• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.9-12
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• 1999

전력선은 백색 가우시안 배경 잡음뿐 아니라 임펄스 잡음, 고조파 잡음 등의 비 가우시안 잡음들로 인해 통신 채널로서 열악한 전송 특성을 나타낸다. 또한 좁은 가용 대역폭으로 인해, 광대역 특성이 요구되는 DS-CDMA 방식과 같은 대역 확산 시스템의 적용에 한계가 있다. 본 연구에서는 차세대 고속이동통신을 위한 다원접속/변조방식인 멀티코드 (multi-code) CDMA 방식과 이에 길쌈 부호와 인터리빙 등의 부호화 기능을 더한 시스템을 전력선 통신 시스템에 적용하고, 모의실험을 통해 전력선 채널의 비 가우시안 잡음의 영향을 매우 효과적으로 보상할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.629-635
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• 2017

본 논문에서는 영상에 첨가된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음의 종류에 따라 처리하는 비선형 합성 필터를 제안하였다. 잡음 판단을 통해 국부 마스크의 중심화가 가우시안 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크 내의 표본분산을 이용하여 공간 가중치 필터와 화소 변화에 따른 가중치 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하고, 임펄스 잡음으로 판단된 경우, 국부 마스크의 잡음 밀도에 따라 국부 히스토그램 가중치 필터와 표준 메디안 필터의 가중치를 다르게 적용하여 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 제안한 필터 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 제안한 필터 알고리즘을 가우시안 잡음, 임펄스 잡음 및 두 잡음이 혼합된 복합잡음 환경에서 각각 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권12호
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• pp.2798-2804
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• 2010

음성 및 영상신호는 신호를 처리하는 과정에서 다양한 잡음에 의해 훼손되어지며, 이러한 신호를 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음성신호와 같은 1차원 신호에 복합적으로 중첩된 가우시안 잡음과 임펄스 잡음을 제거하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘은 임펄스 잡음을 제거한 후, 가우시안 잡음을 제거 하도록 구성되어져 있으며, 가우시안 잡음을 제거하기 위해 웨이브렛 계수 누적을 이용하였고, 임펄스 잡음을 제거하기 위해 원소 편차에 기반한 중간값 필터를 적용하였다. 그리고 개선 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 객관적인 판단을 위해 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.1295-1303
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• 2010

본 논문에서는 광대역 특성을 갖는 잡음 환경에서 전파 배경 잡음 측정 시스템의 효과적인 측정을 위한 백색 가우시안 잡음 대역 선정 방법을 제안한다. 산업기기들로부터 발생하는 인공 잡음은 주로 광대역으로 발생하는 임펄스성 잡음으로 현대 잡음 레벨 증가의 주 요소이다. 기존의 특이값 분해에 기반한 방법은 주로 백색 스펙트럼 성질에 기초하여 판별하는 방법으로 광대역 신호에 대하여 그 성능을 효과적으로 내지 못하는 단점이 있다. 제안된 방법은 특이값 분해 기반 방법을 가우시안 특성 기반 방법과 병행함으로써 광대역 환경에서도 백색 가우시안 잡음 대역을 효과적으로 판단할 수 있는 성능을 제공한다. 또한, 가우시안 특성 기반 방법으로써 신호강도 확률 분포 그래프 이용 방법이 갖고 있는 판정의 정확도를 개선하는 모델링을 통한 파라미터 추정 기반 방법을 제시하였다. 제안된 방법의 효율성을 입증하기 위하여 실제 측정 시스템에서 획득한 데이터에 적용하여 제안 방법이 광대역 환경에서 기존의 방법에 비하여 우수함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.623-625
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• 2012

가우시안 잡음에 의해 훼손된 영상의 복원은 영상처리분야에서 가장 중요한 과제이다. 가우시안 잡음을 제거하기 위해, 가우시안 필터, 평균 필터, 가중치 필터 등 다양한 방법들이 제안되었다. 그러나 기존의 방법들은 잡음제거 및 에지 보존성능이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 효과적으로 잡음을 제거하기 위해, 마스크내의 각 화소들의 공간 거리와 추정된 잡음분산 등을 고려한 적응 가중치 필터를 제안하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였고, 판단기준으로 MSE(mean squared error)를 사용하였다.

• 한국음향학회지
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• 제18권7호
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• pp.112-117
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• 1999

잡음에 강한 음성인식시스템을 위하여 주파수 차감법을 사용할 경우 음성 신호마저 차감하여 신호를 더욱 부식시키는 경우가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 경우를 위해서 프레임 마다 추정 잡음과 차감 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio) 함수로부터 반연속 HMM(Hidden Markov Model)의 가우시안 함수를 변형 및 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법의 타당성을 위해 프레임마다 추정 잡음의 오류 정도가 추정 잡음의 크기와 관계함을 신호 파형 형태로써 보였으며, 이러한 이유에서 SNR을 기준으로 가우시안 함수를 변형 및 결정하게 된다. 실험에서 80㎞/h 이상의 속도로 달리는 차량 내에서 배경 잡음과 음성이 혼합되었을 때의 음성 인식율을 평가하였다. 그 결과 주파수 차감한 경우와 차감하지 않은 경우에 비해 본 논문에서 제안한 SNR에 의한 가우시안 결정 방법이 더욱 향상된 인식율을 보였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권9호
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• pp.2265-2271
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• 2014

현대 사회의 정보 통신은 다양한 하드웨어 및 소프트웨어 관련한 디지털 장치가 대중화되고 있으며 디지털 영상은 생산 및 과학연구에 광범위하게 응용되고 있다. 그러나 일반적으로 영상의 전송 및 저장하는 과정에서 잡음이 첨가되어 영상의 질을 저하시킨다. 본 논문에서는 영상에 첨가되는 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 공간영역에서 잡음의 종류에 의해 임펄스 잡음과 가우시안 잡음을 분류하여 처리하며, 임펄스 잡음일 경우, 변형된 비선형 필터 처리하고 가우시안 잡음일 경우, 가중치를 적용시켜 처리하는 알고리즘을 제안하였다. 그리고 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 제안한 알고리즘의 우수성을 판단하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권4A호
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• pp.193-199
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• 2003

본 논문에서는 기존의 DS-CDMA 시스템의 성능분석을 위해 사용되는 표준 가우시안 근사법과 간단하고 향상된 가우시안 근사법을 이용하여 3세대 이동통신 시스템인 WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 시스템의 상향링크에 대한 성능을 분석하였다. 수신된 신호의 신호 대 잡음비를 이용하는 표준 가우시안 근사법과, 다중 사용자 간섭 성분에 대한 통계적 특성을 적용하여 표준 가우시안 근사법을 보완한 간단하고 향상된 가우시안 근사법을 사용하여 대역이 제한된 WCDMA 시스템의 성능을 분석하고 백색 가우시안 채널에 다중 사용자 간섭이 존재하는 상황에서 모의실험을 실시하였다. 신호 대 잡음비가 변하는 환경에서 확산 계수와 롤오프 (roll-off) 계수를 변화시켜가면서 당양한 모의실험을 실시하였고, 이를 바탕으로 해서 간단하고 향상된 가우시안 근사법을 사용한 대역제한된 WCDMA 시스템의 성능 분석이 타당함을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.104-107
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• 2018

최근 촬영 기기의 기술발전으로 인해 디지털 영상의 해상도가 증가함에 따라 선명한 디지털 영상에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 요구에도 불구하고 디지털 영상 내 가우시안 잡음 (gaussian noise)은 촬영기기를 통해 영상 획득 및 처리 과정에서 발생하여 화질을 열화 시킨다. 디지털 이미지에서 발생하는 가우시안 잡음을 제거하기 위해서 기존의 저대역 통과 필터 (low-pass filter: LPF)를 사용하면 잡음은 제거되지만, 블러링 현상 (blurring phenomenon)이 나타난다. 이러한 문제점을 개선하기 위해 소벨 연산자 (sobel operator)를 사용하여 영상 내 에지 맵 (edge-map)을 생성하여 에지 영역과 동질 영역을 구분한다. 에지영역에서는 약한 저역 필터 (weak low-pass filter)를 사용하고, 그 외의 이미지 영역에서는 강한 저역 필터 (strong low-pass filter)를 사용하는 알고리듬을 제안하였다. 그리고 다양한 이미지에 대하여 기존 알고리듬과 제안한 알고리듬의 적용한 결과를 통해 주관적 화질 비교하였고 객관적 지표로 최대 신호 대 잡음비 (peak signal-to noise ratio: PSNR)와 구조 유사성 (structural similarity: SSIM)을 사용하여 성능을 평가하였다. 실험결과를 통해 제안된 알고리듬이 잡음 제거 및 외곽선 보존의 우수함을 확인하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.163-165
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• 2017

본 논문에서는 카메라 잡음 제거에 딥 러닝 알고리즘을 적용하는 연구를 진행하였다. 합성된 가우시언 잡음에 대하여 좋은 잡음 제거 성능을 보이는 DnCNN(Denoising Convolutional Network)를 이용하여 카메라 잡음을 제거하는 학습과 실험을 진행하였으며, 기준 실험으로는 RGB 색공간의 3채널 모두에 대하여 학습한 신경망(Neural Network)을 사용하였고, 본 논문의 실험에서는 그레이 이미지에 대하여 학습한 신경망을 사용하였다. 신경망의 평가를 위하여 딥 러닝 알고리즘 입력 이미지를 RGB 색공간(RGB Color Space)과 YCbCr 색공간(YCbCr Color Space) 2가지 색공간으로 표현하여 사용하였고, 입력 이미지에 노이즈를 첨가하기 위해 가우시안 노이즈(Gaussian Noise)를 이용하였다. 또한 가우시안 잡음과 다른 성질을 갖는 실제 카메라 잡음에 대해서도 학습과 테스트를 진행하였다.