• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.23 no.2
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• pp.72-88
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• 2020

Recent rapid advances in computer hardware performance have led to relatively low computational costs, increasing the number of applications of machine-learning techniques to geophysical problems. In particular, deep-learning techniques are gaining in popularity as the number of cases successfully solving complex and nonlinear problems has gradually increased. In this paper, applications of seismic data denoising methods using deep-learning techniques are introduced and investigated. Depending on the type of attenuated noise, these studies are grouped into denoising applications of coherent noise, random noise, and the combination of these two types of noise. Then, we investigate the deep-learning techniques used to remove the corresponding noise. Unlike conventional methods used to attenuate seismic noise, deep neural networks, a typical deep-learning technique, learn the characteristics of the noise independently and then automatically optimize the parameters. Therefore, such methods are less sensitive to generalized problems than conventional methods and can reduce labor costs. Several studies have also demonstrated that deep-learning techniques perform well in terms of computational cost and denoising performance. Based on the results of the applications covered in this paper, the pros and cons of the deep-learning techniques used to remove seismic noise are analyzed and discussed.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.7 no.4
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• pp.169-177
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• 2006

In this paper, we present an efficient image reconstruction method which is suited to remove various noise generated from measurement using X-ray attenuation. To be specific, we present a wavelet method to efficiently remove ring artifacts, which are caused by inevitable mechanical error in X-ray emitters and detectors. and streak artifacts, which are caused by general observation errors and Fourier transform-based reconstruction process. To remove ring artifacts related noise from projections, we suggest to estimate the noise intensity by using the fact that the noise related to ring artifacts has a strong correlation in the angle direction, and remove them by using wavelet shrinkage. We also suggest to use wavelet-vaguelette decomposition for general-purpose noise removal and image reconstruction. Through simulation studies. we show that the proposed method provides a better result in ring artifact removal and image reconstruction over the traditional Fourier transform-based methods.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2005.07d
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• pp.2989-2991
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• 2005

전력선 통신(Power Lire Communication)은 홈오토메이션, 원격 검침(AMR) 분야에서 많이 사용되어진다. 전력선 통신은 많은 유용성에도 불구하고 전력선 채널에 대한 정확한 채널 모델링과 전력선 모뎀에 관해서는 많은 문제점을 나타내고 있다. 본 논문에서는 고속 전력선 통신을 위한 전송선로의 주파수에 대한 잡음과 임피던스 특성 및 전력선 채널에 OFDM 신호를 QPSK 변조기법으로 전송하였을 때의 시뮬레이션 결과와 설계된 FPGA 보드를 비교 분석 하였다. 채널 모델은 잡음과 감쇠 특성만을 고려하여 모델링 하였으며, 전력선 채널 상에서의 OFDM 기법을 적용한 모뎀의 성능을 분석하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1996.06a
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• pp.51-54
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• 1996

동해 중부 연안(수심: 200 m)에서 해수 중 주위잡음을 측정하는 동안 태평양 흰줄무늬 돌고래(pacific white-sided dolphin, 학명: Lagenorhynchus obliquidens)의 발생음을 수신하였으며 그 음향 특성을 분석하였다. 그 결과 얻어진 결론을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 돌고래 발생음의 파형은 임펄스의 형태로서 그것의 전체 길이는 0.25~60.50 ms였고, 처음에 음(-)의 방향으로 작은 진폭을 보였으며, 그 후 작은 진폭으로 빠르게 감쇠진동하고 있는 형태를 나타내었다. 둘째, 돌고래 발생음의 주파수 스펙트럼은 약 18~90kHz의 광범위한 성분을 포함하고 있었다. 셋째, 돌고래 발생음의 스펙트럼 레벨 피크는 주파수 범위 35~55 kHz에서 나타났으며, 이것은 돌고래의 발생음이 없는 경우 해수 중 주위잡음의 레벨에 비하여 약 30~40 dB 높게 나타났다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.1-2
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• 2018

해상 선박의 안전을 위해 해저의 객체 및 장애물의 정확한 탐지를 위해 해저환경에서 감쇠현상이 비교적 적은 음파 기반의 소나가 널리 활용된다. 그러나 기존의 소나 영상 시뮬레이션은 고해상도의 영상, 잡음 처리, 해저지형과 객체 데이터 등의 방대한 데이터 처리로 인해 물체 탐지 및 식별을 위한 처리속도와 비용이 크게 증가한다. 이러한 문제를 최소화하기 위해서 해저지형, 객체 생성과 잡음 처리 모델을 Multi-Threading, SIMD 등 병렬처리를 적용하여 처리속도를 최적화 한다. 본 논문에서는 혼합된 병렬처리 방법을 적용하여 소나를 기반으로 해저 환경 시뮬레이션을 위한 모의 신호를 생성하는 성능을 향상시킨다. 병렬처리로 인해 개선된 성능을 순차처리에 따른 속도와 실험적으로 비교한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.133-136
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• 2005

전력선 통신(Power Line Communication)은 홈오토메이션, 원격 검침(AMR) 분야에서 많이 사용되어진다. 전력선(Power line) 통신의 사용은 많은 유용성이 있음에도 불구하고 전력선 채널에 대한 정확한 채널 모델링과 전력선 통신용 모뎀에 관해서는 많은 문제성을 나타내고 있다. 본 논문에서는 고속 전력선 통신을 위한 전송선로의 주파수에 대한 잡음과 임피던스 특성 및 전력선 채널에 OFDM 신호를 QPSK 변조기법으로 전송하였을 때의 시뮬레이션 결과와 설계된 FPGA 보드를 비교분석 하였다. 채널 모델은 잡음과 감쇠 특성만을 고려하여 모델링 하였으며, 전력선 채널 상에서의 OFDM기법을 적용한 모뎀의 성능을 분석하였다.

• Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.53-57
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• 2001

본 논문에서는 WCDMA 규격[1,2]에 근거하여 WCDMA 기지국 무선부 설계 파라미터들로서, 수신기 잡음 지수(NF:Noise Figure), IIP3(Input 3$^{rd}$ order Intercept Point), ACS(Adjacent Channel Selectivity) 와 Blocking 특성을 만족하기 위한 여파기의 감쇠 특성 및 송신기 전체의 ACLR 특성을 만족하기 위한 송신기 구성 소자의 ACLR 특성 등을 고찰하였으며, 이와 같은 무선부 설계 파라미터를 기본으로 구현한 무선부의 시험 결과를 기술하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
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• 2002.07a
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• pp.439-442
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• 2002

전력선을 이용하여 신뢰성 높은 데이터 통신을 하기 위해서는 다양한 변복조 방법 및 채널코딩의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 변복조 및 채널코딩중에서 FSK 변복조와 HDLC코딩 방식을 적용하여 데이터 통신 시 발생하는 신호감쇠와 잡음을 제거하고, 신뢰성 있는 데이터 전송환경을 구축하기 위해 전력선 통신용 모뎀을 CPLD를 바탕으로 한 ASIC으로 구현하고 실제환경에 적용하였다.

• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.9 no.1
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• pp.1-10
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• 1994

본 고에서는 전화망에서 발생되는 여러 전송 장애 요인들이 팩시밀리 통신에서 화상에 어떤 영향을 주는지 각 파라미터에 대하여 측정하였다. 이 연구에서 선정된 주요 파라미터는 최근의 측정 결과를 바탕으로 하였다. 이러한 파라미터들은 전송 선로의 특성에 따른 감쇠 왜곡, 군지연 왜곡 등과 그 외에 임펄스성 잡음, 위상지연, 위상 히트 등이다. 이 파라미터들은 모두 팩시밀리 화상 품질에 영향을 주고 있으므로 일정 수준의 팩시밀리 품질을 유지하기 위해서는 영향을 주는 파라미터를 관리하여야 한다.

• Geophysics and Geophysical Exploration
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• v.10 no.1
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• pp.50-59
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• 2007

The advent of towed geo-electrical array surveying on water and land has resulted in datasets of magnitude approaching that of airborne electromagnetic surveying and most suited to 1D inversion. Robustness and complete automation is essential if processing and reliable interpretation of such data is to be viable. Sharp boundaries such as river beds and the top of saline aquifers must be resolved so use of smoothness constraints must be minimised. Suitable inversion algorithms must intelligently handle low signal-to-noise ratio data if conductive basement, that attenuates signal, is not to be misrepresented. A noise-level aware inversion algorithm that operates with one elastic thickness layer per electrode configuration has been coded. The noise-level aware inversion identifies if conductive basement has attenuated signal levels so that they are below noise level, and models conductive basement where appropriate. Layers in the initial models are distributed to span the effective depths of each of the geo-electric array quadrupoles. The algorithm works optimally on data collected using geo-electric arrays with an approximately exponential distribution of quadrupole effective depths. Inversion of data from arrays with linear electrodes, used to reduce contact resistance, and capacitive-line antennae is plausible. This paper demonstrates the effectiveness of the algorithm using theoretical examples and an example from a salt interception scheme on the Murray River, Australia.