• 한국음향학회지
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• 제23권2호
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• pp.180-186
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• 2004

음성 신호에 존재하는 잡음은 음성 인식기의 성능을 현저하게 감소시킨다. 이것은 잡음이 훈련 조건과 인식 조건 사이의 불일치를 가져오기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 불일치를 최소화하기 위해서 통계적 특징벡터의 추출방법을 개선하기 위한 방법을 연구하였다. 밴드 SNR에 따라 잡음 스펙트럼의 차감 레벨을 조절하는 기존의 멀티 밴드 잡음 차감법 (MSS)을 개선하기 위하여 잡음 정규화 상수를 이용하여 잡음 스펙트럼의 차감 레벨을 보다 정확하게 조절하는 방법 (M-MSS)을 제시하였다. 다음으로, 기존의 통계적 특징벡터 추출방법 (SFE)에서 잡음 차감법을 파워 스펙트럼 영역에 적용함으로써 성능을 개선하였다(M-SFE). 마지막으로, 위의 두 가지 방법의 장점을 결합하기 위해서 밴드 SNR에 근거한 통계적 특징벡터 추출방법 (MMSS-MSFE)을 제안하였다. 제안된 방법들은 다양한 잡음 환경 하에서 화자독립 고립 단어 인식으로 성능을 평가하였다. 기본적인 잡음 차감법 (SS)에 비하여 M-MSS, M-SFE와 MMSS-MSFE의 평균 에러율은 각각 18.6%, 15.1%와 33.9% 감소하였다. 위의 결과로부터 제안한 방법이 잡음에 강인한 음성인식을 위해 매우 효과적임을 입증하였다.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2007년도 동계학술발표회 논문집
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• pp.44-45
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• 2007

• 한국인공지능학회지
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• 제9권2호
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• pp.1-5
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• 2021

Although CT has an advantage in describing the three-dimensional anatomical structure of the human body, it also has a disadvantage in that high doses are exposed to the patient. Recently, a deep learning-based image reconstruction method has been used to reduce patient dose. The purpose of this study is to analyze the dose reduction and image quality improvement of deep learning-based reconstruction (DLR) on the adult's chest CT examination. Adult lung phantom was used for image acquisition and analysis. Lung phantom was scanned at ultra-low-dose (ULD), low-dose (LD), and standard dose (SD) modes, and images were reconstructed using FBP (Filtered back projection), IR (Iterative reconstruction), DLR (Deep learning reconstruction) algorithms. Image quality variations with respect to varying imaging doses were evaluated using noise and SNR. At ULD mode, the noise of the DLR image was reduced by 62.42% compared to the FBP image, and at SD mode, the SNR of the DLR image was increased by 159.60% compared to the SNR of the FBP image. Based on this study, it is anticipated that the DLR will not only substantially reduce the chest CT dose but also drastic improvement of the image quality.

• 전기전자학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.69-74
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• 2006

이 논문은 Trellis Coded Modulation 시스템에서 궤한 채널 등화기의 성능 향상을 위한 효율적인 심볼 판정 알고리듬을 제안한다. 제안된 심벌 판정기는 Trellis 코드의 구조를 이용하여 심벌 에러율 을 향상시킨다. 예컨대 8-PAM시그널의 경우 20dB SNR에서 기존 강제 심볼 판정기의 에러율 $2.5{\times}10^{-2}$에서 $2{\times}10^{-5}$으로 향상되었다. 이런 판정기의 심벌 에러율 의 개선은 다중경로채널에서의 DFE의 심벌 에러율을 성능을 향상시키는데 본 논문의 시뮬레이션 결과 심벌 에러율 0.26에서 0.01 과 0.005 으로 개선되었음을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제26권3호
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• pp.177-184
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• 2005

In this paper, we proposed a new hearing aid algorithm to improve SNR(signal to noise ratio) of noisy speech signal and speech perception. The proposed hearing aid algorithm is a multi-band loudness compensation based independent component analysis (ICA). The proposed algorithm was compared with a conventional spectral subtraction algorithm on behind-the-ear type hearing aid. The proposed algorithm successfully separated a target speech signal from background noise and from a mixture of the speech signals. The algorithms were compared each other by means of SNR. The average improvement of SNR by ICA based algorithm was 16.64dB, whereas spectral subtraction algorithm was 8.67dB. From the clinical tests, we concluded that our proposed algorithm would help hearing aid user to hear clearly a target speech in noisy conditions.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권11C호
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• pp.1161-1168
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• 2003

본 논문에서는 음성검출의 성능을 향상시킬 목적으로 정합 필터를 이용한 음성향상 전처리 과정을 통하여 SNR을 개선한 후, 이를 LLR(Log Likelihood Ratio) 검사에 의한 최적 결정방법을 적용하여 확률적인 모델을 기준으로 하는 향상된 음성검출 방법을 제안한다. 또한 기존의 음성검출 방법들에서는 제시되지 않았던 문턱값 갱신 알고리즘을 제안하며, 이 방법을 통해서 기존의 방법들에서 성능이 좋지 않았던 낮은 SNR 환경에서도 음성검출을 할 수 있게 되었다. 마지막으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이미 상용화되어 널리 이용중인 G.729B(ITU-TG.729 Annex B)의 음성검출 결과와 비교를 통해서 제안한 음성검출 방법의 성능의 우수성을 검증하며, 실제적인 환경에도 적용이 가능함을 보인다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.1-5
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• 2010

최근 전자 정보 통신 기술의 발전으로 개개인이 요구하는 정보의 전송량도 증가하고 있다. 특히 CATV의 전송량 증가에 따른 전송 성능의 향상이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 DOCSIS(Data-Over-Cable Service Interface Specifications) 2.0 요구 규격을 만족하는 CATV 전송 시스템에서 Bit Error Rate(BER)에 따른 최적의 Signal to Noise Ratio(SNR) 성능 요구 특성을 얻기 위한 위상 잡음 특성을 분석하였다. 특히 개발된 시뮬레이터를 이용하여 CATV 전송 시스템 위상 잡음 특성 요구 규격을 만족하는 Phase Locked Loop(PLL) 구성 요소 파라미터 값들을 도출하였다. 제시된 방법은 향후 초고속 CATV 전송 시스템의 위상잡음 관련 성능 요구 규격도출에 이용될 수 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권12호
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• pp.4664-4681
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• 2020

Modulation recognition (MR) plays a key role in cognitive radar, cognitive radio, and some other civilian and military fields. While existing methods can identify the signal modulation type by extracting the signal characteristics, the quality of feature extraction has a serious impact on the recognition results. In this paper, an end-to-end MR method based on long short-term memory (LSTM) and the gated recurrent unit (GRU) is put forward, which can directly predict the modulation type from a sampled signal. Additionally, the sliding window method is applied to fast-changing mixed-modulation signals for which the signal modulation type changes over time. The recognition accuracy on training datasets in different SNR ranges and the proportion of each modulation method in misclassified samples are analyzed, and it is found to be reasonable to select the evenly-distributed and full range of SNR data as the training data. With the improvement of the SNR, the recognition accuracy increases rapidly. When the length of the training dataset increases, the neural network recognition effect is better. The loss function value of the neural network decreases with the increase of the training dataset length, and then tends to be stable. Moreover, when the fast-changing period is less than 20ms, the error rate is as high as 50%. As the fast-changing period is increased to 30ms, the error rates of the GRU and LSTM neural networks are less than 5%.

• 대한전자공학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.41-45
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• 1985

디지탈 이동물체지시기 계통(DMTI System)에서 신호대잡음비(SNR)의 저하는 적정처리 전에 디지탈 이동물체지시기의 출력펄스를 weightlng시킴에 의하여 개선될 수 있구 #정상살기의 수가 증가함에 따라 신호대잡음비가 개선됨을 나타내었다. Optimum weighting으로 얻어진 신호대잡음비는 binomial weighting으로 얻어진 것보다 더 커짐을 알았다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통하여 각각의 경우에 대한 신호대잡음비의 배선특성을 나타낸다.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제2권4호
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• pp.17-27
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• 2003

본 논문에서는 IEEE802.11a에서 STBC를 이용하는 시스템에 적합한 채널 추정 기법을 제안하였다. 일반적으로 STTC를 이용하는 OFDM 시스템에 대해 강인한 채널 추정기법이 제안된 바 있으나, 이 방법은 상당한 계산량을 요구한다. 따라서 이 논문에서는 Curve Fitting을 이용하는 채널 추정 기법으로 계산량을 줄이고 채널 추적 성능을 향상시키기 위한 방법이다. 제안된 방법으로 지연확산 도플러 주파수등 여러 그룹의 크기와 수에 따른 성능을 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 비교분석하였다. 실험결과 도플러 주파수 편이는 주파수 옵셋과 동일한 영향을 미친다는 사실을 확인하였고, 채널추정 성능이 기존방법보다 0.9dB의 SNR 개선을 가짐을 확인하였다.