목적 : 자기공명영상시스템에서 양자화잡음을 분석하였다. 신호대양자화잡음비를 이론적으로 유도하였고 다양한 자기공명영상시스템에서 신호대양자화잡음비를 계산하였다. 이러한 계산으로부터 고자장영상시스템에서는 양자화잡음이 전체시스템의 신호대잡음비를 결정짓는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 하드웨어의 교체없이 양자화잡음을 줄일 수 있는 방법들을 제시하였다. 대상 및 방법 : 자기공명영상에서 사용되는 Fourier 영상기법에서는 위상 및 주파수 인코딩 방법으로 자기공명신호를 공간주파수 형태의 신호로 변환하여 측정하게 된다. 따라서 공간주파수 영역에서 발생하는 양자화잡음을 재구성된 영상에서의 신호대양자화잡음비로 나타내었다. 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 유도된 식의 타당성을 보였다. 결과 : 유도된 식을 이용하여 다양한 주 자장 및 수신 시스템에 대하여 신호대양자잡음비를 계산하였다. 양자화잡음은 신호의 크기에 비례하여 증가하므로 상대적으로 신호가 큰 고자장 시스템에서 보다 큰 문제점으로 부각될 수 있다. 많은 수신 시스템에서 채택하고 있는 16 bits/샘플 양자기로는 양자화 잡음이 고자장 시스템에서 기대되는 신호대잡음비의 향상을 제한할 수 있는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 결론 : fMRI나 spectroscopy를 위하여 자기공명영상의 주 자장은 지속적으로 높아지고 있다. 고자장에서는 신호가 커지고, susceptibility와 스펙트럼의 분리가 커져서 fMRI 나 spectroscopy에 유리한 면이 많다. 양자화잡음은 신호의 크기에 비례하여 증가하기 때문에 만약 양자기의 변환 비트가 충분히 크지 않을 경우 양자화잡음이 커져 신호의 증가에 비례하는 신호대잡음비의 향상을 이룰 수 없다. 이 논문에서는 신호대양자화잡음비를 이론적으로 유도하고, 다양한 자장의 세기 및 수신 시스템에 대하여 신호대양자화잡음비를 계산함으로써 고자장에서, 특히 상대적으로 신호가 큰 3차원영상에서 , 양자화잡음이 전체 시스템의 신호대잡음비를 제한할 수 있는 주된 잡음원이 될 수 있음을 보였다. 근원적인 해결책은 아닐 수 있으나 oversampling과 에코의 센터를 비껴가는 샘플링으로 하드웨어의 향상없이 양자화잡음을 줄일 수 있는 방법을 제시하였다.
충격 잡음은 전력선 통신 시스템의 성능을 열하시키는 대표적인 채널 특성 중 하나이다. 이는 배경잡음에 비해 많게는 수십 dB 이상의 레벨을 가지며, 임의 시간적으로 발생하기 때문에 추정 및 제어가 어렵다. 최근 전력선 통신 시스템이 고속화 되면서 한정된 주파수 대역상에서 한정된 신호 전력으로 대용량의 데이터를 전송하기 위해서 대역효율을 높이기 위한 변복조 기법과 오류정정 코드가 적용되고 있으나, 충격 잡음에 의해서 그 성능이 현저하게 열하된다. 일반적으로 충격잡음은 수신단에서 레벨 제한에 의해 그 영향 정도를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 전력선 통신 시스템의 성능 향상을 위해 제안되고 있는 LDPC 부호화 OFDM 시스템에 대해 충격 잡음 수신 레벨 제한에 의한 성능 열하의 완화 정도에 대해 연구하였으며, 시뮬레이션을 통해 최적 성능을 위한 수신 레벨 제한 지표를 제시하였다.
본 논문에서는 차량내 핸즈프리 전화통신을 위한 음향 반향 및 배경 잡음 제거기를 제안한다. 제안한 시스템은 새로운 잔여 반향 제거 기법과 실시간 구현에 적합한 동시통화 검출기를 포함한다. 잔여 반향 제거에서는 근단화자가 없는 구간에 대하여 선형 예측기를 이용하여 잔여 반향 신호의 인접 샘플간의 상관도를 제거하여 잡음 제거기의 입력으로 사용한다. 잔여 반향 신호의 음성특성을 제거함으로써 잡음 제거기를 이용하여 배경 잡음과 더불어 잔여 반향의 전력을 효과적으로 줄일 수 있다. 제안된 시스템에서는 상용 저전송률 음성부호화기와의 결합을 고려하여 IS-127(EVRC)에 포함되어 있는 잡음 제거기를 사용하였다. 90 km/h로 정속 주행하는 차내의 핸즈프리 환경에서 제안된 시스템은 30 dB이상의 간섭신호 제거 성능을 보였다. 제안된 시스템은 16비트 고정 소수점 연산을 하는 저가의 DSP를 이용하여 실시간 구현되었다.
전력선통신 시스템은 일반적인 통신시스템과는 달리 전력선에 연계된 다양한 부하기기들의 동작 및 변동에 따른 잡음이 발생한다. 특히 부하의 기동, 정지 시 발생하는 임펄스 잡음은 통신성능 저하의 주된 요인임으로 통신성능 향상과 신뢰성 높은 데이터 전송을 위하여 임펄스 잡음 제거와 임펄스 잡음 영향을 감쇠하기 위한 방안이 절실히 요구되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 전력선 통신시스템에서 전송된 데이터를 오류 없이 복원해 내기 위하여 적응형 정합필터링 기법을 제안하고, 수신 측에서 임펄스잡음에 따른 최적의 탭 계수를 선택해 효과적으로 임펄스잡음을 제거하는 기법을 확립하였다. 또한, 제시한 알고리즘에 다양한 임펄스 잡음의 모델을 반영하여 비트오율에 대한 모의실험을 행하고 결과를 도출함으로써 제안 방식의 유용성과 신뢰성을 확인하였다.
통신 시스템의 성능을 유도하기위하여 가장 많이 가정하는 잡음의 모델은 부가성 백색 잡음이다. 그러나 실제 통신 시스템을 사용하는 환경에서는 임펄시브 잡음이 더욱 현실적인 모델이기 때문에 최근에는 임펄시브 잡음 하에서의 통신 시스템의 성능을 분석하는 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 최근에 집중적인 연구 주제가 되고 있는 협동다이버시티 시스템을 대상으로 하여 임펄시브 잡음하에서 시스템의 성능을 유도하였다. 특히 릴레이 방식으로 복조후 전송방식과 증폭후 전송방식을 사용하였을 때의 성능을 해석적으로 유도하고 비교하였다. 연구결과 레일레이 페이딩을 받는 무선 채널에서, 임펄시브 잡음의 평균 임펄스의 수가 감소할수록 잡음의 임펄시브 성분이 증가하고, 그 결과 신호 대 잡음비(SNR)가 큰 영역에서 시스템의 성능은 열화되었다. 그리고 동일한 조건에서 복조후 전송 릴레이를 채택한 협동 다이버시티 시스템이 증폭후 전송방식을 채택하였을 때보다 우수한 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 원자력 발전소내 금속 파편 탐지 시스템의 성능 향상을 위한 적응 잡음제거에 관하여 서술한다. 현재 사용중인 원전내 금속 파편 탐지 시스템은 배경잡음의 영향으로 그 이용 효율이 매우 낮은 현실이다. 이런 문제점을 해결하는 한 방법으로써 적응 잡음 제거 방식을 이용하여 배경잡음의 영향을 최소화하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 그 성능을 입증하였으며, 특히 배경잡음속에 충격신호가 묻혀있는 경우에도 뛰어난 탐지 효과를 보였다.
영상 평활화(Image Smoothing) 작업은 영상 신호 표본화, 정량화, 통신 이동과 같은 과정을 거치면서 잡음 등의 불필요한 신호가 포함된 디지털 영상의 잡음을 감소키는데 많이 이용되고 있다. 이와 같은 영상 평활화 작업에는 대부분 전역적인 공간 영역 혹은 주파수 영역의 전역적인 필터링 기법이 이용되고 있다. 그러나, 기존의 방법들은 왜곡된 잡음 픽셀들의 정보를 그대로 반영하기 때문에 잡음 제거 결과 복원 영상의 선명도는 크게 저해된다. 본 논문에서는 특히나 양자화 과정을 통해 잡음 정보의 변형이 극대화되어지는 압축 영상을 대상으로 하여 적절한 잡음제거 기법을 제안하고자 한다. 특히, 압축 영상의 잡음 추출은 1차 복호화 후의 공간 도메인에서, 추출된 잡음 제거는 주파수 도메인에서 수행함으로써 2차 복호화 후의 잡음제거 결과 영상은 압축 영상의 잡음 제거에 따른 본질적인 문제를 해결하였으며, 실험 결과 역시 다른 기존의 방법에 비해 우수한 성능을 발휘하였다.
디지털 신호의 전송 성능은 전송 시스템의 위상 에러에 지배적으로 영향을 받고 있으며, 위상 에러는 랜덤 특성을 갖는 위상 잡음과 도플러에 의한 추적 위상 에러에 의해 발생된다. 도플러 현상이 나타나는 움직임을 갖는 이동형 위성통신 시스템에서는 랜덤 위상 잡음과 추적 위상 오차에 의한 전송 신호의 영향을 해석하여 이동형 위성통신 시스템에 적합한 시스템 요구 위상 잡음 스펙트럼을 설계해야 한다. 본 논문에서는 이동형 양방향 위성통신 시스템의 비대칭 이동 서비스에 대한 도플러 영향과 위상 에러를 해석하여 요구되는 전송 시스템의 위상 잡음 스펙트럼을 설계하고, 움직임을 갖는 단말국의 도플러 영향을 최소화하는 전송서비스를 해석한다. 제안한 위상 잡음 스펙트럼은 요구 전송 시스템에 대한 주파수 발생 부 주파수 특성으로 설계할 수 있다.
본 논문에서는 자동차 잡음 환경에서 녹음된 데이터 베이스를 이용하여 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위한 효율적인 잡음 제거 방법을 연구하였다. 먼저, 잡음 및 주변 환경 변화에 강인한 것으로 알려져 있는 특징 벡터들의 인식 성능을 비교하교, 가중 켑스트랄 거리 측정 방법을 이용한 인식 실험을 통하여 시스템의 성능 향상을 확인하였다. 실험 결과, 본 논문에서 기준 시스템으로 사용한 LPC 켑스트럼의 경우에 비하여 MFCC나 root-cepstrum을 사용한 경우 인식률이 향상되었다. 켑스트럼간의 거리 측정에 있어서는 RPS와 BPL과 같은 가중 켑스트랄 거리 측정 함수들이 인식 성능 향상에 도움을 주었다. 또한 켑스트럼 평균 차감법이라는 간단한 잡음 제거기술을 적용하여 자동차 잡음 환경에서 인식 성능 향상을 보였다. 마지막으로, 차량 항법용 음성 인식 시스템의 실시간구현을 위하여 여러 경우의 인식 성능을 비교하고, 메모리 량과 실행 시간 등을 고려하여 최적 시스템을 제시하였다.
본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상성분을 복원하는 음성강조 시스템을 제안한다. 본 시스템은 신경회로망이 잡음이 부가된 음성신호의 이산푸리에변환의 진폭성분과 위상성분을 사용하여 학습된 후, 제안한 시스템은 배경잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성신호를 강조한다. 배경잡음에 의하여 열화된 음성신호는 신경회로망을 사용하여 제안된 시스템에 의하여 강조되는 것을 실험결과로 증명하며, 제안한 시스템이 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 배경잡음에 의하여 열화된 음성신호에 대하여 효과적인 것을 실험으로 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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