• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.299-308
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• 2018

본 연구는 타 병원 전원 시 발급받는 의료영상이 서로 다른 소프트웨어를 사용하는 경우 PACS상의 영상화질에 영향을 미칠 수도 있다는 점을 착안하였다. A 대학병원 영상을 DICOM 파일로 복사하여 B 대학병원 PACS상에 등록하였고 해당 대학병원에서 사용하는 소프트웨어의 압축에 따른용량과 화질을 SNR, CNR, 히스토그램을 통해 평가하였다. 압축률이 커질수록 SNR, CNR은 떨어졌고, 주목할 점은 No Compression에 비해 Lossless Compression은 용량은 1/2로 줄었지만 SNR, CNR은 변화가 없었다. 히스토그램은 압축률이 높아질수록 언더플로우 현상에 의한 정보손실이 눈에 띄게 나타났다. 타 병원 전원 시 병원마다 다른 시스템을 사용하기 때문에, 압축하여 영상을 등록하면 영상의 화질이 저하되고 정보량이 손실되므로 비압축 또는 무손실 압축방식을 사용해야 한다. 결론적으로 업로드 시 대기시간과 경제적 효율성을 고려하면, 무손실 압축방식 사용이 유용하다.

• 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.

• 한국음향학회지
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• 제29권4호
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• pp.278-285
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• 2010

훈련 환경과 인식 환경의 차이가 음성인식 성능저하의 주요요인이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음특징 정규화 방법이 제안되고 있다. 기존의 묵음특징 정규화 방법은 낮은 SNR (Signal-to-Noise Ratio)에서 묵음구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성/묵음 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식성능이 저하되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 로그 에너지와 음성/묵음(또는잡음)의 켑스트럼 특징의 분포 특성의 차이를 나타내는 켑스트럼 유클리디언(Euclidean) 거리를 결합하여 음성/묵음을 분류하는 묵음특징 정규화 방법 (Cepstral distance and Log-energy based Silence Feature Normalization)을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 SNR에서는 로그 에너지 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 반영하여 기존의 묵음 특징 정규화 (Silence Feature Normalization)방법의 우수성을 그대로 유지하는 반면, 낮은 SNR에서는 로그 에너지 대신 음성/묵음 분류의 분별력이 우수한 켑스트럼 거리 정보를 이용함으로써 인식성능을 향상시킬 수 있다. 인식실험결과 기존의 SFN-I/II, CSFN 방법에 비해 전반적으로 향상된 인식성능을 얻을 수 있어 그 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.126-136
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• 1997

이동통신에서 주파수 이용효율이 높은 QAM 변조방식을 코히런트 방식으로 통신하는 경우에는 채널상태를 추정하여 채널에 의한 신호의 왜곡을 보상하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 싱크함수(sinc function)를 이 용하여 레일리 페이딩 채널환경하에서 PSAM (pilot symbol assisted modulation)방식에 적용할 수 있는 새로운 페이딩 추정방식을 제안하였다. 기존의 가우시안 내삽볍 방식은 파일롯 심볼(pilot symbol)삽입주기가 나이 키스트 샘플링율(Nyquist sampling rate)에 근접할수록 성능이 급격히 저하되는 단점이 있으며, 위너 필터(Wiener filter)를 이용한 방식은 나이키스트 샘플링율에 근접해도 성능의 저하가 없는 장점이었다. 그러나 위너 필터를 사용한 방식은 최적의 필터계수를 구하기 위해서 채널 이득의 자기상관함수, 도플러 주파수와 신호대 잡음비(SNR)를 알아야 하며 이는 위너 필터방식을 설환경에 적용하기 어렵게 만드는 단점이다. 본 논문에서 제안한 방식은 위너 필터방식과 거의 유사한 성능을 갖고 있으면서도 채널 이득의 자기상관함수, 도플러 주파수와 SNR을 알아야 할 필요가 없는 장점이 있기 때문에 실환경에 적용하기 적합한 방식이다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권11호
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• pp.933-940
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• 2021

위성탑재 영상레이다 시스템은 마이크로파를 방사하여 지상에서 되튕겨온 신호를 수신한다. 수신된 신호는 영상레이다 수신경로의 마지막에 위치한 디지털 수신기에서 디지털 신호로 변환된다. 변환된 디지털 신호는 필터링, 압축 및 포맷팅 과정을 거친다. 디지털 수신기의 신호처리 과정은 두 차례의 양자화로 수행된다. 첫 번째는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정이고, 다른 하나는 BAQ를 이용한 압축과정이다. 양자화는 높은 비트에서 낮은 비트로 변환하는 과정으로 양자화 오차가 발생한다. 본 논문에서는 SNR 저하의 관점에서 디지털 수신기에서 수행되는 양자화의 영향성을 분석하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.417-422
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• 2023

본 연구는 CT 검사 시 조영제로 기인한 화질 저하와 부작용을 감소시키기 위한 목적으로 식염수를 조영제에 일정 비율로 희석하였다. 이때 희석 정도에 따른 영상의 대조도 감소를 보상할 수 있는 DECT의 에너지 준위를 찾아 SNR, CNR, SSIM을 적용하여 비교 분석을 통해 영상 대조도 차 보상을 위한 DECT 적용의 유용성을 알아보았다. 그 결과 희석률 4(조영제) : 6(생리식염수), DECT의 에너지 준위 65 keV적용 시 조영제 원액을 사용했을 때와 가장 유사한 대조도 차가 형성되었고, 이때 SNR은 813.71±37.6, CNR은 921.87±17.1로 가장 높았으며, SSIM index가 1에 가장 유사한 0.851로 측정되었다. 본 연구결과는 향후 임상연구를 통해 검사부위별 적정 희석률과 에너지 레벨을 찾는 데 있어 기초정보를 제공하는 데 의미가 있으며 추가임상연구 결과를 임상에 적용한다면 조영제로 기인한 화질 저하와 부작용 문제를 줄여줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.1-2
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• 2023

본 연구는 환경 요인이 통제되어 있는 실험실 데이터에 산업 현장에서 발생하는 유사 잡음을 노이즈로 추가하였을 때, SNR비에 따른 노이즈별 STFT Log Spectrogram, Mel-Spectrogram, CWT Spectrogram 총 3가지의 이미지를 생성하고, 각 이미지를 입력으로 한 CNN 결함 분류 모델의 성능 결과를 확인하였다. 원본 데이터의 영향력이 큰 0db 이상의 SNR비로 합성할 경우 원본 데이터와 분류 결과상 큰 차이가 존재하지 않았으며, 노이즈 데이터의 영향이 큰 0db 이하의 SNR비로 합성할 경우, -20db의 STFT 이미지 기준 약 26%의 성능 저하가 발생하였다. 또한, Wiener Filtering을 통한 디노이징 처리 이후, 노이즈를 효과적으로 제거하여 분류 성능의 결과가 높아지는 점을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제41권5호
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• pp.153-160
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• 2004

본 논문에서는 IEEE 802.11a 무선 LAN 시스템의 성능 향상과 전송율 증가를 위해 효율적인 비트 로딩 알고리즘 적용 방안을 제안하였다. 기존의 비트 로딩 알고리즘은 각 부채널의 신호대 잡음비(SNR)를 입력받아 수행되는데, 무선 LAN 시스템은 랜덤한 백색잡음 때문에 정확한 SNR 추정이 어렵다. 이는 비트 로딩을 적용할 때 이상적인 성능 이득보다 저하되는 문제점이 있다. 따라서 이 문제점을 해결하기 위해 SNR이 아닌 채널의 주파수 응답을 이용하는 비트 로딩 알고리즘을 제안하였다 모의 실험을 통해 기존의 비트 로딩 알고리즘을 무선 LAN 시스템에 적용하였을 때 PER이 10-2에서 전송 모드에 따라 0.5∼5㏈ 의 성능 이득을 얻은 반면, 제안된 방법의 비트 로딩 알고리즘은 동일한 조건에서 3.5 ∼8㏈ 사이의 성능 이득을 얻을 수 있었고, 데이터 전송율은 최대 54Mbps에서 63Mbps로 증가시킬 수 있음을 확인하였다. 또한 하드웨어 설계 결과, 제안된 방법을 적용한 비트 로딩 연산 블록은 4.2K의 gate count와 2.8Kbit 메모리를 포함하고, 기존의 비트 로딩 알고리즘보다 약 34%정도 감소함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제49권2호
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• pp.9-17
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• 2012

음성 인식 시스템의 용용에서 실제 문제점의 하나는 음성신호의 왜곡에 의한 인식성능의 저하이다. 음성신호의 왜곡에 가장 중요한 원인은 부가적인 잡음이다. 이 논문은 잡음에 강인한 음성인식을 위하여, 스펙트럼 피크 향상 기법과 효과적인 잡음 차감 기법에 기초한 스펙트럼 보상 방법을 기술한다. 제안한 방법은 음성 스펙트럼의 포먼트 구조를 향상시키고 스펙트럼 기울기를 보상하면서도 광 대역폭 스펙트럼 요소는 그대로 유지한다. 백색 가우스 잡음, 자동차 잡음, 음성 잡음 또는 지하철 잡음에 의해 왜곡된 음성을 이용한 인식실험을 수행한 결과, 새로운 방법은 스펙트럼 보상을 하지 않은 경우에 비해, 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서는 평균 오인식율을 약간 줄였으며, 낮은 SNR(10 dB) 환경에서는 평균 오인식율을 1/2로 크게 줄였다.