• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.2271-2272
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• 2008

Recently, LDPC codes received a lot of attention in 4G. LDPC codes perform good error correction at high SNR. But LDPC codes are complex design and not good at low SNR. At low SNR, convolution codes and turbo codes show more good performance than LDPC codes. The main subject presented in this study is that parallel encoding and decoding according to SNR. The system chooses convolution codes at low SNR and chooses LDPC codes at high SNR.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제22권2E호
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• pp.62-68
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• 2003

This paper addresses a novel noise-compensation scheme to solve the mismatch problem between training and testing condition for the automatic speech recognition (ASR) system, specifically in car environment. The conventional spectral subtraction schemes rely on the signal-to-noise ratio (SNR) such that attenuation is imposed on that part of the spectrum that appears to have low SNR, and accentuation is made on that part of high SNR. However, these schemes are based on the postulation that the power spectrum of noise is in general at the lower level in magnitude than that of speech. Therefore, while such postulation is adequate for high SNR environment, it is grossly inadequate for low SNR scenarios such as that of car environment. This paper proposes an efficient spectral subtraction scheme focused specifically to low SNR noisy environment by extracting harmonics distinctively in speech spectrum. Representative experiments confirm the superior performance of the proposed method over conventional methods. The experiments are conducted using car noise-corrupted utterances of Aurora2 corpus.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.139-146
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• 2009

본 논문에서는 차량에서의 자동 음성인식 시스템과 같이 신호대잡음비가 낮은 잡음 환경에서의 음성인식에 적합한 변형된 스펙트럼 차감법을 제안한다. 기존의 스펙트럼 차감법은 스펙트럼에서 낮은 신호대 잡음비(SNR)를 갖는 부분은 감쇄되고, 신호대잡음비가 높은 부분은 강조되는 신호대잡음비에 의존한다. 그러나 이러한 구성은 높은 신호대잡음비를 갖는 환경에서는 적절하나 차량 환경과 같이 낮은 신호대잡음비를 나타내는 환경에서는 매우 부적절하다. 제안하는 방법은 낮은 신호대잡음비를 갖는 잡음 환경을 위해 음성우세영역을 강조하여 불필요하게 음성영역이 과차감되지 않도록 방지한다. 차량용 음성명령어 어휘를 대상으로 한 실험 결과에서 제안하는 방법이 기존의 방법에 비해 우수한 것을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권11호
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• pp.4573-4584
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• 2015

The traditional feature extraction algorithms for recognition of communication signals can hardly realize the balance between computational complexity and signals' interclass gathered degrees. They can hardly achieve high recognition rate at low SNR conditions. To solve this problem, a novel feature extraction algorithm based on Holder coefficient was proposed, which has the advantages of low computational complexity and good interclass gathered degree even at low SNR conditions. In this research, the selection methods of parameters and distribution properties of the extracted features regarding Holder coefficient theory were firstly explored, and then interval gray relation algorithm with improved adaptive weight was adopted to verify the effectiveness of the extracted features. Compared with traditional algorithms, the proposed algorithm can more accurately recognize signals at low SNR conditions. Simulation results show that Holder coefficient based features are stable and have good interclass gathered degree, and interval gray relation classifier with adaptive weight can achieve the recognition rate up to 87% even at the SNR of -5dB.

• 한국방사선학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.219-225
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• 2015

본 연구의 목적은 CR과 DR에서 가열장치를 구비한 부착형 탄소발열체 X선 촬영대의 사용에 따른 SNR과 CNR을 측정하여 부착 전과 부착 후의 화질을 평가하고자 한다. 알루미늄 계단 실험에서 CR은 부착 후에 SNR과 CNR이 증가하였지만 DR에서는 SNR과 CNR이 감소하였다. 인체모형팬텀 실험에서는 CR의 경우에 저에너지 저선량과 고에너지 고선량에서만 SNR과 CNR이 증가하였지만 다른 모든 조건에서는 SNR과 CNR이 감소하였다. 결론적으로 환자에게 온화한 느낌과 안전감을 제공하고 심적인 불안감을 해소하여 검사에 도움을 줄 수 있지만 임상적용에 있어서는 탄소발열체를 포함한 바닥필름과 보호필름의 두께와 재질을 고려하지 않으면 화질에 영향이 주기 때문에 향후 지속적인 연구가 필요하다고 사료된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.81-88
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• 2018

부사용자가 주사용자의 주파수 사용 상태를 판별하기 위해 인지 무선 시스템의 핵심 기술인 스펙트럼 센싱을 사용한다. 스펙트럼 센싱 기법 중 에너지 검출법은 할당 된 채널 신호의 강도에 따라서 주사용자의 주파수 사용 유무를 판별한다. 이 기법은 단순히 신호의 크기를 이용해 스펙트럼 센싱하기 때문에 SNR 대역이 낮아질수록 주사용자의 신호를 검출하기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문은 낮은 SNR 대역에서의 성능 열화를 극복하기 위해 웨이블릿 패킷 분해를 사용한 서포트 벡터 머신을 스펙트럼 센싱과 융합하는 방식을 제안하였다. 이 방식은 센싱 신호를 웨이블릿 패킷 분해를 기반으로 특징 추출하여 Support Vector Machine의 훈련과 실험용 데이터로 사용한다. 제안한 방식의 실험 결과를 SNR대역에 대해 정확도와 ROC 커브 그래프의 AUC를 이용하여 에너지 검출법과 비교하였다. 실험 결과, 제안한 시스템은 낮은 SNR대역에서 에너지 검출법 보다 더 향상된 판별 성능을 보였다.

• Investigative Magnetic Resonance Imaging
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• 제20권4호
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• pp.215-223
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• 2016

Purpose: The management of metal-induced field inhomogeneities is one of the major concerns of distortion-free magnetic resonance images near metallic implants. The recently proposed method called "Slice Encoding for Metal Artifact Correction (SEMAC)" is an effective spin echo pulse sequence of magnetic resonance imaging (MRI) near metallic implants. However, as SEMAC uses the noisy resolved data elements, SEMAC images can have a major problem for improving the signal-to-noise ratio (SNR) without compromising the correction of metal artifacts. To address that issue, this paper presents a novel reconstruction technique for providing an improvement of the SNR in SEMAC images without sacrificing the correction of metal artifacts. Materials and Methods: Low-rank approximation in each coil image is first performed to suppress the noise in the slice direction, because the signal is highly correlated between SEMAC-encoded slices. Secondly, SEMAC images are reconstructed by the best linear unbiased estimator (BLUE), also known as Gauss-Markov or weighted least squares. Noise levels and correlation in the receiver channels are considered for the sake of SNR optimization. To this end, since distorted excitation profiles are sparse, $l_1$ minimization performs well in recovering the sparse distorted excitation profiles and the sparse modeling of our approach offers excellent correction of metal-induced distortions. Results: Three images reconstructed using SEMAC, SEMAC with the conventional two-step noise reduction, and the proposed image denoising for metal MRI exploiting sparsity and low rank approximation algorithm were compared. The proposed algorithm outperformed two methods and produced 119% SNR better than SEMAC and 89% SNR better than SEMAC with the conventional two-step noise reduction. Conclusion: We successfully demonstrated that the proposed, novel algorithm for SEMAC, if compared with conventional de-noising methods, substantially improves SNR and reduces artifacts.

• 한국항행학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.975-981
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• 2012

서로 다른 품질을 요구하는 데이터들의 동시 전송 또는 효율적인 영상전송시스템에 응용될 수 있는 계층 16QAM (Quadrature Amplitude Modulation) 시스템에 대한 SNR 추정성능에 대해 분석한다. 계층 16QAM은 계층 변조파라미터를 제어하여 성좌점들의 형태를 변형시켜 사용자에게 고품질과 저품질 데이터서비스를 동시에 제공할 수 있는 변조 시스템이다. AWGN (Additive White Gaussian Noise) 채널환경에서 계층 16QAM 시스템에서 계층변조파라미터와 성좌점별 특성을 고려한 SNR (Signal to Noise power Ratio) 추정성능 특성을 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 계층 16QAM의 여러성좌점들 중에 SNR 추정이 상대적으로 정확하게 이루어지는 성좌점이 존재함을 확인하였고, 계층변조파라미터 값에 따라 SNR 추정이 유리한 영역이 달라진다는 것을 알아내었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.400-410
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• 1988

본 논문에서는 SAW TDL정합필터와 SAW 재순환 루프를 이용하여 SNR이 낮은 경우의 직접확산 방식 스펙트럼확산 통신의 수신단에서 포착 및 추적의 구분없이 동기를 수행할 수 있는 고속동기 시스템을 설계하여 그 특성을 조사하였다. 그 수신단에서 SNR이 -16dB인 신호를 입력시켰을때 이를 SAW TDL정합필터와 재순환루프를 통해 30회 순환시켜 동기신호를 추출하여 수신단의 PN코드를 동기시킬 수 있었다. 그리고 이 동기 시스템의 평균 동기 시간을 계산하였다. 그 결과 이동기 시스템이 수신된 신호의 SNR이 매우 낮은 환경하에서 정합필터만을 사용하는 동기 시스템보다 훨씬 고속으로 수신단의 PN 코드를 동기화 시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제15권4호
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• pp.422-429
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• 2013

Advances in wireless sensor network (WSN) technology have enabled small and low-cost sensors with the capability of sensing various types of physical and environmental conditions, data processing, and wireless communication. In the WSN, the sensor nodes have a limited transmission range and their processing and storage capabilities as well as their energy resources are limited. A triple umpiring system has already been proved for its better performance in WSNs. The clustering technique is effective in prolonging the lifetime of the WSN. In this study, we have modified the ad-hoc on demand distance vector routing by incorporating signal-to-noise ratio (SNR) based dynamic clustering. The proposed scheme, which is an efficient and secure routing protocol for wireless sensor networks through SNR-based dynamic clustering (ESRPSDC) mechanisms, can partition the nodes into clusters and select the cluster head (CH) among the nodes based on the energy, and non CH nodes join with a specific CH based on the SNR values. Error recovery has been implemented during the inter-cluster routing in order to avoid end-to-end error recovery. Security has been achieved by isolating the malicious nodes using sink-based routing pattern analysis. Extensive investigation studies using a global mobile simulator have shown that this hybrid ESRP significantly improves the energy efficiency and packet reception rate as compared with the SNR unaware routing algorithms such as the low energy aware adaptive clustering hierarchy and power efficient gathering in sensor information systems.