전력선 채널 내의 잡음은 주로 전력선에 연결되어 있는 전기기기에 의하여 발생한다. 전기기기의 종류 및 구조에 따라 기기들이 발생하는 잡음이 매우 다양하기 때문에 전력선 통신을 위해서는 이러한 잡음의 특징을 분석하는 일이 중요하다. 기존의 전력선 채널에 대한 잡음분석은 주로 주파수 축에서 이루어 졌으나 몇몇 연구에 의하여 기기에 의하여 발생하는 잡음은 주로 시간에 따라 주기적인 성격을 지닌다는 사실이 밝혀져 왔다. 본 논문은 여러 잡음 중 전원 주파수와 동기를 이루는 잡음을 시간과 주파수 두 가지 측면에서 통계적 특성을 추출함으로서 특성을 분석하였고 이를 통하여 개선된 잡음 모델방법을 제시하였다.
많은 연구를 통해 음성 인식은 잡음이 존재하지 않는 환경에서는 매우 높은 인식률을 보이고 있으며 실제로 여러 분야에서 응용되고 있다 하지만 여러 잡음이 존재하는 환경에서는 그 성능이 급격하게 저하되어 잡음 에 둔감한 인식기와 잡음 제거가 필수적이다. 본 내용에서는 독립 요소 기법에 기반 한 잡음 제거 기법을 소개하고 이를 칩으로 구현하고 그 결과를 고찰해 보겠다.
Yang, Haeyoon;Jang, Yeong Il;Soh, Jae Woong;Cho, Nam Ik
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2021.06a
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pp.297-300
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2021
영상 잡음 제거는 잡음으로 저하된 영상으로부터 잡음 없는 영상을 복원하는 기술이다. 최근 영상 처리에 딥러닝을 사용한 학습 기반 방법 중 저수준 컴퓨터 비전 분야에 고수준 영상 정보를 활용하는 접근이 있었다. 본 논문에서는 고수준 영상 정보인 영상 분할 지도를 활용하여 영상 속 가산 백색 잡음 제거 연구를 진행하였다. 잔차 연결을 활용한 구조의 인공신경망 모델에 잡음 영상, 잡음 수준 지도, 영상 분할 지도를 입력으로 넣어 고수준 영상 정보를 활용할 수 있게 하였다. 본 논문에서 제안한 인공신경망을 Outdoor Scene Dataset과 CBSD68 Dataset에 대해 확인해본 결과, PSNR과 인지적인 측면에서 DnCNN과 FFDNet보다 성능이 향상되는 것을 확인하였다.
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.
원자력 발전소 방사성 잡음 규제기준을 설정하기 위하여 발전소 내의 전자파 잡음 환경을 측정하였다. 대상 발전소는 1000 MW급 울진 원자력발전소 3호기로 발전소 출력 0 %에서부터 100 %까지 10일간 주 제어실 및 전기설비실 주변을 대상으로 US NRC Reg. Guide 1.180 및 Mil-Std-462D를 측정기준으로 하여 전기장 10 kHz ${\sim}$ 7 GHz. 자기장 30 Hz ${\sim}$ 100 kHz의 방사성 잡음을 측정하였다. 측정결과를 최소자승법을 이용한 회귀분석으로 잡음 한계값을 유도하여 미국 EPRI 및 NRC 측정결과와 비교한 결과 자기장의 경우 낮은 한계값을 보였고 전기장의 경우는 20 dB 이상 높게 결정되었다.
환경오염 문제가 심각한 오늘날 사람들은 대기, 수질 등에 대해서는 오염의 형태를 쉽게 인식하나, 전자오염(Electromagnetic-Pollution)에 대하여는 직접적으로 느낄 수 없는 까닭에 잘 이해하지 못하고 있는 실정이다. 그러나 이 전자오염은 개개인 뿐만 아니라 많은 사람들에게 영향을 미칠 수가 있다. 예를 들어 뇌방전에 의한 전기적 과도현상으로 항공 관제탑과 비행기들과의 통신이 두절되어 충돌사고를 일으킬 수 있기 때문이다. 이러한 전자잡음현상을 EMI(Electromagnetic Interference)라고 하는데 요즈음은 부품의 고속화, 고집적화로 인해 전기.전자제품의 내잡음성이 감소될 뿐 아니라 저가격화 및 정보사회 발달에 따른 기기의 급속한 보급으로 전자환경보전이라는 면에서 EMI현상은 매우 심각한 실정이다. 또한 전기.전자에서의 EMI연구 뿐 아니라, 전력의 질적향상을 위하여 고주파, 유도장해 등의 전력계통에서의 EMI현상도 검토되어야 한다. 저주파대에서의 전력계통 EMI현상은 송전선 인근의 통신선 안전문제, 라디오, TV의 수신장해문제, 차기 초고압(800KV급), 송전선 설계문제 등을 감안할 때, 매우 중요한 분야라 하겠다. 여기에 부품 또는 설비가 외부잡음이나 내부잡음에 영향을 받지 않고 또한 그 기기 자신이 방출하는 잡음이 다른 곳에 영향을 주지 않는 양위성 즉 EMC (Electromagnetic Compatibility) 제어가 필요하게 되었다.
전력선 채널 잡음은 전력선에 연결되어 있는 전기기기들에 의하여 변화하는 특성을 갖으며, 이러한 잡음 특성을 극복하기 위한 한가지 방법으로 DS/SS 방식을 적용하는 방법이 있다. 그러나 저속 DS/SS 전력선 모뎀의 경우 낮은 데이터전송률 때문에, 잡음 특성을 개선하기 위하여 Chip 수가 큰 PN code를 적용하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 전원 전압에 동기되어 잡음의 양이 변화하는 것에 따라 PN code를 변경하는 방법[1]을 적용하고자 하였다. 전력선 채널의 잡음은 비교적 부하가 고정적인 가로등 전력선 채널로 한정하여 잡음을 모델링 하였으며, 전원전압에 맞추어 잡음의 양에 따라 PN code 길이를 변경하는 FSK 방식의 DS/SS 시스템을 구성하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 적용된 시스템이 전력선 채널에서 효과적 성능을 발휘함을 확인하였다.
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.
The Proceedings of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.8
no.6
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pp.63-70
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1994
컴퓨터나 정밀기기기의 빈번한 운용으로 배전선 반송통신 시스템의 신뢰도는 그 어느 때보다 크게 요구된다. 배전선에 나타나는 여러 종류의 잡음은 반송통신 정보를 쉽게 오염시켜 전체 시스템에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 평활 잡음과 60[Hz] 전원 주파수에 동기된 고조파 잡음제거를 위해 LMS와 NLMS알고리즘을 이용한 적응필터를 사용하였고 컴퓨터 시뮬레이션을 수행해 본 결과 신호 대 잡음비의 관점에서 LMS보다 NLMS의 탁월한 효과를 확인하였다.
자기지전류 탐사의 적용에 있어 인공잡음의 영향은 탐사의 승패를 좌우하는 중요한 요소이며 인공잡음의 영향을 최소화할 수 있는 탐사의 설계와 자료처리가 요구되고 있다. 본 연구에서는 수치공간자료를 이용한 공간모델링을 통해 MT 주파수 대역에서의 잡음을 예측하고 실제 탐사 자료와 비교분석하여 MT 잡음 모델링을 가능성을 살펴보았다. 수치지도로부터 추출된 잡음원일 가능성이 높은 건물, 도로, 고압 송전선에 의해 발생하는 전자기장의 강도를 지하매질의 전기전도도에 따른 전자기파의 전파 특성을 고려하여 예측하는 잡음모델을 제안하였다. 제안된 잡음모델로부터 예측된 잡음 파워와 실제 탐사를 통해 측정된 MT 자료와의 상관도 분석을 수행한 결과, 전반적으로 전기장에서는 넓은 주파수 대역에서 높은 상관관계를 보이는 반면 자기장은 60 Hz 부근의 대역에서만 상관관계를 가진다. 본 연구에서 제안된 공간모델링을 통한 잡음 예측은 특히 고도로 산업화되어가는 도시 주변지역에서의 MT 탐사를 수행하는데 있어 유용한 정보를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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