• 전기전자학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.87-93
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• 2015

본 논문에서는 디지털 패스가 없는 연산증폭기 공유 기법을 이용한 $145{\mu}W$, 87dB SNR을 갖는 저전력 3차 Sigma-Delta 변조기를 제안한다. 기존 구조는 아날로그와 디지털 패스를 사용한 구조로 첫 번째 적분기의 계수가 작다는 단점을 지연된 피드포워드 패스를 추가하여 개선하였다. 제안한 구조는 디지털 패스를 제거하여 첫 번째 적분기의 계수를 크게 하였고 연상증폭기 공유 기법을 이용하여 전력소모가 기준 구조보다 적다. 전원전압 1.8V, 신호대역폭 20KHz, 샘플링 주파수 2.8224MHz 조건에서 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정을 이용하여 제안한 구조의 시뮬레이션한 결과, SNR(Signal to Noise Ratio)은 87dB, 전력소비는 $145{\mu}W$이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.11-19
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• 2023

본 논문에서는 기존에 영상의 품질을 평가하는 데 사용되던 지표가 저조도 영상에 대해서도 적용될 수 있음을 확인한다. 저조도 영상의 특성상, 빛과 관련된 요인들이 다양한 잡음 패턴을 만들어내고 빛의 양이 적을수록 극심한 잡음을 가지고 있다. 그렇기 때문에, 잡음이 없는 깨끗한 영상을 구하기 힘든 상황에서 잡음이 제거된 저조도 영상의 품질을 사람의 눈으로 판단하는 경우가 많다. 본 논문에서는, ground truth를 구할 수 없는 저조도 영상의 잡음을 Noise2Noise를 이용해서 제거하고, MTF와 SNR 등의 지표로 공간 해상도와 방사 해상도를 ISO 12233 차트와 colorchecker를 대상으로 평가한다. 정성적 평가 위주로 평가되던 저조도 영상의 품질이 정량적으로도 평가될 수 있음을 보여줄 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권3호
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• pp.604-615
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• 2019

Single-user spectrum sensing is susceptible to multipath effects, shadow effects, hidden terminals and other unfavorable factors, leading to misjudgment of perceived results. In order to increase the detection accuracy and reduce spectrum sensing cost, we propose an adaptive cooperative sensing strategy based on an estimated signal-to-noise ratio (SNR). Which can adaptive select different sensing strategy during the local sensing phase. When the estimated SNR is higher than the selection threshold, adaptive double threshold energy detector (ED) is implemented, otherwise cyclostationary feature detector is performed. Due to the fact that only a better sensing strategy is implemented in a period, the detection accuracy is improved under the condition of low SNR with low complexity. The local sensing node transmits the perceived results through the control channel to the fusion center (FC), and uses voting rule to make the hard decision. Thus the transmission bandwidth is effectively saved. Simulation results show that the proposed scheme can effectively improve the system detection probability, shorten the average sensing time, and has better robustness without largely increasing the costs of sensing system.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제4권6호
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• pp.705-713
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• 2006

For the analysis of multiunit extracellular neural signals as multiple spike trains, neural spike sorting is essential. Existing algorithms for the spike sorting have been unsatisfactory when the signal-to-noise ratio(SNR) is low, especially for implementation of fully-automated systems. We present a novel method that shows satisfactory performance even under low SNR, and compare its performance with a recent method based on principal component analysis(PCA) and fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm. Our system consists of a spike detector that shows high performance under low SNR, a feature extractor that utilizes projection pursuit based on negentropy maximization, and an unsupervised classifier based on Gaussian mixture model. It is shown that the proposed feature extractor gives better performance compared to the PCA, and the proposed combination of spike detector, feature extraction, and unsupervised classification yields much better performance than the PCA-FCM, in that the realization of fully-automated unsupervised spike sorting becomes more feasible.

• ETRI Journal
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• 제36권4호
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• pp.591-598
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• 2014

This paper proposes a new min-sum algorithm for low-density parity-check decoding. In this paper, we first define the negative and positive effects of the received signal-to-noise ratio (SNR) in the min-sum decoding algorithm. To improve the performance of error correction by considering the negative and positive effects of the received SNR, the proposed algorithm applies adaptive scaling factors not only to extrinsic information but also to a received log-likelihood ratio. We also propose a combined variable and check node architecture to realize the proposed algorithm with low complexity. The simulation results show that the proposed algorithm achieves up to 0.4 dB coding gain with low complexity compared to existing min-sum-based algorithms.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제23권3호
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• pp.204-212
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• 2020

For general target tracking works by receiving a set of measurements from sensor. However, if the SNR(Signal to Noise Ratio) is low due to small RCS(Radar Cross Section), caused by remote small targets, the target's information can be lost during signal processing. TBD(Track Before Detect) is an algorithm that performs target tracking without threshold for detection. That is, all sensor data is sent to the tracking system, which prevents the loss of the target's information by thresholding the signal intensity. On the other hand, using all sensor data inevitably leads to computational problems that can severely limit the application. In this paper, we propose an iterative Joint Integrated Probabilistic Data Association as a practical target tracking technique suitable for a low SNR multi-target environment with real time operation capability, and verify its performance through simulation studies.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권1A호
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• pp.55-61
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• 2005

이동통신 시스템은 좋은 채널환경에서 고속의 데이터 전송이 가능해야 할 뿐만 아니라 이동통신 환경에서 발생할 수 있는 열악한 환경에서도 잘 동작할 수 있어야 한다. 이 논문에서는 신호대잡음비가 낮고 채널추정값이 부정확한 환경에서 CDMA(Code Division Multiple Access), OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing), MC-CDMA(Multi-Carrier CDMA)의 성능을 비교 분석하였다. 논문의 수식 및 실험결과에서, 주파수 도약을 사용하는 OFDM 시스템이 l0dB 이상의 성능 감소가 발생하는 열악한 환경에서도 CDMA 시스템의 성능 감소는 크지 않은 것을 보였다. 또한 채널추정값의 신뢰도가 떨어질 때에는 OFDM에서 주파수 도약이나 시간축 확산을 하는 것 보다는 MC-CDMA와 같이 주파수축 확산을 하는 것이 채널 보상 성능에 도움이 된다는 것을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권10호
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• pp.4808-4824
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• 2016

Signal individual reconnaissance and identification is an extremely important research topic in non-cooperative domains such as electronic countermeasures and intelligence reconnaissance. Facing the characteristics of the complexity and changeability of current communication environment, how to realize radiation source signal individual identification under the low SNR conditions is an emphasis of research. A novel emitter individual identification method combined bi-spectrum analysis with wavelet feature is presented in this paper. It makes a feature fusion of bi-spectrum slice characteristics and energy variance characteristics of the secondary wavelet transform coefficient to identify MFSK signals under the low SNR (signal-to-noise ratios) environment. Theoretical analyses and computer simulation results show that the proposed algorithm has good recognition performance with the ability to suppress noise and interference, and reaches the recognition rate of more than 90% when the SNR is -6dB.

• 전자공학회논문지
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• 제52권7호
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• pp.3-9
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• 2015

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.

• 한국음향학회지
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• 제29권4호
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• pp.278-285
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• 2010

훈련 환경과 인식 환경의 차이가 음성인식 성능저하의 주요요인이다. 이러한 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 다양한 묵음특징 정규화 방법이 제안되고 있다. 기존의 묵음특징 정규화 방법은 낮은 SNR (Signal-to-Noise Ratio)에서 묵음구간의 에너지 레벨이 증가하여 음성/묵음 분류의 정확도가 떨어짐으로 인해 인식성능이 저하되는 문제점이 있었다. 본 논문에서는 로그 에너지와 음성/묵음(또는잡음)의 켑스트럼 특징의 분포 특성의 차이를 나타내는 켑스트럼 유클리디언(Euclidean) 거리를 결합하여 음성/묵음을 분류하는 묵음특징 정규화 방법 (Cepstral distance and Log-energy based Silence Feature Normalization)을 제안하였다. 제안한 방법은 높은 SNR에서는 로그 에너지 특징이 잡음의 영향을 적게 받는 특성을 반영하여 기존의 묵음 특징 정규화 (Silence Feature Normalization)방법의 우수성을 그대로 유지하는 반면, 낮은 SNR에서는 로그 에너지 대신 음성/묵음 분류의 분별력이 우수한 켑스트럼 거리 정보를 이용함으로써 인식성능을 향상시킬 수 있다. 인식실험결과 기존의 SFN-I/II, CSFN 방법에 비해 전반적으로 향상된 인식성능을 얻을 수 있어 그 유효성을 확인할 수 있었다.