• 한국통신학회논문지
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• 제25권8B호
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• pp.1341-1347
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• 2000

본 논문에서는 DRT 위성 중계시스템에서 HPA의 비선형성과 상·하향링크의 전대역 재밍 및 부분 대역 재밍을 고려하여 지구국 수신기에서 요구되는 SNR값을 만족시키기 위한 각각의 상·하향링크 SNR값과 에러확률을 분석하였다 분석결과 위성 중계기 대역폭과 지구국 수신기 대역폭이 같은 경우 상향링크 JSR 10[dB] 하양링크 JSR 10[dB] 및 처리 이득 30[dB]를 기준으로 요구되는 전체 SNR 즉 (S/M)total를 10[dB] 확보하기 위하여 선형 위성 중계 시스템은 하향링크 SNR 14[dB]를 기준으로 상향링크 SNR이 14.2[dB]를 필요하여 약 6[dB] 만큼읨 손실이 있게 된다 한편 상향링크 SNR 10[dB] 상향링크 JSR 10[dB] 하향링크 JSR 10[dB] 및 처리이득 30[dB]을 고려한 전대역 재밍에서 OBO 2[dB]인 경우의 비선형 시스템이 OBO 0[dB] 인 선형 시스템보다 성능이 나빠지므로 전력개선이 필요함을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.447-453
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• 2009

이 논문은 음성 에너지를 최대화 하여 낮은 SNR환경에서 음성 존재 여부를 판단하고 정확한 끝점을 검출하는 방법에 대한 것이다. 전통적인 VAD (Voice Activity Detection) 알고리듬은 잡음의 추정치를 이용해 음성과 비음성 구간을 선택하여 낮은 SNR환경이나 비안정 잡음환경에서는 정확하지 못한 문턱값으로 인해 부정확한 끝점검출을 하였다. 또한 잡음의 시간적 변화를 반영하기 위해 비교적 큰 분석 구간을 두어 계산량이 증가함에 따라 실제 응용에 적합하지 않은 단점이 있다. 이 논문은 잡음환경에서 정확한 음성 구간의 검출을 위해 심리음향 모델에 기반 한 바크 스케일 필터 뱅크를 이용하여 주어진 프레임에서 음성 에너지를 최대화 시키고 잡음을 억제하는 SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) 방법을 제안하였다. 다양한 잡음환경, SNR 15 dB, 10 dB 5 dB 0 dB 상황에서 실험한 결과 SNR의 변화에 안정적인 문턱값을 얻었고, 음성 검출을 위한 실험에서 자동차 잡음 환경에 대한 PHR (Pause Hit Rate)은 모든 잡음 환경에서 100%의 정확도를 보였고, FAR (False Alarm Rate)는 SNR 15 dB와 10 dB에서는 0%, SNR 5 dB에서 5.6% SNR 0 dB에서 9.5%의 성능을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.641-648
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• 2007

최신 ATSC DTV 수신기는 최적의 복호 기술을 사용하고 있어 AWGN에서 TOV를 만족하는 최소 SNR 14.6 dB가 더 이상 줄일 수 없는 최적의 성능으로 여겨지고 있다. 그러나 DTV 수신기에서 샤논 용량을 만족하는 SNR은 11.76 dB로 현재 수신기의 TOV를 만족하는 SNR 14.6dB 사이에 약 2.8dB 간격이 존재한다. 본 논문에서는 샤논 용량에 한 걸음 다가가기 위하여 RS 복호기에서 구한 오류가 없는 데이터를 부궤환시켜 반복적으로 복호하는 트렐리스 복호기를 제안한다. 제안된 복호 방법은 기존의 방법에 비해 AWGN 채널에서 0.8 dB의 이득을 갖는다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.169-174
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• 2010

이 논문은 잡음환경에서 음성인식률 향상을 위한 끝점 검출 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉 검출을 이용해 음성 구간과 비음성 구간을 검출한다. 음성의 스펙트럴 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 끝점검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경(SNR 15dB)에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱값이 변화 하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에서는 정확한 끝점 검출이 어렵다. 본 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 끝점을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 검출하여 끝점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 엔트로피만을 이용한 방법보다 개선된 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권6A호
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• pp.511-518
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• 2007

현재의 전송네트워크용량을 향상시킬때 중요하게 고려해야 할것중의 하나가 네트워크 scalability 이다. 새로운 풀 메쉬의 링 확장 방법 및 플래닝 툴을 제안하였다. 3$\sim$15 노드의 확장링에서 본 툴을 사용하여 SNR이 증진되는 것을 입증하였다. 노드의 출력신호 및 광 SNR이 제안된 NPOT에 의해 -16dBm/10dB 에서 +005dBm/21dB 로 증진되었다.

• 한국자기학회지
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• 제26권3호
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• pp.92-98
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• 2016

신호증강효과기법을 이용한 자기공명혈관술에서 뇌동맥을 half scan factor에 따른 절반스캔과 완전스캔의 영상을 평가하는데 목적으로 한다. 뇌혈관성 질환이 없는 환자(n = 30)를 대상으로 절반스캔과 완전스캔 하였고, 뇌동맥의 관심영역을 세 영역(C1, C2, C3)에서 7~8 mm의 범위로 설정하였다. MIP로 재구성한 영상으로 신호강도를 SNR(signal to noise ration), PSNR(peak signal noise to ratio), RMSE(root mean square error), MAE(mean absolute error)을 산출하고 paired t-test를 이용하여 통계분석 하였다. 스캔시간은 절반스캔(4분 53초), 완전스캔(6분 04초)이었다. 뇌혈관의 모든 ROI의 평균 측정 범위(7.21 mm)이었고, 첫번째 C1의 SNR은 완전스캔(58.66 dB), 절반스캔(62.10 dB)이었고, 양의 상관관계($r^2=0.503$)이고, 두 번째 C2의 SNR은 완전스캔(70.30 dB), 절반스캔(74.67 dB)이고 양의 상관관계($r^2=0.575$)이었다. 세 번째 C3의 완전스캔 SNR(70.33 dB), 절반스캔 SNR (74.64 dB)로 양의 상관관계를 ($r^2=0.523$)로 분석되었다. 절반스캔과 완전스캔의 비교에서 SNR($4.75{\pm}0.26dB$), PSNR($21.87{\pm}0.28dB$), RMSE($48.88{\pm}1.61$)이었고 MAE($25.56{\pm}2.2$)로 산출되었다. SNR은 두 검사 스캔에서 통계학적으로 유의하지 않았고 (p-value > .05) 영상의 질에서는 많은 차이가 없어 완전스캔을 사용하였을 때보다 적은 시간이 소요되는 절반스캔을 적용하여 검사하여도 된다.

• Journal of Audiology & Otology
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• 제23권4호
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• pp.181-186
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• 2019

Background and Objectives: This study compared the perception of mono-syllabic and bisyllabic words in Tamil by young normal hearing adults in the presence of multi-talker speech babble at two signal-to-noise ratios (SNRs). Further for this comparison, a speech perception in noise test was constructed using existing mono-syllabic and bi-syllabic word lists in Tamil. Subjects and Methods: A total of 30 participants with normal hearing in the age range of 18 to 25 years participated in the study. Speech-in-noise test in Tamil (SPIN-T) constructed using mono-syllabic and bi-syllabic words in Tamil was used as stimuli. The stimuli were presented in the background of multi-talker speech babble at two SNRs (0 dB and +10 dB SNR). Results: The effect of noise on SPIN-T varied with SNR. All the participants performed better at +10 dB SNR, the higher of the two SNRs considered. Additionally, at +10 dB SNR performance did not vary significantly for neither mono-syllabic or bi-syllabic words. However, a significant difference existed at 0 dB SNR. Conclusions: The current study indicated that higher SNR leads to better performance. In addition, bi-syllabic words were identified with minimal errors compared to mono-syllabic words. Spectral cues were the most affected in the presence of noise leading to more of place of articulation errors for both mono-syllabic and bi-syllabic words.

• 대한청각학회지
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• 제23권4호
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• pp.181-186
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• 2019

Background and Objectives: This study compared the perception of mono-syllabic and bisyllabic words in Tamil by young normal hearing adults in the presence of multi-talker speech babble at two signal-to-noise ratios (SNRs). Further for this comparison, a speech perception in noise test was constructed using existing mono-syllabic and bi-syllabic word lists in Tamil. Subjects and Methods: A total of 30 participants with normal hearing in the age range of 18 to 25 years participated in the study. Speech-in-noise test in Tamil (SPIN-T) constructed using mono-syllabic and bi-syllabic words in Tamil was used as stimuli. The stimuli were presented in the background of multi-talker speech babble at two SNRs (0 dB and +10 dB SNR). Results: The effect of noise on SPIN-T varied with SNR. All the participants performed better at +10 dB SNR, the higher of the two SNRs considered. Additionally, at +10 dB SNR performance did not vary significantly for neither mono-syllabic or bi-syllabic words. However, a significant difference existed at 0 dB SNR. Conclusions: The current study indicated that higher SNR leads to better performance. In addition, bi-syllabic words were identified with minimal errors compared to mono-syllabic words. Spectral cues were the most affected in the presence of noise leading to more of place of articulation errors for both mono-syllabic and bi-syllabic words.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.1571-1576
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• 2013

본 논문에서는 잡음 환경 하에서 음성신호에 대한 신호대잡음비(SNR)를 개선하기 위한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 백색잡음 및 자동차잡음 등과 같은 배경잡음으로부터 음성신호의 SNR을 개선할 목적으로 먼저 저역, 중역, 고역 SNR 대역에서 SNR을 추정한다. 다음으로 본 알고리즘은 각 대역에서 스펙트럼을 강조함으로써 잡음으로 오염된 음성신호 속에서 잡음신호를 차감한다. 백색잡음, 자동차잡음에 의하여 오염된 음성에 대하여 본 논문에서 제안한 알고리즘이 스펙트럼 차감 방법과 비교하여 양호한 신호대잡음비 값을 구하였다. 실험결과로부터 스펙트럼 차감 방법과 비교하여 백색잡음에 대하여 최대 4.2 dB, 자동차잡음에 대하여 최대 3.7 dB의 출력 신호대잡음비가 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제48권1호
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• pp.101-107
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• 2011

음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.