• 한국통신학회논문지
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• 제34권2A호
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• pp.155-163
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• 2009

OFDM 시스템은 스펙트럼 효율 때문에 각광받고 있지만, ICI의 원인인 주파수 오차와 위상 잡음에 민감하다는 단점을 가지고 있다. ICI 자가상쇄 방법은 주파수 오차나 위상 잡음을 없애는데 좋은 성능을 가지고 있다. 이 논문에서는 N/2 간격의 conjugate 데이터 방법을 이용하여 주파수 오차와 위상잡음이 많이 존재하는 상황 (주파수 오차=$0.2{\sim}0.4$, 위상잡음=10도 정도)에서 성능이 좋은 ICI 자가 상쇄 방식을 제안한다. 또한, 파일럿을 이용하여 좀더 효율적인 ICI 자가상쇄 방법을 제안한다. 모의실험 결과는 이러한 제안된 방식의 성능이 기존의 방식보다 우수하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한음성학회지:말소리
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• 제52호
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• pp.121-132
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• 2004

This paper is aiming at real-time implementation of adaptive noise cancellation system using DSP processor. ACHARF algorithm, which guarantees stability and fast convergence by adaptive compensator, is used on this DSP system. For the experiments, TLV320AIC23 stereo CODEC of TI Inc. is used with TMS320C6413 DSP processor. Signals of primary input and reference input are obtained by two microphones. The primary input is the voice plus noise signal and the reference input is white noise or real noise. The experimental results show that ANC system using DSP processor with ACHARF is verified to be an effective speech enhancement method for various speech processing units.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.525-529
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• 2002

ANC technic can overcome the limited performance of passive noise control at the low frequency range. But it has the local quiet control region in general. In this paper, it is discussed that the global noise control in a circular duct using a ring type smart foam and a porous material. LMS algorithm and RLS algorithm are used to find optimal orders of cancellation path. Experiments are performed to compare the efficiency of RLS algorithm with that of LMS algorithm.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.29-33
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• 2022

본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 사전 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 임펄시브 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 송신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 채널 모델로서 Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 비트 오류율을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델과 이론적인 모델의 비트오류율을 비교하여 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 전력선 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.41-45
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• 2019

본 논문은 스마트 그리드를 위한 전력선 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 종단 간 방식의 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 수신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 채널 모델로서 Middleton Class A 간섭 모델을 사용하였고, 비트 오류율을 평가하여 성능을 검증하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델과 이론적인 모델의 비트오류율을 비교하여 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 전력선 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅳ
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• pp.2244-2247
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• 2003

In this paper, we present a method which can minimize distortion from desired signal in thoracic sound signal processing. We firstly chose the proper wavelet mother function to reduce noise components. Secondly, we chose a clean thoracic sound, then added Gaussian noise and 3 step(10, 15, 20db) uniform noise to it. Finally, the various wavelet functions are applied for noise cancellation. To evaluate the efficiency of this study, we computed SNR and RSE value. Then we found the optimal mother wavelet function for thoracic sound.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.377-382
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• 2012

본 논문은 반향 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 반향 잡음에 강인한 연속 음성 인식 모델인 CHMM 모델을 구성하는 방법을 제안하였다. 변화하는 반향 잡음에 적응하고 연속 음성 인식 성능 향상을 위한 반향 잡음 제거 평균 예측 LMS 알고리즘을 이용하여 CHMM 모델을 구성하였다. 제안한 알고리즘에 의해 구성된 CHMM 모델에 대하여 연속 인식 성능을 평가하였다. 실험 결과 변화하는 환경 잡음을 제거하여 얻은 음성의 SNR은 평균 1.93dB이 향상되었고 연속 음성의 인식률은 2.1% 향상되었다.

• 한국음향학회지
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• 제22권5호
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• pp.351-359
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• 2003

본 논문에서는 독립성분분석을 이용한 음향 반향제거 방법을 제안하였다. 음향반향제거기의 마이크로폰에 반향 이외의 잡음이 부가될 경우 반향제거기의 성능은 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 두 개의 마이크로폰을 이용하여 반향과 선형으로 섞인 잡음을 받은 후 독립성분 분석 기법을 통해 반향과 잡음을 분리하였다. 그리고 분리된 반향 신호를 반향제거기에 사용되는 적응 알고리듬의 기준 신호로 이용함으로서 반향제거기의 성능을 향상시켰다. 컴퓨터 모의실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 확인하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.35-43
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• 2009

본 논문에서는 개발된 잡음제거 기능을 갖춘 시-청각 단서 제공 읽기 훈련 프로그램(이하 프로그램)을 소개한다. 프로그램은 시-청각 단서들을 지닌 훈련용 문장들을 제공한다. 말운동장애인들은 읽기훈련을 위해서 시각단서와 청각단서들을 각각 또는 동시에 사용 가능하다. 훈련 결과의 평가 편의성 제공을 위해서 잡음제거 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 피험자가 컴퓨터화면에 제공된 문장을 읽을 때 읽는 말소리와 함께 녹음된 잡음과 청각단서 소리를 제거한다. 또한 피험자가 읽기 연습을 시작할 때 최초의 말소리 개시시간을 검출하는 기능을 구현하였다. 말소리의 녹음은 4가지 잡음환경(실내 잡음, 백색 잡음, 자동차 내부잡음, 배블 잡음)에서 성인 6명(남성 3 명, 여성 3명)으로부터 하였다. 잡음제거 전과 후에 대한 조건에서 녹음된 말소리의 실제 시작 시간과 프로그램상에서 찾은 시간과의 오차를 실험하였다. 잡음제거 전과 후에서의 시간오차가 $4.847{\pm}2.4235[ms]$ 향상되었다. 개발된 프로그램은 말운동장애인의 훈련 및 증상 평가에 도움이 될 수 있으리라 사료된다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 추계학술대회논문집
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• pp.611-616
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• 2002

Bearing diagnostics is difficult in a gearbox because bearing signals are masked by the strong gear signals. Self adaptive noise cancellation(SANC) is useful technique to seperate bearing signals from gear signals. While gear signals are correlated with a long correlation length, bearing signals are not correlated with a short length. SANC seperates two components on the basis of correlation length. Then we can find defect frequency component in the envelope spectrum of the bearing signals.