• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.85-93
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• 2007

다채널 암묵 디콘볼루션을 자기상관 값이 큰 신호에 적용할 경우 분리필터행렬의 주대각 성분에 의해서 분리신호의 시간백색화가 발생한다. 이러한 왜곡을 줄이기 위해 분리필터 행렬의 주대각 성분을 강제하거나 선형예측 잔여신호를 이용하여 분리필터 행렬을 구하는 방법들이 제안되었지만 신호자신의 반향성분이나 간섭신호 분리에 있어서 문제점이 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해서 간섭신호의 분리를 위한 단계와 신호자신의 반향을 감소시키기 위한 단계를 분리하여 처리하는 구조의 다채널 암묵 디콘볼루션 방법을 제안한다. 모의실험 결과 혼합신호에서 간섭신호를 분리해낼 수 있을 뿐만아니라 신호 자신의 반향 또한 감소됨을 확인하였다.

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

• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.1109-1122
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• 2020

The aim of this study was to develop a marbling classification and prediction model using small parts of sirloin images based on a deep learning algorithm, namely, a convolutional neural network (CNN). Samples were purchased from a commercial slaughterhouse in Korea, images for each grade were acquired, and the total images (n = 500) were assigned according to their grade number: 1++, 1+, 1, and both 2 & 3. The image acquisition system consists of a DSLR camera with a polarization filter to remove diffusive reflectance and two light sources (55 W). To correct the distorted original images, a radial correction algorithm was implemented. Color images of sirloins of Hanwoo (mixed with feeder cattle, steer, and calf) were divided and sub-images with image sizes of 161 × 161 were made to train the marbling prediction model. In this study, the convolutional neural network (CNN) has four convolution layers and yields prediction results in accordance with marbling grades (1++, 1+, 1, and 2&3). Every single layer uses a rectified linear unit (ReLU) function as an activation function and max-pooling is used for extracting the edge between fat and muscle and reducing the variance of the data. Prediction accuracy was measured using an accuracy and kappa coefficient from a confusion matrix. We summed the prediction of sub-images and determined the total average prediction accuracy. Training accuracy was 100% and the test accuracy was 86%, indicating comparably good performance using the CNN. This study provides classification potential for predicting the marbling grade using color images and a convolutional neural network algorithm.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제23권2E호
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• pp.56-67
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• 2004

Despite abundant research outcomes of blind source separation (BSS) in many types of simulated environments, their performances are still not satisfactory to be applied to the real environments. The major obstacle may seem the finite filter length of the assumed mixing model and the nonlinear sensor noises. This paper presents a two-step speech enhancement method with multiple microphone inputs. The first step performs a frequency-domain BSS algorithm to produce multiple outputs without any prior knowledge of the mixed source signals. The second step further removes the remaining cross-channel interference by a spectral cancellation approach using a probabilistic source absence/presence detection technique. The desired primary source is detected every frame of the signal, and the secondary source is estimated in the power spectral domain using the other BSS output as a reference interfering source. Then the estimated secondary source is subtracted to reduce the cross-channel interference. Our experimental results show good separation enhancement performances on the real recordings of speech and music signals compared to the conventional BSS methods.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권11호
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• pp.19-27
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• 1998

차세대 셀룰라 이동통신 시스템은 기지국의 소형화와 서로 다른 크기의 기지국의 복합형태인 계층구조 셀룰라 형태를 가지게 되는데 이에 따른 시스템의 컨트롤은 이동국의 정확한 위치와 속도에 관한 추정을 전제로 한다[13]. 본 논문에서는 지금까지 연구되어온 이동국의 위치 추정 기법인 AOA(Angle of Arrival)와 TOA(Time of Arrival) 및 TDOA(TIme Difference of Arrival)의 방법을 설명하고 그 문제점을 분석하였고, 반사와 회절이 심하여 이동국의 위치 및 속도 추정이 어려운 마이크로셀 환경에서는 서비스 지역내 경로손실 값의 이산 지역 데이터 베이스를 이용하여 이동국의 위치를 추정하는 방법을 제안하였다. 속도의 추정은 위치의 추정치로부터 시간에 대한 변화값으로 얻었다. 오차를 최소화하기 위하여 시스템의 Causality를 만족하는 범위 안에서 이동평균(Moving Average) 방법의 Smoothing을 적용하여 그 성능을 개선하였다. 또한 이산지역 데이터 베이스의 탐색지역을 줄이는 방법을 제안함으로 시스템의 구현을 간단하게 할 수 있는 방안을 제시하였다.