• 센서학회지
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• 제32권6호
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• pp.475-480
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• 2023

When modeling a sensor system mathematically, we assume that the sensor noise is Gaussian and white to simplify the model. If this assumption fails, the performance of the sensor model-based controller or estimator degrades due to incorrect modeling. In practice, non-Gaussian or non-white noise sources often arise in many digital sensor systems. Additionally, the noise parameters of the sensor model are not known in advance without additional noise statistical information. Moreover, disturbances or high nonlinearities often cause unknown sensor modeling errors. To estimate the uncertain noise and model parameters of a sensor system, this paper proposes an iterative batch calibration method using data-driven machine learning. Our simulation results validate the calibration performance of the proposed approach.

• 한국음향학회지
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• 제18권7호
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• pp.112-117
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• 1999

잡음에 강한 음성인식시스템을 위하여 주파수 차감법을 사용할 경우 음성 신호마저 차감하여 신호를 더욱 부식시키는 경우가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 경우를 위해서 프레임 마다 추정 잡음과 차감 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio) 함수로부터 반연속 HMM(Hidden Markov Model)의 가우시안 함수를 변형 및 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법의 타당성을 위해 프레임마다 추정 잡음의 오류 정도가 추정 잡음의 크기와 관계함을 신호 파형 형태로써 보였으며, 이러한 이유에서 SNR을 기준으로 가우시안 함수를 변형 및 결정하게 된다. 실험에서 80㎞/h 이상의 속도로 달리는 차량 내에서 배경 잡음과 음성이 혼합되었을 때의 음성 인식율을 평가하였다. 그 결과 주파수 차감한 경우와 차감하지 않은 경우에 비해 본 논문에서 제안한 SNR에 의한 가우시안 결정 방법이 더욱 향상된 인식율을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.302-305
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• 2019

Non-orthogonal multiple access (NOMA) has been considered for the fifth generation (5G) mobile networks to provide high system capacity and low latency. We calculate the channel capacity for the weak channel user in NOMA and the channel capacity region for NOMA. In this paper, Gaussian mixture channel is compared to the additive white Gaussian noise (AWGN) channel. Gaussian mixture channel is modeled when we assume the practical signal modulation for the inter user interference, such as the binary phase shift keying (BPSK) modulation. It is shown that the channel capacity with BPSK inter user interference is better than that with Gaussian inter user interference. We also show that the channel capacity region with BPSK inter user interference is larger than that with Gaussian inter user interference. As a result, NOMA could perform better in the practical environments.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권2호
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• pp.37-44
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• 2020

The fifth generation (5G) mobile communication has been commercialized and the 5G applications, such as the artificial intelligence (AI) and the internet of things (IoT), are deployed all over the world. The 5G new radio (NR) wireless networks are characterized by 100 times more traffic, 1000 times higher system capacity, and 1 ms latency. One of the promising 5G technologies is non-orthogonal multiple access (NOMA). In order for the NOMA performance to be improved, sometimes the additive signal-dependent Gaussian noise (ASDGN) channel model is required. However, the channel capacity calculation of such channels is so difficult, that only lower and upper bounds on the capacity of ASDGN channels have been presented. Such difficulties are due to the specific constraints on the dependency. Herein, we provide the capacity of ASDGN channels, by removing the constraints except the dependency. Then we obtain the ASDGN channel capacity, not lower and upper bounds, so that the clear impact of ASDGN can be clarified, compared to additive white Gaussian noise (AWGN). It is shown that the ASDGN channel capacity is greater than the AWGN channel capacity, for the high signal-to-noise ratio (SNR). We also apply the analytical results to the NOMA scheme to verify the superiority of ASDGN channels.

• 한국우주과학회:학술대회논문집(한국우주과학회보)
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• 한국우주과학회 2011년도 한국우주과학회보 제20권1호
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• pp.25.4-25.4
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• 2011

Various estimation methods based on Kalman filter have been applied to the real-time satellite orbit determination. The most popular method is the Extended Kalman Filter (EKF) and the Unscented Kalman Filter (UKF). The EKF is easy to implement and to use on orbit determination problem. However, the linearization process of the EKF can cause unstable solutions if the problem has the inaccurate reference orbit, sparse or insufficient observations. In this case, the UKF can be a good alternative because it does not contain linearization process. However, because both methods are based on Gaussian assumption, performance of estimation can become worse when the distribution of state parameters and process/measurement noise are non-Gaussian. In nonlinear/non-Gaussian problems the particle filter which is based on sequential Monte Carlo methods can guarantee more exact estimation results. This study develops and tests the particle filter for satellite orbit determination. The particle filter can be more effective methods for satellite orbit determination in nonlinear/non-Gaussian environment.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.518-523
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• 2017

본 논문은 비지역적(non-local)방법에 기반한 적응적 디노이징 방법을 제안한다. 비지역적 알고리즘은 부가적 백색 잡음(additive white Gaussian noise, AWGN)을 제거하는데 효과적이다. 노이즈 제거를 위해 비지역적 방법을 적용할 때 노이즈 수준에 따라 디노이징 파라미터가 조절될 필요가 있었다. 그러므로, 제안하는 방법은 입력 노이즈 수준에 따라 최적의 디노이징 파라미터를 제공하는 것이다. 제안하는 방법은 크게 두 가지 부분으로 나뉜다. 첫 번째로는 오프라인 과정과 온라인 과정이다. 오프라인 과정에서는 노이즈 수준과 디노이징 파라미터 간의 관계를 비지역적 기법을 이용하여 분석해본다. 다양한 디노이징 파라미터들이 비지역적 알고리즘에 적용되며 이에 대한 이미지이에 대한 이미지의 퀄리티를 분석하기 위해서 SSIM 지표가 사용된다. 주어진 노이즈 수준에서 최적 디노이징 파라미터를 가장 높은 SSIM일 때 선택한다. 온라인 과정에서는 노이즈 수준을 실 시간으로 추정하여 최적의 디노이징 파라미터를 적용하여 비지역적 필터링을 수행한다. 실험 결과에서 보는 바와 같이, 제안하는 방법은 정확하게 노이즈 수준을 추정했고, 이미지 디테일을 보존하면서 AWGN 노이즈를 제거했다. 이에 따른 실험 결과로 노이즈 추정 정확도는 90.0%, 복원된 이미지에서 높은 PSNR과 SSIM수치를 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-6
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• 2016

바이어스된 영-오차확률 (biased zero-error probability)과 이에 관련된 알고리듬은 매 반복시간마다 합산과정을 지니고 있어 많은 계산상의 부담을 요구한다. 이 논문에서는 바이어스된 영-오차확률에 반복적 접근법을 적용한 알고리듬을 제안하였고 천해역 통신채널과 충격성 잡음 및 바이어스된 가우시안 잡음이 혼재한 실험 환경에서 성능을 비교하였다. 샘플 사이즈에 비례하는 계산 복잡도를 지닌 기존 알고리듬과 달리 제안한 반복적 방식은 샘플 사이즈와 무관하여 계산량의 부담을 크게 줄였다. 이러한 계산효율 특성을 지닌 제안한 알고리듬은 블록 처리방식의 기존 알고리듬과 비교하여 다중경로 페이딩, 바이어스된 잡음 및 충격성 잡음에 대한 강인성에서 동일한 성능을 나타냈다.

• 소음진동
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• 제10권5호
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• pp.769-774
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• 2000

The purpose of the work is to present successful applications of a modified wavelet shrinkage method for the accurate and fast estimation of a transfer function. Although the experimental process of determining a transfer function introduces not only Gaussian but also non-Gaussian noises, most existing estimation methods are based only on a Gaussian noise model. To overcome this limitation, we propose to employ a modified wavelet shrinkage method in which L1 -based median filtering and L2 -based wavelet shrinkage are applied repeatedly. The underlying theory behind this approach is briefly explained and the superior performance of this modified wavelet shrinkage technique is demonstrated by a numerical example.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권1C호
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• pp.48-56
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• 2011

주파수 부족 문제를 해결하기 위하여 무선 통신 환경을 인지하여 활용할 수 있는 인지 무선(cognitive radio: CR) 시스템이 크게 주목받고 있다. 이러한 CR 시스템을 위한 변조 기법으로서 (orthogonal frequency division multiplexing: OFDM) 기술이 가장 유력하게 제안되고 있다. 하지만 CR 시스템이 사용되는 주파수 대역에는 인위적인 충격성 잡음, 간섭 등으로 인한 비정규 잡음이 존재하며, 이로 인해 정규 잡음을 기반으로 하는 OFDM 주파수 옵셋 추정 기법들은 심각한 성능 저하를 겪는다. 본 논문에서는 OFDM 기반 CR 시스템을 위한 최대 우도 주파수 옵셋 추정 기법을 제안하였으며, 또한 적은 개수의 시행 값을 사용함으로써 낮은 복잡도를 갖는 준최적 주파수 옵셋 추정 기법을 제안하였다. 모의실험을 통해 제안한 추정 기법들이 기존 추정 기법보다 비정규 충격성 잡음 환경에서 강인하고, 우수한 성능을 가짐을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.26-30
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• 2009

본 논문에서는 로버스트 통계학의 순위 추정을 기반으로 하고 순서통계학의 L-추정자를 이용한 적응 순환 최소 순위(RLR) L-필터를 제안한다. 제안한 RLR-L 필터는 비선형 적응알고리즘을 가진 비선형 적응 필터로서 오차의 분산측정을 최소화하는 관점의 최적 필터로 가변적인 스텝 크기를 가지며 적응한다. 제안한 필터는 영상신호와 같은 비정체 신호나 가우시안 잡음 또는 임펄스 잡음과 같은 비선형 채널에 적합하다.