• 한국도로학회논문집
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• 제17권6호
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• pp.11-18
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• 2015

PURPOSES : The purpose of this thesis is to evaluate the effectiveness of an active noise cancellation (ANC) system in reducing the traffic noise level against frequencies from the predictive model developed by previous research. The predictive model is based on ISO 9613-2 standards using the Noble close proximity (NCPX) method and the pass-by method. This means that the use of these standards is a powerful tool for analyzing the traffic noise level because of the strengths of these methods. Traffic noise analysis was performed based on digital signal processing (DSP) for detecting traffic noise with the pass-by method at the test site. METHODS : There are several analysis methods, which are generally divided into three different types, available to evaluate traffic noise predictive models. The first method uses the classification standard of 12 vehicle types. The second method is based on a standard of four vehicle types. The third method is founded on 5 types of vehicles, which are different from the types used by the second method. This means that the second method not only consolidates 12 vehicle types into only four types, but also that the results of the noise analysis of the total traffic volume are reflected in a comparison analysis of the three types of methods. The constant percent bandwidth (CPB) analysis was used to identify the properties of different frequencies in the frequency analysis. A-weighting was applied to the DSP and to the transformation process from analog to digital signal. The root mean squared error (RMSE) was applied to compare and evaluate the predictive model results of the three analysis methods. RESULTS : The result derived from the third method, based on the classification standard of 5 vehicle types, shows the smallest values of RMSE and max and min error. However, it does not have the reduction properties of a predictive model. To evaluate the predictive model of an ANC system, a reduction analysis of the total sound pressure level (TSPL), dB(A), was conducted. As a result, the analysis based on the third method has the smallest value of RMSE and max error. The effect of traffic noise reduction was the greatest value of the types of analysis in this research. CONCLUSIONS : From the results of the error analysis, the application method for categorizing vehicle types related to the 12-vehicle classification based on previous research is appropriate to the ANC system. However, the performance of a predictive model on an ANC system is up to a value of traffic noise reduction. By the same token, the most appropriate method that influences the maximum reduction effect is found in the third method of traffic analysis. This method has a value of traffic noise reduction of 31.28 dB(A). In conclusion, research for detecting the friction noise between a tire and the road surface for the 12 vehicle types needs to be conducted to authentically demonstrate an ANC system in the Republic of Korea.

• 한국통신학회논문지
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• 제27권6A호
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• pp.562-567
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• 2002

잡음 예측 최대 유사도(noise predictive maximum likelihood, NPML) 검출기는 잡음 예측/백색화 과정을 비터비 검출기의 가지 메트릭 계산 과정에 삽입하여 데이터 검출의 신뢰성을 높이게 된다. 따라서 기존의 PRML 검출기에 잡음 예측기를 포함시킴으로써 그것의 실제 성능이 향상되고 복잡도가 줄어드는 이점이 있다. 본 논문에서는 선형 채널과 비선형 채널 하에서 랜덤 시퀀스와 런-길이 제한 (1,7) 시퀀스를 적용하여, 고밀도 수직 자기 기록 (1.7$\leq$K$_{p}$$\leq$3.0)에서 잡음 예측 PR-등화 신호에 의한 NP(1221)ML 검출 시스템이 보다 높은 타수의 PR(12321)ML 시스템보다 복잡도가 낮으면서 우월한 성능을 나타냄을 모의 실험을 통해 분석, 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권3C호
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• pp.336-342
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• 2003

잡음 예측 최대 유사도(noise predictive maximum likelihood, NPML) 검출기는 잡음 예측/백색화 과정을 비터비 검출기의 가지 메트릭 계산 과정에 삽입하여 데이터 검출의 신뢰성을 높이게 된다. 따라서 기존의 PRML검출기에 잡음 예측기를 포함시킴으로써 그것의 실제 성능이 향상되고 복잡도가 줄어드는 이점이 있다. 본 논문에서는 선형 채널 하에서 랜덤 시퀸스를 적용하였다. 수직 자기 기록 밀도 Kp=2.5에서 잡음 예측 PR-등화 신호에 의한 NP(121)ML과 NP(1221)ML 검출 시스템을 모의 실험을 통해 성능을 분석한 후 VHDL로 구현하여 검증하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.379-382
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• 2008

잡음환경 하의 회화에서 잡음량을 줄이고 신호처리 시스템의 성능을 향상시키기 위해서는 잡음량에 따라서 적응적으로 처리되는 신호처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 선형예측계수를 사용하여 잡음량을 인식하는 방법을 제안하며, 본 잡음량 인식은 다양한 배경잡음에 의하여 열화된 3종류의 음성이 신경회로망에 의하여 학습되어진다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 여러 잡음에 대하여 평균적으로 약 97.6% 이상의 양호한 인식결과를 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제46권2호
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• pp.120-126
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• 2009

잡음환경 하의 회화에서 잡음량을 줄이고 신호처리 시스뎀의 성능을 향상시키기 위해서는 잡음량에 따라서 적응적으로 처리되는 신호처리 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 선형예측계수를 사용하여 잡음량을 인식하는 방법을 제안하며, 본 잡음량 인식은 다양한 배경잡음에 의하여 열화된 3종류의 음성이 신경회로망에 의하여 학습되어진다. 제안한 잡음량 인식의 성능은 다양한 잡음에 대하여 인식율을 사용하여 측정되었다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 여러 잡음에 대하여 평균적으로 약 98.4% 이상의 양호한 인식결과를 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권10C호
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• pp.758-763
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• 2008

본 논문에서는 수직자기기록 채널에서 잡음 필터를 사용한 잡음 예측 터보 등화기를 제안한다. 고밀도 수직자기기록 채널에서 잡음 필터는 유색 잡음을 줄여준다. 채널 검출기로 SOVA (Soft Output Viterbi Algorithm)와 Bahl 등이 제안한 BCJR 알고리즘을 사용했으며 외부 오류정정부호로는 Sum-product 알고리즘으로 구현한 LDPC (Low Density Parity Check) 부호를 사용했다. 잡음 필터의 유무, 지터 잡음별, LDPC 부호의 크기별로 실험하였다. LDPC 부호는 부호율이 0.94인 0.5Kbyte (4336, 4096) LDPC 부호를 사용했고 다른 하나는 부호율이 0.97인 1Kbyte (8432, 8192) LDPC 부호를 사용하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.357-362
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• 2010

본 논문에서는 음성 및 잡음 구간을 검출하기 위하여 신경회로망에 의한 음성 및 잡음 인식시스템을 제안한다. 제안하는 신경회로망은 오차역전파알고리즘에 의하여 학습되는 네트워크이다. 먼저, 고속 푸리에변환에 의한 전력스펙트럼 및 선형예측계수가 각 프레임에서 신경회로망의 입력으로 사용되어 네트워크가 학습된다. 따라서 제안된 신경회로망은 잡음이 중첩되지 않은 음성 및 잡음을 사용하여 학습된다. 제안한 인식시스템의 성능은 다양한 음성 및 백색, 프린터, 도로, 자동차 잡음 들을 사용하여 인식율에 의하여 평가된다. 본 실험에서는 신경회로망의 학습 데이터 및 평가 데이터가 다를 경우에도 이러한 음성 및 잡음에 대하여 92% 이상의 인식율을 구할 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.160-163
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• 1996

This paper deals with MCMBPC(Multivariable Constrained Model Based Predictive Controller) for nonlinear boiler system with noise and disturbance. MCMBPC is designed by linear state space model obtained from some operating point of nonlinear boiler system and Kalman filter is used to estimate the state with noise and disturbance. The solution of optimization of the cost function constrained on input and/or output variables is achieved using quadratic programming, viz. singular value decomposition (SVD). The controller designed is shown to have excellent tracking performance via simulation applied to nonlinear dynamic drum boiler turbine model for 16OMW unit.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권9C호
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• pp.891-897
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• 2003

부분응답 최대유사 (PRML: partial response maximum likelihood) 검출기법은 수직 자기기록 채널에 적합한 검출기법이다. 또한, 잡음 예측 (noise prediction) 기법을 비터비 (Viterbi) 알고리즘의 branch metric 계산에 삽입함으로써 부분응답 최대유사 기법의 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 비터비 알고리즘으로 구현된 시스템은 복잡도 측면에서 단점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해, 런 길이 제한 (RLL: un-length limited) 부호기의 최소 런 길이 제한 매개변수 d=1을 이용하여 새로운 저 복잡도 검출기법을 제안하였다. 제안된 검출 기법은 비터비 검출기를 대신하는 슬라이서와 궤환 여파기로서의 잡음예측기로 구성되어있다. 따라서 비트오율 성능을 향상시키기 위하여 제안된 기법을 쌍(dual) 검출기법으로 확장하였다. 모의실험을 통하여 제안된 구조가 낮은 복잡 도를 가지면서, 부분응답 등화기의 목적 응답이 (1,2,1)인 잡음예측 최대 유사 검출기법(NPML: noise-predictive maximum likelihood) 과 유사한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권8C호
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• pp.569-574
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• 2008

잡음예측 최대유사도(NPML, Noise Predictive Maximum Likelihood) 검출기는 잡음 예측/백색화 과정을 비터비 검출기의 가지 메트릭 계산 과정에 삽입하여 데이터 검출의 신뢰성을 높인다. 본 논문에서는 고밀도 광기록 채널에서 밀도가 높아짐에 따라 고차 전달함수 다항식으로 요구되는 성능을 달성할 수 있음을 보인다. 모의실험을 통해 밀도마다 가장 적합한 PR 타겟값을 찾고, NPML 다항식 차수를 올려가며 BER을 측정하였다. 결과로 각 밀도에 따른 적절한 차수가 필요함을 보였다.