본 연구에서는 코일의 온도를 액체질소 온도 정도의 저온으로 냉각시켜 핵자기공명 신호 및 영상의 신호대잡음비를 향상시키는데 그 목적을 두었다. 핵자기공명 신호의 신호대잡음비에 대한 이론적인 분석을 토대로 다양한 형태의 고주파코일을 제작했고, 저온의 표면고주파코일로 획득된 신호를 상온의 일반 구리코일로 획득된 신호와 비교하였다. 본 연구에서 제작된 저온코일의 경우, 상온코일에 비해서 신호대잡음비의 향상을 얻을 수 있었다. 이러한 신호대잡음비의 향상을 통하여 핵자기공명영상 시간을 단축할 수 있으며, 이를 통한 진단의 신뢰도 향상에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1991.06a
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pp.32-37
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1991
고해상도 신호처리의 기본적인 문제는, 관찰 데이터의 개수가 작고 신호 대 잡음비(SNR)가 낮아서, 푸리에 분석기법에 의해 주기신호가 분해되지 않는 경우에, 신호의 파라미터를 추정하는 것이라 할 수 있다. 주기신호의 주파수 추정 문제에서는 일반적으로 주기신호의 개수를 알고 있다고 가정하는데, 주기신호의 개수가 사전에 알려져 있지 않은 경우, 주파수 추정은 결국 주기신호의 개수결정문제가 되어, EVD나 SVD를 이용한 개수 결정방법이 활발히 연구되어 왔다. 고해상도 신호처리에서는 EVD나 SVD의 비선형 특성 상임게치 신호 대 잡음비가 존재하며 이 SNR보다 낮은 경우 심각한 왜곡현상을 보이게 되어, 주파수 추정 또는 주기신호의 개수결정에 큰 오차를 보이게 된다. 주기신호의 개수를 사전에 알고 있는 경우, 임게치 SNR를 낮추려는 노력으로는 overdetermined over-ranked structured correlation matrix의 rank reduction과 averaging을 이용한 신호 향상방법(signal enhancement)이 연구되어 왔다. 그러나 사전에 주기신호의 개수를 알아야만 하는 결점이 있고, 잡음이 백색이여야 하는 제약이 있었다. 일반적으로 환경 잡음은 유색이고, 주기신호의 개수를 사전에 모르는 경우이므로, 낮은 SNR에서의 주파수 추정문제는 유색잡음을 고려한 신호향상으로 임게치 SNR을 낮추고 주기신호의 개수를 결정한 후 주파수 추정이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이를 위해 광대협 유색잡음에서의 신호향상과 그 과정 중 중 주기신호의 개수를 결정하는 알고리즘ㅇ르 제시하고자 한다.
In this paper, we propose a new color image enhancement method to improve the color saturation as well as luminance contrast in the YCbCr color space. The proposed method uses the maximum color difference table to compensate the perceived saturation changes due to luminance contrast changes. To improve the color saturation, the method first calculates the weighting factor by using the maximum color difference table and then multiplies the weighting factor to the input color difference signals. In this step, it maps color difference signals to proper color region to prevent the color distortion by considering the correlation of color saturations depending on the luminance and hue. The experimental results show that our method effectively improves color saturation compared to the conventional methods.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.335-337
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2018
음성향상기법은 음성에 포함된 잡음이나 잔향을 제거하는 기술로써 마이크로폰으로 입력된 음성신호는 잡음이나 잔향에 의해 왜곡되어지므로 음성인식, 음성통신 등의 음성신호처리 기술의 핵심 기술이다. 이전에는 음성신호와 잡음신호 사이의 통계적 정보를 이용하는 통계모델 기반의 음성향상기법이 주로 사용되었으나 통계 모델 기반의 음성향상기술은 정상 잡음 환경과는 달리 비정상 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 문제점을 가지고 있었다. 최근 머신러닝 기법인 심화신경망 (DNN, deep neural network)이 도입되어 음성 향상 기법에서 우수한 성능을 내고 있다. 심화신경망을 이용한 음성 향상 기법은 다수의 은닉 층과 은닉 노드들을 통하여 잡음이 존재하는 음성 신호와 잡음이 존재하지 않는 깨끗한 음성 신호 사이의 비선형적인 관계를 잘 모델링하였다. 이러한 심화신경망 기반의 음성향상기법을 향상 시킬 수 있는 방법 중 하나인 강화학습을 적용하여 기존 심화신경망 대비 성능을 향상시켰다. 강화학습이란 대표적으로 구글의 알파고에 적용된 기술로써 특정 state에서 최고의 reward를 받기 위해 어떠한 policy를 통한 action을 취해서 다음 state로 나아갈지를 매우 많은 경우에 대해 학습을 통해 최적의 action을 선택할 수 있도록 학습하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 composite measure를 기반으로 reward를 설계하여 기존 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 기반의 reward를 설계한 기술 대비 음성인식 성능을 높였다.
We develop the signal processing method for adaptive implementing direction of signal and the frequency sensitivity of human visual system(HVS). Existing multiband energy scaling method makes ringing artifact because it does not consider signal direction. To solve this problem, we use block gradient for signal direction in addition to existing method. And we use the fact that frequency component of signal is more sensitive than value of signal over human eyes. we enhance the signal according to contrast sensitivity function(CSF) which is the model of frequency sensitivity of human eye. Compared that the existing analysis models only improve the efficiencies in the existing systems, the developed method can process the image signals to be more desirable and suitable to HVS.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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spring
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pp.85-88
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2004
칼만/위너 필터 같은 기존의 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두었다. 따라서, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 $H_\infty$ 필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않는다. $H_\infty$ 필터는 최소상계(Upper Bound Least)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소 에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파리미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 $H_\infty$ 필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구한다. 음성의 통계적 특성을 이용하여 모델 파라미터를 추정하는 은닉 마코프 모델과 잡음의 변화에 강인한 $H_\infty$ 알고리즘을 사용해서, 다중 $H_\infty$필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안하였다.
제2형 당뇨병은 인슐린 저항성과 인슐린 분비능의 장애에 의해서 복합적으로 나타나는 대사성 증후군 중 하나이다. 인슐린 저항성은 용어에서도 알 수 있듯이 인슐린 신호전달의 저하로 인한 인슐린 작용 감소가 나타나고 이는 인슐린 분비가 증가하더라도 포도당 이용은 감소된 상태이다. 인슐린 분비능은 직접적으로 인슐린 작용과는 무관한 것처럼 보이지만 자세히 살펴보면 인슐린 분비능의 중요한 역할을 하는 췌장 베타세포의 성장과 생존은 인슐린/IGF-1 신호 전달과 밀접한 관계가 있으므로 인슐린 분비능도 인슐린/IGF-1 신호전달과 관련이 있다. 그러므로 인슐린/IGF기 신호전달의 장애는 제2형 당뇨병의 병인에 매우 중요한 요인이다. 그러므로 제2형 당뇨병을 효과적으로 예방 또는 치료하기 위해서는 근육, 지방세포와 간등에서 인슐린 신호전달을 향상시켜 포도당 이용을 증가시키고, 시상하부에서 인슐린 신호전달을 향상시켜 식욕을 적절하게 조절할 수 있도록 하여 과체중이나 비만의 발생을 방지하고 췌장의 베타세포에서 인슐린/IGF-1 신호전달을 향상시켜 베타세포의 성장과 생존을 향상시켜 포도당에 대한 인슐린 분비 능을 촉진시키는 것이다. 최근에 FDA에서 승인받은 Exenatide는 glucagons like peptide-1 receptor agonist로 시상하부에 작용하여 식욕조절도 하고 췌장의 베타세포에서 IRS2의 발현을 증가시켜 인슐린/IGF-1 신호전달을 향상시켜 insulinotropic 작용을 가지는 것으로 알려졌다. 이 Exenatide는 도마뱀의 독침에서 분리한 peptide로 천연물로부터 유래된 약물이므로 천연물로부터 제2형 당뇨병을 치료할 수 있는 약물을 발견할 가능성은 매우 높으므로 이에 대한 연구는 체계적으로 이루어져야 하겠다.
We develop the signal processing method for adaptive implementing direction of signal and the frequency sensitivity of human visual system(HVS). Existing multibnad energy scaling method makes ringing artifact because it does not consider signal direction. To solve this problem, we use block gradient for signal direction in addition to existing method. And we use the fact that frequency component of signal is more sensitive than value of signal over human eyes. we enhance the signal according to contrast sensitivity function(CSF) which is the model of frequency sensitivity of human eye. Compared that the existing analysis models only improve the efficiencies in the existing systems, the developed method can process the image signals to be more desirable and suitable to HVS.
Since speech enhancement algorithms based on Kalman/Wiener filter require a priori knowledge of the noise and have focused on the minimization of the variance of the estimation error between clean and estimated speech signal, small estimation error on the noise statistics may lead to large estimation error. However, H/sub ∞/ filter does not require any assumptions and a priori knowledge of the noise statistics, but searches the best estimated signal among the entire estimated signal by applying least upper bound, consequently it is more robust to the variation of noise statistics than Kalman/Wiener filter. In this paper, we Propose a speech enhancement method using HMM and multi H/sub ∞/ filters. First, HMM parameters are estimated with the training data. Secondly, speech is filtered with multiple number of H/sub ∞/ filters. Finally, the estimation of clean speech is obtained from the sum of the weighted filtered outputs. Experimental results shows about 1dB∼2dB SNR improvement with a slight increment of computation compared with the Kalman filter method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1998.06a
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pp.171-175
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1998
본 논문에서는 COFDM(Coded Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 각 부채널이 갖는 신호대 잡음의 양을 수신단이 측정할 수 있는 특징을 이용하여 콘볼루셔널 디코더 메트릭 계산에 반영함으로서 콘볼루셔널 디코더의 성능이 향상될 수 있는 방안을 제안한다. 이를 위하여 먼저 OFDM 시스템에서 각 부채널이 갖는 신호대 잡음의 양은 부채널에서의 수신신호 전력에 비례함을 보인다. 또한, 콘볼루셔널 디코더의 메트릭 계산방법으로는 연판정 방법을 사용한다. 이때 부채널에서 수신된 신호의 신뢰도로 하여 신뢰도가 떨어지는 수신신호에 대하여는 메트릭 계산 과정에서 영향을 감쇄시키고 신뢰도가 높은 수신신호는 영향을 증대시키도록 한다. 제안된 방법을 경수로 20이고 직접파가 없는 다중경로채널에 적용하여 모의실험한 결과 coherent QPSK 매핑방법을 사용한 COFDM 시스템에서 10-4 BER을 기준으로 할 때 약 1.1dB의 SNR 성능향상을 얻었으며 16-QAM 매핑방법에서는 약 3.1dB 그리고 64-QAM 매핑방법을 사용한 경우 약 6.0dB의 성능향상을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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