Radar sensors are used for space situational awareness (SSA) to determine collision risk and detect re-entry of space objects. The capability of SSA radar system includes radar sensitivity such as the detectable radar cross-section as a function of range and tracking capability to indicate tracking time and measurement errors. The time duration of the target staying in a range cell is short; therefore, the signal-to-noise ratio cannot be improved through the pulse integration method used in pulse-Doppler signal processing. In this study, a method of improving the signal-to-noise ratio during range migration is presented. The improved detection performance from signal processing gains realized in this study can be used as a basis for comprehensively designing an SSA radar system.
Magnetic resonance imaging has a potential to produce clear anatomical as well as functional images of human body. However, the ability to diagnose is limited by signal to noise ratio (SNR) and the resolution of current medical systems. To remove the challenges prevalent due to the use of high field scanners, dedicated radio frequency coils are used. Transverse electromagnetic coils have an advantage of providing homogeneous magnetic field throughout the region but with low signal to noise ratio while surface coils have an advantage of providing higher signal to noise ratio but with low homogeneity. This research combines both the advantage into one by utilizing transmit only transverse electromagnetic radio frequency coils (8 channel) along with receive only surface coils (by varying the number) for better imaging of brain. A 7 Tesla 32-channel close fitting helmet shaped phased-array surface coils along with the combination of 8 channel transmit only transverse electromagnetic coils provided good homogeneity as well as significant SNR improvements throughout the human brain.
본 논문에서는 하이브리드 복호 후 전달(HDF)기법을 이용하는 2홉 무선 통신 네트워크의 BER(Bit Error Rate) 성능을 분석한다. 기존의 HDF 기법은 릴레이에서 복호된 데이터의 전달유무를 수신되는 신호 대 잡음비(SNR)를 기준으로 한다. 반면 본 논문에서는 SNR 기준 방식 대신 대수 우도비(Log Likelihood Ratio, LLR) 분석 기법을 제안한다. 제안한 새로운 HDF 기법의 근사적 BER 표현식을 유도하며, Monte-Carlo 시뮬레이션으로 검증한다. 또한 HDF 기법을 위한 최적의 임계값을 계산한다. 다양한 수식으로 인한 결론은 본 논문에서 제안하는 LLR기반 HDF가 기존의 SNR기반 HDF보다 레일리 페이딩채널과 AWGN환경에서 어떠한 임계값과 어떠한 릴레이 위치에도 뛰어난 성능을 보임을 증명한다.
목적 소아 환자에서 두부 컴퓨터단층촬영(이하 CT)에 대한 딥러닝 이미지 재구성(deep learning image reconstruction; 이하 DLIR; TrueFidelity; GE Healthcare, Milwaukee, WI, USA)의 효과를 평가하고자 한다. 대상과 방법 총 126개의 소아 두부 CT 이미지를 수집했으며, adaptive statistical iterative reconstruction (이하 ASiR)-V를 사용한 반복적 재구성 및 세 가지 수준의 DLIR을 사용한 재구성을 시행하였다. 각 이미지 세트 그룹은 환자의 연령에 따라 4개의 그룹으로 구분하였으며 각 연령군의 임상 및 방사선량 관련 데이터를 검토하였다. 양적 매개 변수에는 signal to noise ratio (이하 SNR) 및 contrast to noise ratio (이하 CNR)가 포함되었으며 질적 매개 변수로 영상의 잡음(noise), 회백질의 구분 정도, 선명도, 인공물 및 수용 가능성(acceptability), 영상의 질감이 포함되었고 이에 대한 평가와 비교를 시행하였다. 결과 모든 연령 그룹의 모든 수준의 SNR 및 CNR은 높은 수준의 DLIR 사용 시 증가하였다. ASiR-V와 비교했을 때 높은 수준의 DLIR은 SNR 및 CNR이 개선되었다(p < 0.05). 그리고 DLIR의 수준이 증가될수록 순차적인 잡음 감소, 회백질 구분 개선, 선명도 개선이 나타났다. 이러한 변수들에서 높은 수준의 DLIR 사용 시 ASiR-V와 유사한 정도의 수치가 측정되었다. 인공물과 수용 가능성의 경우에 적용된 DLIR 수준 간에 큰 차이를 보이지 않았다. 결론 소아 두부 CT에 고수준 DLIR을 적용하면 영상의 노이즈를 줄일 수 있으나 인공물 처리에 대한 개선이 필요하다.
본 논문에서는 Double Space-Time Transmit Diversity(DSTTD) 시스템의 수신 오차 확률(bit error rate; BER)에 효율적인 shuffling pattern 결정 알고리즘을 제안한다. 기존 shuffling pattern 결정 알고리즘이 채널 상관도를 측정해서 상관도를 최소화하는 기법인 반면, 본 기법은 수신안테나별 최소 수신 신호 대 잡음비(signal to noise ratio; SNR)를 최대화하는 shuffling pattern을 결정하는 기법이다. 제안된 기법은 수신 오차 확률에 직접적인 영향을 주는 수신 신호 대 잡음비로부터 pattern을 결정하므로, 기존 기법에 비해서 향상된 수신 오차 확률을 보여준다. Monte Carlo 모의 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 살펴보면, 강한 상관도를 갖는 단일 클러스터 채널 모델에서 제안된 shuffling pattern 결정 알고리즘을 이용한 DSTTD 시스템이 10/sup -3/오차 확률에 대해서 기존 기법에 비해 3 dB 수신 신호 대 잡음비의 향상이 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 잡음에 열화된 대역에서 지능적으로 잡음의 패턴을 추정하여 지각 필터의 성능을 개선시켜 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 묵음 구간에서 추정한 고정된 추정 잡음을 사용하는 기존의 방식을 사용하지 않고, 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 신호가 열세하고 잡음이 대부분을 차지하는 대역, 즉 잡음에 열화된 대역에서 잡음 패턴을 추정하여 신호를 열화시키는 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다. 기존 방식과의 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비(signal-to-noise ration, SNR)에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 $5\cal{dB},\;10\cal{dB},\;15\cal{dB}$와 $20\cal{dB}$의 각각의 경우에 대하여 객관적인 평가인 세그멘탈 신호 대 잡음비(Segmental SNR, SSNR)와 잡음 대 마스킹 비(Noise-to-mask ratio, NMR), 또한 주관적인 평가인 청감 테스트(Mean opinion score, MOS test)를 비교하였다. 그 결과, SSNR 측면에서는 각각의 경우에 대해 $7.4\cal{dB},\;6.8\cal{dB},\;5.7\cal{dB},\;5.1\cal{dB}$ 그리고, NMR 측면에서는 $15.7\cal{dB},\;15.5\cal{dB},\;15.2\cal{dB},\;14.8\cal{dB}$ 의 개선을 확인할 수 있었다. 또한 주관적인 측정 결과인 테스트의 개선 확인 및 음질 개선에 의한 성능을 확인할 수 있었다.
신호증강효과기법을 이용한 자기공명혈관술에서 뇌동맥을 half scan factor에 따른 절반스캔과 완전스캔의 영상을 평가하는데 목적으로 한다. 뇌혈관성 질환이 없는 환자(n = 30)를 대상으로 절반스캔과 완전스캔 하였고, 뇌동맥의 관심영역을 세 영역(C1, C2, C3)에서 7~8 mm의 범위로 설정하였다. MIP로 재구성한 영상으로 신호강도를 SNR(signal to noise ration), PSNR(peak signal noise to ratio), RMSE(root mean square error), MAE(mean absolute error)을 산출하고 paired t-test를 이용하여 통계분석 하였다. 스캔시간은 절반스캔(4분 53초), 완전스캔(6분 04초)이었다. 뇌혈관의 모든 ROI의 평균 측정 범위(7.21 mm)이었고, 첫번째 C1의 SNR은 완전스캔(58.66 dB), 절반스캔(62.10 dB)이었고, 양의 상관관계($r^2=0.503$)이고, 두 번째 C2의 SNR은 완전스캔(70.30 dB), 절반스캔(74.67 dB)이고 양의 상관관계($r^2=0.575$)이었다. 세 번째 C3의 완전스캔 SNR(70.33 dB), 절반스캔 SNR (74.64 dB)로 양의 상관관계를 ($r^2=0.523$)로 분석되었다. 절반스캔과 완전스캔의 비교에서 SNR($4.75{\pm}0.26dB$), PSNR($21.87{\pm}0.28dB$), RMSE($48.88{\pm}1.61$)이었고 MAE($25.56{\pm}2.2$)로 산출되었다. SNR은 두 검사 스캔에서 통계학적으로 유의하지 않았고 (p-value > .05) 영상의 질에서는 많은 차이가 없어 완전스캔을 사용하였을 때보다 적은 시간이 소요되는 절반스캔을 적용하여 검사하여도 된다.
본 논문에서는 LPD (Low Probability of Detection) 특성을 갖는 CCSK (Cyclic Code Shift Keying) 기반의 통신 시스템에서 초기 시간 및 주파수 동기를 획득하기 위한 기법을 제안한다. LPD 통신 시스템은 통신 링크가 의도된 수신기 외에 다른 수신기에서 검파되지 않기 위한 목적으로 설계된 시스템으로 낮은 SNR (Signal-to-Noise Ratio) 영역에서 동작하는 CCSK 변조 기법을 이용하여 구현 가능하다. CCSK 기반의 통신 시스템이 정상적으로 동작하기 위해서는 초기 동기가 수행되어야 하지만 낮은 SNR 영역에서 시간 및 주파수 동기를 추정해야하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 LPD 특성을 갖는 CCSK 기반의 통신 시스템에서 반복패턴을 이용한 초기 시간 및 주파수 동기 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 낮은 SNR 영역에서 동작이 가능한 장점이 있다.
잡음예측 및 저감방법은 음성통신과 인식분야의 중요한 핵심기술이다. 본 논문에서는 다양한 잡음환경에 적용할 수 있는 새로운 잡음예측 및 저감 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시간 및 주파수영역의 noisy power spectrum 의 분산과 그 값의 정규화 ratio를 기반으로 한다. 제안한 방법은 다양한 잡음환경에서 잘 동작 할 수 있도록 적응추적 임계값을 사용하며, 이 임계값은 음성왜곡과 잔여잡음 사이의 trade-off를 제어한다. 새로운 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경에서 ITU-T P.835(SIG) and segment (SNR) 의해 평가하여 기존의 방법에 비해 향상된 결과를 나타냈다.
목적 : 사람에 비하여 크기가 현저히 작은 동물의 자기공명영상 촬영을 위하여 상용으로 인체에 적용하는 Head 코일보다 원통 반지름이 작은 Low-Pass Type Birdcage 코일을 제작함으로써 보다 큰 신호대잡음비 (Signal-to-Noise Ratio. SNR)를 얻고자 하였다. 방법 : 자기공명영상을 얻기 위해 Spin Echo 펄스시퀀스와 Fast Spin Echo 펄스시퀀스를 사용하였다. T1 강조영상을 얻기 위한 Spin Echo 펄스시퀀스의 매개변수는 TR/TE=300/17 ㎳, Matrix=256$\times$256, Field Of View (FOV)=150 mm, Slice Thickness=2 mm 이었다. T2 강조영상을 얻기 위한 Fast Spin Echo 펄스시퀀스의 매개변수는 TR/TE=3000/96 ㎳, Matrix=256$\times$256, Field Of View (FOV)=150 mm, Slice Thickness=2 mm 이었다. 원통의 지름이 13 cm인 Birdcage 코일은 12개의 elements로 구성되어 있으며 길이는 22 cm로 제작되었다. 결과 : 코일 원통의 반지름의 크기에 따른 SNR을 비교하기 위하여 인체용 Knee 코일과 동물용으로 제작된 코일을 이용하여 각각의 팬톰 영상을 획득하였다. 팬톰 영상으로부터 측정된 SNR의 값을 통해 반지름이 작은 동물용 코일의 SNR이 더 크다는 걸 확인할 수 있었다. 토의 및 결론 : 본 연구를 통하여 같은 형태의 Birdcage 코일일 경우 원통의 반지름에 따라 SNR이 다르며, 특히 반지름이 작을 때 SNR이 더 크다는 것을 알 수 있었다. 따라서 코일의 크기에 비해 촬영하고자 하는 대상물의 부피가 작은 경우 대상물의 부피에 맞추어 코일을 제작하면 SNR이 보다 뛰어난 영상을 얻을 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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