용하여 이동수신환경에 대응할 수 있도록 하였다. 이와 함에 수신성능을 개선할 수 있다고 알려진 안테나 diversity 기능을 채용하여 고정 및 이동 수신시의 수신성능을 향상시켰다. 안테나 diversity를 위해서 2개 이상의 수신 칩이 사용되며 이를 위해서 본 설계에서는 MRC(Maximum Ratio Combining)알고리즘을 사용하였다 본 설계는 5층 메탈 0.18um 공정을 사용하였으며 2.7Mbit 의 메모리 소자를 포함하여 대략 300 만 게이트의 회로크기를 갖으며 100 핀 PQFP로 제작되었다. 본 논문에서는 설계된 회로의 각 블록별 기능에 대한 설명과 함께 시뮬레이션 결과와 ASIC설계결과를 기술하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.2655-2661
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• 2009

단채널 MOSFET의 열잡음 모델링을 위한 정밀한 잡음 파라메터를 유도하고 추출했다. MOSFET의 잡음 파라메터를 계산하기 위한 Fukui모델을 단채널에서의 기생성분의 영향을 고려하여 수정하였고, 기존의 모델식과 비교하였다. 또한 소자 고유의 잡음원을 얻기 위해서 서브마이크론 MOSFET의 잡음 파라메터(최소잡음지수 $F_{min}$, 등가잡음 저항 $R_n$, 최적 소스어드미턴스 $Y_{opt}=G_{opt}+B_{opt}$)를 추출하는 방법을 제시하였다. 이러한 추출방법을 통하여 프로브패드의 영향과 외부기생소자 영향을 제거한 MOSFET 고유의 잡음 파라메터가 RF잡음측정으로부터 직접 얻어지게 된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2786-2788
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• 2003

본 논문에서는 생체자기신호의 잡음제거 기법 중 PCA(Principal Component Analysis) 알고리즘을 사용하여 효과적으로 노이즈를 제거하기 위한 방법을 제안하였다. 61 채널 SQUID 시스템을 이용하여 심자도 신호를 측정하였고, 40 채널 SQUID 시스템을 이용하여 뇌자도 신호를 측정하였다. 그리고, 측정한 신호 성분들을 제안한 방법을 이용하여 주성분들을 분리하였고, 이들 중에서 노이즈 성분을 추정하여 측정한 신호에서 제거하였다. 이러한 방법을 이용한 결과, 심자도 신호에 존재하는 펄스 노이즈로 인하여 왜곡된 생체 자기 신호의 노이즈를 감소 시킬 수 있었으며, 뇌자도 신호에 존재하는 외부 노이즈 성분을 제거하여 임상 진단에 유용한 데이터를 얻을 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제23권1호
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• pp.151-165
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• 2010

영상은 잡음센서이나 채널 전송에러에 의해 생기는 임펄스 잡음에 의해 자주 오염된다. 본 논문은 영상에서 이런 임펄스 잡음을 제거하는 방법에 대해 논의하고자 한다. 제안된 잡음제거는 SVM(Support Vector Machine)과 개선된 Adaptive Median 필터에 의해 이루어진다. SVM에 의해 영상에서 잡음픽셀여부를 검출하고 검출된 잡음픽셀은 개선된 Adaptive Median 필터에 의해 새로운 픽셀값으로 대체한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 영상 실험을 통하여 salt-and-pepper 임펄스 잡음과 random-valued 임펄스 잡음을 고려하여 기존의 잡음제거 방법들과 정성적이고 MAE, PSNR를 통한 정량적인 비교를 하였다. 실험결과 제안된 방법은 잡음 제거와 미세한 부분에 대한 보존력이 뛰어나고 특히, 많이 오염된 영상에 대해서도 상당한 잡음제거 성능을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 학술발표대회 논문집 제19권 2호
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• pp.11-14
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• 2000

본 논문에서는 재귀적 지연추정기를 갖는 적응여파기를 이용하여 음성신호에 내재한 배경잡음을 제거하는 단일입력 적응잡음제거기를 TMS320C30 EVM 보드에서 실시간 구현하였다. 이를 위하여 샘플시간마다 지연정보를 구할 수 있는 재귀적 평균 절대차 함수를 사용하고, 정규화 된 최소평균자승(NLMS: Normalized Least Mean Square) 알고리듬을 사용하는 단일입력 잡음제거 시스템을 시뮬레이션한 (1)의 내용을 EVM 보드에 구현하였다. 그리고, (1)과 동일한 방법으로 백색 가우시안 잡음에 의해 왜곡된 음성에 대하여 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에 따른 잡음제거 실험을 하였으며, EVM 보드에서의 실험결과를 (1)의 시뮬레이션 결과와 비교/검토하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권3호
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• pp.179-186
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• 2009

본 논문에서는 학습이 가능한 특정화자의 발화음성이 있는 경우, 잡음과 반향이 있는 실 환경에서의 스테레오 마이크로폰을 이용한 특정화자 음성복원 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 반향이 있는 환경에서 음원들을 분리하는 다중경로 암묵음원분리(convolutive blind source separation, CBSS)와 이의 후처리 방법을 결합함으로써, 잡음이 섞인 다중경로 신호로부터 잡음과 반향을 제거하고 특정화자의 음성만을 복원하는 시스템을 제시한다. 즉, 비음수 행렬분해(non-negative matrix factorization, NMF) 방법을 이용하여 특정화자의 학습음성으로부터 주파수 특성을 보존하는 기저벡터들을 학습하고, 이 기저벡터들에 기반 한 두 단계의 후처리 기법들을 제안한다. 먼저 본 시스템의 중간단계인 CBSS가 다중경로 신호를 입력받아 독립음원들을(두 채널) 출력하고, 이 두 채널 중 특정화자의 음성에 보다 가까운 채널을 자동적으로 선택한다(채널선택 단계). 이후 앞서 선택된 채널의 신호에 남아있는 잡음과 다른 방해음원(interference source)을 제거하여 특정화자의 음성만을 복원, 최종적으로 잡음과 반향이 제거된 특정화자의 음성을 복원한다(복원 단계). 이 두 후처리 단계 모두 특정화자 음성으로부터 학습한 기저벡터들을 이용하여 동작하므로 특정화자의 음성이 가지는 고유의 주파수 특성 정보를 효율적으로 음성복원에 이용 할 수 있다. 이로써 본 논문은 CBSS에 음원의 사전정보를 결합하는 방법을 제시하고 기존의 CBSS의 분리 결과를 향상시키는 동시에 특정화자만의 음성을 복원하는 시스템을 제안한다. 실험을 통하여 본 제안 방법이 잡음과 반향 환경에서 특정화자의 음성을 성공적으로 복원함을 확인할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제18권4호
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• pp.389-396
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• 1997

본 논문에서는 뇌파측정기에서 발생하는 전기적 잡음을 제거하기 위하여 뇌파 측정시 발생하는 안구운동, PVC 룰러 펌프 잡음등을 포함하는 전기적 잡음에 대하여 기술하였다. 적응 디지틀 필터는 이러한 뇌파 측정 잡음을 제거하는 효과적인 방법이다. 그러나 일반적인 적응 디지틀 필터는 뇌파신호의 일부주파수 성분에 영향을 주게되므로 자동 뇌파 처리에는 부적합하다. 그러므로 본 고에서 이러한 뇌파잡음을 제거하기 위하여 제안한 방법은 일반적인 적응디지틀 필터의 참조채널을 사용하지 않으며, EOG 잡음을 제거하기 위하여 선형예측기와 고정차수 FIR 필터를 연결하였으며, 펌프잡음을 제거하기 위하여 선형예측기와 잡음 제거기를 연결함으로써 실현하였다. 또한 시뮬레이션을 통한 결과는 잡음제거 능력의 관점에서 제안한 방법의 성능을 분석하였으며, 결과적으로 약 20dB의 잡음제거 성능을 보였다.