• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.06a
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• pp.316-322
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• 2002

본 연구에서는 고정된 카메라로부터 입력되는 영상열에서 이동 물체를 신뢰성있게 분리하기 위해 형태 정보를 이용한 확장 방법을 제안한다. 영역 분리의 핵심은 배경으로부터 주위 잡음 영역과 무관하게 이동 물체 영역을 분리하는 기술이라고 볼 수 있다. 제안된 방법은 초기 이동 물체가 존재하지 않는 영상을 참고 영상(reference image)으로 하여 입력 영상(input image)과의 차영상(subtraction image)을 구하고, 차영상의 히스토그램(histogram)에서 배경잡음 모델링(modeling)을 통해 배경잡음을 제거한다. 그리고 배경잡음이 제거된 차영상에서 국부 최대값들(local maxima)을 이용해 후보 초기 영역을 선정한 후, 이 영역을 기반으로 영역의 형태정보를 이용하여 영역을 선별적으로 확장하면서 결합하는 방법을 사용하였다. 제안된 방법을 실제 상황에서 얻은 다양한 영상열에 적용한 결과, 기존의 영역 분리 방법보다 주위 잡음과 무관하게 이동 물체를 분리할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.61-62
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• 2021

본 논문에서는 조건부 wavenet을 이용한 음성 신호의 잡음 제거 기술을 제안한다. 기존의 음성 신호 잡음 제거 기술은 스펙트로그램을 기반으로 발전되어 왔으나, 잡음으로 인해 변형된 원음의 위상 정보를 복원할 수 없는 문제점을 가진다. 이를 해결하기 위해 시간 영역에서 전 과정을 실행하는 기계학습 모델인 wavenet을 사용하여 음성 신호의 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 특히, 잡음 종류를 조건으로 입력하여 성능 향상을 얻도록 한다. 성능 평가를 통하여 제안 방법이 시간 영역에서 잡음을 감소시킬 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.8 no.6
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• pp.357-364
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• 2014

The filtered back projection in the image reconstruction algorithms for the clinic computed tomography system has been widely used. Noise of the reconstructed image was examined under the input noise for parallel and fan beam geometries. The reconstruction images of $512{\times}512$ size were carried out under 360 and 720 projection by the Visual C++ for parallel beam and fan beam, respectively, and those agreed with the original Shepp-Logan head phantom very much. Noise was generated because of intrinsic restriction (finite number of projections) for the image reconstruction algorithm, filtered back projection, when no input noise was applied. Because the result noise was rapidly increased under 0.5% input noise ratio, technologies for reducing noise in CT system and image processing is important.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.30 no.3
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• pp.149-157
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• 2011

In this paper, we propose a new cardiac disorder classification method using an support vector machine (SVM) to combine hidden Markov model (HMM) and murmur existence information. Using cepstral features and the HMM Viterbi algorithm, we segment input heart sound signals into HMM states for each cardiac disorder model and compute log-likelihood (score) for every state in the model. To exploit the temporal position characteristics of murmur signals, we divide the input signals into two subbands and compute murmur probability of every subband of each frame, and obtain the murmur score for each state by using the state segmentation information obtained from the Viterbi algorithm. With an input vector containing the HMM state scores and the murmur scores for all cardiac disorder models, SVM finally decides the cardiac disorder category. In cardiac disorder classification experimental results, the proposed method shows the relatively improvement rate of 20.4 % compared to the HMM-based classifier with the conventional cepstral features.

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.7
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• pp.135-140
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• 2013

Noise estimation and detection algorithm to adapt quickly to changing noise environment using the LMS Filter. However, the LMS Filter for noise estimation for a certain period of time and need time to adapt. If the signal changes occur, have the disadvantage of being more adaptive time-consuming. Therefore, noise removal method is proposed to a frame basis AELMS Filter to compensate. In this paper, we split the input signal on a frame basis in noisy environments. Remove the LMS Filter by configuring noise predictions using the mean and variance. Noise, even if the environment changes fast adaptation time to remove the noise. Remove noise and environmental noise and speech input signal is mixed to maintain the unique characteristics of the voice is a way to reduce the damage of voice information. Noise removal method using a frame basis AELMS Filter To evaluate the performance of the noise removal. Experimental results, the attenuation obtained by removing the noise of the changing environment was improved by an average of 6.8dB.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.11 no.6
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• pp.893-899
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• 2000

A 900 MHz low-noise amplifier(LNA) with a measured noise figure of 4.8 dB and an associated gain of 13.2 dB was fabricated in a 0.65 $\mu$m CMOS. The inductive source architecture of offers the possibility of achieving the best noise performance. At 900 MHz, the fabricated LNA dissipates 39 mW from a single 3 V power supply including the bias circuitry and provides -26dB input return loss, -17 dB output return loss, and an input 1-dB compression level of -12 dBm.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.10a
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• pp.16-17
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• 2006

적외선 이미지 센서용으로 사용되는 마이크로 볼로미터 센서는 process variation으의 인하여 모든 볼로미터 센서의 셀이 정확한 저항값을 갖지 못하여 입력신호에 왜곡을 가져 온다. 본 논문에서는 적외선 이미지 센서용 CMOS 검출회로를 설계하는 데 있어, 이러한 볼로미터 셀 어레이의 고정패턴잡음(Fixed Pattern hoise)을 최소화하는 방법에 대해 연구하였다. 기존의 단일 입력 방식 검출회로는 볼로미터 셀어레이의 고정패턴잡음을 보정하기 위하여 추가적인 보정 회로를 필요로 하였다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 차동 입력 방식 검출회로를 제안하였으며, 이를 적용하여 출력을 살펴본 결과 추가적인 보정회로 없이 20%의 노이즈 감쇠효과를 얻을 수 있다. 연구 결과를 바탕으로 32${\times}$32 크기를 갖는 셀어레이의 볼로미터를 구성하여 전체 칩을 설계하였으며 컴퓨터 시물레이션을 통해 결과를 분석하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.11a
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• pp.171-174
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• 2007

최근에 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 입력장치 중 테이블-탑 디스플레이라는 멀티터치 입력장치가 활발히 연구되고 있다. 본 논문에서는 테이블-탑 디스플레이라는 환경에서 인간에게 가장 직관적인 도구인 손을 사용하여 입력된 온라인 필기 숫자를 전처리하는 방법을 제안한다. 테이블-탑 디스플레이 환경에 적합한 전처리 기법으로 대표점 추출을 위한 거리 필터링과 획 구분 및 잡음제거 등을 사용하였고, 데이터를 16방향 체인코드로 변환하였다. 이는 실제 필기운동 시의 궤적을 크게 왜곡 시키지 않으면서 테이블-탑 디스플레이가 갖는 환경에 기인한 잡음을 없애고, 데이터양을 줄일 수 있는 장점이 있다. 총450개의 필기 숫자 데이터를 사용하여 실험한 결과, 잡음이 제거되고 데이터양이 줄어들었으며 인식에 용이한 체인코드를 형성해 내었다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1979.08a
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• pp.8-11
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• 1979

음성신호의 진폭이 갖는 학율밀도함수(PDF)를 이용하여 음성신호가 균일한 스탭을 갖는 양자기 입력에 가해질 때 발생하는 잡음을 양자화 잡음 및 포화성잡음으로 분리하여 잡음에 관한 표현식을 유도하였다. 이러한 잡음 표현식에서 빗트수 및 포화점을 결정하는 상수에 관해서 수치해석함으로서 각 빗트마다 SNR을 최대로하기 위한 조건을 제시 하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.24 no.1
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• pp.43-51
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• 2005

In this paper, we propose an algorithm that improves a tone quality of a noisy audio signal in order to enhance a Performance of perceptual filter using noise energy control. Most of the algorithms which were proposed by the other researchers usually applied a filter using the noise energy acquired from a silent range. In this case. the improvement rate of tone quality decreases if the noise energy is changed by the magnitude or environment variation in a signal frame. But the Proposed method Provides the means to find a food estimated noise through energy control of the estimated noise which is obtained from a silent range. Also we can get the enhancement of tone qualify in low frequency band unlike other methods. To show the performance of the Proposed algorithm, various input signals which had a different signal-to-noise ratio (SNR) such as 5dB, l0dB, 15dB and 20dB were used to test the proposed algorithm. With the proposed algorithm, we could confirm the enhancement of tone quality in terms of segmental SNR (SSNR). noise-to-mask ration (NMR) and mean opinion score (MOS) test.