• 전자공학회논문지B
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• 제30B권12호
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• pp.12-20
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• 1993

In a conventional adaptive echo canceller, an ADF(Adaptive Digital Filter) with TDL(Tapped-Delay Line) structure modelling the echo path uses the LMS(Least Mean Square) algorithm to compute the coefficients, and NET detector using energy comparison method prevents the ADF to update the coefficients during the periods of the NET signal presence. The convergence speed of the LMS algorithm depends on the eigenvalue spread ratio of the reference signal and NET detector using the energy comparison method yields poor detection performance if the magnitude of the NET signal is small. This paper presents a new adaptive echo canceller which uses the pre-whitening filter to improve the convergence speed of the LMS algorithm. The pre-whitening filter is realized by using a low-order lattice predictor. Also, a new NET signal detection algorithm is presented, where the start point of the NET signal is detected by computing the cross-correlation coefficient between the primary input and the ADF output while the end point is detected by using the energy comparison method. The simulation results show that the convergence speed of the proposed adaptive echo canceller is faster than that of the conventional echo canceller and the cross-correlation coefficient yields more accurate detection of the start point of the NET signal.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제44권4호
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• pp.1-10
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• 2007

본 논문에서는 송수화기를 사용하지 않고도 통화 가능한 핸즈프리 통화방식에서 스피커의 출력신호가 마이크로 입력되는 음향반향(acoustic echo)을 효과적으로 제거할 수 있는 음향반향 제거기가 적용된 핸즈프리 전화기의 구현에 관하여 연구한다. 적응필터만을 적용한 기존의 음향반향 제거기는 반향신호와 동시통화의 문제를 동시에 해결하는데 있어서 많은 어려움을 갖고 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 modified NLMS 알고리즘이 적용된 적응필터, 두 개의 독립된 망각인자(forgetting factor)를 이용하여 원단신호의 음성구간을 정확하게 검출하는 VAD, 마이크신호와 잔여반향신호의 상호상관계수를 이용하여 동시통화 구간을 신속하고 정확하게 판단하기 위한 동시통화 검출기, 그리고 VAD와 동시통화 검출기를 이용한 출력제어부로 구성된 음향반향 제거기를 제안한다. 이러한 구조의 음향반향 제거기가 적용된 핸즈프리 전화기는 기존의 핸즈프리 전화기와 차별되게 반향도 없고 동시통화도 원활한 성능을 보여준다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.2090-2092
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• 2003

Adaptive algorithms are widely used for various applications. One challenging application is an echo canceller in the long distance telephony network. This paper proposes the new variable step-size algorithm for adaptive lattice structure for echo cancellation. The new algorithm is using power of the output signal and the error signal to controlled the step of adaptation process. By this technique, the proposed algorithm is an excellent and effective in good stability. Performance comparison of the proposed algorithm and the other algorithm is made through simulation results.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.536-541
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• 2014

기상레이더를 통해 취득된 데이터에는 지형에코, 파랑에코, 이상에코, 그리고 청천에코등이 존재한다. 각 에코는 여러 종류의 비강수에코이고, 이 비강수에코를 제거하기 위해 각 에코들의 특성을 분석하였다. 기상레이더 데이터는 매우 방대한 양이기 때문에 전처리 절차를 통해 분석된다. 본 논문에서는 클러스터링 기반 방사형 기저함수 신경회로망(RBFNNs : Radial Basis Function Neural Networks)과 에코 판단 모듈을 이용하여 기상레이더 데이터에서 강수에코와 비강수에코들을 구별하기 위한 에코 패턴분류기를 설계하였다. HCM(Hard C-Mean) 클러스터링 기반 RBFNNs 와 FCM(Fuzzy C-Mean) 클러스터링 기반 RBFNNs를 이용하여 출력성능은 비교 및 분석된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권2A호
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• pp.210-217
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• 2008

본 논문에서는 지상파 디지털 멀티미디어 방송시스템 용 등화기반 동일채널 중계기의 성능을 분석한다. 동일채널 중계기의 가장 큰 문제는 에코에 의한 성능열화로 간섭제거기가 필연적으로 사용되어야 하는데, 일반적으로 간섭제거기는 중계기 출력을 기준신호로 LMS(Least mean square) 알고리즘을 적용하여 에코채널을 추정하고 중계기 입력에서 이를 제거하는 형태로 동작된다. 그러나, LMS 알고리즘의 추적성능에는 한계가 있어 제거되지 못한 잔여 에코가 나타나게 된다. 본 논문에서는 이러한 잔여 에코의 제거를 위하여 간섭제거 후단에 등화기를 사용하는 등화기반 동일채널 중계기를 고려하며 등화기를 사용함으로써 얻을 수 있는 이득에 대한 성능분석을 수행한다. 등화기는 우선 효과적인 잔여 에코 및 채널 추정을 위해 간섭제거기 후단에서 파일럿 심볼을 이용한 채널 추정을 수행하며 이에 기초하여 호모모르픽 분해(Homomorphic decomposition)를 이용한 역채널 보상방법을 사용한다. 모의실험 결과는 잔여에코에 의한 성능열화를 등화기를 사용함으로써 상당부분 방지할 수 있음을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.562-568
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• 2014

기상레이더에는 강수에코와 비강수 에코가 섞여 존재한다. 이런 모호한 지점의 판단이 난해함으로 정확한 일기 예보를 하기는 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 기상청 레이더의 UF 데이터로부터 데이터를 추출하였다. 설계하는 두 분류기의 입출력 데이터는 강수 에코와 비 강수 에코의 특성분석을 통해 구성된다. 더 좋은 성능을 나타나는 입력변수를 사용 하였으며, 에코분류기는 퍼지 뉴럴 네트워크를 기반으로 설계한다. 에코 판단모듈 1과 판단모듈 2를 고려하여 에코분류기의 성능 비교연구를 수행 한다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권2호
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• pp.265-273
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• 2016

A water wall system is one of the most important components of a boiler in a thermal power plant, and it is a nonlinear Multi-Input and Multi-Output (MIMO) system, with 6 inputs and 3 outputs. Three models are developed and comp for the controller design, including a linear model, a multilayer feed-forward neural network (MFNN) model and an Echo State Network (ESN) model. First, the linear model is developed by linearizing a given nonlinear model and is analyzed as a function of the operating point. Second, the MFNN and the ESN are developed by using training data from the nonlinear model. The three models are validated using Matlab with nonlinear input-output data that was not used during training.

• 전기학회논문지
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• 제64권7호
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• pp.1114-1124
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• 2015

In this paper, precipitation / non-precipitation pattern classification of meteorological radar data is conducted by using neuro-fuzzy algorithm. Structure expression of meteorological radar data information is analyzed in order to effectively classify precipitation and non-precipitation. Also diverse input variables for designing pattern classifier could be considered by exploiting the quantitative as well as qualitative characteristic of meteorological radar data information and then each characteristic of input variables is analyzed. Preferred pattern classifier can be designed by essential input variables that give a decisive effect on output performance as well as model architecture. As the proposed model architecture, neuro-fuzzy algorithm is designed by using FCM-based radial basis function neural network(RBFNN). Two parts of classifiers such as instance classifier part and echo classifier part are designed and carried out serially in the entire system architecture. In the instance classifier part, the pattern classifier identifies between precipitation and non-precipitation data. In the echo classifier part, because precipitation data information identified by the instance classifier could partially involve non-precipitation data information, echo classifier is considered to classify between them. The performance of the proposed classifier is evaluated and analyzed when compared with existing QC method.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 추계 학술대회 발표논문집
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• pp.147-150
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• 2005

The performance of speech recognition in car environment is severely degraded when there is music or news coming from a radio or a CD player. Since reference signals are available from the audio unit in the car, it is possible to remove them with an adaptive filter. In this paper, we present experimental results of speech recognition in car environment using the echo canceller. For this, we generate test speech signals by adding music or news to the car noisy speech from Aurora2 DB. The HTK-based continuous HMT system is constructed for a recognition system. In addition, the MMSE-STSA method is used to the output of the echo canceller to remove the residual noise more.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권1호
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• pp.22-29
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• 2006

This paper proposes an efficient array beamforming method using spatial matched filtering for ultrasound imaging. In the proposed method, ultrasound waves are transmitted from an array subaperture with fixed transmit focus as in conventional array imaging. At receive, radio frequency (RF) echo signals from each receive channel are passed through a spatial matched filter that is constructed based on the system transmit-receive spatial impulse response. The filtered echo signals are then summed. The filter remaps and spatially registers the acoustic energy from each element so that the pulse-echo impulse response of the summed output is focused with acceptably low side lobes. Analytical beam pattern analysis and simulation results using a linear array show that the proposed spatial filtering method can provide more improved spatial resolution and contrast-to-noise ratio (CNR) compared with conventional dynamic receive focusing (DRF) method by implementing two-way dynamically focused beam pattern throughout the field.