• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.25-25
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• 2023

The ensemble optimal interpolation (EnOI) scheme is a sub-optimal alternative to the ensemble Kalman filter (EnKF) with a reduced computational demand making it potentially more suitable for operational applications. Since only one model is integrated forward instead of an ensemble of model realizations, online estimation of the background error covariance matrix is not possible in the EnOI scheme. In this study, we investigate two Gaussian noise based ensemble generation strategies to produce dynamic covariance matrices for assimilation of water level observations into a distributed hydrological model. In the first approach, spatially correlated noise, sampled from a normal distribution with a fixed fractional error parameter (which controls its standard deviation), is added to the model forecast state vector to prepare the ensembles. In the second method, we use an adaptive error estimation technique based on the innovation diagnostics to estimate this error parameter within the assimilation framework. The results from a real and a set of synthetic experiments indicate that the EnOI scheme can provide better results when an optimal EnKF is not identified, but performs worse than the ensemble filter when the true error characteristics are known. Furthermore, while the adaptive approach is able to reduce the sensitivity to the fractional error parameter affecting the first (non-adaptive) approach, results are usually worse at ungauged locations with the former.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권2호
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• pp.199-204
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• 2007

In digital radiography, to improve the contrast of digital radiography image, the multi-scale nonlinear amplification algorithm based on unsharp masking is one of the major image enhancement algorithms. In this paper, we used the Laplacian pyramid to decompose a digital radiography(DR) image. In our simulation, the DR image was decomposed into seven layers and the coefficients of the each layer was amplified with nonlinear function. We also imported a noise containment algorithm to limit noise amplification. To enhance the contrast of image, we proposed a new adaptive non-linear gain amplification coefficients. As a result of having applied to some clinical data, a detail visibility was improved significantly without unacceptable noise boosting. Images that acquired with the proposed adaptive non-linear gain coefficients have shown superior quality to those that applied similar gain control method and expected to be accepted in the clinical applications.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1273-1280
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• 2013

움직이는 물체를 추적함에 있어 언센티드 칼만 필터(UKF) 알고리즘은 미분 계산없는 빠른 수렴속도와 뛰어난 추정 성능을 지녔다. 그러나 이 방법은 가우시안 잡음 분포 하에서 적용해야 하는 등 제한적인 조건이 수반되는 문제점을 안고 있다. 반면에 파티클 필터(PF)는 제한적인 조건 없이 비선형/비가우시안 시스템에도 적용할 수 있는 상태 추정기법 이라 할 수 있겠다. 그러나 이 방법 또한 파티클의 갯수가 늘어나면 계산량이 크게 증가하는 등의 단점을 지니고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하기 위하여 UKF와 PF를 결합한 언센티드 파티클 필터(UPF) 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 기존의 PF와 UPF 알고리즘을 2-자유도 펜듈럼 시스템을 이용하여 시뮬레이션 하였다. 결과적으로 본 논문에서 제안한 방법이 PF에 비하여 비선형/비가우시안 시스템의 상태 추정에 더욱 적합 함을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권6호
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• pp.28-38
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• 2010

녹화된 아날로그 영상에 내재하는 잡음을 효과적으로 제거하기 위해서는 잡음의 실제 특성과 정도를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 실제 방송되는 아날로그 영상을 녹화하여 잡음의 특성을 분석한 후, 녹화된 아날로그 영상을 위한 효과적인 학습기반 잡음개선 방법을 제안한다. 먼저 녹화된 아날로그 영상의 잡음을 분석하여 무시할 수 없는 잡음의 연관성이 존재하는 것을 보임으로써, 전통적인 부가 백색 가우시안 잡음 (AWGN) 모델에 기반을 둔 잡음의 추정과 잡음 제거 방법이 가지는 한계를 설명한다. 또한 잡음의 연관성을 고려한 자기회귀 모델을 이용해서 녹화된 아날로그 영상에 내재하는 잡음을 추정하고 합성할 수 있음을 보이며, 추정된 자기회귀 모델을 이용해 학습기반 잡음제거 기법에 적용함으로써 비디오 잡음을 제거한다. 실험결과는 제안된 방법이 무시할 수 없을 정도로 잡음 연관성을 가진 실제 녹화된 아날로그 영상의 잡음 제거에 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.

• 천문학회보
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• 제36권2호
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• pp.131.2-131.2
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• 2011

We present performance of artificial neural network multivariate classifier in identifying non-astrophysical origin noise transients from the gravitational wave channel of Laser Interferometer Gravitational-wave Observatory (LIGO). LIGO has successfully conducted six science runs, achieving the sensitivity as planned and producing many fruitful scientific results. It has been well observed that the detector noise is non-Gaussian and non-stationary, which results in large excess of noise transients called glitches arising from instrumental and environmental artifacts. Great efforts have been committed to reduce the glitches by tuning the detector instruments and by vetoing them but further improvement is still needed. To this end, there have been efforts to incorporate data from hundreds of auxiliary, physical and environmental channels into identifying the glitches in the gravitational wave channel. We introduce a multivariate classification method using Artificial Neural Networks (ANNs) that efficiently handles large number of variables. In this poster, we present preliminary results of the application of our ANN algorithm to data from LIGO's Science Run 4 and compare its performance with conventional vetoing method.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제13권4호
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• pp.499-506
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• 2012

In this paper, a dynamic modeling for the velocity and position information of a single frequency stand-alone GPS(Global Positioning System) receiver is described. In static condition, the position error dynamic model is identified as a first/second order transfer function, and the velocity error model is identified as a band-limited Gaussian white noise via non-parametric method of a PSD(Power Spectrum Density) estimation in continuous time domain. A Kalman filter is proposed considering both correlated/white measurements noise based on identified GPS error model. The performance of the proposed Kalman filtering method is verified via numerical simulation.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1987년도 전기.전자공학 학술대회 논문집(II)
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• pp.854-858
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• 1987

This paper considers impulsive noise which produce burst error in high speed(approx.160Kbps) data transmission like ISDN(Integrated Servise Digital Network) using PSTN(Public Switching Telephone Network). To begin with, we obtains the transfer function of subscriber line to calculate the variation of bandwidth when the gain of receiver is fixed and channel capacity of non-gaussian channel in upper-and lower bound, and evaluates the transmission capability. In this paper compares channel capacity bounds which obtains when probability density function of impulsive noise is Laplacian distribution function with impulsive noise generated by waveform synthesier.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제5권4호
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• pp.300-304
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• 2007

Wireless sensor networks represent a new and exciting communication paradigm which could have multiple applications in future wireless communication. Therefore, performance analysis of such a wireless sensor network paradigm is needed in complex wireless channel. Wireless networks could be an important means of providing ubiquitous communication in the future. In this paper, the BER performance of uniform distributed wireless sensor networks is evaluated in non-Gaussian noise channel. Using an analytical approach, the impact of Av. BER performance relating the coherent BPSK system at the end of a multi-hop route versus the spatial density of sensor nodes and impulsive noise parameters A and $\Gamma$ is evaluated.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.471-478
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• 2007

SA 필터는 선형 필터와 순서통계에 기초한 비선형 필터의 특성을 모두 포함하는 광범위한 필터군으로 소개되었다. 이 필터에 대한 최적설계 방법이 소개되면서 선형 필터와 비선형 필터를 통합된 구조하에서 설계할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 선형 필터가 최적의 성능을 보이는 가우스 잡음과 비선형 필터가 최적의 성능을 보이는 일펄스 잡음이 동시에 존재하는 혼합 잡음 환경에서 최적 SA 필터를 설계하고 성능 분석을 통하여 이러한 응용에서 SA 필터가 기존의 필터에 비하여 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.790-792
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• 2017

최근 들어 디지털 영상처리 장치에 대한 수요가 급격히 증대되면서 영상의 우수한 화질이 요구되고 있다. 그러나 영상 데이터는 전송, 처리하는 과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 따라서 잡음제거에 대한 필요성이 대두되고 있으며, 잡음 제거 기술은 주요한 연구 분야가 되었다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 AWGN(additive white Gaussian noise)의 영향을 완화하기 위해, 전처리 과정으로 변형된 에지 검출을 활용하여, 에지 영역과 비에지 영역에 따라 필터를 다르게 적용하는 영상 복원 알고리즘을 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.