• 전자공학회논문지SC
• /
• 제44권2호
• /
• pp.10-17
• /
• 2007

의료용 초음파 시스템으로 혈류 속도를 측정할 때, 순수한 혈류 신호의 검출이 필요하다. 초음파 트랜스듀서를 통해 들어오는 반사 신호는 체세포 조직(tissue), 혈관 벽(blood wall), 적혈구(red blood cell), 잡음(noise) 등이 혼합된 신호이다. 혼합된 신호에서 체세포 조직과 혈관 벽 신호를 클러터(clutter)라고 한다. 본 논문에서는 ICA(independent component analysis)를 적용하여 클러터 신호와 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제시하였다. Field II 초음파 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 초음파 반사 신호를 생성하고, ICA를 사용하여 각 독립 신호들을 분리, 클러터 신호를 제거하여 혈류 신호를 추출했다. 추출전 혈류신호를 2D 자기상관(autocorrelation) 방법으로 혈류 속도를 측정했다. 그리고 PCA(principal component analysis)방법을 적용한 고유 필터(autocorrelation) 방법으로 클러터를 제거한 결과와 비교하였다. 그 결과 잡음 환경에서의 혈류 속도 측정에 ICA 방법이 우수한 적용 결과를 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제8권3호
• /
• pp.328-335
• /
• 2005

본 논문에서는 혼합된 입력음성신호들을 분리하기 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 주파수영역 ICA 블라인드 음원분리 방법을 제안한다. 음성신호가 지연 혼합되어 입력되더라도 신호와 잡음을 분리하기 위한 분리행렬이 최적해로 수렴할 수 있도록 입력신호의 상호상관도를 이용하여 지연 혼합의 초기 지연값을 결정하는 방법을 제안한다. 그리고 계산량을 줄이기 위하여 주파수영역 블라인드 음원분리 알고리즘을 채용한다. 본 논문에서 제안하는 블라인드 음원분리 방법의 성능을 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 확인한다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제2권1호
• /
• pp.1-14
• /
• 1998

본 논문에서는 초고속 정보통신망에 이용할 수 있는 이동수신 시스템 단말기의 RF 핵심부품인 안테나, 저잡음 증폭기, 혼합기, VCO와 베이스밴드 처리부에서의 변복조 시스템을 연구하였다. 고속 디지털 통신을 행하는 경우, 안테나의 대역폭과 멀티패스에 의해 생기는 선택성 페이딩이 커다란 문제가 될 수 있는 데 이를 해결하기 위한 방안으로 루프구조의 자계 안테나 특성을 갖는 광대역 소형 MSA(Microstrip Antenna)를 설계 제작하였다. 2단 저잡음 증폭기는 잡음 특성이 우수한 NE32584C를 사용하여 첫단에서 0.4dB 이하의 잡음지수를 갖도록 최적화 하였으며, 두 번째 단은 충분한 이득을 얻을 수 있도록 설계하였다. 그 결과 전체 잡음 지수는 중심 주파수에서 약 0.5dB, 이득은 39dB를 얻었다. 분포형 주파수 혼합기는 Dual-Gate GaAs MESFET를 사용하여 입력단에 하이브리드를 사용하지 않고 10dB 이상의 LO/RF 분리도를 얻었고, 회로의 크기를 최소화하였다. 또한, 선형적인 혼합 신호를 출력하여 베이스밴드에서의 신호왜곡을 감소 시켰으며, 주파수 혼합작용과 증폭작용이 동시에 이루어지므로 변환이득을 얻을 수 있고 분포형 증폭이론을 적용하여 광대역특성을 갖도록 설계하였다. VCO(voltage control oscillator)의 설계는 대신호 해석을 통한 발진기 이론을 도입하여 비교적 안정된 신호를 출력할 수 있도록 설계 제작하였다. 베이스밴드 처리부의 변복조 시스템은 선호의 대역폭을 넓히고 내잡음 간섭성 등에 우수한 방식으로 알려져 있는 DS/SS(Direct Sequence/spread Spectrum) 방식의 시스템 설계이론을 적용하였다. 본 연구에서는 BER 특성이 우수하고 고속 디지털 신호처리에 유리한 DQPSK 변/복조방식을 채택하였으며 PN 부호 발생기는 m-계열 부호를 출력하도록 하였다.

• 한국음향학회지
• /
• 제18권8호
• /
• pp.42-47
• /
• 1999

본 논문에서는 시변가산유색잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위한 MIMM(mixture interacting multiple model) 알고리즘을 제안 한다. 제안된 방법에서 음성신호는 혼합 은닉필터모델(hidden filter model: HFM)로 모델링되며, 잡음신호는 하나의 은닉필터로 모델링 된다. MIMM 알고리즘은 혼합 은닉필터모델에 의한 다중 Kalman 필터링에 기초한 회귀계산이기 때문에 계산량이 많아, Kalman 필터링 식의 구조적 측면에서 효율적인 계산이 가능하도록 알고리즘을 구현했다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 기존의 결과 [4,5]에 비하여 성능향상이 이루어 졌음을 보여 준다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제8권10호
• /
• pp.1451-1456
• /
• 2013

본 논문은 고유값분석을 이용하여 주파수영역 독립성분석(FDICA)의 수렴속도를 증가시키기 위한 기법을 제안한다. 소나 시스템 등에서는 지연정보를 획득하여 간섭신호원을 빠른 속도로 제거하는 알고리즘이 중요하다. 두 개의 독립신호가 $2{\times}2$ 지연 혼합된 경우에 대한 고유값 분석을 통하여, 초기값 파라미터로 사용할 지연정보를 획득할 수 있다. 본 알고리즘을 검증하기 위한 컴퓨터 시뮬레이션은 수렴속도와 잡음제거에서의 성능향상을 보여준다. 초기조건이 목표값에 근접하고 있기 때문에 3회 정도의 반복수렴 실험으로도 잡음제거에 상당한 성능을 나타낸다. 수렴 후에도 기존 알고리즘보다 1~3dB 더 나은 잡음제거 성능을 볼 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
• /
• pp.484-486
• /
• 2018

최근 다양한 분야에서 디지털 장비의 사용이 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 디지털 신호는 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며 고장의 원인이 되고 있다. 이러한 이유로 여러 분야에서 잡음 제거를 전처리 과정으로서 필수적으로 행한다. 본 논문은 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음을 제거하기 위해 잡음 판단을 통해 잡음을 구분하여 잡음 제거를 진행한다. 그리고 잡음 종류에 따라 변형된 가우시안 필터와 방향성 유효 화소를 이용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 객관적인 판단을 위해 기존 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
• /
• pp.255-257
• /
• 2018

최근 다양한 분야에서 영상매체의 사용 빈도가 증가함에 따라 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 송수신 과정에서 많은 종류의 잡음이 발생하며 신호의 정보에 영향을 미치고 있으며, 이러한 이유로 잡음 제거를 전처리 과정으로서 필수적으로 행한다. 본 논문에서는 임펄스 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 효율적인 잡음 제거를 위해 잡음 판단과 화소 변화를 통해 영상을 복원하였으며, 기존 방법과 달리 두 잡음의 영향을 모두 최소화하여 잡음을 제거하는 모습을 보였다. 시뮬레이션 결과 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 객관적인 판단을 위해 PSNR 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권8C호
• /
• pp.788-794
• /
• 2003

영상 잡음의 제거를 위해서는 영상에 대한 통계적 모델을 설정하고, 잡음이 섞인 영상에서 원 영상의 분산을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 추정된 원 영상의 분산을 이용하여 잡음 영상에 Wiener 필터를 적용함으로써 영상의 잡음을 제거하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 계수의 새로운 통계적 혼합 모델링을 제안한다. 먼저 웨이블릿 계수의 중요한 특성을 획득할 수 있는 중요도(重要圖)를 작성하기 위해 간단한 분류 방법을 사용한다. 분류된 중요도에 혼합 모델의 상태 확률을 계산하고, 이를 이용하여 신호의 분산을 추정한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 0.1-0.2㏈ 정도 높은 PSNR을 보여준다는 것을 알 수 있다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제18권2호
• /
• pp.311-318
• /
• 2013

시간-주파수 영역에서의 이진 마스킹을 이용하여 잡음환경에서 잡음을 제거하여 음질을 향상하는 방법에 대해 논하고자 한다. 잡음이 섞여 있는 음성신호를 시간-주파수 영역으로 분해하여, 상대적으로 잡음이 많이 섞여 있는 시간-주파수 영역 (시간-주파수 유닛의 신호 대 잡음 비 (Signal-to-Noise Ratio: SNR)가 낮은 영역)의 신호에 마스크 "0"을 할당하여 제거함으로써 음성명료도를 향상시킬 수 있다. 이전의 연구에서는 가우시안 혼합 모델을 이용하여 마스크 "0"과 마스크 "1"을 분류하는 방법을 사용하였다. 각 주파수 밴드별로 수집된 데이터를 이용하여 가우시안 혼합 모델을 학습하고 테스트 데이터가 들어오면 현재의 시간-주파수 마스크가 "0"인지 "1"인지 판별하게 된다. 본 논문에서는 이러한 알고리즘에 주파수 영역에서의 종속성을 고려하여 추정된 마스크에 대해 후처리를 수행하는 알고리즘을 제안한다. 주파수 영역에서의 종속성에 관한 후처리는 비터비 (Viterbi) 알고리즘을 이용하며, 제안된 후처리 알고리즘을 적용하여 이진 마스크 추정 오차를 줄여 음성 명료도 향상을 기대할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.87-92
• /
• 2023

음성 인식 시스템의 지속적인 발전으로 음성에 대한 인식율은 급속도로 발전되었지만 사용 환경에서의 잡음과 여러 음성이 혼합되어 발생하는 잡음으로 정확한 음성을 인식할 수 없는 단점을 가진다. 환경 잡음이 있는 음성을 처리할 때 음성 인식률을 높이기 위해서는 잡음을 제거해야 하며, 기존의 HMM, CHMM, GMM, 그리고 AI 모델이 적용된 DNN에서도 예상치 못한 잡음이 발생하거나 기본적으로 디지털 신호에 양자화 잡음이 추가되면 소스 신호가 변경되거나 손상되어 인식률이 저하된다. 이를 해결하기 위해 각 음성 프레임에 대한 음성 신호의 특징을 효율적으로 추출하기 위해 MFCC를 개선하여 처리하였으며, 음성 신호에 대한 잡음을 제거하기 위해 가우시안 모델을 적용한 잡음 편차 추정을 이용한 잡음 제거 방법을 개선하여 적용하였다. 제안된 모델에 대한 성능 평가는 음성에 대한 정확성 평가를 위해 교차 상관 계수를 사용하여 처리하였으며, 제안하는 방법의 인식률을 평가한 결과 이들에 대한 상관 계수에 대한 평균값 차이는 0.53 dB 개선된 것을 확인하였다.