• Information and Communications Magazine
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• v.10 no.5
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• pp.53-70
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• 1993

위상 복원 문제는 어떤 신호의 푸리에 변환의 크기로부터 푸리에 위상, 또는 그 신호 자체를 구하는 문제로서 신호처리, 천문학, X-선 결정학, 전자현미경학, 광학, synthetic aperture radar 등과 같은 많은 물리학의 분야에서 일어난다. 일반적으로, 이 위상 복원 문제는 유일한 해를 갖지 않기 때문에, 이 문제를 풀기 위하여 사전 정보로 주어지는 원하는 신호의 성질을 제한조건으로 주어 이 문제가 유일한 해를 갖도록 한 뒤 이 원하는 신호를 구하는 방법을 사용해왔다. 이 논문에서는 위상 복원 문제를 소개하고, 이 문제의 중요성, 기본 이론 등을 알아보고, 지금까지 제안이 되었던 방법들을 분야별로 묶어 신호처리의 관점에서 소개한다. 먼저 수학적인 기초에 대하여 소개하고, 푸리에 변환의 크기를 보존하는 변환들에 대하여 알아본 뒤, 위상 복원 문제를 풀기 위하여 제안이 되었던 방법들을 1)하나의 푸리에 변환의 크기가 주어졌을 때의 위상 복원, 2)더해지는 기준 신호가 있을 때의 위상 복원, 3)곱해지는 신호(윈도우)를 이용한 위상 복원으로 나누어 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.353-356
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• 2002

본 논문은 카오스 신호를 이용하여 안전한 음성신호의 전송을 위한 아날로그 비화통신 시스템의 성능분석에 관한 연구이다. 기존의 카오스 동기화 및 카오스 변조통신 알고리즘을 개선하여 실제 통신환경에서 발생하는 다양한 조건들을 적용하여 음성신호의 복원능력을 모의실험으로 분석하였다. 일반적인 PC 제어기법과 제안한 피드백 마스킹 기법을 사용하여 송신단에서 음성신호를 카오스 신호로 마스킹하여 변조하고, 통신채널에 잡음신호를 추가하여 전송하였다. 수신단에서는 카오스 응답시스템을 이용하여 음성신호를 복조하고, 복원성능을 계산하기 위하여 아날로그 복원 에러신호의 평균전력을 제안하여 계산하였다. 실험결과 마스킹 정도, 파라미터들의 민감성, 채널잡음 등에 대하여 PC 제어기법보다 피드백 제어기법의 복원성능이 우수함을 확인할 수 있었다. 또한 로렌쯔 카오스 시스템을 비화통신시스템에 사용할 경우 파라미터들의 조합으로 암호키를 구성해야 하므로 키값들의 선정에 기준이 되는 파라미터 변화율에 대응하는 복원에러율의 관계를 실험 값으로 구하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.102-105
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• 2000

본 논문에서는 잡음환경에서의 음성신호복원(Speech Enhancement) 시스템 구현을 목적으로 한다 이를 위한 적응필터로서 LMS(Least Mean Square)알고리즘 FIR필터를 제안한다. 또 정밀 필터로서 신경망 필터를 제안한다. 잡음환경에서의 음성신호 복원 시스템은 잡음에 의해 왜곡된 음성신호에서 잡음성분만을 제거함으로써 음성신호를 복원하는 시스템이다. 일반적으로 잡음은 시변특성과, 비선형적인 전달특성을 갖는다. 그러므로 파라미터가 고정된 필터로는 제어하기가 힘들다. 이러한 이유로 본 논문에서는 LMS알고리즘 적응필터를 적용한다. 신경망 필터는 오차 역전파 학습 알고리즘에 의해 오차를 최소화하는 방향으로 필터의 파라미터를 수정한다. 제안한 필터로 잡음환경에서의 음성신호복원 시스템을 구성하고, 실험을 통해 필터의 성능을 확인한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.9
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• pp.2087-2093
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• 2014

In this paper, an orthogonal matching pursuit (OMP) method combined with genetic algorithm (GA), named GAOMP, is proposed for sparse signal recovery. Some recent greedy algorithms such as SP, CoSaMP, and gOMP improved the reconstruction performance by deleting unsuitable atoms at each iteration. However they still often fail to converge to the solution because the support set could not avoid the local minimum during the iterations. Mutating the candidate support set chosen by the OMP algorithm, GAOMP is able to escape from the local minimum and hence recovers the sparse signal. Experimental results show that GAOMP outperforms several OMP based algorithms and the $l_1$ optimization method in terms of exact reconstruction probability.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.159-162
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• 2001

음장의 공간 음향적인 특성에 영향을 받은 음성신호를 원래 신호로 복원하기 위해서 본 논문에서는 MPSV (Minimum Phase Space Volume) 방법 을 도입한다 MPSV 방법 은 신호를 복원하기 위해 원래 신호의 어떠한 사전 정보나 가정을 필요로 하지 않고 그 신호의 비선형적인 동적 특이성만을 이용하는 블라인드 디콘볼루션 (Blind deconvolution) 방법이다. 또한, 이 방법을 이용하여 원래 신호를 복원하는 동시에 음장의 충격응답과 같은 시스템 특성까지도 유추가 가능하다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.7
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• pp.1557-1564
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• 2014

In this paper, we propose a signal detection technique based on the parallel orthogonal matching pursuit (POMP) is proposed for generalized shift space keying (GSSK) systems, which is a modified version of the orthogonal matching pursuit (OMP) that is widely used as a greedy algorithm for sparse signal recovery. The signal recovery problem in the GSSK systems is similar to that in the compressed sensing (CS). In the proposed POMP technique, multiple indexes which have the maximum correlation between the received signal and the channel matrix are selected at the first iteration, while a single index is selected in the OMP algorithm. Finally, the index yielding the minimum residual between the received signal and the M recovered signals is selected as an estimate of the original transmitted signal. POMP with Quantization (POMP-Q) is also proposed, which combines the POMP technique with the signal quantization at each iteration. The proposed POMP technique induces the computational complexity M times, compared with the OMP, but the performance of the signal recovery significantly outperform the conventional OMP algorithm.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.12
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• pp.1682-1687
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• 2020

We study the problem of sampling a subset of nodes of graphs for bandlimited graph signals such that the signal values on the sampled nodes provide the most information in order to reconstruct the original graph signal. Instead of directly minimizing the reconstruction error, we focus on minimizing the upper bound of the reconstruction error to reduce the complexity of the selection process. We further simplify the upper bound by applying useful approximations to propose a low-weight greedy selection process that is iteratively conducted to find a suboptimal sampling set. Through the extensive experiments for various graphs, we inspect the performance of the proposed algorithm by comparing with different sampling set selection methods and show that the proposed technique runs fast while preserving a competitive reconstruction performance, yielding a practical solution to real-time applications.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.15 no.1
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• pp.15-20
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• 1990

Signal restoration by linear filters based on the methods of least squares and its generalizations has been studied for many years. However, linear filters are inadequate for signal restoration in many situations. For such cases, nonlinear filters have been proposed and extensively studied recently. In this paper, we briefly review some of the general propoerties of nonlineat filters used for signal processing.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.50 no.4
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• pp.155-162
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• 2013

The conventional block-based compressed sensing uses a fixed block size for signal reconstruction, and the reconstructed signal is degraded because the block size suitable to the signal characteristics is not used. To solve this problem, in this paper, a variable block size method for compressed sensing is proposed that estimates the signal characteristics and selects a proper block size for each frame, thereby improving the quality of the reconstructed signal. The proposed method reconstructs the signal with different block sizes, analyzes the signal characteristics using correlation coefficients for each frame, and select the block size for the frame. It is confirmed that, with the same acquired data, the proposed method reconstructs the signal of higher quality than the conventional fixed block size method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.212-213
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• 2013

압축 센싱 기술은 성긴 (sparse)신호의 경우 Nyquist 표본화율보다 적은 수의 표본으로도 원신호를 완벽하게 복원할 수 있는 이론을 제시하고 있다. 전통적인 영상 처리분야에 압축 센싱 기술을 적용하는 연구를 시작함에 따라 계산 복잡도 및 메모리 문제로 블록 영상 기반 압축 센싱 방법을 많이 고려하고 있다. 또한, 이러한 압축 센싱 방법에서 복원 과정은 일정 허용 오차 범위 기준을 복원 신호가 만족시키는 경우에 종료되므로, 허용 오차 범위에 따른 복원 신호 품질과 계산 복잡도에 변화가 발생하게 된다. 본 논문에서는 블록 기반 압축 센싱 방법을 이용하여 영상을 복원함에 있어, 허용 오차 값에 따른 복원 영상의 화질 변화와 시간 절감 정도를 비교, 분석하였다.