• Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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• 2003.06a
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• pp.14-17
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• 2003

웨이블릿 변환 영역에서 잡음제거 방법 중 Visushrink 추정에 사용되는 경계값은 측정 데이터 수와 잡음편차에 비례하는 것으로 알려져 있으나 잡음편차가 알려지지 않은 경우 Donoho는 웨이블릿 변환 영역의 최고대역에서 잡음편차 추정 방법을 제시하였다. 본 논문에서는 분산이 데이터 수에 반비례함을 이용하여 threshold 기법을 이용하여 잡음제거 시 계산량을 감소를 목적으로 차 신호를 이용하여 측정데이터 수를 줄인 후 영상신호의 가우시안 잡음을 soft threshold 기법을 적용하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2696-2698
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• 2003

전력선 통신 채널(powerline communication channel)은 원래 전력을 전송하기 위한 선로로서 무선 채널 및 그 밖의 다른 통신 채널들과 같이 부가적 가우시안 잡음 환경 등의 표준 모델로 잘 표현되지 않는 특성이 있다. 그리고 1MHz-30MHz 대역에서의 전력선 채널의 잡음은 배경잡음, 연속 신호(continuous wave) 협대역 및 광대역 잡음, 그리고 임펄스 잡음으로 분류될 수 있으며, 특히 고속 데이터 전송 시스템에서는 임펄스 잡음에 의한 영향이 큰 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 아파트형 주거지에서 실측한 주파수 영역 및 시간영역의 잡음 데이터를 제시하고, 이러한 데이터를 바탕으로 연속 신호 잡음을 포함한 배경잡음과 임펄스 잡음의 모델 및 통계적 특성을 제시한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.12 no.4
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• pp.473-482
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• 2009

Reconstructed 3D data from computer vision includes necessarily a noise or an error. When these data goes through a mesh process, the different 3D mesh data from original shape comes to make by a noise or an error. This paper proposed the method that smooths a noise effectively by noise analysis in reconstructed 3D data. Because the proposed method is smooths a noise using the area ratio of the mesh, the pre-processing of unusable mesh is necessary in 3D mesh data. This study detects a peak noise and Gaussian noise using the ratio of 3D volume and 2D area of mesh and smooths the noise with respect of its characteristics. The experimental results using synthetic and real data demonstrated the efficacy and performance of proposed algorithm.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.12 no.7
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• pp.1180-1186
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• 2008

The LNB phase noise of user terminal for high data rate satellite transmission was analyzed in this paper. The phase noise severely affects the service performance in low data rate transmission as well as multi-mode signal for high data rate. As the satellite link frequency is increased, the effects of phase noise for multi-mode signal is increased. The phase noise of LNB, which is operated in high frequency band, is about equal to the transmission system phase noise and have an major effects on service performance degradation. The available transmission mode was analyzed in presence of phase noise of LNB and analysis method for LNB phase noise spectrum distribution was proposed in multi-mode signal.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.1623-1626
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• 2005

초음파 영상 기법은 장기, 연조직, 혈류를 검사하는데 쓰이는 영상 진단법이다. 초음파 장비를 통해 얻어진 초음파 볼륨 데이터는 장비 특성상 많은 잡음(speckle noise)을 포함하기 때문에, 깨끗한 영상을 얻기 위해서는 잡음 필터링(noise filtering)이 필요하다. 그런데, 볼륨 데이터 모든 영역에 대해 잡음 필터링을 적용할 경우 전처리 시간이 길어져 실시간으로 초음파 볼륨 데이터를 렌더링하기 어렵다. 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 초음파 볼륨 데이터를 가시화 하기위하여 전처리 시간 없이 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 전처리 시간에 전체 볼륨 데이터에 대해 잡음 필터링을 적용하지 않고, 영상을 생성하는 동안 참조되는 복셀(voxel)에 대해서만 잡음 필터를 적용하여 얻은 값을 사용한다. 이때 필터링에 소요되는 시간을 최소화하기 위해 가장 단순한 평균화 필터를 사용한다. 그리고 복셀에 적용되는 3차원 필터를 3단계의 1차원 필터 연산 단계로 분할 한 후, 각 단계별 연산을 거친 복셀들에 대해서는 다시 연산을 하지 않도록 하여 중복을 피한다. 이를 통해 전처리 시간 없이 기존 방법과 동일한 화질을 유지하는 최종 영상을 만들어 낸다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.16-18
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• 2001

데이터마이닝 기법 중의 하나인 플러스터링은 대용량 데이터베이스에서 유사한 특징을 가진 객체들을 집단화하는데 사용되는 매우 유용한 분석방법이다. 그러나 대부분의 클러스터링 알고리즘들은 고차원 데이터에서는 성능이 급격히 저하된다. 이것은 고차원 데이터 집합이 상당한 양의 잡음을 포함하고 있기 때문이며 고차원 데이터 고유의 희소성에 기인한다. 이에 따라 고차원 데이터의 구조와 특성을 지원하는데 적합한 클러스터링 기법이 개발되고 있다. 본 논문에서는 고차원 클러스터링에서 잡음 데이터를 효과적으로 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하는데, 이 일고리즘은 고차원 데이터의 저차원으로의 변환에 기초한다. 저 차원으로 변환을 위해 2차원 프로젝션을 이용하며, 반복적으로 2차원 프로젝션을 적용하여 잡음을 단계적으로 최소화한다. 이와 같은 2차원 프로젝션은 잡음을 점차적으로 줄여줄 뿐 아니라, 데이터 분포에 대한 시각화 작업에도 용이하다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.3
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• pp.99-106
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• 2016

In this paper, we will discuss about correction method of missing data on noisy observation matrix and uncertainty analysis for the potential noise. In situations without missing data in an observation matrix, this solution is known to be accurately induced by SVD (Singular Value Decomposition). However, usually the several entries of observation matrix have not been observed and other entries have been perturbed by the influence of noise. In this case, it is difficult to find the solution as well as cause the 3D reconstruction error. Therefore, in order to minimize the 3D reconstruction error, above all things, it is necessary to correct reliably the missing data under noise distribution and to give a quantitative evaluation for the corrected results. This paper focuses on a method for correcting missing data using geometrical properties between 2D projected object and 3D reconstructed shape and for estimating a noise level of the observation matrix using ranks of SVD in order to quantitatively evaluate the performance of the correction algorithm.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.11 no.7
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• pp.1247-1253
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• 2007

The system phase noise spectrum distribution for COMS sensor data transmitter and receiver system was proposed in this paper. On the basis of the analyzed design parameter to reduce the phase noise effect in a receiver, the optimal system phase noise were proposed for raw, IRIT and HRIT data transmission that are sensor data, respectively. The proposed system phase noise provides the qualified transmission performance of sensor data and reduces the performance degradation due to phase noise generating in the transmission channel. Also the system phase noise spectrums are utilized in the design of frequency generation source for sensor data transmission and receiver system.

• Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.211-215
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• 2000

가입자망의 대다수를 차지하는 동케이블(copper cable)을 이용한 고속데이터 서비스가 증가, 발전하고 있는데 전송로상에서의 낙뢰, 전력유도 등 외부 전자기적 환경에 의해 통신회선에 잡응이 발생하고 이러한 잡음은 고속데이터서비스의 전송풀질에 영향을 미치게 된다. 본 고에서는 가입자 통신회선에서 나타나는 잡음분포를 분석하고 ADSL 서비스에 있어 전송속도와의 관계를 보였다. 주로 AM방송주파수가 주요 잡음원으로 나타났으며, 전송속도는 배경잡음 및 방송주파수와 매우 밀접한 관계를 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.473-476
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• 2004

본 논문에서는 프라이버시를 침해 하지 않는 데이터 마이닝에 대해 다룬다. 방대한 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 데이터 마이닝분야에서 데이터로부터 프라이버시 보존의 중요성이 부각되고 있다. 그래서 프라이버시의 침해를 막기 위한 방법으로 실제 데이터를 사용하지 않고 잡음이 들어간 데이터를 사용한다. 그리고 프라이버시를 침해하지 않기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 데이터의 확률 밀도 함수(PDF)만을 복원한다. 이렇게 복원된 확률 밀도 함수만을 이용하여 데이터 마이닝기술, 예를 들면 분류화에 곧바로 적용함으로써 프라이버시를 보존하는 것이다. 하지만 분류화에 사용되는 데이터의 1차원적인 확률 밀도 함수만 가지고는 군집화에 사용하기가 부적절하다. 따라서 본 논문에서는 군집화를 하기 위해 잡음이 들어간 데이터로부터 결합 확률 밀도 함수(Joint PDF)를 복원하고, 복원된 결합 확률 밀도 함수만 가지고 군집화를 할 수 있는 방법을 다룬다.