• 한국통신학회논문지
• /
• 제9권4호
• /
• pp.157-162
• /
• 1984

무선 채널장에서의 데이터 전송은 주로 간섭과 랜덤 잡음에 의해 영향을 받는다. 디지틀 통신 시스템은 일반적인 백색 가우스성 잡음보다 임펄스성 잡음에 의한 영향이 크다. 본 논문에서는 전자간섭(EMI:electromagnetic interference)환경, 특히 임펄스성 잡음 환경하에서의 혼잡 해지는 잡음 - 주파수 변소방식열 성능을 오율의 주면에서 공명하였다.

• 전기의세계
• /
• 제36권6호
• /
• pp.411-420
• /
• 1987

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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
• /
• pp.619-620
• /
• 2017

본 논문에서는 음성인식 알고리즘에 매우 중요한 정보를 제공하는 화자의 성별인식을 위하여 신경회로망을 사용하여 잡음 환경 하에서 남성음성 및 여성음성의 화자를 식별하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 신경회로망은 MFCC의 계수를 사용하여 음성의 각 구간에서 남성음성 및 여성음성의 화자를 인식할 수 있는 알고리즘이다. 실험결과로부터 백색잡음이 중첩된 잡음환경 하에서 음성신호의 MFCC의 특징벡터를 사용함으로써 남성음성 및 여성음성의 화자에 대해서 양호한 성별인식 결과가 구해졌다.

• 한국전자파학회:학술대회논문집
• /
• 한국전자파학회 2000년도 종합학술발표회 논문집 Vol.10 No.1
• /
• pp.211-215
• /
• 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.

• 대한음성학회:학술대회논문집
• /
• 대한음성학회 2003년도 10월 학술대회지
• /
• pp.105-108
• /
• 2003

본 논문은 잡음 환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환 영역의 표준편차를 활용하여 시간 적응적 임계값을 사용하는 새로운 방법을 제안한다. 웨이브렛 변환영역의 cD1과 cA3의 표준편차 값을 이용하여 임계값을 설정함으로써 음성의 변화에 적응할 수 있도록 하였다. 또한 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하기 위한 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 SNR(Signal to Noise Ratio)과 MSE(Mean Squared Error) 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권9호
• /
• pp.2259-2264
• /
• 2014

에지 검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지 검출기 등이 있으며, 이러한 방법들은 임펄스 잡음에 훼손된 영상에서 에지 검출 특성이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 기존의 방법의 단점들을 개선하고 임펄스 잡음 환경에서 효과적으로 에지를 검출하기 위하여, $3{\times}3$ 마스크를 사용하여 중심 화소를 기준으로 한 $5{\times}5$ 마스크 내의 요소들에 대해 잡음을 판단하며, 그 여부에 따라 비잡음일 경우 그대로 처리하고 잡음일 경우 각 요소들의 인접 화소를 이용하여 추정 마스크를 구하여 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.335-337
• /
• 2018

음성향상기법은 음성에 포함된 잡음이나 잔향을 제거하는 기술로써 마이크로폰으로 입력된 음성신호는 잡음이나 잔향에 의해 왜곡되어지므로 음성인식, 음성통신 등의 음성신호처리 기술의 핵심 기술이다. 이전에는 음성신호와 잡음신호 사이의 통계적 정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성향상기법이 주로 사용되었으나 통계 모델 기반의 음성향상기술은 정상 잡음 환경과는 달리 비정상 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 문제점을 가지고 있었다. 최근 머신러닝 기법인 심화신경망 (DNN, deep neural network)이 도입되어 음성 향상 기법에서 우수한 성능을 내고 있다. 심화신경망을 이용한 음성 향상 기법은 다수의 은닉 층과 은닉 노드들을 통하여 잡음이 존재하는 음성 신호와 잡음이 존재하지 않는 깨끗한 음성 신호 사이의 비선형적인 관계를 잘 모델링하였다. 이러한 심화신경망 기반의 음성향상기법을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나인 강화학습을 적용하여 기존 심화신경망 대비 성능을 향상시켰다. 강화학습이란 대표적으로 구글의 알파고에 적용된 기술로써 특정 state에서 최고의 reward를 받기 위해 어떠한 policy를 통한 action을 취해서 다음 state로 나아갈지를 매우 많은 경우에 대해 학습을 통해 최적의 action을 선택할 수 있도록 학습하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 composite measure를 기반으로 reward를 설계하여 기존 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 기반의 reward를 설계한 기술 대비 음성인식 성능을 높였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.953-955
• /
• 2016

영상 처리 시스템의 신호는 전송과정에서 여러 가지 원인으로 열화가 발생된다. 열화는 영상 신호에 잡음이 첨가되는 것이며 열화를 발생시키는 대표적이 잡음에는 salt and pepper 잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 salt and pepper 잡음 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해, 국부 마스크을 8방향으로 세분화하여 각 방향의 화소 변화에 따라 가중치를 적용하여 처리하는 영상 복원 필터를 제안하였다. 그리고 개선 효과의 객관적 판단 기준으로 PSNR(peak signal to noise ratio)을 사용하여 기존의 방법들과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권5호
• /
• pp.961-968
• /
• 2007

오늘날, 우리는 어디엔가 엔제나 무전기 통신 장치를 사용할수 있다. 때때로, 우리는 음향잡음환경에서 장치를 사용하였다. 그 음향잡음은 통신장치에서 많은 문제를 만들었다. 음향잡음환경에서는, 말은 음성신호와 잡음신호 양쪽에 신호를 포함하고, 받았기 때문에 깨끗한 정보를 받기위해 보낼수가 없었다. 디지털필터는 바라는 신호를 얻기 위해 옮기는 잡음으로서 유용하였다. 방법의 하나는 자동적으로 맞추는 필터 파라미터로서 적응 잡음 망상조직으로 적응디지털필터를 사용하는 것이다. 본 논문은 두 적응필터 방법에 의하여 현실에서 음향잡음으로서 명료도 알고리즘의 번지라고 할 수가 있다. 하나는 두 입력 채널과 함께 적응잡음 망상조직이라 할 수 있고, 또 다른 것은 하나 입력 채널과 함께 스펙트럼 빼기필터이다. 이 실험의 결과는 제안된 필터로부터 스펙트럼 진폭필터는 움직이지 않는 잡음은 효력이 있는 동안 움직이는 것을 줄이기 위해 사용되어지는 것은 적응잡음망상조직으로 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권8호
• /
• pp.943-949
• /
• 2019

최근 다양한 분야에서 디지털 장비의 사용이 증가함에 따라 영상 및 신호처리의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 신호의 송수신 과정에서 다양한 이유로 잡음이 발생하며, 이러한 잡음은 시스템의 최종 출력에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 S&P 잡음과 AWGN이 혼합된 잡음 환경에서 영상의 잡음 특성을 고려하여 효과적으로 영상을 복원하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 잡음 성분 유추와 필터링 마스크 내부의 화소 특성을 고려하여 영상의 특징을 보존하였으며, 입력 화소의 성질에 따라 기준치를 설정하여 이와 유사한 화소들을 선별하여 잡음을 제거하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 우수한 잡음제거 특성을 나타내었으며, 기존 방법들과 비교하기 위해 PSNR 등을 이용하여 비교 및 분석하였다.