• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.793-796
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• 2017

영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 salt and pepper 잡음, AWGN(additive white Gaussian noise) 및 두 잡음이 혼합된 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 복합잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화소가 salt and pepper 잡음인 경우, 2차원 스플라인 보간법 및 메디안 필터로 처리하고, AWGN인 경우, 화소변화에 따른 가중치 필터로 처리하는 알고리즘을 제안하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권6호
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• pp.758-762
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• 2011

In this paper an efficient algorithm is proposed to remove additive white Gaussian noise(AWGN) with edge preservation. A function is used to separate the filtering mask to two sets according to the direction information. Then, we calculate the mean and standard deviation of the pixels in each set. In order to preserve the details, we also compare standard deviations between the two sets to find out smaller one. Corrupted pixel is replaced by the mean of the filtering window's median value and the smaller set's mean value that the rate of change is faster than the other one. Experiment results show that the proposed algorithm outperforms with significant improvement in image quality than the conventional algorithms. The proposed method removes the Gaussian noise very effectively.

• 음성과학
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• 제11권1호
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• pp.7-20
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• 2004

In this paper, we propose a two-step noise compensation algorithm in feature extraction for achieving robust speech recognition. The proposed method frees us from requiring a priori information on noisy environments and is simple to implement. First, in frequency domain, the Harmonics-based Spectral Subtraction (HSS) is applied so that it reduces the additive background noise and makes the shape of harmonics in speech spectrum more pronounced. We then apply a judiciously weighted variance Feature Vector Normalization (FVN) to compensate for both the channel distortion and additive noise. The weighted variance FVN compensates for the variance mismatch in both the speech and the non-speech regions respectively. Representative performance evaluation using Aurora 2 database shows that the proposed method yields 27.18% relative improvement in accuracy under a multi-noise training task and 57.94% relative improvement under a clean training task.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.792-794
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• 2014

통신 기술이 급속히 발달한 현대 사회에서 디지털 디스플레이, 카메라 등 영상장치들이 주를 이루고 있다. 그러나 영상 데이터의 전송, 저장, 획득하는 과정에서 재료, 매질 등 원인으로 영상에 잡음이 첨가되어 영상의 질을 저하시킨다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN(additive white Gaussian noise)의 영향을 억제하기 위하여 변형된 평균 필터 알고리즘을 제안하였다. 그리고 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국음향학회지
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• 제32권6호
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• pp.518-524
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• 2013

본 논문에서는 전밴드(full-band) 적응 필터의 수렴 특성을 개선하기 위해 제안된 정규 부밴드 적응 필터(NSAF)의 성능을 향상시키기 위한 가변 스텝 사이즈 기반의 알고리즘을 제안하였다. 널리 알려진 Kwong의 가변 스텝 사이즈 적응 필터는 간단한 하면서도, 고정된 스텝 사이즈의 적응 필터에 비하여 우수한 성능을 보인다. 그러나 가산잡음이 클 경우, 잡음의 크기에 비례하여 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 적응 오차에서 추정된 가산 잡음을 차감한 정규 오차를 이용함으로써 가산 잡음에 의존하지 않는 가변 스텝 사이즈 알고리즘을 제안하였다. 시스템 확인 모델 하에서 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비하여 정상 및 비정상 환경에서 수렴 특성이 우수함을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권2호
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• pp.107-113
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• 1997

본 논문에서는 채널왜곡과 부가잡음에 강한 한국어 단어 인식기 구현을 위해 사후확률추정법에 의한 환경적응화법을 제안하고 이 방법의 인식성능 향상에 대한 유효성을 확인하였다. 이를 위해 1)채널왜곡이 발생한 경우, 2)부가잡음이 첨가된 경우, 3)채널왜곡과 부가잡음이 동시에 존재하는 각각의 경우에 대해서 제안한 환경적응화법을 이용하여 인식실험을 수행하였다. 이때 회귀계수, 지속시간 정보와 같은 부가정보의 환경적응화에 대한 유효성도 검토하였다. 100단어에 대한 환경독립, 화자독립 인식실험을 수행한 결과, 1)의 경우에 대해서는 9.0%, 2)의 경우에 대해서는 75%이상, 3)의 경우에 대해서는 11%~61.4%의 인식률 향상을 보여 사후확률추정법에 의한 환경적응화 방법이 채널왜곡 및 부가잡음이 동시에 존재하는 음성에 대하여서도 유효함을 알수 있었다. 그러나 지속시간 정보의 인식에 대한 기여는 찾아볼 수 없었다.

• 전기학회논문지
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• 제61권11호
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• pp.1706-1712
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• 2012

The Beta-ray absorption method (BAM) gives a good solution for measuring the mass concentration of atmospheric particles(PM10 and PM2.5). To determine particular matters (PM) concentration, a ratio of the number of detected beta-ray intensity passing through the clean filter and the dust-sampled filter is used. These intensity data measured in air pollution monitoring such as PM10 and PM2.5 usually contained the additive noise(thermal noise, power supply noise and etc.). Therefore, the estimation performance of mass concentration can be deteriorated by these noises. In this paper, we present a new noise reduction method that is essentially required to develope an automatic continuous PM monitoring system using beta-ray absorption method. By combining the block data averaging technique and curve fitting, in the proposed method, the additive noise can be reduced in the measured data. To evaluate the performance of the proposed method, computer simulations were performed with computer generated signals as the input.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.949-956
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• 2014

최근, 영상정보에 관련된 하드웨어 및 소프트웨어 등의 기술이 발달함에 따라 다양한 멀티미디어 서비스에 대한 수요가 증가 되고 있다. 그러나 영상 신호의 처리, 전송, 저장하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되며, 영상 열화의 주된 원인은 잡음에 의한 것이다. 영상은 대부분 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 훼손되며, 잡음 제거를 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN의 영향을 완화하기 위하여, 공간 영역에서의 저주파 및 고주파 특성이 우수한 잡음제거 알고리즘을 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 결과를 비교하였으며, 성능의 평가를 위하여 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.518-523
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• 2017

본 논문은 비지역적(non-local)방법에 기반한 적응적 디노이징 방법을 제안한다. 비지역적 알고리즘은 부가적 백색 잡음(additive white Gaussian noise, AWGN)을 제거하는데 효과적이다. 노이즈 제거를 위해 비지역적 방법을 적용할 때 노이즈 수준에 따라 디노이징 파라미터가 조절될 필요가 있었다. 그러므로, 제안하는 방법은 입력 노이즈 수준에 따라 최적의 디노이징 파라미터를 제공하는 것이다. 제안하는 방법은 크게 두 가지 부분으로 나뉜다. 첫 번째로는 오프라인 과정과 온라인 과정이다. 오프라인 과정에서는 노이즈 수준과 디노이징 파라미터 간의 관계를 비지역적 기법을 이용하여 분석해본다. 다양한 디노이징 파라미터들이 비지역적 알고리즘에 적용되며 이에 대한 이미지이에 대한 이미지의 퀄리티를 분석하기 위해서 SSIM 지표가 사용된다. 주어진 노이즈 수준에서 최적 디노이징 파라미터를 가장 높은 SSIM일 때 선택한다. 온라인 과정에서는 노이즈 수준을 실 시간으로 추정하여 최적의 디노이징 파라미터를 적용하여 비지역적 필터링을 수행한다. 실험 결과에서 보는 바와 같이, 제안하는 방법은 정확하게 노이즈 수준을 추정했고, 이미지 디테일을 보존하면서 AWGN 노이즈를 제거했다. 이에 따른 실험 결과로 노이즈 추정 정확도는 90.0%, 복원된 이미지에서 높은 PSNR과 SSIM수치를 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.1203-1206
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• 1998

Considerable research in the last three decades has examined the problem of enhancement of speech degraded by additive background noise. We compare traditional methods such as spectral subtraction and Wiener filter, recently proposed psychoacoustic model based methods such as perceptual filter and noise suppression in EVRC in terms of performance and complexity.