다양한 상업적, 군사적 방면에서 사용되고 있는 위성항법시스템(Global Positioning System: GPS)은 특정 사용자나 물체의 위치를 추정하기 위해 설계되었다. 정확한 위치추정을 위해 위성항법시스템은 최소 네 개의 위성으로부터 신호를 수신하여야 한다. GPS 수신기는 매우 낮은 신호-대-잡음 비(signal-to-noise ratio: SNR)에서 동작하며, GPS 신호에 비해 매우 높은 전력을 가지는 간섭신호들에 의해 위치추정 성능에 영향을 받을 수 있다. 본 논문에서는 고 전력 간섭들을 정확한 GPS 신호의 도래각(angle-of-arrival: AOA) 정보 없이 제거하는 변형된 역확산기(modified despreader) 기반의 다수개의 GPS 신호를 위한 적응 간섭제거기를 소개한다. 또한 변형된 역환산 빔형성기의 출력에 대한 신호-대-간섭 및 잡음 비(signal-to-interference and noise ratio: SINR)의 수학적 해석을 제공한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 고려된 GPS 수신기의 간섭제거성능과 SINR에 대한 수학적 해석을 확인한다.
이 연구는 산업현장에서 구조물의 용접부 검사를 디지털 방사선을 이용한 비파괴검사를 효과적으로 수행할 수 있도록 디지털 방사선의 밝기 교정과 중첩 영상에 따른 신호 대 잡음 비와 기본 공간 분해능을 비교분석 하였다. 평판형 용접 시험편을 대상으로 75Se 방사선원을 사용하였고 촬영 전 밝기 교정과 영상 중첩을 세분화하여 총 130장의 영상을 획득하였다. 연구 결과, 밝기 교정의 수와 영상 중첩의 수가 증가할수록 신호 대 잡음 비가 향상됨을 확인하였다. 기본 공간 분해능은 촬영된 영상 모두 기준치를 만족하였다. 산란 방사선을 대비한 납 차폐를 설치 후 촬영한 영상을 비교하여 신호 대 잡음 비가 비슷함을 확인하였다. 영상 중첩이 증가할수록 신호 대 잡음 비가 증가하지만, 방사선의 노출시간이 증가하면서 작업자의 피폭 및 작업 효율에 영향을 미치기 때문에 적절한 촬영기법을 강구 한다면 좋은 상질의 디지털 방사선 영상을 획득 할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 전자파 적합성(EMC: electromagnetic compatibility)의 중요성이 매우 높아짐에 따라 칩 수준에서의 전자파 간섭(EMI: electromagnetic interference) 측정이 자주 요구되고 있다. IEC 61967 및 IEC 62508에서 규정된 근거리 전자장 스캐닝(NFS: near-field scanning) 시스템은 칩 레벨에서의 전자파 간섭을 분석하는 대표적인 방법이다. 칩이 점점 고속화되면서 근거리 전자장 스캐닝 시스템의 측정 주파수는 광대역화되어야 하지만 근거리 전자장 탐침(NFP: near-field probe)의 신호 대 잡음 비(SNR: signal-to-noise ratio)가 저하된다는 문제가 있다. 본 논문에서는 근거리 전자장 스캐닝 시스템에서 광대역 특성을 가지면서도 잡음 대 성능 비를 향상시키는 기술에 대해 살펴본다.
본 연구는 뇌 자기공명영상에서 질환관심영역(ROI)을 설정하여 신호대잡음비(SNR)를 펄스 시퀀스 별로 분석하여 MRI CAD 개발에 필요한 기초자료를 활용하고자 하는 것이 본 연구의 목적이다. 연구대상은 2005년 1월부터 2015년 12월까지 서울소재 대학병원에서 뇌 조영자기공명영상(Brain MRI Contrast Enhancement)을 검사한 환자 117명이다. 측정이 용이한 질환 2종류 수막종(Meningioma), 낭종(Cyst)을 측정대상으로 하였고, 측정방법은 Image J 프로그램을 사용하였다. 뇌질환의 SNR값을 측정하여 SPSS Statistics21 통계프로그램으로 ANOVA 분석을 하였으며 p < 0.05에서 유의한 것으로 판단하였다. 표본의 인구사회학적 특성, 시퀀스별 SNR의 평균값, 95% 신뢰 구간 값, SNR 평균차이 값 등을 분석하였다. 각 질환의 시퀀스별 분석결과는 Meningioma: T1CE > T2 > T1, FLAIR (p<0.05); Cyst: T2 > T1, T1CE > FLAIR (p < 0.05)였다. SNR 수치로 시퀀스들의 특징을 조합하여 질환의 특성을 파악할 수 있어 향후 자기공명영상검사의 정확성과 편의성을 제공하고, 판독보조진단 프로그램 개발의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
Detection of gas leak from a tube is a very important issue in the quality control of machines such as the heat exchanger of an air-conditioner, because leakage of operating gas directly reduces the performance of machines. The acoustic emission (AE) method is a common way to detect leak of gas, however its application under the environment of mechanical vibration is restricted since most AE detectors are very sensitive to external vibration noise. In order to overcome this problem, we propose a method based on the mode analysis of the Lamb wave. In this method, the dominant Lamb mode and its frequency are found first, and then a proper band-pass filter is used to retain only this frequency component. In this way, we could improve the SNR (signal-to-noise ratio) of AE signal generated by gas leak from the tube even under vibratory environment.
본 연구에서는 Geant4 application for tomographic emission (GATE) 시뮬레이션 프로그램을 통해 설계 된 male adult mesh (MASH) 팬텀의 영상을 획득한 후 다양한 필터링 인자가 설정된 FNLM 노이즈 제거 알고리즘을 적용함으로써 그에 따른 영상 특성의 경향성을 알아보고자 한다. 이를 위해 GATE 시뮬레이션 프로그램을 통해 인체를 모사할 수 있는 MASH 팬텀을 설계하였다. 또한, 설계된 MASH 팬텀을 기반으로 MATLAB 프로그램을 통해 복부영상을 획득한 후 0.005의 $\sigma$ 값을 갖는 Gaussian noise를 추가하여 열화영상을 모델링하였다. 모델링 된 열화영상으로부터 제안하는 FNLM 노이즈 제거 알고리즘의 필터링 인자를 각각 0.005, 0.01, 0.05, 0.1, 0.5, 1.0 으로 설정하여 적용하였으며, 정량적 평가를 위해 FNLM 노이즈 제거 알고리즘이 적용된 영상들로부터 각각의 coefficient of variation (COV), signal to noise ratio (SNR) 그리고 contrast to noise ratio (CNR)을 측정하였다. 결과적으로, 0.05의 필터링 인자가 적용된 영상에서 가장 개선된 COV, SNR 그리고 CNR 값을 보였다. 특히, COV는 설정된 필터링 인자가 증가함에 따라 감소하였으며, 0.05 값 이후부터 거의 일정한 값을 나타내었다. 또한, SNR 및 CNR의 경우 필터링 인자가 증가함에 따라 증가하였으며, 0.05 값 이후부터 감소하는 경향을 보였다. 결론적으로, 열화 영상으로부터 FNLM 노이즈 제거 알고리즘 적용 시 적합한 필터링 인자를 설정해야 함이 증명되었다.
적응 변조(Adaptive Modulation: AM) 방식은 시간적으로 공간적으로 바뀌는 채널의 상태에 적합한 변조 방식을 적응적으로 할당함으로써, 시스템의 효율을 높이는 중요한 통신 방식이다. 고정 변조 방식은 시간에 따라 신호 대 잡음비(SNR: Signal-to-Noise Ratio)가 변하는 채널에서 BER(Bit Error Rate) 성능이 변한다. 하지만 적응변조 방식은 모든 채널 상태의 SNR에 대하여 일정한 평균 BER 성능을 유지하므로 채널의 상태가 수시로 변하는 통신 환경에서 시스템의 성능을 확보한다. 이를 위해서 무엇보다도 정확하고, 빠르게 신호 대 잡음비를 추정할 수 있는 간단한 SNR 추정 방법이 요구된다. 본 논문에서는 효과적인 적응 변조를 위하여 SNR 추정 성능이 적응 변조 시스템에 미치는 영향을 평균 BER과 평균 데이터 처리율(throughput)을 통하여 분석한다. 또한, 본 논문에서는 decision feedback 신호의 자기 상관 기반의 SNR 추정 방법 및 기존의 SNR 추정 방법들을 적응 변조시스템에 적용하여 각 변조 레벨 변환 점에서 SNR 추정 성능에 따라 결정되는 적응 변조 시스템의 성능 변화를 확인한다. Decision feedback 신호의 자기 상관 기반 SNR 추정 방법은 M-QAM(Quadrature Amplitude Modulation) 신호에서도 비교적 안정적인 추정 성능을 보이기 때문에 적응 변조 시스템에서 다른 SNR 추정 방법들에 비해 변조 레벨 변환 점에서 성능 열화를 줄인다.
동일채널간섭(cochannel interference)과 다운링크(downlink) 가우스성잡음이 존재하는 환경하에서 비선형 위성 트랜스폰더(transponder)를 통과하는 DS-BPSK(Direct Sequence Binary Phase Shift Keying)신호의 오율식을 구했다. 이 때 위성 트랜스폰더의 입력으로는 DS-BPSK신호와 스펙트럼 확산된 광대역의 동일채널간섭신호와의 합성파를 가정하였다. 구해진 오율식에 의한 계산결과는 반송파 대 간섭파 전력 비(CIR), 다운링크 신호 대 잡음 전력 비(downlink SNR) 그리고 처리이득(process gain)을 파라미터로 하여 그래프로 나타내고 분석했다. 그 결과, DS-BPSK신호와 간섭신호가 하드 리미터(hard limiter)특성의 트랜스폰더를 통과하게 되면 수신기의 복조단에서는 처리이득을 증가시키더라도 개선되어 지지 않는 협대역의 상호 변조적 성분이 생긴다는 것을 알 수 있었다. 오율면에서는 CIR이 낮을 경우(약 10dB이하) 에는 CIR의 증가에 따른 오율 개선도가 현격하지만 약 20dB이상의 경우에서는 별다른 개선 효과가 없었다. 또한 처리이득의 경우는 일정한 오율값에 대해 처리이득을 약 10배 증가시키므로써 약 10dB 정도의 다운링크 SNR개선을 얻을 수 있었다.
목 적 : 영상진단영역에서 이용되고 있는 3T(T, tesla) MR의 스핀에코(SE, spin echo) T1강조영상(T1-Weighted image)기법에서 숙임각(FA, flip angle)의 변화에 따른 영상의 질을 나타내는 신호대 잡음비(SNR, signal to noise ratio), 대조도 잡음비(CNR, contrast to noise ratio)를 평가한 후 특이흡수율(SAR, specific absorption rate)을 줄이면서 CNR를 향상시킬 수 있는 적정의 숙임각을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 고식적 스핀에코에서 통상적으로 사용하는 90$^\circ$ RF pulse 대신 50$^\circ$ RF pulse에서 130$^\circ$까지 10$^\circ$씩 증가시키면서 대뇌 T1강조영상을 획득하였다. 이 영상들에서 백질(WM, white matter), 회백질(GM, gray matter)과 배경(background)에서 각각 신호강도를 측정하여 SNR를 구하였고, 기존의 T1 이완곡선 R1 = 1- exp ($\frac{-TR}{T1}$)으로, 즉 Ernst angle cos $\theta$ = exp ($\frac{-TR}{T1}$)과의 관계성으로 T1강조영상에서 WM과 GM의 SNR과 CNR의 정규성 검정과 비모수 검정인 Kruskal-wallis 분석으로 적정의 숙임각을 알아보고자 하였다. 결 과 : WM와 GM의 신호강도와 배경잡음 신호강도를 이용하여 SNR를 구한 결과 WM의 SNR는 숙임각 50$^\circ$보다 130$^\circ$에서 1.6배 정도 증가하였고, GM의 SNR는 약 1.9배 정도 높게 나타났다. 두 조직의 SNR은 T1 이완곡선과 동일한 양상을 보여주고 있다. R1 = 1- exp ($\frac{-TR}{T1}$)으로 분석한 SNR의 신호증가가 둔화되는 기점이 WM은 120$^\circ$의 숙임각에서, GM은 110$^\circ$ 이후로 나타나 두 조직에서 다르게 나타나는 것을 알 수 있었다. WM과 GM의 SNR는 130$^\circ$의 숙임각에서 높았지만 CNR에 있어서는 80$^\circ$에서 최고 높게 나타났으며, 80$^\circ$ 전후의 숙임각에서는 감소하였다. 결론 : 3.0T MR의 SE T1강조영상 기법에서 숙임각의 증가에 따라 SNR는 증가하였지만 CNR는 이전까지의 임상에서 사용하는 숙임각이 90$^\circ$ 보다 적은 80$^\circ$에서 CNR이 최고로 나타나 통상적으로 사용하는 숙임각보다 10$^\circ$ 낮은 RF pulse duration time 사용함으로써 3T에서 문제로 제기된 SAR도 줄일 수 있었다. 앞으로 3.0T MR의 SE T1강조영상 기법에서 적정 숙임각을 사용함으로서 CNR을 높일 수 있을 것으로 기대되어진다.
음성검출기는 이동 통신이나 음성신호처리 등에 매우 중요한 기법으로 사용된다. 일반적인 음성검출방식은 통계적인 모델을 기반으로 하여 likelihood ratio test (LRT)를 하게 된다. 그리고 이 값을 임계값과 비교하여 음성인지 아닌지 판단하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 (Gaussian) 분포를 기반으로 하고 uniformly most powerful (UMP) 테스트를 이용하여 새로운 음성검출기법을 제안한다. 새로운 음성검출기법의 결정규칙은 기존 LRT에 기반하여 UMP 테스트를 통해 식을 유도하였다. UMP 테스트를 이용하면, 입력음성에 대한 절대값의 확률 분포를 Rayleigh 분포 형태로 얻을 수 있으며, 이 분포에 따라 최종적으로 음성검출을 하게 된다. 이 새로운 방식의 음성검출기는 기존의 방식에서 필요한 a priori signal-to-noise ratio (SNR) 값을 구하지 않고도 음성 유무를 판단할 수 있다는 장점이 있다. 실제로 다양한 음성검출에 대한 성능 평가결과, 제안된 기법이 기존 방식에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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