• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.596-600
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• 2020

본 논문에서는 Xilinx 사(社)의 Spartan-6 FPGA 와 Analog Devices 社의 Transceiver 칩인 AD9361 을 이용한 소프트웨어 정의 라디오 장비인 Universal Software Radio Peripheral(USRP) B210 를 이용하여 디지털 방송 표준인 ATSC 의 실시간 영상 송수신 시스템을 신호 처리 소프트웨어인 그누 라디오로 구현하였다. ATSC 에서 사용하는 MPEG 트랜스포트 스트림 영상 신호가 송신부에서 소프트웨어로 디지털 신호 처리되고 Digital-to-Analog Conversion(DAC) 과정을 거쳐 영상 신호가 송출된다. 본 논문은 디지털 방송 수신부에서 핵심 기능을 하는 등화기 알고리즘을 소프트웨어를 통해 구현하여 신호의 왜곡을 보상하는 방법을 제안한다. 수신부에서는 신호를 수신하여 튜너, 매치 필터, 위상 고정루프, 등화기, 비터비 복호 알고리즘 등의 과정을 거쳐 수신한 후 영상을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2005.11a
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• pp.217-220
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• 2005

베이시안 기법의 잡음제거는 사진정보를 모형화하여 베이스 정리에 의해 사후정보를 계산하는 방법이다. 웨이블릿 변환 영역에서 각 대역의 원 신호 히스토그램을 일반화된 라플라시안 분포로 모형화하여 사전정보로 사용가능하다. 잡음 신호의 히스토그램에서 모형을 추정하기 위해서는 잡음편차가 필요하다. 이 논문에서는 단조변환을 이용하여 웨이블릿 변환된 잡음신호 각 대역의 편차를 추정한 후 이 편차에 가중치를 적용하여 모수를 추정한 후 베이스 기법으로 잡음을 제거하였다. 그리고 그 결과를 위너필터에 의해 잡음제거 된 결과와 PSNR로 비교하였다.

• Progress in Medical Physics
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• v.3 no.1
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• pp.71-78
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• 1992

This study describes the design of the biophysiological signal processing analyzer which can collect and analyze the biosignal raw data. System hardware is consisted of the IBM PC AT. pre-amplifier. AID converter, Counter/Timer. and RS-232C processor. Biophysiological signal data were processed by the software digital filter. FFT and graphic processing routine. The tachogram and FFT of the the peak to peak interval time was accomplished by the Graphic user interface software using the biophysiological signal processed data. Using this system. the powerspectrum of the heart rate variability during the long term could be observed. Experimental results of this system approach our purpose. which is improved the cost performance. easy to use. reducing raw-data noise and optimizing model for digital filter.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.36 no.4
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• pp.273-278
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• 2017

In this paper, a post-processing algorithm to suppress reverberation for continuous-wave active sonar system is developed. The developed algorithm is designed for a low-doppler environment where the target echo is not distinguishable from the reverberation. The algorithm is developed based on overlapping nonnegative matrix factorization method. The algorithm analyzes the frequency characteristics of transmitting ping signal, then suppresses the reverberation using time-frequency characteristics of the received signal. Simulations performed in order to evaluate the proposed algorithm, and the results show that the proposed algorithm makes 6 dB signal-to-reverberation ratio enhancement in various reverberation energy conditions.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07c
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• pp.1861-1863
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• 2003

최근 국내 전력시장은 초고압 대전력기기 사용이 현저히 증가하고 있어 이에 따라 부분방전 예방진단 시스템의 필요성은 절대적이며 이러한 시스템의 국산화가 절실히 요구되고 있다. 예방 진단 시스템의 국산화에 있어 부분방전 신호 측정시 신호 대 잡음비(Signal to Noise ratio)를 높이기 위해 측정용 센서의 검출가능 주파수 대역을 높게 설정하여 설계되고 있는데, 따라서 센서에서 검출된 신호를 처리하기 위한 로컬유닛 또한 국산화시 외국 시스템보다 더욱 신뢰성을 가질 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해서는 기존의 마이크로프로세서를 채용한 저속 시스템을 대체할 수 있도록 더욱 빠르고 높은 신뢰성의 디지털 신호처리 기술이 요구된다. 본 논문에서는 검출 센서의 아날로그 신호를 빠르게 디지털화 한 후 보다 정확한 데이터와 독립적 신호처리 그리고 네트워크를 통한 실시간 전송을 수행할 수 있는 부분방전 예방진단 시스템 로컬유닛의 프로토타입을 Digital Signal Processor (DSP)를 이용하여 구현하였다. 제작된 DSP 로컬유닛을 시험하기 위해 Real-Scale 170kV GIS Mock-up에서 부분방전 신호를 발생 시키고 센서를 통해 검출된 신호를 DSP가 처리하여 사용자의 네트워크를 통한 명령에 따른 실시간 전송모드, ${\Phi}$-q-n 진단모드로 자체 네트워크 기능을 이용하여 사용자에게 데이터를 실시간 전송하도록 하였다. 본 논문에서 구현한 DSP 로컬유닛은 대전력기기 부분방전 예방진단 시스템의 국산화에 있어 기존의 외국 시스템의 로컬유닛보다 구성이 간단하며, 실시간 신호처리 및 원거리 데이터 전송기능에서 우수한 성능을 보였다. 향후 연구에서는 다양한 분석 알고리즘을 탑재한 DSP를 개발하여 더욱 향상된 실시간 데이터 전송 및 분석기능이 우수한 DSP 로컬유닛을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.432-437
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• 1998

NLMS 알고리즘을 채용한 음향반향제거기는 주변잡음에 대해서 적응필터의 계수가 오조정되어 반향제거기의 성능이 저하된다. 본 논문에서 음향반향제거기의 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 이용해서 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정이 작은 적응 알고리즘과 잔여반향을 제거하기 위한 후처리기로 구성된 음향 반향 제거기를 제안한다. 기존의 NLMS 알고리즘이 입력신호의전력으로 적응상수를 정규화하지만 제안하는 알고리즘은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의상관도와 입력신호 전력의 합으로 정규화한다. 적응필터가 반향 경로를 추정한 경우, 추정 오차신호에는 근단화자 신호가 대부분을 차지한다. 따라서 근단화자 신호가 있는 경우에는 상관도 값이 커져서 적응 상수가 작아지고 근단화자 신호에 의한 계수의 오조정을 줄일 수 있다. 후처리기도 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 마이크 입력신호의 전력으로 정규화한 값으로 추정 오차신호를 감쇠시킴으로써 근단화자 신호는 감쇠를 적게 하고 잔여반향을 감쇠시킨다. 멀티미디어 PC를 이용한 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인했다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.18 no.2
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• pp.311-318
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• 2013

This paper deals with a noise reduction algorithm which uses the binary masking in the time-frequency domain. To improve speech intelligibility in noise, noise-masked speech is decomposed into time-frequency units and mask "0" is assigned to masker-dominant region removing time-frequency units where noise is dominant compared to speech. In the previous research, Gaussian mixture models were used to classify the speech-dominant region and noise-dominant region which correspond to mask "1" and mask "0", respectively. In each frequency band, data were collected and trained to build the Gaussian mixture models and detection procedure is performed to the test data where each time-frequency unit belongs to speech-dominant region or noise-dominant region. In this paper, we consider the correlation of masks in the frequency domain and propose a post-processing method which exploits the Viterbi algorithm.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.3 no.4
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• pp.7-16
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• 2002

En this paper, we propose the algorithm that has analyzed the map Information automatically to extract the contour lines and numbers, symbols from the map image. After converting the input image to binary one, thinned image is obtained by thinning algorithm. The contour elements in the thinned image are classified and the classified elements are analyzed to automatically classify the numbers from symbols. Finally, the broken parts are restored by reconstruction algorithm. The performance of proposed algorithm is verified through the simulation. The proposed one has good performance.

• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2000.12a
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• pp.97-100
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• 2000

본 논문에서는 얼굴의 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 입력 영상을 이진 영상으로 처리한 후, 얼굴 요소 후보 블록의 면적, 둘레, 원형도, 종횡비를 이용하여 불변하는 눈, 코, 입의 특징 요소를 추출한다. 사람의 얼굴에 대한 특징 요소를 추출하기 위하여 우선 이진 영상을 생성한다. 하나 하나의 고립된 영역으로 분리하기 위하여 화소 레이블링을 한 후 만들어진 얼굴 요소 후보 블록 단위로 면적을 구하고, 윤곽선 추적 방법에 의하여 둘레를 구한 다음 면적, 둘레, 원형도 및 종횡비의 유사도를 구한다 블록의 종합 유사도, 대칭적 거리, 위치의 유사도를 활용하여 눈, 코, 입을 추출한다. 추출된 각 특징 요소간의 거리와 각도를 이용하여 12개의 특징 인수를 구하는 제안 알고리즘을 수행함으로써 얼굴의 특징 인수들을 추출한다. 각 특징점 사이의 거리와 각 거리간의 기울기를 이용하여 100명으로부터 획득한 297개의 원 영상을 대상으로 12개의 특징 파라미터를 추출한 결과 92.93%의 추출 성공률을 보였다. 이러한 결과는 외부 환경의 영향을 덜 받는 눈, 코, 입의 위치 관계의 블록을 근거로 특징 요소를 추출할 수 있도록 제안 알고리즘을 구성하였던 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1064-1065
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• 2020

본 연구는 한국인 뇌MRI영상을 이용하여 대뇌 영역별 분석 프로토콜과 정량 평가방법을 개발하여 정상인을 대상으로 뇌용적량을 정량 분석하고자 한다. 뇌MRI영상 분석 프로토콜을 최적화하기 위해 먼저 뇌용적 변화에 있어 평가방법을 선정하고, VBM 후처리과정은 MRI영상 신호불균질성 교정, 조직세분화 방법, 대뇌 표준영상 제작, 신호 편평화(smoothing) 과정을 단계별로 최적화하였다. 이 정량분석 프로토콜은 정상인과 뇌질환 환자의 뇌용적 비교뿐만 아니라 환자 약물 치료 전·후에 나타나는 용적 변화를 정량적으로 평가하는 연구에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.