• 전자공학회논문지
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• 제50권5호
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• pp.218-223
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• 2013

에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있으며, 이러한 방법들은 AWGN(additive white Gaussian noise)이 첨가된 영상에서 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 기울기 및 거리 가중치 마스크가 적용된 변형된 계수 마스크를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 확인 및 검증하기 위하여, 표준편차 ${\sigma}$=15, 30의 AWGN이 첨가된 여러 표준 영상으로 기존의 방법과 비교 및 시뮬레이션하였으며, 처리된 영상에서 제안한 알고리즘은 에지 검출 특성이 우수하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.735-741
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• 2014

에지는 영상에서 화소 간의 명암 차이가 큰 경우에 나타나며, 대상의 크기, 위치, 방향 등의 정보를 포함한다. 에지검출 방법에는 Sobel, Roberts, Laplacian, LoG(Laplacian of Gaussian) 등이 있으며, 이러한 방법들은 AWGN(additive white Gaussian noise)이 첨가된 영상에서 그 특성이 미흡하다. 따라서 이러한 특성을 개선하기 위하여 본 논문에서는 거리에 따른 가중치와 주변 화소의 평균에 의한 추정 마스크를 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 방법의 성능을 확인하기 위하여 평가 척도는 처리 영상 및 PFOM(Pratt's figure of merit)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.55-60
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• 2018

본 논문은 전력선 통신에서 딥 러닝 기술 적용시킨 연구의 초기 결과를 보여준다. 본 논문에서는 전력선 통신의 성능을 감소시키는 원인인 잡음을 제거하기 위해 딥 러닝 기술을 적용시켜 효과적인 잡음 제거를 목표로 하고 수신 단에서 딥 러닝 모델을 추가하여 잡음을 효과적으로 제거하는 시스템을 제안한다. 딥 러닝 모델을 학습시키기 위해서는 데이터가 필요하므로 기존의 데이터들을 저장하고 있다고 가정하고 제안하는 시스템에 대해 시뮬레이션을 진행하여 부가 백색 가우시안 잡음 채널의 이론적 결과와 비트 에러률을 비교하여 제안하는 시스템 모델이 잡음을 제거하여 통신 성능을 향상시킨 것을 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.118-120
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• 2021

현대 사회는 IoT 기술의 발달에 따라 CCTV, 탐사로봇 등 폭넓은 분야에서 다양한 디지털 장비들이 보급되고 있다. 이에 데이터처리의 중요성이 커지고 있으며, 영상 분야에서도 데이터를 수신하는 과정에서 발생하는 잡음을 제거하기 위한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 대표적인 잡음으로 AWGN(additive white Gaussian noise)이 있으며, 잡음을 제거하기 위한 기존의 필터로는 평균필터(AF : average filter), 알파 트림드 평균필터(A-TAF : alpha trimmed average filter), 메디안필터(MF : median filter) 등이 있다. 하지만 기존의 필터들은 고주파영역에서의 잡음 제거 특성이 다소 미흡한 성능을 보이는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 고주파영역에 존재하는 AWGN을 효과적으로 제거하기 위해 표준편차를 기반한 거리에 따른 가중치필터를 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.1687-1693
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• 2015

최근, 디지털 영상처리 장치에 대한 수요가 급격히 증대되면서 영상의 우수한 화질이 요구되고 있다. 그러나 디지털 영상을 획득, 처리, 전송하는 과정에서 여러 외부 원인에 의해 영상의 열화가 발생되고 잡음제거에 관한 연구가 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가되는 AWGN(additive white Gaussian noise)을 제거하기 위해, 3 × 3 마스크 내의 화소 분포에 따라 3개의 레벨로 나누어 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 AWGN (σ = 15)에 훼손된 Barbara 영상을 적용하여 처리한 결과, 기존의 MF(5 × 5), A-TMF(5 × 5), AWMF(5 × 5), MF (3 × 3), A-TMF(3 × 3), AWMF(3 × 3), GF(5 × 5)에 비해 각각 2.87[dB], 2.95[dB], 2.88[dB], 1.52[dB], 1.49[dB], 1.58[dB], 1.25[dB] 개선되었다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.37-44
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• 2020

The fifth generation (5G) mobile communication has been commercialized and the 5G applications, such as the artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT), are deployed all over the world. The 5G new radio (NR) wireless networks are characterized by 100 times more traffic, 1000 times higher system capacity, and 1 ms latency. One of the promising 5G technologies is non-orthogonal multiple access (NOMA). In order for the NOMA performance to be improved, sometimes the additive signal-dependent Gaussian noise (ASDGN) channel model is required. However, the channel capacity calculation of such channels is so difficult, that only lower and upper bounds on the capacity of ASDGN channels have been presented. Such difficulties are due to the specific constraints on the dependency. Herein, we provide the capacity of ASDGN channels, by removing the constraints except the dependency. Then we obtain the ASDGN channel capacity, not lower and upper bounds, so that the clear impact of ASDGN can be clarified, compared to additive white Gaussian noise (AWGN). It is shown that the ASDGN channel capacity is greater than the AWGN channel capacity, for the high signal-to-noise ratio (SNR). We also apply the analytical results to the NOMA scheme to verify the superiority of ASDGN channels.

• 대한전자공학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.37-45
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• 1982

본 논문은 변형된 디지탈 Costas loop에 관한 논문으로서 제1부의 계속이다. 본 제2부 논문에서는 시스템에 잡음이 있을 경우 그의 성능을 해석하였다. 입력신호가 white Gaussian 잡음이 첨가되면 고려되는 DPLL의 noise process는 phase error detertor의 tan-1(·)함수에 의해서 Rician이 됨을 보였다. 이 경우 Chapman-Kolmogorov 방정식을 수치적으로 풀므로써 1차와 2차 loop phase error의 steady state probability density함수, mean 및 variance를 얻었으며 이 결과를 컴퓨터 시뮬레이tus에 의해서 입중하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1773-1778
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• 2012

최근 들어, 디지털 영상처리 장치에 대한 수요가 급격히 증대되면서 영상의 우수한 화질이 요구되고 있다. 그러나 여러 가지 원인에 의해 잡음이 추가되어 영상을 훼손시킨다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음제거 기술은 주요한 연구 분야가 되었다. 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손되며, 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위해, 에지보호를 위한 개선된 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 먼저 공간거리 차이 정보를 고려한 가중치 필터와 적응 가중치 필터로 처리한 결과값의 평균과 마스크내의 분산과 추정된 잡음분산의 관계식에 의해 처리된 값을 합하여, 영상의 최종출력값을 구한다. 따라서 제안한 방법은 우수한 잡음제거 및 에지보존 특성을 나타내었고 영상의 화질을 개선하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.936-939
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• 2015

현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상을 전송, 처리, 저장하는 과정에서 발생하는 잡음을 제거하기 위해, 영상복원에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 영상에 첨가되는 잡음은 발생원인과 형태에 따라 다양한 종류가 있으며, AWGN(additive white Gaussian noise)이 대표적이다. 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN을 완화하기 위해, 표준편차에 따라 필터의 가중치를 다르게 적용하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 객관적 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였으며, 판단의 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하였다.

• ETRI Journal
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• 제39권1호
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• pp.87-96
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• 2017

Ultrasonic surgical devices are routinely used for surgical procedures. The incision and coagulation of tissue generate a temperature of $40^{\circ}C-150^{\circ}C$ and depend on the controllable output power level of the surgical device. Recently, research on the classification of grasped tissues to automatically control the power level was published. However, this research did not consider the specific characteristics of the surgical device, tissue denaturalization, and so on. Therefore, this research proposes a robust algorithm that simulates noise to resemble real situations and classifies tissue using conventional classifier algorithms. In this research, the bioimpedance spectrum for six tissues (liver, large intestine, kidney, lung, muscle, and fat) is measured, and five classifier algorithms are used. A signal-to-noise ratio of additive white Gaussian noise diversifies the testing sets, and as a result, each classifier's performance exhibits a difference. The k-nearest neighbors algorithm shows the highest classification rate of 92.09% (p < 0.01) and a standard deviation of 1.92%, which confirms high reproducibility.