본 논문에서는 8VSB 기반의 DTV 방송시스템에서 동일 채널 중계기에 적용 가능한 등화기 알고리즘에 대해 분석하고, 이를 통해 궤환신호에 의한 에러 전파를 감소 시키는 동시에, 수신 성능을 향상 시킬 수 있는 있는 등화기 구조를 제안한다. 궤환 신호의 효율적 제거 여부를 확인하기 위하여 LMS (Least Mean Square) 기반의 DFE (Decision Feedback Equalizer) 와 Correlation LMS 등의 알고리즘 분석을 통해, 이와 연동할 수 있는 다중레벨의 상관 LMS 기법을 제안하고, 이를 기존 방식들과 비교해 봄으로써 효율적으로 에러전파 현상을 크게 감소 시키는 것을 확인할 수 있었다. 컴퓨터 모의실험 수행시, DTV 방송 시스템 환경에 널리 사용되는 브라질 채널 모델을 적용하여 등화기 알고리즘을 서로 비교 분석하여 그 결과를 도출하였다. DTV 방송시스템에서 동작 수신 SNR 값인 15~25dB 까지 범위에서의 심볼 에러율 및 MSE (Mean Square Error) 등을 살펴보았다. 기존의 방식들과 비교해 본 결과 제안방식이 동일한 비트 에러 오류 정정 성능을 유지하는데 필요한 신호대 잡음비가 약 2~5 dB 정도 감소 했고, MSE 를 통한 수렴속도 측면에서도 필요시간이 감소하였음을 알 수 있었다.
밀리미터파 영상시스템은 의복을 투과하는 성질이 뛰어나서 의복 속에 숨겨둔 은닉 물체를 탐지하는 분야에 활용된다. 더불어 수동형 밀리미터파 영상 시스템은 능동형 시스템과 달리 실내외의 개방된 공간에서 움직이는 대상자들의 탐지가 가능하다. 그러나 수동형 밀리미터파 영상은 일반적으로 회절의 제한과 낮은 신호 레벨로 해상도가 낮으며 잡음의 영향이 크다. 그러므로 영상을 효과적으로 처리하기 위한 신호의 모델링과 통계적 분석이 요구된다. 본 논문에서 은닉 물체 검출을 수행하는 밀리미터파 영상 분할 알고리즘을 C++로 구현하여 실시간으로 처리한다. 영상의 분석을 위하여 밀리미터파 영상의 히스토그램을 혼합 가우시안 모델로 추정하고 은닉 물체를 다단계 영상 분할 방법으로 추출한다. 다단계 분할은 배경에서 몸체를 분리하는 전역분할과 은닉물체를 몸체에서 분리하는 국소분할로 이루어진다. 각 분할단계는 $k$-means, EM 추정, 판정단계로 구성되어 있다. 실험에서 실외에서 획득한 수동형 밀리미터파 영상을 분석하여 은닉 물체를 실시간으로 검출할 수 있음을 확인한다.
본 논문에서는 수중에서 운용하는 임베디드 능동 음향탐지 시스템에 적용하기 위한 광대역 송신 전력 증폭기 설계/제작/시험 과정에서 발생된 문제를 분석하고 해결방안을 제시한다. 최근 수중음향 분야에서도 탐지 성능을 향상시키기 위해 광대역 소나(Sound Navigation and Ranging, SONAR) 신호처리 연구가 진행되고 있으며 이를 위한 광대역 수중음향 송수신 장치 개발이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템 특성상 복잡하지 않고 구현이 간단한 2 레벨 톱니파 형태의 Class D 급 PWM(Pulse Width Modulation) 신호 생성 방식을 사용하여 광대역 수중음향 신호를 생성한 이후에, 송신 증폭기를 통하여 다양한 형태의 송신 파형을 재생하고 수중에서 실험을 하는 과정에서 두가지 이상의 주파수를 가진 소나 신호를 동시에 재생한 경우, 원신호에 두 신호의 주파수 차의 정수배만큼 더해진 기생 주파수가 나타나는 현상이 발생하여 원하지 않은 송신 음원이 재생되는 문제가 있음을 발견하였다. 이러한 문제점의 원인을 분석하기 위해 MATLAB 및 Simulink를 이용하여 송신 하드웨어 및 PWM 제어 과정을 모델링하고 시뮬레이션 하였으며, 시뮬레이션을 통해 문제점을 재현하고 해결방안을 제시한다.
본 논문에서는 주변의 밝기에 대한 HVS의 민감도를 모델링한 JND (Just Noticeable Difference)를 비디오 코딩에 적용함으로써, JND 모델에 따른 임계치를 기준으로 현재 코딩 유닛에 적용 가능한 최대 양자화 파라미터를 결정하여 유사한 주관적 화질에서 비트율을 절감시키는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력된 현재 코딩 유닛에 대하여 기준이 되는 양자화 파라미터가 적용된 복원 신호 대비 더 높은 양자화 파라미터를 적용한 복원 신호가 JND 관점에서 유사하게 인지되는 경우에 더 높은 양자화 파라미터를 선택함으로써 비트율을 절감시킨다. 제안하는 알고리즘의 성능 검증을 위하여 최신 비디오 압축 표준인 HEVC (High Efficiency Video Coding)의 참조 소프트웨어인 HM16.0에 본 알고리즘을 적용하였으며, HM16.0을 통해 압축된 영상 대비 유사한 화질에서 최대 20.21%, 평균적으로 약 6.18%의 비트율 절감을 달성하였다.
Examinations of the temporomandibular joints were performed on a 1.5 Tesla magnetic resonance (MR) system. An MR surface receiver coil 3 inch in diameter was placed on plastic frame, the patient's head being placed in the frame so that the coil was pressed against the temporal region. In taking advantage of the magnetic resonance imaging that has been studied briskly till now, author obtained the images of parasagittal and paracoronal planes about the temporomandibular joint by using MPGR (Multi-Planar Gradient Recalled), GRASS (Gradient Recalled Acquisition in the Steady State), and CSMEMP (Contiguous Slice Multiple Echo, Multi-Planar), that differ from the Spin Echo pulse sequence which the previous authors used. Five subjects with no symptoms of temporomandibular joint pain and dysfunction were studied. The plane images obtained by these methods were compared with those by Spin Echo pulse sequence. The results were as follows: 1. The optimal repetition times (TR) and echo times (TE) for T.M.J. image were; a. 400 msec and 18 msec in PMGR pulse sequence. b. 40 msec and 12 msec in GRASS pulse sequence. c. 700 msec and 30 msec in CSMEMP pulse sequence. d. 500 msec and 20 msec in Spin Echo pulse sequence. 2. When the MPGR pulse sequence was using, T2-weighted image was obtained in very short time. On the image of the paracoronal plane by GRASS pulse sequence, meniscus showed the moderate signal intensity, and the meniscus and its anteromedial, posterolateral attachments were observed definitely with gray color. 4. The signal intensity of Spin Echo pulse sequence was equal to that of CSMEMP pulse sequence, but the image by CSMEMP pulse sequence showed relatively lower level in its resolution.
널리 사용되는 blind 등화 알고리듬의 하나인 constant modulus algorithm (CMA)은 등화기 출력신호의 2차 통계 특성을 이용하여 채널을 등화한다. Quadrature amplitude modulation (QAM) 신호와 같은 다중레벨을 갖는 신호에 대한 CMA의 성능은 모든 신호의 전력을 하나의 modulus에 투영시켜 등화함에 따라 성능이 떨어지게 된다. 본 논문에서는 QAM 시스템에 대한 등화성능을 개선시키기 위해 오차크기에 따른 shell 분할방법을 제안하였다. 등화기 출력신호의 분포를 가우시안으로 가정하여, 등화기 출력신호전력의 분포가 noncentral $x^2$ 분포를 이룸으로부터 maximum likelihood 추정에 의한 결정경계를 구했다. 결정경계에 의해 분리되는 각 shell이 하나의 modulus를 가짐에 착안하여 제안한 CMA는 다중 modulus 등화시스템을 구성한다. 32-QAM과 64-QAM 신호에 대한 전산모의실험을 통하여 제안한 알고리듬이 효과적임을 보였다.
Fluorescence in situ hybridization (FISH) is a technique to visualize specific DNA/RNA sequences within the cell nuclei and provide the presence, location and structural integrity of genes on chromosomes. A confocal Whole Slide Imaging (WSI) scanner technology has superior depth resolution compared to wide-field fluorescence imaging. Confocal WSI has the ability to perform serial optical sections with specimen imaging, which is critical for 3D tissue reconstruction for volumetric spatial analysis. The standard clinical manual scoring for FISH is labor-intensive, time-consuming and subjective. Application of multi-gene FISH analysis alongside 3D imaging, significantly increase the level of complexity required for an accurate 3D analysis. Therefore, the purpose of this study is to establish automated 3D FISH scoring for z-stack images from confocal WSI scanner. The algorithm and the application we developed, SHIMARIS PAFQ, successfully employs 3D calculations for clear individual cell nuclei segmentation, gene signals detection and distribution of break-apart probes signal patterns, including standard break-apart, and variant patterns due to truncation, and deletion, etc. The analysis was accurate and precise when compared with ground truth clinical manual counting and scoring reported in ten lymphoma and solid tumors cases. The algorithm and the application we developed, SHIMARIS PAFQ, is objective and more efficient than the conventional procedure. It enables the automated counting of more nuclei, precisely detecting additional abnormal signal variations in nuclei patterns and analyzes gigabyte multi-layer stacking imaging data of tissue samples from patients. Currently, we are developing a deep learning algorithm for automated tumor area detection to be integrated with SHIMARIS PAFQ.
최근 정보통신 기술의 발달로 통신 시스템의 디지털화, 고속화, 소형 경량화 요구에 따라 통신기기 회로의 설계는 수동소자와 능동소자의 복합 형태를 나타내고 있으며, 정보 통신 기기에서 디지털 신호의 전송속도가 높아짐에 따라 선로의 종류와 특성에 따라 발생하는 누화(Crosstalk)와 상호 결합 등의 문제로 인하여 데이터의 손실 및 왜곡이 발생한다. 이런 문제점을 해석하기 위해서는 전송 선로를 등가적인 회로로 표현하는 것이 필요하며 중요하다. 본 논문에서는 전송 선로의 등가 파라미터를 계산하기 위해 모멘트법을 이용하여 단층 및 다층 구조의 마이크로 스트립 선로에 대한 해석 결과를 비교하여 나타낸다.
Magneto-cardiogram(MCG) signals may be highly distorted by the environmental noise, such as power-line interference, broadband white noise, surrounding magnetic noise, and baseline wondering. Several kinds of digital filters and noise cancellation methods have been designed and realized by many researchers, but these methods gave some problems that the original signal may be distorted by digital filter due to the wideband characteristics of background noise. To eliminate noise effectively without distortion of MCG signals, we performed multi-level frequency decomposition using wavelet packets and local adaptive noise cancellation in each local frequency range. In addition to the proposed wavelet filter to eliminate these various non-stationary noise elements, the local adaptive filter using the least mean square(LMS) algorithm and the soft threshold do-noising method are introduced in this paper. The signal to noise ratio(SNR) and the reconstruction square error(RSE) are calculated to evaluate the performance of the proposed method and compared with the results of the conventional wavelet filter and adaptive filter. The experimental results show that the proposed local adaptive filtering method is better than the conventional methods.
In recent times, multilevel inverters are given high priority in many large industrial drive applications. However, the reliability of multilevel inverters are mainly affected by the failure of power electronic switches. In this paper, open-switch and short-switch failure of multilevel inverters and its identification using a high performance diagnostic system is discussed. Experimental and simulation studies were carried out on five level cascaded H-Bridge multilevel inverter and its output voltage waveforms were analyzed at different switch fault cases and at different modulation index values. Salient frequency domain features of the output voltage signal were extracted using the discrete wavelet transform multi resolution signal decomposition technique. Real time application of the proposed fault diagnostic system was implemented through the LabVIEW software. Artificial neural network was trained offline using the Matlab software and the resultant network parameters were transferred to LabVIEW real time system. In the proposed system, it is possible to precisely identify the individual faulty switch (may be due to open-switch (or) short-switch failure) of multilevel inverters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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