• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2137-2139
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• 2003

본 논문에서는 초고속 비동기전송(ATM)망에서의 체증 문제를 풀기위해 $H_{\infty}$ 필터 사용을 제안한다. 많은 제어기들에 대한 초기 연구들은 가용 비트율이 망 체증이 제거될 수 있도록 버퍼에서의 원하는 셀들의 큐의 길이를 원하는 값 범위내에서 성공적으로 조절될 수 있음을 보이고 있다. 본 논문에서는 망의 노이즈를 가우시안 랜덤 열로 근사화하는 ATM망에 대하여 현대 제어 기법인 $H_{\infty}$ 필터를 적용한다. 따라서 제안한 $H_{\infty}$ 필터는 망의 외란으로 밭생하는 망의 출력의 영향을 미리 주어지는 $H_{\infty}$ 노옴값 이내로 유지시켜준다. 따라서 미리 주어지는 $H_{\infty}$ 노옴값이 작다면 제안한 $H_{\infty}$ 필터는 외란에 강인한 성능을 보여줄 수 있다. $H_{\infty}$ 필터 이득은 대수적인 리카티 방정식의 해로 구해진다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.9
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• pp.1210-1216
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• 2009

In this paper we analyze the convergence behavior of the recursive least rank (RLR) L-filter. The RLR L-filter is an order statistics filter, filter coefficients of which are the weights according to the order of magnitude of inputs. And RLR L-filter is a non-linear adaptive filter, that uses RLR algorithm for coefficient updating. The RLR algorithm is a non-linear adaptive algorithm based on rank estimates in Robust statistics. The mean and mean-squared convergence behavior of the RLR L-filter is examined with variable step-sizes. The RLR L-filter adapts the median filter type to the heavy-tailed distribution function of impulse noise, and adapts the average filter type to Gaussian noises.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.12 no.3
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• pp.26-33
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• 1993

본 논문은 반향제거기 등에 적용 가능한 적응 FIR 필터의 고속 수렴 알고리즘을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 지연 평가와 영역 제한에 의한 탭위치 제어 등 두가지 특징을 가지고 있다. 반향 경로에 다중 반향이 발생했을 때에도 적용 가능한 위치 탐색에 제한을 두는 방법으로 제한된 탭위치 제어를 수행한다. 백색 가우시안 신호를 입력으로 사용한 반향제거기 시뮬레이션에 의해서 Full-tap NLMS, STWQ, 그리고 본 논문에서 제시한 알고리즘의 수렴특성을 비교한 결과, 제시한 알고리즘은 STWQ나 Full-tap NLMS 알고리즘에 비해서 256탭 적용필터에서 약 70% 정도 수렴 시간을 감소시키며, 또한 다중반향 발생 하에서 다른 알고리즘에 비해서 우수한 수렴 특성을 갖는다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.503-505
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• 1999

경계선 검출은 컴퓨터를 이용한 영상인식의 첫 단계로서, 인식의 성능에 큰 영향을 미치는 중요한 기술이다. 여러 가지 경계선 검출 기술들이 존재하지만, 이들은 모두 주어진 영사에 잡음이 존재하지 않거나 존재의 정도가 미약한 경우를 가정하여 개발되었다. 한편, 잡음이 심하게 삽입된 경우에는 경계선 검출기 적용 이전에 잡음제거 필터를 사용할 수 있다. 그러나 주어진 영상에 잡음이 존재하는지를 어떻게 컴퓨터 스스로 판단할 것인가\ulcorner 본 연구에서는 주어진 영상에 대하여 잡음의 존재 여부와 잡음의 정도 여부에 상관없이, 굳건한 경계선 검출 능력을 보이는 경계선 검출기를 개발하였다. 이를 위하여 이중 필터를 사용하였는데, 그 중 하나는 일반적으로 많이 사용되는 가우시안 필터이고, 다른 하나는 본 연구진에 의하여 개발된 웨이블릿 기반 필터이다. 실험결과, 본 논문의 경계선 검출기는 잡음의 정도에 크게 구애받지 않는 일정한 성능을 보여주었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.12B
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• pp.2039-2045
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• 2000

본 논문에서는 계산이 간단한 두 가지의 GMSK (Gaussian minimum shift-keying) 변조기들을 제안한다. 제안된 방법들에서는 필터링과 적분과정의 순차적인 처리 대신에, 필터링되는 데이터 계열들에 따른 적분기 출력에서의 위상 성분들을 미리 구하고, ROM (read only memory)에 저장함으로써 계산량을 크게 줄일 수 있다. 첫 번째 방법에서는 필터링되는 심벌들에 따른 각 샘플시점에서의 위상 변화량들이 미리 계산되며, 위상 샘플 값은 필터에 입력되는 데이터 계열에 의한 샘플시점에서의 총 위상 변화량을 구하여 누적함으로써 얻어진다. 두 번째 방법에서는 입력되는 모든 가능한 데이터 계열들에 따른 모든 샘플시점에서의 총 위상 변화량들을 미리 구하여 ROM에 저장하며, 위상 샘플 값은 입력되는 데이터 계열에 따라 샘플시점에 해당하는 총 위상 변화량을 선택하여 누적함으로써 얻어진다. 또한, 두 번째 방법에서는 데이터 계열의 패턴에 따른 총 위상 변화량들의 대칭적인 성질을 이용함으로써 필요한 메모리량을 줄일 수 있다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.8 no.2
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• pp.43-47
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• 1983

The method of designing the polyphase network for the interpolation filter of the discrete signals is designed, the polyphase network consists of the hybrid FIR/IIR digital filter with the FIR filter and IIR filter which are designed by independent methods. It is showed that the proposed polyphase network is useful for the interpolation filter, by the estimation method using the white-gaussian noise.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2002-2004
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• 2003

본 논문에서는 시스템의 모델 불확실성과 백색 가우시안이 아닌 $L_2$ 잡음이 존재하는 경우에 시스템 상태변수의 효과적인 추정을 위한 강인 필터를 제안한다. 제안된 필터는 적분이차제약조건(integral quadratic constraint)을 갖는 일반적인 비선형 불확실 시스템을 위해 선형근사화를 통하여 구성된다. 또한 제안된 필터의 중요한 특성인 변형된 $H{\infty}$ 성능 지수를 유도하고, 해석적 방법을 통해 제안된 필터의 잡음과 시스템 파라미터 불확실성에 대한 강인성을 분석하며, 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 필터가 추정치의 정확도를 효과적으로 향상시키는 것을 보인다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.05a
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• pp.202-204
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• 2008

스펙트럼 분할 시스템에서 사용되는 광수신기의 수신감도의 해석을 위해 시스템에서 필터의 실제적인 스펙트럼 폭의 효과가 수신기의 감도에 미치는 영향에 대해 평가하였다. 전송기법으로 일반적인 디지털전송기법인 OOK와 FSK를 이용하였고, 해석방법으로는 가우시안 근사법과 ${\kappa}$-자승법으로 이용하였다. 결과로써, 필터의 차수가 증가할수록 수신기의 감도가 줄어들었고, 필터로 인한 시스템의 페널티는 필터의 차수의 N이 3보다 큰 경우에는 1dB이하로 감소됨을 확인하였다. 이를 통해 필터의 차수 N이 3이상이 되면 시스템의 페널티가 1dB이하로 줄어들기 때문에 시스템의 성능에 큰 영향을 미치지 않음을 확인할 수 있었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.25 no.5A
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• pp.618-633
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• 2000

In this paper, a Gaussian interpolation filter and cubic interpolation filter are presented to do more accurate channel estimation compared to the conventional linear interpolation filter for COFDM systems. In addition to an interpolation filter, a low pass filter using FFT and IFFT is also presented to reduce the noisy components of a channel estimate obtained by an interpolation filter. Channel estimates after low-pass filtering combined with interpolation filters can lower the error floor compared to the use of only interpolation filters. Computer simulation demonstrates that the presented channel estimation methods exhibit an improved performance compared to the conventional linear interpolation filter for COFDM systems in time-varying multipath fading channel and0.1 ~ 0.2 dB of Eb/No difference at BER=10-4 when the perfect channel estimation is compared.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.1
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• pp.232-238
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• 2013

This paper study the position estimation of MBK system according to the non-linear filter for non-Gaussian noise in underwater sensor networks. In the filter to estimate location, recently, the extended Kalman filter (EKF) and particle filter are getting attention. EKF is widely used due to the best algorithm in the Gaussian noise environment, but has many restrictions on the usage in non-Gaussian noise environment such as in underwater. In this paper, we propose the improved One-Dimension Particle Filter (ODPF) using the distribution re-interpretation techniques based on the maximum likelihood. Through the simulation, we compared and analyzed the proposed particle filter with the EKF in non-Gaussian underwater sensor networks. In the case of both the sufficient statistical sample and the sufficient calculation capacity, we confirm that the ODPF's result shows more accurate localization than EKF's result.