• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
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• pp.367-370
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• 2007

Both impluse noise and AWGN (additive white Gaussian noise) are easily corrupted into images, during signal transmission and acquisition. Thus, an algorithm for removing both noises is represented in this paper. An impulse noise detection step can effectively separate impulse noise with AWGN, then in the noise filtering step, by using several parameters, not only impulse noise but also AWGN can be reduced. The value of those parameters are automatically changeable when the standard deviation of AWGN, the impulse noise density, and the spatial distances between pixels are different. Results of computer simulations show that the proposed approach performs better than other conventional filters.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.53-58
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• 2005

영상에서 신호가 급격히 변화하는 지점은 영상의 특징을 분석함에 있어서 가장 중요한 요소이며, 영상의 위치와 모양 등에 대한 다양한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 이러한 에지를 검출하기 위한 많은 연구가 이루어져 왔으며, 초기에 사용한 에지 검출 연산자는 인접한 화소들 사이에 대한 관계를 이용하는 것이었다. 그러나 이와 같은 방법들은 잡음이 존재하는 영상에서는 우수한 성능을 나타내지 못하고, 선택적인 에지 검출이 불가능하다. 한편, 최근 신호처리 분야에서 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 멀티스케일 에지 검출이 가능하며, 영상에서 에지를 포함한 특징들을 분석하는 분야에 널리 응용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 라인 폭에 의존하지 않는 2-D 웨이브렛 함수를 사용하여, 혼합된 잡음환경에서 영상에 존재하는 라인-에지 성분을 검출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.513-520
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• 2010

잡음에 의한 열화현상은 디지털화된 데이터의 인지도를 저하시킨다. 따라서 신호의 에지 성분을 보존함과 동시에 잡음을 제거하기 위한 시간영역과 주파수영역의 다양한 방법들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 신호에 중첩된 복합적인 잡음을 감소시키기 위해, 웨이브렛 근사 계수를 이용한 새로운 잡음 제거 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 신호의 에지와 잡음에 대한 구분 성능을 향상시키기 위해, 웨이브렛 근사계수의 누적으로부터 얻어지는 오차함수의 분포특성을 이용하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권2호
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• pp.75-79
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• 2006

블라인드 기법은 훈련열 없이 검출하고자 하는 사용자의 최소한의 정보만을 가지고 정보 검출이 가능한 방법이다. 본 논문에서는 직접 대역 확산 코드 분할 다중 접속 시스템에서 다중사용자 간섭을 제거하기 위해서, 혼합된 비용함수를 사용하는 블라인드 다중사용자 검출기를 제안하였다. 제안된 블라인드 다중사용자 검출기의 비용함수는 LMS와 LMF를 혼합한 형태로 이루어져있으며, 제안된 다중사용자 검출기의 성능을 평가하기 위해서 가우시안 채널 하에서 BER을 비교 하였다. 모의실험 결과, 사용자가 20 명 존재하는 경우, 제안된 블라인드 검출기가 블라인드 MOE 다중사용자 검출기에 비해 약 3dB정도 더 나은 성능을 지님을 확인 할 수 있었다.

• 한국가시화정보학회:학술대회논문집
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• 한국가시화정보학회 2004년도 추계학술대회 논문집
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• pp.86-89
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• 2004

One most feasible way to measure the concentration field in the micro-channel is using micro-LIF(Laser Induced Fluorescence) method. However, an accurate concentration field at a given cross plane in a micro-channel has not been successfully achieved so far due to various limitations in the light illumination and fluorescence signal detection. The present study demonstrates a novel method to provide an ultra thin laser sheet beam having five(5) microns thickness by use of a micro focus laser line generator. The laser sheet beam illuminates an exact plane of concentration measurement field to increase the signal to noise ratio and considerably reduce the depth uncertainty. Nile Blue A was used as fluorescent dye for the present LIF measurement. The enhancement of the fluorescent intensity signals was performed by a solvent mixture of water $(95\%)$ and ethanol (EtOH)/methanol (MeOH) $(5\%)$ mixture. To reduce the rms errors resulted from the CCD electronic noise and other sources, an expansion of grid size was attempted from $1\times1$ to 3(3 or 5(5 pixel data windows and the pertinent signal-to-noise level has been noticeably increased accordingly.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제22권10호
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• pp.797-802
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• 2016

This paper proposes a noble voice recognition method based on an adaptive MFCC and deep learning for embedded systems. To enhance the recognition ratio of the proposed voice recognizer, ambient noise mixed into the voice signal has to be eliminated. However, noise filtering processes, which may damage voice data, diminishes the recognition ratio. In this paper, a filter has been designed for the frequency range within a voice signal, and imposed weights are used to reduce data deterioration. In addition, a deep learning algorithm, which does not require a database in the recognition algorithm, has been adapted for embedded systems, which inherently require small amounts of memory. The experimental results suggest that the proposed deep learning algorithm and HMM voice recognizer, utilizing the proposed adaptive MFCC algorithm, perform better than conventional MFCC algorithms in its recognition ratio within a noisy environment.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1109-1114
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• 2018

뇌파(Electroencephalogram, EEG)는 외부 자극 때문에 발생하는 뇌 활동을 연구하기 위해 사용되는 도구로 두피에 전극을 부착하여 기록한다. 이 과정에서 잡파(artifact)가 혼입되어 신호를 왜곡시키기 쉬워 이를 제거하기 위한 후처리가 필수적이다. 잡파 제거를 위해 널리 사용되는 방법으로 독립성분분석(Independent Component Analysis, ICA)이 존재한다. 이 방법은 성능은 우수하나 뇌파 정보를 일부 손실시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하기 위해 시선 추적 센서(Eyetracker)를 통해 얻은 눈 깜빡임 정보를 이용하여 필터 적용 범위를 제한함으로써 뇌파 정보 손실을 줄이는 방법을 제안한다. 이후 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio, SNR), 스펙트럼 일관성(Spectral Coherence, SC) 등의 정량화 방법을 이용하여 기존의 방법과 제안하는 방법의 결과를 비교하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제17권1E호
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• pp.3-9
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• 1998

In this paper, a robust active noise controller is designed to reduce noise in al small cavity. Noise characteristics in the small cavity are nonlinear and we could get its model with considerable modelling errors. The objective of this paper is to minimize the effects of these modelling errors and maximize the noise reduction performance. The solution could be obtained by the H∞ robust control theory. The resulting feedback controller minimizes the H∞ norm of the mixed sensitivity function, which means the effects of uncertainties of the model are suppressed in the sense of stability and the performance is enhanced as a given specification. The designed controller is realized with analog devices such as Op. Amps and experimental results show that the controller reduces noise signal sufficiently.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.75-81
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• 2017

This paper estimate a desired signal in a correlation wireless communication. The transmitted signal is mixed with the information signal, interference, and noise in wireless channel, and it is incident on the receiver. In this paper, we apply MUSIC algorithm and sub-array method to recover the total rank of the correlation matrix in order to estimation a desired signal among receiving signals. Through simulation, we analyze to compare the proposed method with the classical MUSIC algorithm. As a result of the simulation, the proposed method improved the resolution about 10degrees compared to the conventional MUSIC algorithm. We prove the superiority of the proposed method for the desired signal estimation in correlation channel.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.269-274
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• 2004

기존 음성 인식의 실세계 적용에서 큰 문제점은 잡음이다. 본 논문에서는 잡음이 섞인 음성 신호로부터 잡음 성분을 분리해 내는 방법을 제안한다. 이 방법은 잡음이 섞인 음성 신호에 독립성분분석(ICA:Independent Component Analysis)을 사용한 암묵신호 분리(blind source separation)를 적용하여 잡음 성분을 제거하게 된다. 잡음이 혼합된 음성 신호에 독립성분분석을 전처리(preprocessing) 과정에 이용함으로써 인식성능을 향상시킬 수 있다. 깨끗한 음성 신호에 음악과 거리잡음을 섞었을 경우 인식률이 잡음 없는 음성의 인식률보다 각각 최대 14.98%, 13.78%까지 저하되었다. 그러나 독립성분분석으로 복원된 음성의 경우 잡음 없는 음성의 인식률 수준(각각 97.39%, 96.49%)으로 나타났으며, 독립성분분석을 이용한 음성의 잡음 제거가 인식률 향상에 좋은 결과를 가져옴을 확인 할 수 있다.