• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제2권4호
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• pp.197-202
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• 2013

Large gains in speech intelligibility can be obtained using the SNR-based binary mask approach. This approach retains the time-frequency (T-F) units of the mixture signal, where the target signal is stronger than the interference noise (masker) (e.g., SNR > 0 dB), and removes the T-F units, where the interfering noise is dominant. This paper introduces two alternative binary masks based on the distortion constraints to improve the speech intelligibility. The distortion constraints are induced by a gain function for estimating the short-time spectral amplitude. One binary mask is designed to retain the speech underestimated (T-F) units while removing the speech overestimated (T-F)units. The other binary mask is designed to retain the noise overestimated (T-F) units while removing noise underestimated (T-F) units. Listening tests with oracle binary masks were conducted to assess the potential of the two binary masks in improving the intelligibility. The results suggested that the two binary masks based on distortion constraints can provide large gains in intelligibility when applied to noise-corrupted speech.

• ETRI Journal
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• 제36권5호
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• pp.772-782
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• 2014

Two-microphone binary mask speech enhancement (2mBMSE) has been of particular interest in recent literature and has shown promising results. Current 2mBMSE systems rely on spatial cues of speech and noise sources. Although these cues are helpful for directional noise sources, they lose their efficiency in diffuse noise fields. We propose a new system that is effective in both directional and diffuse noise conditions. The system exploits two features. The first determines whether a given time-frequency (T-F) unit of the input spectrum is dominated by a diffuse or directional source. A diffuse signal is certainly a noise signal, but a directional signal could correspond to a noise or speech source. The second feature discriminates between T-F units dominated by speech or directional noise signals. Speech enhancement is performed using a binary mask, calculated based on the proposed features. In both directional and diffuse noise fields, the proposed system segregates speech T-F units with hit rates above 85%. It outperforms previous solutions in terms of signal-to-noise ratio and perceptual evaluation of speech quality improvement, especially in diffuse noise conditions.

• 센서학회지
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• 제27권6호
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• pp.362-367
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• 2018

A complementary metal oxide semiconductor (CMOS) binary image sensor is proposed for low-power and low-noise operation. The proposed binary image sensor has the advantages of reduced power consumption and fixed pattern noise (FPN). A gate/body-tied (GBT) p-channel metal-oxide-semiconductor field-effect transistor (PMOSFET)-type photodetector is used as the proposed CMOS binary image sensor. The GBT PMOSFET-type photodetector has a floating gate that amplifies the photocurrent generated by incident light. Therefore, the sensitivity of the GBT PMOSFET-type photodetector is higher than that of other photodetectors. The proposed CMOS binary image sensor consists of a pixel array with $394(H){\times}250(V)$ pixels, scanners, bias circuits, and column parallel readout circuits for binary image processing. The proposed CMOS binary image sensor was analyzed by simulation. Using the dynamic comparator, a power consumption reduction of approximately 99.7% was achieved, and this performance was verified by the simulation by comparing the results with those of a two-stage comparator. Also, it was confirmed using simulation that the FPN of the proposed CMOS binary image sensor was successfully reduced by use of the double sampling process.

• 방송공학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.511-518
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• 2018

본 논문에서는 잡음 환경의 음성 신호를 시간-주파수 영역으로 분해한 후 0 또는 1로 표현되는 이진 마스크를 적용하여 음성의 명료도를 높이는 방법에 대해 다룬다. 시간-주파수 영역으로 분해된 신호에 대해 상대적으로 잡음이 많이 섞인 경우는 마스크 "0"을 할당하여 제거하고, 그렇지 않은 경우는 마스크 "1"을 할당하여 보존하는 방식을 채택한다. 이러한 이진 마스크의 추정은 가우시안 혼합 모델로 학습된 베이지안 분류기를 사용한다. 가우시안 혼합 모델 학습에 포함된 잡음 환경에 대해서는 학습된 모델을 이용하여 추정된 이진 마스크의 적용을 통해 잡음 환경에서 음성 명료도를 높일 수 있으나 학습에 포함되지 않은 잡음 환경에 대해서는 음성 명료도를 향상시키지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 학습 모델을 잡음 환경에 적응시키고자 한다. 새로운 잡음 환경에 대처하고자 음성 인식에서 사용되는 대표적인 화자 적응 방법을 적용하였으며 실험을 통해 새로운 잡음 환경에 적응함을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.164-170
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• 2015

본 논문에서는 잡음 환경에서 취득된 음성 신호에서 잡음을 제거하기 위한 방법으로 사용되는 이진 마스크 분류 모델의 적응과정에 대해 다루고자 한다. 기존 연구결과에 의하면, 잡음 환경 데이터에 이진 마스크 기법을 적용하면 음성 명료도를 향상시킬 수 있다고 알려져 있다. 하지만 이진 마스크 분류 모델 학습 시 테스트 환경 데이터가 포함되어야 한다는 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 새로운 잡음 환경에서 이진 마스크 분류 모델을 적응하기 위해, 음성 인식에서 널리 사용되는 화자 적응 기법인 eigenvoice 방법을 적용하고자 한다. 실험결과에서는 모델 적응에 사용되는 데이터량에 따른 성능을 정검출율과 오검출율 관점에서 평가하였고, 그 결과 새로운 잡음 환경에서 데이터량을 증가시켜 모델을 적응함으로써 향상된 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1061-1068
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• 2012

본 논문에서는 시간-주파수 영역에서의 이산 마스킹을 이용하여 잡음환경 음성의 음성 명료도를 높이는 방법에 대해 다루고자 한다. 잡음이 섞여 있는 음성신호를 시간-주파수 영역으로 분해하여, 상대적으로 잡음이 많이 섞여 있는 시간-주파수 영역의 신호를 마스크 "0"을 할당하여 제거함으로써 음성명료도를 향상시킬 수 있다. 이러한 이산 마스크를 추정하기 위해서는 각 시간-주파수 영역에서 신호 대 잡음 비를 추정하여 문턱값과 비교해야 하는데, 본 논문에서는 학습 기반의 신호 대 잡음 비 추정방법을 사용하여 문턱값과 비교하여 이산 마스크를 추정한다. 신호 대 잡음 비와 비교하기 위한 문턱값은 모든 주파수 대역에 대해 동일한 값을 이용하는 고정 문턱값 외에도 주파수 대역에 따라 학습 데이터의 분포로부터 최적의 값을 사용하는 최적 문턱값을 제안한다. 제안된 이산 마스크 추정 방법은 잡음 환경 데이터에 적용한 후, 피험자에게 들려주어 음성 명료도를 측정한다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제43권2호
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• pp.70-74
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• 2006

기존 DS-CDMA 시스템은 부가 백색 가우시안 잡음, 채널 왜곡 그리고 다중 사용자에 의한 간섭 잡음과 같은 환경에서 성능이 열화된다. 이런 성분들로 인하여, 수신기에서 PN 확산 코드의 자기 상관 값이 감소한다. 이 기술은 확산 코드의 상관성을 근거를 두고 있다. 본 논문에서는 상관성을 높이기 위해서, DS-CDMA와 chirp 변조를 결합한 binary chirp DS-CDMA 기술을 제안하였다. binary chirp 심볼은 좋은 상관값을 지닌다. 따라서 BC DS-CDMA systems이라고 부르고자 한다. 시스템의 성능을 평가하기 위해서, AWGN 잡음과 전력선상에 존재하는 할로겐 잡음에서의 성능을 비교 하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방법이 기존 방법보다 더 나은 성능을 가지고 있음을 알 수 있다.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제9권4호
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• pp.63-66
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• 2010

Detecting marker coordinates is important in augmented reality system based on tag. If a marker is not detected, objects can't be augmented. In this paper, we propose a noise reduction method for augmented reality. Using a blue color space to HIS color transformation was performed on the binary. Erosion operator and the dilation operator of the binary images were performed. Experimental results show that proposed method produces a tag image recognizable in various light environments. And using the area of the rectangle, the labeling could be detected through the tag. Tag recognition rate is improved by removing noise.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1988년도 전기.전자공학 학술대회 논문집
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• pp.636-639
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• 1988

This paper suggests the operation performing the noise elimination of binary image. The image is read by the scanner. And operand is selected according to the size of input image. Through the Dilation and Erosion, elementary vector operation with selected operand, the noise of input image is eliminated.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권11호
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• pp.1635-1641
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• 2021

능동 노이즈 제어 시스템이 내장되어 있는 휴대용 시스템은 저전력 구동이 요구된다. 능동 노이즈 제어를 위한 과도한 안티 노이즈 탐색 동작은 내장 배터리의 빠른 전력 소모를 발생시킨다. 시스템의 동작 조건에 따라 적응적으로 노이즈를 제거 할 수 있는 방법이 요구되며, 전력 소모를 줄이는 방법은 오늘날의 휴대용 시스템에서 매우 중요한 핵심 기능이 되고 있다. 본 논문에서는 다양한 노이즈가 입력될 수 있는 시스템에서 이진 탐색 알고리즘을 이용한 고속의 능동 노이즈 제어(Active Noise Control, ANC) 방법을 제안한다. 연구를 위해 구현된 아키텍처는 입력 신호로부터 노이즈로 간주되는 주파수 성분을 감지하고, 이진 탐색 알고리즘을 이용하여 일반적인 선형 탐색 알고리즘 보다 훨씬 더 빠른 속도로 안티 노이즈 생성을 위한 적절한 진폭 값을 찾게 된다. 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘의 동작이 성공적으로 수행함을 확인하였다.