본 논문에서는 잡음 환경에서 단일 마이크로폰의 음성 향상에 대한 새로운 기법을 제시했다. 일반적으로 널리 알려진 스펙트럼 차감법에 근거한 음성 향상 기술은 신호 대 잡음비에 따른 스펙트럼 이득으로 표현된다. 대표적인 Ephraim과 Malah의 decision-directed (DD) 추정치는 잡음 구간에서 효율적으로 뮤지컬 잡음을 제거하지만 음성 구간에서는 이전 프레임의 음성 스펙트럼 성분에 더 큰 비중을 두기 때문에 a priori SNR의 프레임 지연이 발생한다. 따라서 DD에 의해 추정된 a priori SNR이 적용된 잡음 제거 이득은 현재 프레임보다 이전 프레임에 영향을 받으므로 음성 전이 구간에서 잡음 제거 성능을 저하시킨다. 본 논문은 DD의 가중치 파라미터에 Sigmoid Type의 함수를 적용하여 계산적으로는 간단하지만 효과적인 음성 향상 알고리즘을 제안한다. 제안된 접근 방식은 DD의 주요 파라미터인 a priori SNR 지연의 문제점을 해결하면서 뮤지컬 잡음 제거에 우수한 DD의 이점은 유지한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에서 ITU-T P.862 Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) 와 Mean Opinion Score (MOS). 그리고 음성 스펙트로그램 (Spectrogram)에 의해 평가했고 기존의 DD의 고정된 가중치 파라미터를 사용했을 때 보다 향상된 결과를 나타내었다.
음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵읍구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 음성신호는 MBE(Multi-Band Excitation) 발성 모델에 따라 유 무성음으로 구분할 수 있다. 그리고 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다. 제안하는 방식은 연속음성신호를 IMBE (Improved Multi-Band Exciation) 보코더를 이용해 유 무성음 대역으로 구분하고, 각각 대역의 에너지 정보를 아용하여 단구간 음성신호의 SNR을 계산한다. 전체 음성구간의 SNR은 단구간 SNR의 평균값을 통해 추정한다.
음성 신호처리 환경에서 잡음이 섞인 신호를 개선할 목적으로 음성향상 기법이 많이 이용되고 있다. 잡음추정 알고리즘은 변화하는 환경에 빠르게 적응할 수 있어야 하며 음성신호의 영향을 줄이기 위해 음성신호가 존재하지 않는 구간에서만 잡음의 파워를 갱신한다. 이러한 방법은 음성구간검출이 선행되어야 한다. 그러나 잡음에 열화된 음성신호에 묵음구간이 존재하지 않을 경우, 위와 같이 음성검출을 통한 묵음구간에서의 잡음 추정 방법 및 SNR 추정 방법이 적용될 수 없다. 본 논문에서는 묵음구간이 존재하지 않는 연속음성신호에서 SNR을 추정하는 기법을 제안한다. 유성음의 안정구간에서는 단구간 내 피치의 변화가 매우 작아 피치주기에 따른 음성신호의 파형이 유사하게 나타난다. 따라서 잡음이 음성에 부가되었을 때 피치주기에 따른 인접파형의 유사도를 통해 SNR을 추정한다. 무성음에서는 잡음의 영향이 수신신호의 성도성분 추정에 영향을 미치기 때문에 잡음환경에서 추정된 성도성분과 수신신호 스펙트럼 간의 거리를 이용하여 SNR을 추정한다. 마지막으로, 음성신호의 에너지가 유성음에 대부분 분포하기 때문에, 부가성 잡음 환경에서 유성음의 에너지를 음성신호의 에너지로 근사화하여 SNR을 추정할 수 있다.
본 논문에서는 상향링크 SIMO(Single Input Multiple Output) 시스템의 SC-FDMA 기법에서 공간 및 주파수 다이버시티 컴바이닝의 연산 순서에 따른 BER(Bit Error Rate) 성능을 비교한다. 공간 및 주파수 다이버시티 컴바이닝이 동시에 존재하는 시스템일 경우, 공간 다이버시티 컴바이닝을 선행한 후 주파수 다이버시티 컴바이닝을 수행하는 시스템 성능이 그 반대의 다이버시티 컴바이닝 순서를 가진 시스템 성능보다 모든 SNR(Signal to Noise Ratio) 영역에서 더 우수함을 확인한다. 또한, 신호 모형화 결과를 통해 계산량측면에서 공간 다이버시티 컴바이닝을 선행하는 시스템이 더욱 효율적임을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 고속으로 이동하는 표적을 탐지 및 레인징하기 위해서 높은 PRF(Pulse repetition frequency)로 동작하는 레이더의 신호처리 알고리즘을 제시한다. 제시된 방법은 준주기성(quasi-periodic) 펄스열을 사용하므로써 이동표적의 도플러 정보를 추정하고 이를 보상해서 코히어런트하게 레인지 프로세싱 하는 것으로 기존 방식과는 달리 도플러 프로세싱이 레인지 프로세싱에 선행되며 이를 통해서 SNR이 낮은 잡음 환경에서도 표적 탐지 및 레인징이 가능함을 보인다. 제시된 알고리즘을 수학적으로 유도하고 디지털 신호처리를 위한 도플러/레인징 샘플링 조건, 프로세싱 시간 및 도플러 오차가 성능에 미치는 영향에 대해 기술하고 시뮬레이션을 통해서 이를 검증한다.
본 논문에서는 음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 예측 실험의 내용을 소개한다. 선행 실험에서 효과적인 음성 인식 성능 예측을 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률과 상관도가 높은 여러 가지 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 제안하였다. 제안한 지표는 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때 보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 보였다. 본 실험에서는 이 결과를 근거하여 조합에 사용된 음성 특성 지표를 채택하여 4차원 특징 벡터를 생성하고 GMM 기반의 음성 인식 성능 예측기를 구축한다. 가우시안 요소를 증가시키며 실험한 결과 제안된 시스템은 babble 잡음, 자동차 잡음에서 모두 SNR이 낮을수록 단어 오인식률을 높은 확률로 예측함을 확인하였다.
본 논문에서는 지상파 클라우드 방송 시스템 (cloud transmission system)의 수신 성능 비교를 위한 선행연구로서 채널 추정을 고려한 수신기 비트 오율 (bit error rate) 성능을 비교한다. 클라우드 방송 시스템은 2 개 이상의 동일채널간섭이 존재하는 환경에서 동작해야 하므로 negative SNR (signal-to-noise ratio) 영역에서 동작해야 한다.
스펙트럼 센싱은 인지무선통신(CR, Cognitive Radio) 네트워크를 구성함에 있어 핵심적인 기술 중에 하나이다. 2차 사용자인 CR사용자는 1차 사용자에게 간섭을 주지 않기 위해 스펙트럼을 센싱 하여 해당 채널이 비어있거나 규정된 레벨 이하일 경우에만 해당 채널을 사용하게 된다. 최근 스마트폰의 사용으로 데이터의 트래픽이 증가함에 따라 광대역 서비스가 급증하고 있으며, 그에 따라 한 번에 넓은 대역을 센싱하는 광대역 센싱 기법의 필요성이 점차 높아지고 있다. 이러한 광대역 센싱은 인지무선통신이 수행되기 위한 매우 중요한 기술 중 하나이다. 높은 분해능을 갖는 광대역 센싱을 수행하기 위해서는 신뢰 할 수 있는 신호를 얻기 위한 알고리즘 처리가 선행되어야 한다. 따라서, 본 논문에서는 채널 상태가 좋지 않은 부 대역을 제외한 나머지 대역을 CR 사용자가 각각 센싱하여 정보를 취합하여 1차 사용자의 유무를 결정하는 협력 센싱 기법을 제안하였다. 이 때, 신호의 신뢰성을 높이기 위해 각각의 부 대역으로 나눈 CSI(Channel State Information)를 이용하여, 채널 상태를 파악한다. 또한, 검출 기법으로는 시스템 복잡도를 감소시키기 위하여 에너지검출 기법을 사용한다. 모의실험을 통해 성능을 검증하였고 그 성능은 SNR(Signal Noise ratio)에 따른 검출 확률로 나타내었다.
상향링크 SIMO(Single Input Multiple Output) 시스템의 SC-FDMA 기법에서 공간 및 주파수 다이버시티 이득에 따른 BER(Bit Error Ratio) 성능 변화를 분석한다. 본 논문에서 분석한 주요내용은 다음과 같다. 첫째, 공간 다이버시티 컴바이닝과 주파수 다이버시티 컴바이닝을 동시에 수행할 수 있는 통합된 시스템과 공간 다이버시티 컴바이닝과 주파수 다이버시티 컴바이닝을 순서대로 수행하는 단계별 시스템이 동등한 성능을 가지는 것을 확인한다. 단계별 시스템의 주파수 다이버시티 컴바이닝 기법과 통합된 시스템의 다이버시티 컴바이닝 기법이 동일할 때, 단계별 시스템에서 주파수 다이버시티 컴바이닝보다 공간 다이버시티 컴바이닝을 선행하면서 공간 다이버시티 컴바이닝 기법을 MRC(Maximal Ratio Combining)로 하면 두 시스템의 성능이 동일함을 신호 모형화 결과를 통해 증명한다. 둘째, 신호 모형화 결과와 BER 실험 결과를 통해 공간 다이버시티 이득과 주파수 다이버시티 이득이 각각 성능에 어떤 영향을 미치는지 분석한다. 부반송파 개수가 증가함에 따라 주파수 다이버시티 이득이 증가함을 알 수 있고 이는 주파수 다이버시티 기법이 ZF(Zero Forcing)일 때의 성능과 MMSE(Minimum Mean Square Error)일 때의 성능 차이는 유지하면서 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 영역의 성능 향상에 영향을 미치는 것을 보인다. 그리고 수신안테나 개수의 증가는 공간 다이버시티 이득을 증가시키며 공간 다이버시티 이득의 증가는 모든 SNR 영역의 성능을 향상시키면서 주파수 다이버시티 컴바이닝이 ZF일 때와 MMSE일 때의 성능 차이를 줄이는데 영향을 미침을 보여준다. 마지막으로, 공간 다이버시티 이득이 신호 모형화 유도과정에서 어떤 영향을 미치는지 분석하여 수신안테나 개수가 6개 이상이면 주파수 다이버시티 컴바이닝을 ZF으로 했을 때의 성능이 MMSE로 했을 때의 성능을 대체할 수 있음을 확인할 수 있다.
본 연구는 자동노출제어 흉부 방사선 검사 시 신체 기능 일부를 대체 보조하거나 의약품 등을 주입하는 인체 이식형 의료기기가 흉부 영상의 선량과 화질에 영향을 미치는지 알아보고자 하였다. 제조회사와 모델이 다른 3대의 디지털 X선 발생장치와 인체모형 팬텀을 사용하여 흉부 검사와 동일한 방법으로 위치잡이를 선정 후 선행 연구에서 선량의 변화가 관찰된 인공심장박동기(Pacemaker), 심장 재동기화 치료기(CRT), 케모포트(Chemoport) 3개의 HIMD(Human Implantable Medical Device)를 상단 이온전리조센서에 부착한 후 Monte Carlo 방법론 기반의 프로그램 PCXMC 2.0을 사용하여 실험에서 도출된 DAP(Dose Area Product) 값을 입력하여 유효선량을 측정하였다. 또한 흉부 영상의 화질 평가를 하기 위해 가슴 부위에 관심 영역 3곳과 잡음영역 1곳을 설정하고 신호대잡음비(SNR; Signal to Noise Ratio), 대조도대잡음비(CNR; Contrast to Noise Ratio)를 측정하였다. 연구 결과는 유효선량의 유의미한 차이를 보여주었으며 AEC 적용과 미적용 그룹을 비교하였을 때 Pacemaker와 CRT는 유의한 차이가 있었다. (p<0.05) AEC 적용 시 Pacemaker에서 37%, CRT에서 52% 유효선량이 증가하였다. Chemoport는 유효선량의 10% 차이는 있었지만, 유의미한 차이를 보이지 않았다. (p>0.05) 영상 품질 평가에서는 모든 HIMD 삽입과 AEC 적용 유무에 따른 SNR, CNR의 유의미한 차이를 보이지 않았다. (p>0.05) 최종 결론은 AEC 적용 후 HIMD가 삽입된 환자의 흉부 X-ray 검사 시 유효선량이 증가하였으며 AEC 적용 유무에 따른 흉부 영상의 품질 차이는 없음을 알 수 있었다. 이는 HIMD가 삽입된 환자의 흉부 검사 시 AEC 미사용이 환자의 선량을 낮추는 타당성을 확인한 것이며 과피폭을 주의하고 피폭 저감화를 위한 다양한 방법을 모색하여야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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