• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.4125-4130
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• 2015

본 논문은 생체신호 (체온, 혈압, 맥박 등)를 측정하는 웨어러블 (Wearable) 디바이스에 장착된 인체 부착용 방사패턴 재구성 안테나의 통신성능 비교에 관한 논문이다. 제안된 안테나의 동작주파수는 블루투스 (Bluetooth) 통신 대역의 2.4 - 2.5 GHz 이며, 안테나의 최대이득은 1.96 dBi 이다. 제안된 안테나는 두 개의 RF 스위치 (PIN diode)를 이용하여 서로 반대방향의 빔을 생성하여 전자기파 신호를 효율적으로 송수신 한다. 또한 제안된 안테나는 탑 로딩(Top Loading)을 이용 세 가지의 각도 변경 ($30^{\circ}$, $90^{\circ}$, $150^{\circ}$)을 통해 각 방사패턴의 지향성 변화를 조사 하였다. 본 논문에서는 방사패턴 재구성 안테나를 통해 전파 간섭이 없는 전자파 차페실의 이상적인 전파환경과 실제 전파간섭이 존재 (Universal Software Radio Peripheral, USRP)하는 스마트 하우스 내에서 웨어러블 디바이스 안테나의 신호대 집음비 (Signal-to-Noise Ratio, SNR) 및 비트 에러율 (Bit Error Rate, BER) 성능 측정을 진행하였다. 두 경우의 측정 비교 시 SNR은 평균적으로 5 dB의 성능저하를 보이며, BER은 최대 10배 증가하여 수신 에러율 (Error rate of receiving signal)이 높아지는 것을 확인하였으며, 본 논문에서 측정한 SNR과 BER의 측정 결과로 전자파기기의 방해전파로 인한 성능저하를 수치상으로 예측 하였다.

• 전자공학회논문지B
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• 제31B권5호
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• pp.50-57
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• 1994

In the non-destructive evaluation techniques using ultrasonic signal, backscattering noise from grain interface decreases the SNR of received signal. In this paper, SSP(split-spectrum processing) based on the constant FBR decomposition method has been applied to enhance the SNR. This algorithm helps to find optimal parameters of filter bank through a simple theory and has an advantage that reduce the signal processing time compared with the conventional constant bandwidth decomposition method. In this experiment, the 304 stainless steel sample is heat-treated and received ultrasonic signal is processed by SSP using the constand bandwidth decomposition method and the constand FBR decomposition method enhanced the SNR by 1.4 dB and reduced the required number of filters by 4 compared with the constant bandwidth decomposition method.

• 한국전자파학회지:전자파기술
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• 제5권3호
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• pp.22-35
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• 1994

본 논문에서는 대역폭 효율의 향상을 위해 상관 부호에 따른 FM시스템올 설계한다. 상판 부호화된 신호는 연속 위상과 정진폭 특성으로 전력 효율이 높다. 하지만 이 신호는 최소 유콜리언 거리(${d^2}_{mm}$)가 작기 때분에 신호대 잡음비(SNR)의 손실과 수신 성능(BER)의 저하를 초래한다. 따라서 본 논문에서는 수신 성능의 향상을 위하여 상관 부호화에 따른 수정된 최대 근사 추정을 작용한다. 최대 근사 추정은 사용된 채널에서 bit-by-bit 검파에 비하여 수산 오율을 향상시킨다. 결정 궤환을 적용하지 않은 경우, 최대 근사 추정은 bit by bit 겁파에 비해 약 2dB의 수신 성능이 향상되었다. 결정 궤환을 적용한 경우, 최대 근사 추정은 bit-by bit 검파에 비해 약 4dB의 수신 성능이 향상되었다. 특히 안정된 채널보다 채널이 열악할수록 최대 근사 추정과 결정 궤환의 성능이 우수하다.

• 한국음향학회지
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• 제37권5호
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• pp.271-275
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• 2018

두 개 센서에 도래하는 신호 간의 시간 지연을 추정 방법에는 여러 가지가 존재한다. 그중에서 두 센서에 입력되는 서로 다른 신호간의 상호 상관과 신호 백색화로부터 상대적인 지연을 추정하는 GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation-Phase Transform) 방법은 안정적인 성능을 내는 전통적으로 유명한 방법이다. 본 논문에서는 GCC-PHAT의 연산 과정 중에서 주기성을 이용하여 잡음을 제거할 수 있는 부분을 파악하였다. 그리고 파악된 부분에 자기상관을 적용하였다. 제안한 방법을 기존의 방법과 비교하여, 백색 가우시안 신호원인 경우 신호 대 잡음비 0 dB 이상에서 평균 자승 추정 오차 5 dB ~ 15 dB까지의 향상이 있음을 보이고, 유색 신호원에서도 신호 대 잡음비 2 dB 이상에서 평균 자승 추정 오차가 성능 개선되어 15 dB까지의 성능 개선 효과가 있음을 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.636-642
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• 2019

본 논문에서는 다중 입출력 시스템을 위한 MMSE (Minimum Mean Square Error) 기반 연판정 간섭 제거 기법의 검출 순서에 따른 BER (Bit Error Rate) 통신 성능을 분석하였다. 검출 순서 방식으로 안테나 Index 순서 방식, 채널 원소들의 절대값 크기 순서 방식, 채널 원소들의 절대값 합의 크기 순서 방식, SNR (Signal Noise Ratio) 순서 방식에 대하여 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 각각의 제안된 검출 순서 방식에 대한 BER 성능을 측정 및 분석하였다. 시뮬레이션 환경으로 M×M 다중 입출력 시스템의 비부호화 환경에서 16-QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 변조 방식을 사용하였으며, 독립적 레일리 감쇄 채널이 고려되었다. 시뮬레이션 결과를 통해 SNR 기반의 검출 순서 방식이 M=4 일 때 성능이득은 약 1.5dB, M=8일 경우 성능이득은 약 3.5dB, M=16일 경우 성능이득은 약 3.5dB로 안테나 수가 증가할수록 더 큰 BER 성능 향상을 확인하였으며, 이는 수신 신호의 검출 순서 방식이 검출 과정에서 발생하는 간섭 및 오류 확산을 방지하고 있음을 나타낸다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.2009-2019
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• 2013

본 논문에서는 cyclic moment 및 새로운 인자인 변형 cumulant를 기반으로 하여 아날로그 및 디지털 신호의 변조방식을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 각 변조신호들은 cyclic moment 차수에 따라 서로 다른 cycle frequency 특성을 가진다. 이러한 특성을 분류인자로 하여 다양한 변조신호를 효과적으로 분류해 낼 수 있다. 또한 cycle frequency 특성이 같은 변조신호들 간의 분리를 위해서 진폭 및 위상 변화와 변형 cumulant를 decision tree의 분류인자로 사용하였다. 심볼 수, SNR, 주파수 옵셋을 고려하여 알고리즘 성능검증을 수행하였다. 약 819개의 심볼이 수집되었을 경우, 제안하는 자동변조인식 알고리즘은 SNR 10dB 이상, 주파수 옵셋 25% 이하 조건에서 평균 95% 이상의 정확도를 나타내었다.

• 한국해양공학회지
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• 제26권4호
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• pp.57-63
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• 2012

In this paper, a Bayesian classifier based on PCA (principle component analysis) is proposed to classify underwater transient signals using $16^{th}$ order LPC (linear predictive coding) coefficients as feature vector. The proposed classifier is composed of two steps. The mechanical signals were separated from biological signals in the first step, and then each type of the mechanical signal was recognized in the second step. Three biological transient signals and two mechanical signals were used to conduct experiments. The classification ratios for the feature vectors of biological signals and mechanical signals were 94.75% and 97.23%, respectively, when all 16 order LPC vector were used. In order to determine the effect of underwater noise on the classification performance, underwater ambient noise was added to the test signals and the classification ratio according to SNR (signal-to-noise ratio) was compared by changing dimension of feature vector using PCA. The classification ratios of the biological and mechanical signals under ocean ambient noise at 10dB SNR, were 0.51% and 100% respectively. However, the ratios were changed to 53.07% and 83.14% when the dimension of feature vector was converted to three by applying PCA. For correct, classification, it is required SNR over 10 dB for three dimension feature vector and over 30dB SNR for seven dimension feature vector under ocean ambient noise environment.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권5호
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• pp.1-9
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• 2003

본 논문에서는 CDMA 시스템에서 적응 변조 및 부호화 (AMC) 기법의 성능을 향상시키기 위한 방안으로서 기지국과 단말기 간에 개루프 및 폐루프 전송 다이버시티를 적용하였다. 이는 전송 다이버시티를 적용하여 수신 단의 신호 대 잡음비 (SNR)를 개선함으로써, 보다 높은 전송률을 지원하는 변조 및 부호화 레벨이 선택될 확률을 증가시키고 이에 따른 평균 전송률의 이득을 얻고자 하는 것이다. 개루프 전송 다이버시티로는 시공간 블록 부호화 기반 전송 다이버시티 (STTD) 기법을, 폐루프 전송 다이버시티로는 선택적 전송 다이버시티 (STD) 기법을 적용하였다. 모의 실험 결과, AMC 기법과 전송 다이버시티를 결합함으로써 기존 시스템에 비하여 향상된 전송률을 얻을 수 있었다. 단일 경로 레일리 페이딩 채널 환경에서 두 개의 전송 안테나를 사용한 AMC-STTD는 9dB신호 대 잡음비에 대하여 기존의 AMC 기법보다 약 250kbps의 전송률 이득을 보였다. 또한 두 개의 전송 안테나를 사용한 AMC-STD의 경우는 역시 9dB 신호 대 잡음비에서 약 420kbps의 전송률 이득이 얻어짐을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제29권7호
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• pp.468-474
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• 2010

음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널잡음에 의한 왜곡이다. 일반적으로 배경잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 받게 한다. DSR (Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이와 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 잡음제거 알고리듬이 사용되고 있으나 낮은 SNR환경에서 부정확한 잡음추정으로 발생하는 스펙트럼 손상과 잔존 잡음은 음성인식기의 인식환경과 학습 환경의 불일치를 만들게 되어 인식률을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 잡음제거 알고리듬으로 MMSE-STSA 방법을 사용하였고 손상된 스펙트럼을 보상하기 위해 Ideal Binary Mask를 이용하였다. 잡음환경 (SNR 15 ~ 0 dB)에 따른 실험결과 제안된 방법을 사용했을 때 향상된 스펙트럼을 얻을 수 있었고 향상된 인식성능을 확인했다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권7호
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• pp.209-214
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• 2013

음성 인식 시스템에서는 인식 성능 향상을 위한 방법으로 인간의 청취 능력을 인식 시스템에 접목하였으며 잡음 환경에서 음성 신호와 잡음을 분리하여 원하는 음성 신호만을 선택할 수 있도록 구성되었다. 하지만 실용적 측면에서 음성 인식 시스템의 성능 저하 요인으로 인식 환경 변화에 따른 잡음으로 인한 음성 검출이 정확하지 못하여 일어나는 것과 학습 모델이 일치하지 않는 것을 들 수 있다. 따라서 본 논문에서는 음성 인식 향상을 위해 감마톤을 이용하여 특징을 추출하고 음향 모델을 이용한 학습 모델을 제안하였다. 제안한 방법은 청각 장면 분석을 이용한 특징을 추출을 통해 인간의 청각 인지 능력을 반영하였으며 인식을 위한 학습 모델 과정에서 음향 모델을 이용하여 인식 성능을 향상시켰다. 성능 평가를 위해 잡음 환경의 -10dB, -5dB 신호에서 잡음 제거를 수행하여 SNR을 측정한 결과 3.12dB, 2.04dB의 성능이 향상됨을 확인하였다.