• 한국통신학회논문지
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• 제33권5C호
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• pp.413-421
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• 2008

이 논문은 최소 평균제곱오차 라플라스 양자기가 평균이나 표준편차가 불일치된 신호에 적용될 때 야기되는 평균제곱오차 왜곡과 신호대 양자화 잡음비의 점근식을 유도한다. 이들 식은 양자점의 개수 N, 평균값의 변이량 $\mu$, 양자기 설계 기준으로 사용된 표준편차에 대해 적용되는 신호의 표준편차 비율 $\rho$로써 왜곡과 신호대잡음비의 직접적인 관계를 명확히 표시하고 있다. 수치 결과에 의하면, 논문의 주 근사식은, 요율 R=$log_2N$이 6 이상인 경우에, 상당히 넓은 $\mu$와 $\rho$에 대해 신호대잡음비 참값의 1% 이내의 값을 예측하여 정확도가 아주 높은 것으로 판단된다. 이 논문을 통해 새로 발견된 점은 첫째 ${\rho}>3/2$인 분산 강불일치의 경우에 신호대잡음비는 $9/\rho$ dB/bit 비율로 증가한다는 것과 둘째 최적 균일양자기는, 비록 최적으로 설계되었지만, 분산 임계불일치보다 조금 더 불일치된 것임을 밝힌 점이다. 또 $\mu$에 의한 신호대잡음비 손실은 비교적 크지 않은 것이 관찰되었다. 여기에 유도된 공식들은, 단구간 분산이 변하는 라플라스 분포로 잘 모형되는 음성이나 음악 신호를 하나의 양자기로 양자화하는 경우에 쓰임새가 있을 것으로 사료된다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.295-302
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• 2022

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.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.101-106
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• 2020

본 논문은 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 줄일 수 있는 QE-MMA 적응 등화 알고리즘의 성능 개선을 위하여 varying stepsize를 적용한 VS-QE-MMA (Varying Stepsize-Quantized Error-MMA)에 관한 것이다. 송신 신호의 고차 통계치와 오차 신호의 부호만을 이용하는 SE-MMA에서 오차 신호의 크기를 power-of-two 연산을 적용하여 탭 계수 갱신시 필요한 승산과 감산을 천이와 감산만으로 대체하여 H/W 응용을 용이하도록 QE-MMA가 등장하였다. QE-MMA는 이와 같이 연산량의 단순화에 의한 적응 등화 성능이 열화되므로 이를 개선하기 위하여 제안 방식인 VS-QE-MMA에서는 적응을 위한 고정 stepsize를 오차 신호의 비선형 변환에 의한 varying stepsize를 적용하였다. 동일한 채널과 신호대 잡음비에서 제안 방식이 기존 QE-MMA보다 개선된 성능을 얻을 수 있음을 시뮬레이션으로 확인하였다. 시뮬레이션 결과 VS-QE-MMA가 QE-MMA보다 모든 성능 지수에서 우월하였으며, 신호대 잡음비가 10dB 이상일 때 varying stepsize의 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.261-269
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• 2013

본 연구에서는 자극에 대한 유발전위 발현시점의 변화와 유발전위에 혼입된 무작위 잡음을 시간지연현상과 자음혼입 가법모형으로 모델링 하였다. 동기시점 불일치에 따른 평균화 처리과정의 유발전위 신호의 왜곡을 개선하기 위하여 시간지연추정을 잡음제거 위너필터에 결합한 복합적 시간지연보상-잡음개선 위너필터-앙상블평균 처리기법 (DWEA: Delay compensated Wiener filtered ensemble averaging)을 적용하였다. 제시한 방법의 성능은 임의의 시간지연과 크기의 변화를 변화시킨 백색잡음 데이터를 합성한 대리모의실험을 통하여 검증하였다. 모의실험데이터에 대하여 DWEA 방법이 위너필터링앙상블평균 방법과 기존의 앙상블평균방법보다 우수 하였다. DWEA 방법은 10% MSE 오차한계에 대하여 잡음이득 7까지 동작 가능하였다. 실험결과를 통하여 DWEA 방법은 잡음의 혼입과 동기 불일치 현상을 보이는 유발전위의 신호개선의 가능성을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.111-116
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• 2018

본 논문은 Multilevel QAM 신호의 전송시 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 최소화시키기 위한 RMMA (Region-based MMA)와 SCA (Square Contour Algorithm) 적응 등화 알고리즘의 성능 비교에 관한 것이다. RMMA는 Multilevel QAM 신호의 등화시 기존 MMA 알고리즘에서 안정성과 4-level의 constant modulus로 변환하여 성능을 개선키 위하여 사용되며, SCA는 기존 CMA와 RCA을 조합하여 등화 성능을 개선키 위하여 사용된다. 이들은 서로 상이한 원리를 적용하여 등화 성능을 개선하고 있으므로, 논문에서는 이들의 성능을 동일한 채널 환경에 적용하여 비교하였다. 이를 위한 성능 지수로는 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 모든 성능에서는 RMMA가 SCA보다 신호점 군집 능력과 수렴 속도에서 우월하며, misadjustment에 의한 등화 잡음이 감소함을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.107-114
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• 2012

본 논문은 기존 블라인드 등화기의 성능인 수렴 특성과 잔류 부호간 간섭의 영향을 경감시키기 위해 축소 신호점을 사용하고 비용 함수를 실수부와 허수부로 분리하여 처리하는 한 이중 구조 CR-CMA(Constellation Reduction CMA)에 관한 것이다. 기존의 CMA는 진폭만을 보상하고 위상은 보상을 하지 못하며, 이를 해결하기 위해 MCMA(Modified CMA)는 비용 함수만을 실수부와 허수부를 따로 처리하여 진폭과 위상을 보상하지만 진폭의 보상 능력과 초기 수렴 속도에서는 CMA보다 성능이 열악해지는 문제점이 있다. 제안하는 이중 구조 CR-CMA는 CMA와 MCMA(Modified CMA) 알고리즘 장점만을 살릴 수 있도록 비용 함수와 오차 함수를 실수부와 허수부로 나누어 처리하고 축소 신호점을 적용할 수 있도록 개량하여 진폭과 위상의 보상, 빠른 수렴 속도 및 잔류 ISI와 MD(Maximum Distortion) 량의 감소 그리고 MSE(Mean Square Error)와 양호한 심볼 오류율 (SER : symbol error ratio) 특성을 얻을 수 있음을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권3호
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• pp.369-374
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• 2006

본 논문은 수신된 신호의 고차 통계치를 이용하는 TEA(Tricepstrum Equalization Alogorithm) 기반의 적응 등화기 성능 개선에 관한 것이다. 적응 등화기는 주로 부가 잡음, 위상 찌그러짐 및 주파수 선택성 페이딩이 존재하는 통신 채널 환경에서 수신측에서 통신의 고속, 동기 유지, BER 과같은 성능 개선을 위하여 사용되는데 이의 특성은 통신 채널의 전달 함수의 역특성을 갖게된다. 논문에서 적응 등화기의 알고리즘으로는 고차 통계치(HOS)를 이용하는 TEA 알고리즘을 사용하였으며 대상 신호로는 2 차원 선호 방식인 16-QAM을 이용하였다. 16-QAM의 사전 부호화를 위한 신호점 할당시에 Gray 부호를 이용함으로서 등화기의 성능을 나타내는 잔류 부호간 간섭(Residual ISI)과 MSE에서 개선된 성능을 컴퓨터 시뮬레이션으로 얻을 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.79-84
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• 2019

본 논문은 QAM 신호의 전송시 비선형 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 최소화시켜 Qos를 개선할 수 있는 블라인드 등화 알고리즘인 CM-MMA (Constellation Matching-MMA)와 RMMA (Region-based MMA)의 성능 비교에 관한 것이다. 적응을 위한 탭 계수 갱신에서 CM-MMA는 기존 MMA 비용 함수에 sinusoidal power function의 constellation matching error 항을 부가되어 nonconstant modulus 신호의 오차를 이용하며, RMMA는 nonconstant modulus 등화기 출력 constellation을 4-QAM의 constant modulus 신호로 변환한 후 오차를 이용하게 된다. 이와 같은 오차 신호에 의해 이들은 상이한 적응 성능을 가지므로, 논문에서는 이들 알고리즘의 적응 등화 성능을 비교하며 이를 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 RMMA가 CM-MMA 보다 수렴 속도, 잔여량 및 잡음 강인성의 모든 성능에서 우월함을 알 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.79-84
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• 2018

본 논문은 16-QAM nonconstant modulus 특성을 갖는 신호 전송시 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐에 의한 부호간 간섭을 줄일 수 있는 적응 등화 알고리즘인 SE-MMA (Signed Error - Multiple Modulus Algorithm) 성능의 개선에 관한 것이다. 기존 MMA에서는 송신 신호의 2차 통계치인 modulus를 고정적으로 사용하며 이의 연산량의 간소화를 위하여 SE-MMA가 등장하였다. SE-MMA는 수렴 속도에서는 MMA보다 빨라지만 연산량의 간소화로 인하여 정상 상태에서 등화 성능이 열화되는 문제점이 있으므로, 논문에서는 SE-MMA의 특징을 살리면서 adaptive varying modulus에 의한 오차 신호를 이용하여 적응 등화 필터 계수를 얻음으로서 개선된 등화 성능을 얻을 수 있는 새로운 알고리즘인 AV-SE-MMA를 제안하며 이의 성능을 시뮬레이션으로 확인하였다. 이를 위한 성능 지수로는 등화기 출력 신호 성상도, 잔류 isi양, MD 및 잡음에 대한 robustness를 확인하기 위하여 SER를 사용하였다. 성능의 비교 결과 출력 신호 성상도, 잔류 isi 및 MD에서는 제안 방식인 AV-SE-MMA가 SE-MMA보다 우월하였지만 잡음에 대한 robustness를 나타내는 SER 성능에서는 동등함을 알 수 있었다.