본 논문에서는 잡음 상황에서 강인한 음성 특성을 나타내는 TE (teager energy) 기반의 특징벡터를 이용한 음성 검출 알고리즘을 제안하였다. 입력 신호에 TEO (teager energy operator)를 적용하고, 이를 이용하여 음성 검출 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 파워 스펙트럼 편차를 구하였다. 또한, 제안된 음성 검출 알고리즘의 성능 향상을 위하여 통계적 모델 기반의 우도비를 TE 기반의 파워 스펙트럼 편차의 가중치 요소로 적용하였다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해서 전체 오차율, ROC (receiver operating characteristics), PESQ (perceptual evaluation of speech quality)와 같은 객관적 실험을 수행하였다. 실험결과 5dB SNR 이하의 낮은 SNR을 갖는 비 정상 잡음 환경에서 제안한 음성 검출 알고리즘이 약 2.6%의 전체 오차율 감소와 약 0.053의 PESQ 점수 향상을 나타내었다.
실내에서 소음과 함께 존재하는 잔향시간은 어음인지에 영향을 미친다. 그 정도는 청취 조건이나 사용된 언어의 특성에 따라서 그 내용이 다를 수 있다. 본 연구에서는 양이 청취 조건에서 잔향시간이 정상 성인 10인의 표준화 된 한국어 단음절 변별력에 미치는 효과를 확인하고자 하였다. 양이 청취효과는 diotic(양이 소음간 동일 위상) 조건과 dichotic(양이 소음 간 위상차 존재, π) 조건에서 신호대잡음비를 0 dB로 고정하였다(55 dB HL). 잔향시간 효과를 관찰할 수 있는 3.4 s에서 대상의 단음절 변별력인 Word Recognition Score(WRS)점수를 분석하였다. 결과에서 dichotic인 경우에는 단측 청취 결과와 비교하여 유의한 변별력 개선이 보였고(p < 0.05), diotic 조건에서는 단측청취와 유의한 차이를 관찰할 수 없었다. 이러한 결과는 잔향시간을 고려한 여러 소음 음향 환경 분석에 참고가 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 3GPP 모뎀용 비동기식 동기추적회로(noncoherent code tracking loop)를 설계하고 설계된 회로의 정상상태 지터 분산(steady-state jitter variance)과 과도응답 특성(transient response characterisitc)을 해석한다. 먼저, AWGN 환경에서의 지터 분산을 펄스성형 필터(pulse-shaping filter), 타이밍 오프셋(timing offset), 신호 대잡음비(signal-to-interference ratio), 루우프 대역폭(loop bandwidth)에 대한 일반식으로 유도하고, 과도응답 특성을 이론적으로 해석한다. 이를 바탕으로, 디지털 하드웨어 구현이 용이한 가변 대역폭 동기추적회로를 설계하며 설계된 회로와 고정 대역폭 시스템의 성능을 이론적으로 비교, 분석하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증한다.
천해 환경에서 정합필터와 LFM(linear frequency modulation) 펄스를 사용하는 능동소나의 탐지성능은 비백색잡음인 잔향에 의해 크게 저하될 수 있다. 이 경우 잔향의 영향을 줄이기 위해 일반적으로 정합필터에 선행하여 백색화 필터를 사용한다. 기존에는 탐지 블록과 선행 블록의 잔향이 통계적으로 정상성을 유지한다고 가정하고 선행 블록의 잔향 특성을 이용하여 탐지 블록의 잔향을 추정하고 백색화 하였다. 잔향의 정상성은 인접 블록 사이뿐만 아니라 좀더 넓은 범위에서 유지될 수 있다. 이 경우 더 많은 인접 블록을 이용하면 탐지 블록의 잔향을 더 정밀하게 추정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 실제 해안에서 획득한 잔향 신호를 분석하여 적절한 추정 블록의 범위를 구한다. 그리고 추정 블록의 범위에 따른 선-백색화 정합필터의 성능을 비교, 분석한다.
강우 환경에서 레이다는 기상 클러터 반사 신호에 의해 신호처리기 내 잡음레벨 증가와 적응형 CFAR의 탐지 임계값 증가로 표적에 대한 탐지거리가 감소하게 된다. 또한, 강우 클러터에 의해 발생한 고속클러터는 기존의 클러터 제거기법의 제거범위를 벗어나 사라지지 않는다. 이로 인하여 강우시 레이다는 맑은 날에 비해 고속 클러터의 추적을 방지하기 위한 확인횟수가 증가되어 표적 탐지 기회가 감소된다. 이에 본 논문은 강우에 의한 레이다 탐지성능 저하를 해결하기 위해 레이다 수신 신호 저장장치를 이용하여 비정상 수신 신호를 획득하였다. 이들에 대한 분석을 바탕으로 신호처리기 앞단에서 최적감쇄값을 결정하고, 강우 시 감쇄적용결과 레이다 탐지성능이 개선됨을 모의시험 및 수신신호 분석을 통해 확인하였다.
유체의 흐름을 측정하는 여러 방법 중 열선 풍속 센서는 유체의 열전달에 의해 속도나 온도를 측정하는 장치로 비정상 속도 및 난류 속도 성분을 측정하는데 유용하다. 하지만 열선 풍속 센서는 외부의 환경 요인에 민감하며, 주변 온도, 습도, 신호 잡음 등에 의해 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 이런 단점을 보완하는 방법으로 온도 보상 회로를 추가하는 기술이 나오고 있지만 가격 경쟁력을 갖출 수 없는 상황이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 온도 보상이 필요 없는 풍속 감지 센서에 대해 연구를 진행하였다. 열선식 풍속 센서는 외부 환경 요인 중에서도 주변 온도에 매우 취약하다. 주변 온도로는 전자 회로에 의한 발열의 영향이 가장 크게 미치고 있으며, 이를 개선하는 방법으로 발열체에 보조 발열체를 추가로 장착하여 보조발열체와 발열체의 일정한 온도차를 제어하는 것이다. 이와 같이 기존 기술에 비해 복잡하지 않은 방법으로 동등한 성능을 확보할 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.
Multitemporal MODIS 식생 지수 (VI) 자료는 식생 활동의 프로파일을 제공하기 때문에 환경 및 기후 변화에 대한 식생 모니터링 연구에 널리 사용되고 있다. 그러나 MODIS 데이터에는 구름이나 대기 변동성 및 계측기 문제로 인해 노이즈가 발생하여 NDVI 시계열 데이터 분석과 애플리케이션 응용에 있어서 자료 정확성에 문제가 생기게 된다. 이러한 이유로, NDVI 자료를 이용한 VI 분석을 위해서는 잡음을 줄이고 고품질의 시계열 데이터 스트림을 재구성하기위한 전 처리가 필요하다. 본 연구에서는 NDVI 시계열 자료의 통계적 특성을 기반으로 불량 데이터 또는 미관측 데이터를 복원하기 위해 MODIS NDVI에 대한 데이터 재구성 방법을 제안하고 있다. 데이터 스트림 함수의 속성을 검사하면 급격한 증가나 감소와 같은 비정상적인 변화를 감지 할 수 있다. 본 연구에 제안하고 있는 방법은 정상적인 자료의 세부적 특징은 그대로 유지하면서 노이즈 자료만 수정하는 방향으로 자료를 복원할 수 있다. 제안된 기법은 시뮬레이션 데이터와 2006년부터 2012년까지의 북한지역 백두산을 대상으로 NDVI 시계열 자료를 사용하여 테스트하였고 시뮬레이션 테스트에서는 기존 wavelet이나 Gaussian 방법에 비해 본 방법이 에러율을 평균 70% 이상 줄일 수 있어 제안된 방법이 노이스가 있는 시계열 자료의 데이터 재구성에 있어 효과적임을 입증하였다.
본 연구에서는 모 웨이블릿(mother wavelet)이 웨이블릿 분석에 미치는 영향을 파악하기 위해 먼저 백색잡음과 사인함수를 다양하게 결합한 시계열의 분석을 수행하고 그 결과를 각각 단기기억특성과 장기기억특성을 보이는 북극진동지수(AOI)와 남방진동지수(SOI)에 대한 적용하였다. 본 연구에서는 기존 연구가 하나 또는 두 개의 모 웨이블릿 평가에 제한된 것과는 달리 총 4가지의 웨이블릿에 대한 비교 평가를 수행하였다. 본 연구에서 선정한 웨이블릿은 기존 연구에 많이 사용된 바 있는 총 4가지의 모 웨이블릿(Bump, Morlet, Paul, Mexican Hat)이다. 그 결과는 다음과 같다. 먼저, Bump 모 웨이블릿을 적용한 결과는 주기성분의 비정상성을 나타내는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 그 결과는 스펙트럼 분석결과와 매우 유사한 수준인 것으로 나타났다. 이에 반해 Morlet과 Paul 모 웨이블릿은 주기성분의 비정상성을 상대적으로 잘 나타내 주는 것으로 확인되었다. 마지막으로 Mexican Hat 모 웨이블릿의 경우에는 그 결과의 해석이 까다로운 것으로 나타났다. 추가로, Paul 모 웨이블릿의 적용 결과가 시계열에 따라 일관적이지 않게 나타날 수 있음도 확인하였다. 결과적으로 Morlet 모 웨이블릿은 본 연구에서 고려한 모 웨이블릿 중 그 적용상 안정성이 가장 높은 것으로 확인되었으며, 이러한 결과는 최근 웨이블릿 관련 연구에서 Morlet 모 웨이블릿이 가장 많이 사용되는 추세와도 일치하는 것이다.
본 논문에서는 Nakagami-m 페이딩 채널을 Finite-State Markov Channel (FSMC)로 모델링하고, 채널 상태 변화에 따른 통신 시스템의 성능을 분석하였다. 고려한 FSMC 모델에서는 수신 신호의 신호 대 잡음 전력비를 유한개의 구간으로 나눠 각각의 구간을 Markov 체인의 상태로 대응한다. 각 상태는 무기억 이진 대칭 통신로로 가정하고, 한 상태에서 다른 상태로의 천이는 Markov 천이를 따른다고 가정한다. 수치 해석을 통해 각 상태에 있어서의 평균 심볼 오율, 정상 상태 확률 그리고 상태 천이 확률을 구하여 FSMC 모델을 구성하였고, 상태 천이 지수를 변경함으로써 여러 페이딩 환경을 FSMC 모델로 나타낼 수 있음을 확인하였다. 상태 천이 지수가 클 경우인 빠른 페이딩 채널에서는 채널이 i.i.d. 특성을 나타내게 되며, 상태 천이 지수가 작을 경우인 느린 페이딩 채널은 인접한 상태로의 천이만 발생하는 간단한 FSMC 모델로 표현될 수 있음을 확인하였다. 마지막으로 제안한 FSMC 모델의 응용 예로써, 여러 채널 환경에서 랜덤 에러 정정 부호의 부호화 이득의 차이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교, 분석하였다.
목적: 이 연구의 목적은 3D FDG-PET 뇌영상의 정량적 정확도와 임상적 유용성을 연구하는 것이다. 대상 및 방법: 24명의 환자에게 약 370 MBq의 FDG를 주사하고 섭취되기까지 30분을 대기한 후 GE $Advance^{TM}$ PET을 사용하여 30분간의 2D 영상과 10분간의 3D 영상을 얻었다. 백질, 회백질, 병변, 정상조직의 관심영역 분석을 통하여 영상대비와 FDG 섭취비를 구하여 비교하였다. 3D PET의 효율을 최대화하기 위하여 투과스캔을 사용한 경우와 사용하지 않은 경우의 감쇠보정 효과를 비교하였다. 결과 3D 영상의 영상대비는 2D 영상이 1 일 때 산란보정을 실행한 경우 회백질 대 백질에서 $0.95{\pm}0.12$, 정상 대 병변에서 $0.96{\pm}0.05$이었다. 2D 영상의 FDG 섭취비가 1일 때 3D 영상의 FDG 섭취비는 산란보정을 실행한 경우 $1.02{\pm}0.08$이었다. 3D 영상은 영상대비, 분해능, 영상 잡음에 대한 순위 척도평가에서 각각 81%, 83%, 81%에 해당되는 등급을 받아 선호도가 우수하였다. 3D 영상에서 계산감쇠보정 방법은 측정감쇠보정 방법에 필적하는 결과를 얻었다. 결론: 산란보정과 계산감쇠보정을 실시한 3D 영상은 일반적인 2D 영상과 비교하여 정량적으로 정확한 결과를 나타냈으며 정성적으로 유용하였다. 3D 영상은 일상 임상환경에 충분히 적용할 수 있으며 환자 스캔 시간을 단축하고 방사능 피폭량을 감소시키는 장점이 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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