• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제5권
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• pp.64-67
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• 1998

원격지간 화상회의 시스템에서 화자의 위치에 따른 카메라 제어를 위해서는 마이크로폰 배렬(Microphone Array)로 수음한 음성신호에 대해 각 마이크로폰간의 빠른 지연시간 추정이 요구된다. 본 연구에서는 음원위치 추정을 위한 지연시간(Time delay) 계산을 위해 AMDF(Average Magnitude Difference Function)를 적용하여 연산시간을 단축시키는데 목적을 두고 있다. 기본의 상호상관함수 (Cross-correlation )알고리즘 과 본 연구에서 적용한 AMDF 알고리즘을 비교하기 위해 SNR 10dB 와 20dB 인 200Hz, 500Hz, 1kHz, 2kHz의 정현파 합성신호와 단음절 음성신호에 대해 시뮬레이션을 행하였다. 시뮬레이션 결과 AMDF 알고리즘의 정확한 지연시간 추정을 확인하였다.

• 한국의학물리학회지:의학물리
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• 제22권3호
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• pp.140-147
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• 2011

이 연구에서는 폐종양의 정량적 개선을 위하여 분자체를 이용하여 내부 움직임을 측정하고 평가된 데이터를 기반으로 소동물 PET 영상내의 폐종양을 국소화하고자 하였다. 소동물 폐 영역의 내부 움직임은 방사성물질을 흡착한 분자체를 이용하여 소동물 폐 영역에 부착함으로써 구현하였다. 폐 영역의 내부 움직임 표적으로 사용된 분자체는 약 37 kBq의 Cu-64를 흡착시켜 폐종양을 모사하였다. 소동물 PET 영상은 Siemens Inveon 스캐너를 이용하여 획득하였으며 외부 움직임 데이터는 트리거 생성 장치인 BioVet을 이용하였다. SD-Rat PET 영상은 $^{18}F$-FDG 37 MBq/0.2 mL을 미정맥으로 주사하고 60분 후 20분간 데이터를 획득하였다. 리스트모드 데이터의 각 선응답은 외부 트리거 장치에 의해 획득된 트리거신호를 이용하여 2 bin에서 16 bin으로 사이노그램을 획득하였다. 획득된 사이노그램 데이터는 OSEM 2D 알고리즘을 이용하여 4회의 반복으로 재구성하였다. 종양의 정량적 분석을 위한 PET 영상은 종양을 묘사한 분자체 영역에 관심영역을 설정하고 계수와 SNR 그리고 FWHM을 이용하여 평가하였다. 움직임 표적으로 사용된 분자체의 크기는 $1.59{\times}2.50mm$이었으며, 기준 영상으로 획득한 체외 분자체 수직 및 수평 FWHM은 $2.91{\times}1.43mm$이었다. 정적영상과 4 bin 그리고 8 bin 영상에서의 수직 FWHM은 각각 3.90 mm, 3.74 mm, 3.16 mm이었으며 수평 FWHM은 각각 2.21 mm, 2.06 mm, 1.60 mm이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 계수 값은 각각 4.10, 4.83, 5.59, 5.38, 5.31이었다. 정적영상, 4 bin, 8 bin, 12 bin 그리고 16 bin의 SNR은 4.18, 4.05, 4.22, 3.89, 3.58이었다. FWHM은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상됨을 확인하였다. 그러나 계수 값과 SNR은 게이트 수의 증가에 따라 계속 향상되지 않고 특정 bin 수에서 가장 높은 값을 보여 소동물 폐 영역에서의 종양 영상화시 SNR의 손실을 최소화하면서 향상된 계수 값을 얻을 수 있는 게이트 수를 획득하였다. 내부 움직임 측정은 최적화된 종양 국소화 영상을 획득할 수 있으며 외부 움직임 모니터링 시스템을 사용하지 않고 장기별 움직임 예측 모델링을 위한 유용한 방법이 될 것으로 기대된다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제7권4호
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• pp.606-614
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• 2012

A practical recursive linear robust estimation scheme is proposed for target localization in the sensor network which provides range difference of arrival (RDOA) measurements. In order to radically solve the known practical difficulties such as sensitivity for initial guess and heavy computational burden caused by intrinsic nonlinearity of the RDOA based target localization problem, an uncertain linear measurement model is newly derived. In the suggested problem setting, the target localization performance of the conventional linear estimation schemes might be severely degraded under the low SNR condition and be affected by the target position in the sensor network. This motivates us to devise a new sensor network localization algorithm within the framework of the recently developed robust least squares estimation theory. Provided that the statistical information regarding RDOA measurements are available, the estimate of the proposition method shows the convergence in probability to the true target position. Through the computer simulations, the omnidirectional target localization performance and consistency of the proposed algorithm are compared to those of the existing ones. It is shown that the proposed method is more reliable than the total least squares method and the linear correction least squares method.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제13권2E호
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• pp.68-75
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• 1994

신호처리의 많은 분야에서, 심하게 비가우시안 성질을 가지는 분포, 혹은 분포의 중간은 가우시안 특성을 가지지만 양 끝에서는 편차가 크게 나는 분포를 다루어야 하는 경우가 종종 있다. 이러한 편차에 효과적으로 대처하기 위하여 본 논문에서는 음성 신호의 여기 신호로서 혼합 분포(mixture distribution)을 고려한다. 이것은 음성 분석시 피치 주파수가 미치는 영향을 감소시키며, 배경 잡음을 제거하는 데에도 효과적이다. 음성 신호 파라미터의 추정 및 향상을 위하여 EM 알고리즘을 사용하묘, 향상 과정에서는 강인 칼만 필터링 기법을, 파라미터 추정 관정에서는 검출/추정 기법을 사용한다. 실험 결과, 본 논문에서 제안하는 알고리즘이 입력 신호대잡음비가 열악한 경우에 기존의 것보다 우수한 성능을 보인다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권2호
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• pp.41-51
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• 2014

This paper describes a method to estimate the noise power using the minimum statistics approach, which was originally proposed for audio processing. The proposed minimum statistics-based method separates a noisy image into multiple frequency bands using the three-level discrete wavelet transform. By assuming that the output of the high-pass filter contains both signal detail and noise, the proposed algorithm extracts the region of pure noise from the high frequency band using an appropriate threshold. The region of pure noise, which is free from the signal detail part and the DC component, is well suited for minimum statistics condition, where the noise power can be extracted easily. The proposed algorithm reduces the computational load significantly through the use of a simple processing architecture without iteration with an estimation accuracy greater than 90% for strong noise at 0 to 40dB SNR of the input image. Furthermore, the well restored image can be obtained using the estimated noise power information in parametric image restoration algorithms, such as the classical parametric Wiener or ForWaRD image restoration filters. The experimental results show that the proposed algorithm can estimate the noise power accurately, and is particularly suitable for fast, low-cost image restoration or enhancement applications.

• 전기학회논문지
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• 제59권10호
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• pp.1874-1881
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• 2010

A recursive linear stochastic error compensation algorithm is newly proposed for target localization in sensor network which provides range difference of arrival(RDOA) measurements. Target localization with RDOA is a well-known nonlinear estimation problem. Since it can not solve with a closed-form solution, the numerical methods sensitive to initial guess are often used before. As an alternative solution, a pseudo-linear estimation scheme has been used but the auto-correlation of measurement noise still causes unacceptable estimation errors under low SNR conditions. To overcome these problems, a stochastic error compensation method is applied for the target localization problem under the assumption that a priori stochastic information of RDOA measurement noise is available. Apart from the existing methods, the proposed linear target localization scheme can recursively compute the target position estimate which converges to true position in probability. In addition, it is remarked that the suggested algorithm has a structural reconciliation with the existing one such as linear correction least squares(LCLS) estimator. Through the computer simulations, it is demonstrated that the proposed method shows better performance than the LCLS method and guarantees fast and reliable convergence characteristic compared to the nonlinear method.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.102-105
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• 2000

This paper propose new sound localization algorithm that calculates TDOA(Time Difference Of Arrival) between the two received signals via two microphone array, The proposed Subband CPSP is a development of Previous CPSP method using subband approach. It first split the received microphone signals into three frequency bands and then calculates subband CPSP with corresponding SNR weights. This type of algorithm, Subband CPSP, can provide more accurate TDOA estimation results because it limits the effects of environmental noise within each subband. To verify the performance of the proposed Subband CPSP algorithm, computer simulation was conducted and it was compared with previous CPSP method. From the both simulation results, the proposed Subband CPSP is superior to previous CPSP algorithm more than accuracy for TDOA estimation.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2005년도 추계종합학술대회
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• pp.175-178
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• 2005

In this paper, a carrier frequency offset (CFO) estimator is proposed for the interleaved OFDMA uplink systems. It is based on the estimation of signal parameters via rotational invariance technique (ESPRIT). Compared with the Cao's estimator, the proposed estimator has low computational complexity. Simulation results demonstrate that the proposed estimator performs better than Cao's estimator at the relatively low SNR region. Hence, the proposed estimator is more applicable to the practical environments than the Cao’s estimator.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권4호
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• pp.164-173
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• 1996

This paper presents an alternative technique for DOA (direction-of-arrival) estimation. For generating a weight vector orthogonal to the signal subspace, a modified version of MES (minimum eigenvalue searching ) method is introduced. The performance of the proposed technique is compared to that of the conventional ED (eigen decomposition) method in terms of angle resolution for a number of snapshots during agiven observation period as well as various SNR's. In addition, the superiority of the suggested technique is shown, by analyzing the required computational load of the proposed MES and conventional ED method. A novel procedure of simplifying the MES proposed in [1] is presented on that purpose. Another advnatage of the proposed technique is that it is performed independently of the detection of the number of signal components, which makes it possible to estimate the DOA's of clusters consisting of infinite number of inseparable signal components.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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• pp.173-175
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• 2014

본 논문에서는 지상파 클라우드 방송 시스템 (cloud transmission system)의 수신 성능 비교를 위한 선행연구로서 채널 추정을 고려한 수신기 비트 오율 (bit error rate) 성능을 비교한다. 클라우드 방송 시스템은 2 개 이상의 동일채널간섭이 존재하는 환경에서 동작해야 하므로 negative SNR (signal-to-noise ratio) 영역에서 동작해야 한다.