• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제9권6호
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• pp.763-768
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• 2011

Image denoising is a lively research field. Today the researches are focus on the wavelet domain especially using wavelet threshold method. We proposed an adaptive threshold method which considering the characteristic of different sub-band, the method is adaptive to each sub-band. Experiment results show that the proposed method extracts white Gaussian noise from original signals in each step scale and eliminates the noise effectively. In addition, the method also preserves the detail information of the original image, obtaining superior quality image with higher peak signal to noise ratio(PSNR).

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권1호
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• pp.269-286
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• 2018

Signal detection in symmetric alpha-stable ($S{\alpha}S$) distributed noise is a challenging problem. This paper proposes a detector based on a decreasing exponential function (DEF). The DEF detector can effectively suppress the impulsive noise and achieve good performance in the presence of $S{\alpha}S$ noise. The analytical expressions of the detection and false alarm probabilities of the DEF detector are derived, and the parameter optimization for the detector is discussed. A performance analysis shows that the DEF detector has much lower computational complexity than the Gaussian kernelized energy detector (GKED), and it performs better than the latter in $S{\alpha}S$ noise with small characteristic exponent values. In addition, the DEF detector outperforms the fractional lower order moment (FLOM)-based detector in $S{\alpha}S$ noise for most characteristic exponent values with the same order of magnitude of computational complexity.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1996년도 학술대회
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• pp.51-54
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• 1996

In this paper, an interchannel interference (ICI) and symbol error probability for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) on the two-ray fading environment are obtained analytically. From the analysis results, it is found that the ICI is a Gaussian random variable and its variance depends on the subchannel location, normalized time delay, and the number of subchannels. In addition, the OFDM signal without guard interveal is found to yield an irreducible error even at high signal to noise ratio due to the ICI.

• 대한전자공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1005-1012
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• 1987

An adaptive scalar DCT-Wiener filtering method that can be applied to the problem of restoring an image degraded by white Gaussian noise is presented. In this method, the power spectrum needed to Winer filering is adaptively estimated in block-wise according to the lical properties in transform domain. In addition, overlapping method for reducing the block artifact is considered. Experimental results show that the adaptive Wiener filter by the proposed method yields performance improvement and better image quality over the nonadaptive one and the spatial Lee filter.

• 한국방사선학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.69-77
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• 2017

본 연구는 영상의 노이즈 감소를 위한 복합필터 제안과 간 초음파영상에서 노이즈 제거를 통한 영상품질의 향상으로 정확한 영상 해석에 도움을 주고자 하였다. 실험은 ATS-539 다목적용 초음파팬텀을 이용하여 Gaussian blurring filter, Sharpening filter, Median filter의 조합으로 상위 7개의 복합필터를 선정하고 이를 간 초음파영상에 적용하였다. 그 결과 상위 7개 복합필터 적용하였을 때 SNR, CNR, MSR 값이 모두 증가하는 것으로 나타났다. 이 중 복합필터 1과 2가 가장 높은 값을 나타내었다. 또한 PSNR 30 dB이상, SSIM 1에 가까운 결과값을 나타내어 영상의 손실률이 적음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제안한 복합필터의 적절한 적용은 정확한 영상의 판독과 해석에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.1162-1179
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• 2017

In this paper, we propose indoor location tracking method using RSSI(Received Signal Strength Indicator) value received from BLE(Bluetooth Low Energy) beacon. Due to the influence of various external environmental factors, it is very difficult to improve the accuracy in indoor location tracking. In order to solve this problem, we propose a novel method of reducing the noise generated in the external environment by using a double Gaussian filter. In addition, the value of the RSSI signal generated in the BLE beacon is different for each device. In this study, we propose a method to allocate additional weights in order to compensate the intensity of signal generated in each device. This makes it possible to improve the accuracy of indoor location tracking using beacons. The experiment results show that the proposed method effectively decrease the RSSI deviation and increase location accuracy. In order to verify the usefulness of this study, we compared the Kalman filter algorithm which is widely used in signal processing. We further performed additional experiments for application area for indoor location service and find that the proposed scheme is useful for BLE-based indoor location service.

• 한국통신학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.1668-1679
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• 1994

나카가미 페이딩과 가우스 잡음이 함께 존재하는 환경과 가우스 잡음과 나카가미 페이딩 및 대수정규 shadowing이 함께 존재하는 환경의 두가지 환경하에서 동일채널 간섭확률을 구하였다. 잡음과 나카가미 페이딩이 함께 존재하는 환경하에서의 동일채널 간섭확률은 이런 해석에 의해 구하였으며 잡음과 나카가미 페이딩 및 shadowing이 존재하는 환경하에서의 동일채널 간섭확률은 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 구하였다. 그리고 각 경우에 대한 스펙트럼 효율을 검토하였다. 결과로부터 동일채널간섭확률은 주파수재사용 거리가 작은 경우는 잡음, noise, shadowing의 영향이 복합적으로 나타나지만 주파수재사용 거리가 커질수록 path loss의 증가로 인하여 간섭과 전력이 감소되어 희망파의 페이딩 심도와 잡음에 의해 좌우된다는 것을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.568-574
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• 2002

영상의 잡음 제거에 있어서 주된 문제는 에지를 보존하면서 잡음을 제거하는 것이다. 이러한 목적은 위해 사용되는 Wiener filter는 단일 크기의 추정 윈도우를 사용함으로써, 에지 부분의 잡음과 평탄 영역의 잡음을 동시에 잘 제거할 수 없고, 화소들 사이의 상관도를 무시하는 단점들이 있다. 그러므로 제안 알고리즘은 첫번째 문제를 해결하기 위해, 추정 윈도우의 크기를 평탄 영역과 에지 영역의 특성에 따라 가변 시켜주어 평탄 영역과 에지 영역, 양쪽에서 효율적으로 잡음을 제거하도록 했다. 또한 에지의 선명도를 높여주기 위하여 방향성 Gaustian mask와 방향성 추정 윈도우를 에지의 방향성에 따라, 기존의 Wiener filter에 결합하였다. 실험 결과로부터, 제안 알고리즘이 PSM을 통한 객관적인 평가와 주관적인 평가 모두 성능을 개선시킴을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.55-62
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• 2023

우주에서 지상 기지국까지 무선 데이터 전송을 성공하기 위해서는 전파가 불안정한 대기권을 통과해야만 한다. 국제 우주 데이터 시스템 자문 위원회(CCSDS)가 요구하는 Data link 알고리즘은 암호화와 수신측 오류를 감지하고 재동기가 가능해야한다. 그러나 오류 복원은 CCSDS 요구조건에 포함되지 않는다. 본 논문에서는 다양한 잡음에 내성과 오류 복원이 가능한 알고리즘을 제안한다. 잡음 제거 필터와 선명도를 향상시키는 필터 그리고 EDSR 등을 통해 가우시안, Salt, Pepper, S&P 잡음 등 다양한 환경을 고려하여 실험하였으며, 그 결과 잡음 억제와 보정에 도움이 된 것을 확인하였다. 추가적으로 유사 알고리즘인 SES Alarmed와 DSES Alarmed와 비교한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.28-38
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• 2010

녹화된 아날로그 영상에 내재하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해서는 잡음의 실제 특성과 정도를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 실제 방송되는 아날로그 영상을 녹화하여 잡음의 특성을 분석한 후, 녹화된 아날로그 영상을 위한 효과적인 학습기반 잡음개선 방법을 제안한다. 먼저 녹화된 아날로그 영상의 잡음을 분석하여 무시할 수 없는 잡음의 연관성이 존재하는 것을 보임으로써, 전통적인 부가 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 모델에 기반을 둔 잡음의 추정과 잡음 제거 방법이 가지는 한계를 설명한다. 또한 잡음의 연관성을 고려한 자기회귀 모델을 이용해서 녹화된 아날로그 영상에 내재하는 잡음을 추정하고 합성할 수 있음을 보이며, 추정된 자기회귀 모델을 이용해 학습기반 잡음제거 기법에 적용함으로써 비디오 잡음을 제거한다. 실험결과는 제안된 방법이 무시할 수 없을 정도로 잡음 연관성을 가진 실제 녹화된 아날로그 영상의 잡음 제거에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.