We have investigated the optimum combination of the environmental noise condition and type of SQUID pickup coil in order to obtain maximum signal-to-noise ratio (SNR). The measurement probe consists of 1st order gradiometer with pickup coils of 100 mm, 70 mm, and 50 mm baseline length, a 2nd order gradiometer with 50 mm baseline, and a magnetometer. The pickup coils are fabricated by winding Nb wire on a bobbin with 200 mm diameter. Noise and heart signal of a healthy male were measured by various SQUID sensors with different types of pickup coils in various magnetically shielded rooms (MSR), and compared to each other. The shielding factors were found to be 43 dB, 35 dB and 25 dB at 0.1 Hz for MSR-AS, MSR-BS, MSR-CS, respectively. White noises were $3.5\;fT/Hz^{1/2}$, $4.5\;fT/Hz^{1/2}$ and $3\;fT/Hz^{1/2}$ for the 1st order gradiometers, the 2nd order gradiometers, and magnetometer for all MSRs. SNR of the magnetometer was up to 56 dB in MSR-AS, while the 1st order axial gradiometer with 70 mm baseline length was up to 54 dB in MSR-BS. The 2nd order axial gradiometer with 50 mm baseline length of pickup coil was found to be up to 40 dB in MSR-CS.
본 논문에서는 상관성 신호 시스템에서 원하는 목표물의 도래방향을 추정하기 위한 기존 MUSIC알고리즘과 제안 알고리즘에 대한 성능을 비교 분석한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 가중치 갱신을 위해서 선형 구속 최소 분산 방법과 도래 방향 오차 확률을 최적으로 감소시키기 위해서 베이스 방법과 최대 사후 확률에 MUSIC알고리즘 적용하여 목표물 도래 방향 추정 오차 확률을 감소하고자 한다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 알고리즘과 기존의 MUSIC알고리즘의 성능을 비교 분석하였다. 신호대 잡음비가 10dB이고 안테나 배열 개수가 9개와 12일 때, 본 논문에서 제안한 알고리즘이 기존의 MUSIC알고리즘보다 각각 약 11%와 13%의 도래 방향 추정 오차를 감소시켜 본 연구에서 제안한 알고리즘이 우수함을 확인하였다.
중수로형 핵연료의 피복재로 사용되는 Zircaloy-4관의 결함검사를 위한 자동초음파 탐상 장치가 개발되었다. 이 장치에는 중심진동수가 14 MHz이고 대역폭이 11MHz인 집속 초음파 펄스를 사용한 수침 펄스-에코우 탐상기술과 특별히 고안된 시험수조 이송식 초음파주사 기술이 적용되었다 같은 크기와 방향을 갖는 관내외면 결함들을 같은 높이의 초음파 신호로 검출하기 위한 초음파 빔의 최적입사각은 26도이었다. Zircaloy-4피복관의 최대 허용 결함인, 깊이가 관두께의 10%인 0.04 mm이고, 길이가 0.76 mm인 축방향 및 길이가 0.38 mm인 원주방향 V형 인공결함들이 관내외면에 개재된 표준시험관을 사용하여 이 장치의 성능시험을 수행하였다. 그 결과 인공 표준시험관내의 모든 결함들을 매우 우수한 재현성을 갖고 분당 약 1m의 속도로 검출할 수 있었으며 이때의 신호 대 잡음 비는 축방향 결함에 대해서는 20 dB, 원주방향 결함에 대해서는 12 dB 이상이었다.
본 논문은 기지국 간 상하향링크의 할당 비율이 동일하지 않은 비동기식 시분할 듀플렉싱 모드 기반의 이종 네트워크 환경에서 총 전송률을 최대화 하는 전력 할당 방식을 연구한다. 본 논문에서는 매크로 셀 커버리지 안에 같은 자원을 공유하는 소형 셀이 존재하는 이종 네트워크를 고려한다. 각 셀 마다 주어진 Target 수신 신호 대 간섭 및 잡음 비 성능을 만족하면서 각 셀의 전송률의 합을 목적 함수로 가지는 최적화 문제를 정의한다. 이를 통해 최적 해가 존재하기 위한 가시적인 영역을 분석하고 총 전송률을 최대화 할 수 있는 전력 할당 방식을 도출한다. 실험 결과를 통하여 제안한 전력 할당 방식을 사용한 전송 방식이 모든 노드가 최대 허용 전력으로 전송하는 전송 방식보다 더 높은 전송률을 달성함을 확인할 수 있다.
신경 교세포에서 발생하는 가장 흔한 뇌 악성종양인 교모세포종은 조기 진단 및 치료계획 수립이 중요하다. 주로 조영제를 통해 촬영된 T1CE 영상을 통해 암의 진단이 이뤄지는데, 최근 가돌리늄 기반 조영제 주입의 위험이 보고되고 있다. 의료영상에서 새로운 영상을 합성하는 GAN 모델과 영역분할에 대한 심층신경망 모델에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 연구에서는 교모세포종 환자의 T1CE 영상의 생성과 암의 영역분할을 동시에 학습하는 하나의 모델을 제안한다. 제안된 모델의 성능은 평균 제곱오차, 최대신호대잡음비 등의 유사성 측정을 통해 평가되어 0.002, 55dB의 평균 결과 값을 보여준다.
희박뷰 전산화단층촬영(computed tomography; CT) 영상화 기술은 피폭 방사선량을 감소시킬 수 있을 뿐만 아니라 획득한 투영상의 균일성을 유지하고 잡음을 감소시킬 수 있는 장점이 있다. 하지만 재구성 영상 내 인공물 발생으로 인하여 화질 및 피사체 구조가 왜곡되는 단점이 있다. 본 연구에서는 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소를 위해 wavelet 변환과 잔차 학습(residual learning)을 적용한 콘볼루션 신경망(convolutional neural network; CNN) 기반 영상화 모델을 개발하고, 개발한 모델을 통한 희박뷰 CT 영상의 인공물 감소 정도를 정량적으로 분석하였다. CNN은 wavelet 변환 층, 콘볼루션 층 및 역 wavelet 변환 층으로 구성하였으며, 희박뷰 CT 영상과 잔차 영상을 각각 입출력 영상으로 설정하여 영상화 모델 학습을 진행하였다. 영상화 모델 학습을 위해 평균제곱오차(mean squared error; MSE)를 손실함수로, Adam 함수를 최적화 함수로 사용하였다. 학습된 모델을 통해 입력 희박뷰 CT 영상에 대한 예측 잔차 영상을 획득하고, 두 영상간의 감산을 통해 최종 결과 영상을 획득하였다. 또한 최종 결과 영상에 대한 시각적 특성, 최대신호대잡음비(peak signal-to- noise ratio; PSNR) 및 구조적유사성지수(structural similarity; SSIM)를 측정하였다. 연구결과 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 통해 희박뷰 CT 영상의 인공물이 효과적으로 제거되며, 공간분해능이 향상되는 결과를 확인하였다. 또한 wavelet 변환과 잔차 학습을 미적용한 영상화 모델에 비해 본 연구에서 개발한 영상화 모델은 결과 영상의 PSNR 및 SSIM을 각각 8.18% 및 19.71% 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 영상화 모델을 이용하여 희박뷰 CT 영상의 인공물 제거는 물론 공간분해능 향상 및 정량적 정확도 향상 효과를 획득할 수 있다.
본 논문에서는 주파수 선택적 채널 환경의 OFDM 시스템에서 파일럿 심볼을 이용한 채널 추정 기법인 pilot Symbol Assisted Modulation(PSAM) 채널 추정 성능을 개선하는 방법을 제안한다. OFDM시스템에서는 채널 추정에 쓰이는 파일럿의 밀도가 적을수록 시스템의 유효 데이터량과 전력 효율이 증가되는 장점이 있다. 이를 위해 송신단에서는 채널 추정에 사용되는 파일럿의 수를 적게 사용하는 것이 좋다. 본 논문에서의 수신단에서는 인접한 파일럿 중간에 위치한 채널값이 먼저 추정된 후, 기존의 파일럿 값과 추정된 중간값을 사용하여 나머지 채널값을 추정한다. 그 후 채널의 최대 응답 길이를 고려하여 설계된 보호 구간의 길이를 이용하여 추정된 채널값의 오차를 줄여준다. 제안된 채널 추정 기법의 평균 제곱 오차(MSE) 성능은 기존의 PSAM 채널 추정 방법에 비해 신호대 잡음비 면에서 약 2 dB 정도의 개선 효과를 보여주었다.
본 논문에서는 움직임 추정을 이용한 새로운 프레임 율 향상 변환 알고리듬을 제안한다. 제안 된 알고리듬은 더 정확한 움직임 벡터를 찾기 위해 움직임 추정 방법에서 오차의 분산을 추가적으로 이용한다. 그런 다음, 이웃 움직임 벡터들의 분산 및 현재 움직임 벡터와 이웃하는 평균 움직임 벡터 간의 분산을 사용하여 잘못 찾아진 움직임 벡터를 탐색한다. 탐색된 벡터들은 8 개의 이웃 움직임 벡터의 가중 합에 의해 수정된다. 또한, 보다 정확한 움직임 벡터를 찾고 동시에 계산 복잡도를 줄일 수 있는 적응적 탐색 영역 결정 알고리듬을 제안한다. 결과적으로, 제안하는 알고리듬은 기존의 알고리듬들에 비해 평균 최대 신호 대 잡음 비 (PSNR)와 구조적 유사도 (SSIM)을 각각 1.44dB 및 0.129까지 향상시켰다.
기존에 연구된 OFDMA(Orthogonal Frequency Division Multiple Access) 기반 다중 홉 전송망의 부반송파 페어링 방법들은 단순히 채널의 신호대잡음비(SNR)만을 고려한 것이므로, 2차 시스템의 사용으로 인해 1차 사용자에게 미치는 간섭량을 고려해야 하는 무선 인지 환경에는 적합하지 않다. 따라서, 본 논문은 OFDMA 기반의 다중 홉 무선 인지 시스템에서 1차 사용자에게 미치는 간섭을 제거하기 위해 전력제어를 수행할 경우, 감소된 수율을 향상시키기 위한 효과적인 부반송파 할당 방법에 관해 연구를 수행하였다. 간섭 채널 이득만을 고려한 IT(Interference channel gain) 방법과 채널 이득과 간섭 채널 이득의 비를 고려한 CI(Channel SNR over interference channel gain) 방법, 2가지의 부반송파 페어링 방법을 제안했으며, 모의실험을 통해 기존 방법과 성능비교를 수행하였다. 무선 인지 시스템에서 간섭 임계치를 만족시키기 위해 전력 제어가 필요한 경우에는 제안한 CI 방법이 성능이 가장 우수했으며, 기존 방법보다 최대 약 10% 이상의 수율 향상을 거두는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 안전한 전파 환경의 구현과 전자파적합성(Electromagnetic Compatibility: EMC) 문제를 해결하기 위한 초광대역 로그주기 다이폴 안테나의 소형화를 연구하였다. 또한 고주파 대역에서 신호 대 잡음비를 개선하기 위해 안테나에 발룬(balun)을 부착하여 차동 모드인 안테나와 단일 모드인 동축 케이블의 동작을 안정화 하였다. 제안한 안테나의 소형화와 대역을 증가시키기 위해 4 GHz 이하의 공진 주파수 대역에는 fat 다이폴 구조를 사용했으며, 4 GHz 초과의 공진 주파수 대역에서는 일반적인 다이폴 형태를 사용하였다. 제안한 안테나의 대역폭은 0.6~8.0 GHz이고, 비 대역폭이 12.3 : 1이다. 측정된 최대 이득은 5.7~9.1 dBi을 나타내며, 반 전력 빔폭은 $29.4^{\circ}{\sim}100.2^{\circ}$인 지향성 안테나이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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