변화에 적응하는 이산 잡음 제거 알고리즘 S‑DUDE

본 논문은 “Discrete Denoising with Shifts”라는 제목으로, 이산 메모리리스 채널(DMC)로 손상된 데이터에 대한 보편적 복원 알고리즘 S‑DUDE를 제안한다. 기존 연구인 DUDE(Discrete Universal DEnoiser)는 고정된 k‑order 슬라이딩 윈도우를 이용해 각 심볼을 독립적으로 복원했으며, “전문가 클래스”라 불리는 모든 고정 윈도우 denoiser와 경쟁하도록 설계되었다. 그러나 실제 신호·영상·음성 등은 시간에 따라 통계적 특성이 급격히 변하는 경우가 흔히 발생한다. 하나의 고정 윈도우만으로는 이러한 변화를 적절히 포착하기 어려워, 복합적인 복원 전략이 필요하다. **1. 문제 정의 및 배경** - 입력은 알파벳 X의 깨끗한 시퀀스 xⁿ와, 알려진 전이 행렬 Π를 가진 DMC를 통해 얻은 잡음 시퀀스 zⁿ이다. - 손실 함수 Λ: X×Ĥ→