이 논문에서는 image signal processing 을 고려하여 저조도에서 촬영된 저품질의 raw 이미지를 딥러닝에 기반하여 개선하는 방법을 제안한다. 스마트폰 카메라의 경우 DSLR 카메라에 비해 렌즈나 센서의 확장에 제약이 있어 저조도 상황에서 이미지에 노이즈가 증가되고 품질이 저하되는 문제점을 보인다. 기존 딥러닝 기반 저조도 이미지 처리 방식은 image signal processing의 주요 요소인 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 고려하지 못하여 부자연스러운 이미지를 생성하기도 한다. 본 논문에서는 렌즈 쉐이딩 효과와 화이트 밸런스를 딥러닝 모델에 적용하기 위해 중심거리와 채널 평균을 활용한다. 스마트폰으로 촬영된 저조도 이미지를 통한 실험에서 제안하는 방법이 기존 방법에 비해 더 높은 peak signal to noise ratio 와 structural similarity index measure를 달성함과 동시에 높은 품질의 저조도 이미지를 생성함을 확인한다.
DS/CDMA system rejected narrow-band interference and additional White Gaussian noise which are occured at multipath, intentional jammer and multiuser to share same bandwidth in mobile communication systems. Because of having not sufficiently obtained processing gain which is related to system performance, they were not effectively suppressed. In this paper, an matched filter channel model using backpropagation neural network based on complex multilayer perceptron is presented for suppressing interference of narrow-band of direct sequence spread spectrum receiver in DS/CDMA mobile communication systems. Recursive least square backpropagation algorithm with backpropagation error is used for fast convergence and better performance in matched filter receiver scheme. According to signal noise ratio and transmission power ratio, computer simulation results show that bit error ratio of matched filter using backpropagation neural network improved than that of RAKE receiver of direct sequence spread spectrum considering of con-channel and narrow-band interference.
Holographic Data Storage System (HDSS), one of the next generation data storage devices, is a 2-dimensional page oriented memory system using volume hologram. HDSS has many noise sources such as crosstalk, scattering and inter pixel interference, etc. The noise source is changing intensity of the light used for carrying the data signal in HDSS. The inter pixel interference results in decrease of Signal to Noise Ratio and increase of Bit Error Rate. In order to improve these problems, this paper proposes to compensate the inter pixel interference with simple interference mask.
In the precision measurement of the voltage standing wave ratio (VSWR) or reflection coefficient by means of the slotted line technique, one of the important factors is the maximum error due to the discontinuities and multi-reflection in the slotted line. Particularly, this error becomes a critical factor when the VSWR or the reflection coefficient to be measured is very small. In this paper, the exact expression of this error is obtained by means of the Signal flow graph method.
Change in lantency of otoacoustic emission(OAE) may indicate clinically and diagnostically important change in the status of the nervous system. A low signal-to-noise ratio of OAE signal makes it difficult to estimate small, transient, time-varing changes in latency. we present an adaptive algorithm that estimates small latency change value even when OAE signal amplitudes are time-varing.
본 논문에서는 혼합기의 주파수 상향 변환 동작을 이용한 새로운 전치왜곡 선형화 기법을 제안하였다. 이 선형화 기법은 주파수 상향 혼합 동작을 이용함에도 불구하고 추가적인 신호원을 필요로 하지 않는다. 대신 입력 신호로부터 2차 저주파 혼변조 왜곡 신호를 추출하여 주파수 상향 변환에 필요한 신호원으로 사용하였다. 제안한 전치왜곡 선형화 기법의 타당성을 보이기 위해 주파수가 1.8544 ㎓와 1.8556 ㎓인 2-톤 신호를 개인휴대 통신용 전력 증폭기에 인가하여 22 ㏈m/tone 출력시에 (CR) 비를 26 ㏈ 개선하였으며, 출력 신호레벨을 17 ㏈ 변화시키는 동작 영역에서 (C/I) 비를 20 ㏈ 이상 개선시켰다. 또한 IS-95A 1FA 신호를 인가하여 출력이 26.5 ㏈m일 때 885 KHz 및 1.25 MHz 이격 지점에서 인접 채널 전력비를 각각 10.8 ㏈, 6.4 ㏈ 개선시켰다.
일반적으로 EEG 신호는 Alpha파, Beta파, Theta파, Delta파로 구분할 수 있다. Alpha파는 사람에게 있어서 가장 우세한 파형으로써 정신적으로 안정 시 잘 나타나는 뇌파이며, Beta파는 흥분 시 우세하게 나타난다. 본 연구에서는 EEG의 안정 상태를 정량적으로 나타내기 위해 웨이브렛 변환과 파워 스펙트럼 분석을 이용하였다. EEG신호를 웨이브렛 변환을 통해 Alpha파와 Beta파만 검출하여 고속 푸리에 변환을 이용 Alpha파와 Beta파의 파워 스펙트럼을 구하였다. 이후 Beta파의 파워 스펙트럼에 대한 Alpha파의 파워 스펙트럼 비율로 정의되는 상대적 안정상태비(Stable State Ratio)를 계산하였다. 그 결과 피험자가 정상적인 활동 상태에서 정신적으로 편안한 안정 상태에 이르기까지 5분 이내가 16%, $5{\sim}10$분 사이가 9%, 그리고 최소 10분 이상의 시간이 소요되는 피험자집단이 총 69%로 우세하게 나타났다.
본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 길쌈 부호화 기법을 채용한 16 QAM 신호의 오율 성능을 분석하였다. 성능 개선을 목적으로 길쌈 부호화 기법과 최대비 합성 다이버시티를 사용하였다. 임펄스 잡음과 가우시안 잡음의 환경에서의 비교 분석을 통해서 임펄스 잡음과 가우시안 잡음의 특성에 따른 신호의 성능을 해석할 수 있다. 분석의 결과로서 임펄스 잡음 환경에서는 신호 전력을 높여주어도 오율 성능이 향상되지 않는 Error floor 구간이 있으며, 이 한계를 넘는 신호 전력이 제공되어야지만 오율 성능이 개선됨을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템에서 I/Q(In-phase/Quadrature) 불균형에 의한 영향을 분석하고 I/Q 불균형이 발생하는 경우에 신호를 검출하는 방식을 제안한다. 또한, 제안된 검출방법을 위한 채널 추정 방식 및 파일럿 신호를 설계하는 방식을 제안한다. OFDM 시스템에서 I/Q 불균형은 SIR(Signal to Interference Noise Ratio)을 감소시켜, 성능을 열화시키므로 강건한 검출방식이 요구된다. 제안된 검출방식은 기존의 방식과 달리, I/Q 불균형에 의하여 발생되는 OFDM 신호의 특성을 이용하여 신호를 검출함으로써 SIR 손실을 줄이며 I/Q 불균형에 의한 영향을 효과적으로 억제할 수 있다.
For the air-fuel ratio control in a fuel injection SI engine, the Jump-Ramp control algorithm has been widely adopted by using the on/off type oxygen sensor. But the Jump-Ramp control method has limitation on treating the frequency and amplitude of the air-fuel ratio oscillation. This study suggests another feedback control logic named modulated fuel feedback control, which has a concept of pre-tuned air-fuel ratio oscillation. In the modulation method, the oxygen sensor output is not treated as on/off signal but as analog signal for feedback. By using the modulation method, the frequency and the amplitude of air-fuel ratio oscillation can be adjustable to some extent for improving the conversion efficiency of the Three-Way Catalyst. The result shows that the performance of the modulation method is better than that Jump-Ramp control method in reducing the amplitude of the air-fuel ratio oscillation as well as in increasing the frequency of the air-fuel ratio oscillation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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