본 연구는 진단용 검출기가 결함이 발생하는 경우 환자의 방사선 피폭과 영상의 화질에 영향을 줄 수 있다는 점에 착안하여 실험을 진행하였고 선량분석을 통해 검출기 성능을 신호 대 잡음비와 대조도 대 잡음비로 평가하였다. 선량계, 조직등가팬텀을 이용해 흡수선량과 신호 대 잡음비, 대조도 대 잡음비를 측정하였다. 실험방법은 팬텀 후면에 부착하여 나온 선량 값과 검출기 뒤에 부착한 선량 값이 일치하는지를 비교하였고 두개부 흉부 복부의 조건을 각각 75 kVp 25 mAs, 110 kVp에 8 mAs, 80 kVp에 20mAs로 설정하고 검사하였다. 그 결과 검출기의 뒤쪽에 부착한 선량값은 0.004 mGy, 0.006 mGy, 0.003 mGy로 나타났고, 팬텀 후면은 0.006 mGy, 0.016 mGy, 0.017 mGy로 차이가 있었다. 두 값을 일치시키기 위해서 조건이 증가하였고 신호 대 잡음비와 대조도 대 잡음비는 88.32, 88.10, 4.09, 1.63, 87.94, 79.97에서 93.87, 93.75, 4.91, 4.03, 92.02, 84.92로 증가하였다. 본 연구를 통해 검출기가 노후화 되는 경우 기기의 수명단축과 환자의 선량증가의 원인이 되었으며 또한 영상화질의 개선효과도 미비하다는 것을 알 수 있었다.
심자도(Magnetocardiography: MCG)는 심장에서 발생하는 자기신호로 크기가 수 pico Tesla에서 수 femto Tesla 정도로 지구 자기에 비하여 $10^{-6}{\sim}10^{-10}$ 정도로 매우 작기 때문에 보통 3층의 차폐 막 구조로 되어 있는 자기차폐실을 사용하여 외부 잡음을 줄인다. 그러나 자기차폐실의 비용이 크기 때문에, 자기차폐실의 비용을 줄이고 다양한 신호처리를 병행하여 신호대 잡음비를 높이고 있다. 본 논문에서는 1Giga FLOPS (FLoating point Operationals Per Second)의 부동 소숫점 연산능력을 가진 TMS320C6701을 사용하여 실시간 신호처리가 가능한 신호처리 시스템을 설계하였다. 개발된 DSP 보드는 PCI-bus 기반으로 설계하여 신호 측정 컴퓨터에 내장이 가능하도록 하였다. 프로그램과 데이터 처리를 위한 외부 메모리를 장착하였고, PCI 콘트롤러를 갖추어 PC 와의 대용량 메모리 공유가 가능하도록 하였다. 제작된 DSP 보드를 사용하여, 심자도 신호에서 실시간으로 적응 잡음 소거 및 필터링을 구현하여 신호대 잡음비의 향상을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 적응적인 방식으로 필터의 성능을 향상시킴으로써 잡음에 의해 열화된 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 주파수 영역으로 변환된 잡음에 의해 열화된 신호를 바크 대역으로 분할하여 청각 자극 에너지를 계산하고, 필터를 적응적으로 적용하여 잡음 에너지를 제거함으로써 본래의 신호를 획득하는 방식을 사용하였다. 기존의 방식에서는 묵음 구간에서 획득한 잡음 에너지를 사용하여 필터를 구성하여 사용하며, 이때 잡음의 에너지가 급격하게 변화한다면 음질의 개선률이 급격하게 감소함을 알 수 있다. 그러나 제안하는 방식에서는 잡음 에너지가 급격하게 변화하여도 음질 개선률에는 변화가 적음을 알 수 있었다. 기존 방식과의 비교를 위하여 신호대 잡음비와 잡음대 마스킹비를 비교하였고 청각 테스트를 수행하여 그 결과로부터 향상된 음질 개선을 확인할 수 있었다.
First-order Gauss-Marker신호가 delta변조기에 즉가되어 granular잡음이 발생될 경우에 신호대잡음화의 표시식을 구하고, 또한 근사식에 관하여 고찰하였다. 입력신호의 adjacent correlation값과 local decoder의 prediction coefficient값간의 차에 비하여 adjacent correlation값이 클 경우에는, 입력신호와 오차신호간의 cross covariance값이 징소하므로 간단한 근사식으로 나타내었다. 이 경우에 임의의 adjacent correlation값에 대하여 적용될 수 있는 근사식을 나타내었다.
터보부호 심벌비트들을 서로 다른 부호율로 반복부호화한 뒤 여러 부채널로 나란히 보내는 터보 부호화 여러반송파 직접수열 부호분할 다중접속 시스템을 제안한다. 레일리 감쇄채널에서 신호대잡음비가 높을 때에는 이 시스템의 성능 한계를 얻었고, 신호대잡음비가 낮아 한계를 적용할 수 없을 때에는 모의실험에서 성능을 살펴보았다. 신호대잡음비가 낮을 때 성능 손실이 조금 있지만 홀짝 검사(parity check) 심벌에 다양성 차수를 크게 주어 오류 마루를 (error floor) 낮출 수 있음을 보였다.
미지신호에 대한 측정에서는 오차분산의 명확한 표현이 어렵다. 본 연구에서는 이와 같은 수동측정에서의 측정정확도를 예측하기 위한 방법을 정립한다. 제안된 예측 방법은 신 뢰도를 기반으로 신호대잡음비 및 주파수대역폭과 시간적분과의 곱에 의해 정확도를 표현한 다. 본 논문에서는 배경소음 환경에서의 측정음향을 그대로 분석하는 경우와 배경소음을 예 측하여 측정음향에서 제거시키는 경우를 구분하여 광대역 음향측정시의 성능예측 기준을 시 뮬레이션하고 정확도를 예측한다.
일반적으로 음성활동 구간 검출기 (Voice Activity Detector)의 가장 큰 문제점은 어떠한 배경 잡음에 대해서도 음성 신호를 검출할 수 있어야 한다는 것이다. 이런 문제를 해결하기 위해서 G.723.1에서는 스펙트럼 특성과 입력 신호의 주기성을 이용하고 있지만 신호대 잡음비가 낮은 신호에 대해 정확한 판정을 한다는 것은 상당히 어렵다. 따라서 본 논문에서는 에너지, LSP (Line Spectrum Pair) 분산을 이용하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘에 대한 처리시간 및 음질 평가를 측정한 결과 묵음구간이 정확하게 판정되므로 G.723.1에 비해 감소하였으며 주관적인 음질평가의 경우 기존의 G.723.1에 비해 차이가 거의 없었다. 마지막으로 전송률 측정을 위해 신호대 잡음비 5 dB에서 10 dB 사이의 음성 신호의 경우 최적의 전송률 감소 효과를 얻을 수 있었으며 처리시간의 비교 결과 평균 8% 정도의 처리시간 감소 효과를 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 임의의 시점에서 발생하여 음성 신호의 일부분을 심하게 손상시키는 시간선택 잡음 (time-selective noise)을 보상하기 위한 프레임 신뢰도 가중 방법을 제안한다. 음성 프레임들은 서로 다른 정도의 신뢰도를 갖으며, 신뢰도는 프레임의 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio)에 비례한다. 잡음이 일정한 경우에는 무음구간에서 획득한 잡음 정보를 이용하여 프레임의 신호대잡음비 추정이 용이하나, 시간선택 잡음은 잡음추정이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 프레임 신뢰도를 추정하기 위해 깨끗한 음성의 통계적 모델을 사용하였다. 제안한 MFR (model-based frame reliability) 방법은 탐조 모델의 평균 벡터열과 입력 MFCC (mel-frequency cepstral coefficient) 특징 벡터 열의 역변환에 의해 얻은 필터뱅크 에너지를 이용하여 프레임 신호대잡음비를 근사한다. 다양한 버스트 (burst) 잡음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 프레임의 신뢰도를 효과적으로 나타낼 수 있었으며, 이 신뢰도를 우도 계산에서 가중치로 적용하여 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용하여 마이크로폰에 수신된 신호들의 도착 시간차를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 입력 음성신호를 Discrete wavelet transform을 이용하여 인간의 청각 특성과 가장 유사한 주파수 해상도를 갖도록 대역 분할한 후 각 주파수 대역에서 신호 대 잡음비를 구하여 신호 대 잡음비가 가장 높은 대역만 선택적으로 취하고 해당 대역에서만 최종적인 시간 지연 값을 추정하게 된다. 최종 시간 지연 측정에 사용된 알고리즘은 기존의 CPSP에 해당 대역의 주파수 SNR을 가중치로 주어 구하게된다. 이러한 대역 분할 가중방식은 다양한 형태의 동적인 잡음 환경 하에서 안정적인 성능을 가질 수 있다. 제안된 알고리즘은 저주파와 고주파 각각의 모의 잡음환경 하에서 컴퓨터 실험을 통해 성능을 입증하도록 한다.
본 논문에서는 확장 스펙트럼 차감 알고리즘으로 처리된 신호의 추정 신호 대 잡음비를 이용한 새로운 음성 활동 검출법을 제안한다. 확장 스펙트럼 차감 알고리즘의 Wiener필터 출력 신호에서 신호 대 잡음비를 추정하기 위한 Wiener 필터를 하나 더 둠으로써 음성 활동을 검출한다. 제안하는 음성 활동 검출기는 계산량이 많지 않으며 낮은 신호 대 잡음비에서도 잘 동작했다. 제안하는 음성 활동 검출기의 응용으로 Boll의 스펙트럼 차감 알고리즘에 제안하는 음성 활동 검출기를 적용한 다음 확장 스펙트럼 차감 알고리즘과 비교하였다. 제안하는 음성 활동 검출법에 의한 Boll의 스펙트럼 타감 알고리즘은 음성/비음성 구간 모두에서 확장스펙트럼 차감 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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