• 한국통신학회논문지
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• 제30권12C호
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• pp.1208-1213
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• 2005

최근 초 광대역(UWB) 시스템은 높은 데이터 전송율과 낮은 전력소모로 IEEE 802.15.3a에서 표준안으로 고려되고 있다. IEEE 802.15.3a에서 고려되고 있는 시스템 중에, 직접 확산초 광대역 통신(DS-UWB)은 UWB의 이점과 특성을 잘 이용한 시스템이라 할 수 있다. 하지만, DS-UWB의 에러율과 전송 용량은 다중 페이딩 채널에 의해 많은 제한을 받고 있다. 전송 용량과 에러율의 감소를 극복할 효과적이고 강력한 기법이 다중 안테나를 이용한 방법이라 하겠다. STBC는 전송 신호의 안정성 향상에 중점을 둔 시스템이지만, 전송율이 떨어진다. 그러나, V-BLAST는 전송 신호의 안정성은 떨어지지만, 전송율의 향상을 가져올 수 있다. 본 논문에서는 M진 DS-UWB에서 채널 용량을 높이고 안정성을 확보하기 위한 적응 다중 안테나 전송 기법을 제안한다. 제안된 시스템은 STBC와 V-BLAST의 한계점인 에러율과 처리량을 극복할 수 있는 장점을 가지고 있다. 이를 컴퓨터 모의실험으로 검증하였고 분석하였다.

• 재활복지공학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.41-46
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• 2011

감각신경성 난청의 원인 중 하나는 내이에 존재하는 와우(cochlea)의 기능적 이상 때문이다. 와우에서 내유모세포(inner hair cell, IHC)나 신경의 기능적 이상이 있는 곳을 'dead region'이라고 한다. 보청기에서 dead region에 속하는 주파수 영역의 증폭은 효과가 미약한 것으로 알려져 있다. 본 논문에서는 dead region의 위치에 따른 음성신호의 인지 능력 비교와 dead region이 존재할 때 보청기의 효과적인 이득값을 알아보기 위해 WRS 검사와 선호도 조사를 실시하였다. WRS(Word Recognition Score)검사와 선호도 조사를 위해 정상 청력 능력을 지닌 성인 남녀 8명을 대상으로, white noise와 babble noise를 이용하여 신호 대 잡음비(SNR) 0dB의 조건으로 검사음과 혼합하였으며, dead region의 영역을 세 가지로 분류하였다. 주파수 영역에 따라 low-frequency, mid-frequency, high-frequency dead region으로 나누고, 각 dead region에 따라 14.5 dB, 11.5 dB, 6 dB의 증폭 이득을 다르게 하여 결과를 비교하였다. dead region의 위치에 따른 검사 결과는 각 영역별로 차이가 있었다. WRS 검사결과 low-frequency dead region일 때 보다, mid-frequency dead region나 high-frequency dead region일 때의 WRS점수와 선호도 평가가 높게 나왔으며, 증폭 이득값의 차이를 비교해 보았을 때, 14.5 dB의 이득에 비해 낮은 이득을 주었을 때 WRS 검사 결과값이 더 높게 나왔으며, 높은 이득일수록 선호도 조사에서 낮은 점수를 받았다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제20권1호
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• pp.44-52
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• 2016

Purpose: To quantitatively and qualitatively compare fat-suppressed MRI quality using iterative decomposition of water and fat with echo asymmetry and least-squares estimation (IDEAL) with that using frequency selective fat-suppression (FSFS) T2- and postcontrast T1-weighted fast spin-echo images of the head and neck at 3T. Materials and Methods: The study was approved by our Institutional Review Board. Prospective MR image analysis was performed in 36 individuals at a single-center. Axial fat suppressed T2- and postcontrast T1-weighted images with IDEAL and FSFS were compared. Visual assessment was performed by two independent readers with respect to; 1) metallic artifacts around oral cavity, 2) susceptibility artifacts around upper airway, paranasal sinus, and head-neck junction, 3) homogeneity of fat suppression, 4) image sharpness, 5) tissue contrast of pathologies and lymph nodes. The signal-to-noise ratios (SNR) for each image sequence were assessed. Results: Both IDEAL fat suppressed T2- and T1-weighted images significantly reduced artifacts around airway, paranasal sinus, and head-neck junction, and significantly improved homogeneous fat suppression in compared to those using FSFS (P < 0.05 for all). IDEAL significantly decreased artifacts around oral cavity on T2-weighted images (P < 0.05, respectively) and improved sharpness, lesion-to-tissue, and lymph node-to-tissue contrast on T1-weighted images (P < 0.05 for all). The mean SNRs were significantly improved on both T1- and T2-weighted IDEAL images (P < 0.05 for all). Conclusion: IDEAL technique improves image quality in the head and neck by reducing artifacts with homogeneous fat suppression, while maintaining a high SNR.

• 한국음향학회지
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• 제16권5호
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• pp.112-121
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• 1997

본 논문에서는 잡음에 강한 음성 인식기를 위한 모델 파라미터 변환 방식에 관하여 살펴보았다. 모델 파라미터 변환에 있어서 잡음에 대한 어떠한 통계 모델도 사용하지 않고 각 단어 단위로 수행되어 실시간 음성 인식이 가능하도록 하였다. Parallel model combination(PCM)은 본 논문에서 제안한 방법과의 성능 비교를 위하여 cepstrum 영역에서 구현되었다. 본 논문에서 제안한 PCM 방법은 modified PCM(MPMC)라 하며, 이 방법은 각 hidden Markov mode(HMM)의 state별로 평균적인 가우시안 믹스처(Gaussian mixture)의 변화률과 개별적인 변화률간에 결합지수를 이용하여 평균을 재조정한다. 또한, vector Taylor series 근사화를 이용한 모델 파라미터 변환을 위하여 cepstrum 영역에서의 환경모델 예측을 위한 expectation-maximization(EM) 해를 유도하여 구현하였다. 본 논문에서 구현된 알고리즘들의 성능 위해 HMM 인식기를 이용한 화자독립 고립단어 인식을 수행하였다. 시용된 잡음은 가우시안 백색 잡음과 주행중에 녹음된 자동차 잡음이며, 각 잡음울 signal-to-noise ratio(SNR)별로 사용하였다. 잡음의 모델은 1 state HMM으로 단어시작 3 프레임(frame)을 이용하여 만들어졌다. 인식 결과는 VTS 접근방식을 이용하였을 경우 매우 우수한 인식률을 나타내었으며, MPMC의 경우도 기존의 PMC보다 인식률이 향상되었다. 특히, 영차 VTS의 경우는 단순히 평균만을 조정하였음에도 불구하고 PMC와 MPMC보다 인식률이 우수하게 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제40권3호
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• pp.234-240
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• 2021

본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위해 마스크 기반의 음성 향상 기법을 개선한다. 마스크 기반의 음성 향상 기법에서는 심층 신경망을 기반으로 추정한 마스크를 잡음 오염 음성에 곱하여 향상된 음성을 얻는다. 마스크 추정 모델로 VoiceFilter(VF) 모델을 사용하고 추정된 마스크로 얻은 음성으로부터 잔여 잡음을 보다 확실히 제거하기 위해 Spectrogram Inpainting(SI)기법을 적용한다. 본 논문에서는 음성 향상 결과를 보다 개선하기 위해 마스크 추정을 위한 모델 학습 과정에 사용되는 조합된 손실함수를 제안한다. 음성 구간에 남아 있는 잡음을 보다 효과적으로 제거하기 위해 잡음 오염 음성에 마스크를 적용한 Triplet 손실함수의 Positive 부분을 컴포넌트 손실함수와 조합하여 사용한다. 실험 평가를 위한 잡음 음성 데이터는 TIMIT 데이터베이스와 NOISEX92, 배경음악 잡음을 다양한 Signal to Noise Ratio(SNR) 조건으로 합성하여 만들어 사용한다. 음성 향상의 성능 평가는 Source to Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를 이용한다. 실험을 통해 평균 제곱 오차로만 훈련된 기존 시스템과 비교하여, VF 모델은 평균 제곱 오차로 훈련하고 SI 모델은 조합된 손실함수를 사용하였을 때 SDR은 평균 0.5dB, PESQ는 평균 0.06, STOI는 평균 0.002만큼 성능이 향상된 것을 확인했다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권4호
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• pp.316-327
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• 2009

1999년 국내 지진관측소 표준안이 제안된 이후로, 주요 지진관측 기관 대부분의 관측소에는 Quanterra 기록계가 설치되어 운영되고 있다. Quanterra 기록계에서는 실시간 이벤트 패킷과 데이터 패킷이 생성, 전송된다. 이벤트 패킷의 특성과 각 성분별 데이터 패킷의 데이터 센터 도착 시간을 분석하였다. 초당 100샘플의 속도 자료 기반 실시간 이벤트 패킷의 신호 대 잡음비와 신호 주기를 이용하여 실제 지진의 P파와 연관이 있는 패킷 선택 기준을 도출하였다. 선택된 이벤트 패킷의 시간 정보를 이용, 진앙을 추정하고 분석하였다. 시험 운영 결과 이벤트 패킷은 데이터 패킷에 비해 평균 3~4초 빨리 도착하며, 그 개수도 데이터 패킷에 비해 0.3%에 불과하다. 전체 이벤트 패킷 중 약 5% 만이 실제 지진의 P파와 연관된 이벤트 패킷으로 선택되었다. 선택된 이벤트 패킷을 이용하여 내륙에서 발생한 규모 2.5 이상의 지진에 대해서는 20초 이내에 10 km 이내의 오차로 진앙을 결정할 수 있었다.

• 한국해양공학회지
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• 제20권1호
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• pp.37-42
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• 2006

In the ocean engineering field, information about the ocean environment is important for planning, design, and operation, especially the wave information. High precision wave data is also important for considering environmental problems, like efficient operation of ships. For this purpose, many methods were considered in the past. However, an on-board directing wave measurement system has not been incorporated. The use of conventional marine radar Plane Position Indicator (PPI) images allows the estimation of wave information on a real-time basis, using both space and time information, regarding the evolution of ocean surface waves. In order to achieve data acquisition, the Radar Scan Converter (RSC) has been developed. Three-dimensional analysis was performed. The comparison of wave information derived from this system, and that of wave buoy, shows that this wave field detecting system can be a useful tool.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제10권5호
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• pp.2179-2188
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• 2015

Recently, many researches have been done to solve the challenging problem of Blind Source Separation (BSS) problems in the underdetermined cases, and the “Two-step” method is widely used, which estimates the mixing matrix first and then extracts the sources. To estimate the mixing matrix, conventional algorithms such as Single-Source-Points (SSPs) detection only exploits the sparsity of original signals. This paper proposes a new underdetermined mixing matrix estimation method for time-delayed mixtures based on the receiver prior exploitation. The prior information is extracted from the specific structure of the complex-valued mixing matrix, which is used to derive a special criterion to determine the SSPs. Moreover, after selecting the SSPs, Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) is used to automaticly cluster, suppress, and estimate all the elements of mixing matrix. Finally, a convex-model based subspace method is applied for signal separation. Simulation results show that the proposed algorithm can estimate the mixing matrix and extract the original source signals with higher accuracy especially in low SNR environments, and does not need the number of sources before hand, which is more reliable in the real non-cooperative environment.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권1호
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• pp.175-182
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• 2010

본 논문에서는 배경 잡음 환경에서 배경 잡음에 의해 저하된 음성 신호의 명료도를 soft decision 기반의 음성 부재 확률을 이용하여 음성 강화 이득을 수정함으로써 음성의 명료도를 보다 향상시키는 기법을 제안한다. 배경 잡음 환경에서 저하된 음성의 명료도를 향상시키기 위한 기존의 음성 강화 기법으로써 soft decision을 이용하여 오염된 음성 신호로부터 깨끗한 음성 신호만 증폭시키는 알고리즘이 제안되었다. 기존의 음성 강화 기법 보다 음성 구간과 비음성 구간 및 전이 구간에서 강인한 음성 강화 이득을 추정하기 위하여 soft decision 기반의 음성 부재 확률 (Speech Absence Probability)을 음성 강화 이득에 통합한 음성 강화 이득 수정 알고리즘을 제안한다. 제안된 음성 강화 기법의 성능은 다양한 배경 잡음 환경에서 ITU-T P.800의 주관적인 음질 측정 방법인 (Comparison Category Rating) 테스트에 의해서 평가되었으며, 기존의 음성 강화 기법과 비교하여 향상된 성능을 보여주었다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.415-419
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• 2008

Detecting and correcting defects on LCD glasses early in the manufacturing process becomes important for panel makers to reduce the manufacturing costs and to improve productivity. Many attempts have been made and were successfully applied to detect and identify simple defects such as scratches, dents, and foreign objects on glasses. However, it is still difficult to robustly detect low-contrast defect region, called Mura or blemish area on glasses. Typically, these defect areas are roughly defined as relatively large, several millimeters of diameter, and relatively dark and/or bright region of low Signal-to-Noise Ratio (SNR) against background of low-frequency signal. The aim of this article is to present a robust algorithm to segment these blemish defects. Early 90's, a highly robust estimator, known as the Model-Fitting (MF) estimator was developed by X. Zhuang et. al. and have been successfully used in many computer vision application. Compared to the conventional Least-Square (LS) estimator the MF estimator can successfully estimate model parameters from a dataset of contaminated Gaussian mixture. Such a noise model is defined as a regular white Gaussian noise model with probability $1-\varepsilon$ plus an outlier process with probability $varepsilon$. In the sense of robust estimation, the blemish defect in images can be considered as being a group of outliers in the process of estimating image background model parameters. The algorithm developed in this paper uses a modified MF estimator to robustly estimate the background model and as a by-product to segment the blemish defects, the outliers.