The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.5
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pp.27-32
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2021
This paper evaluates the equalization performance of FC-MMA adaptive equalization algorithm by the fixed step size that is used for the minimization of the intersymbol interference which occurs in the time dispersive communication channel. The FC-MMA has a fast convergence speed in order to adapts the new environment more rapidly in case of the time varying charateristics and the abnormal situation like as outage of the communication channel. But the algorithms operates in adative method, convegence speed is depend on fixed step size for adaptation. For this situation, its performance was evaluated by changing the step size value, the residual isi and maximum distortion and MSE performance index which means the convergence characteristics are widely adapted in the adaptive equalizer, SER were applied. As a result of computer simulation, the large step size can improves the convergence speed for reaching the steady state, but has a poor performance compared to small step size in residual values after steady state. The research result shows that the FC-MMA algorithm is applied the large step size for rapidly reaching the steady state in initial time, then adjust the small step size after reaching the steady state for reducing the residual values for equalization.
An optimal ground station (GS) antenna pattern design method for network-based UAV command and control communication systems considering complexity and performance is presented. The GS antenna consists of multiple side sectors and one upward sector. The antenna gain for each vertical/horizontal angle of the GS antenna according to the change of antenna design parameters such as the number of sectors, horizontal and vertical beam-width, and tilt-angle is modeled, and the effect of the parameter changes on the signal-to-noise ratio (SNR) distribution in the virtual three-dimensional space is analyzed. It is observed that the tilt-angle of the side sectors has the greatest effect on the performance, and the longer the distance between GSs, the higher the maximum altitude and the smaller the number of side sectors, the tilt-angle should be lower. In addition, it is observed that the wider vertical beam-width of the side sector is advantageous in maximizing the lowest SNR, but narrow vertical beam-width is advantageous in maximizing the average SNR.
In this paper, we propose a post-selection inference procedure for the fused lasso signal approximator (FLSA). The FLSA finds underlying sparse piecewise constant mean structure by applying total variation (TV) semi-norm as a penalty term. However, it is widely known that this convex relaxation can cause asymptotic inconsistency in change points detection. As a result, there can remain false change points even though we try to find the best subset of change points via a tuning procedure. To remove these false change points, we propose a post-selection inference for the FLSA. The proposed procedure applies a permutation test based on CUSUM statistic. Our post-selection inference procedure is an extension of the permutation test of Antoch and Hušková (2001) which deals with single change point problems, to multiple change points detection problems in combination with the FLSA. Numerical study results show that the proposed procedure is better than naïve z-tests and tests based on the limiting distribution of CUSUM statistics.
Journal of the Korean Institute of Educational Facilities
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v.28
no.3
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pp.3-14
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2021
Speech information of teachers is transmitted to students in classrooms so that appropriate aural environment should be provided for academic purposes. Many researches have been undertaken for classroom acoustics, and acoustic standards of domestic classrooms were suggested based on the reverberation time and background noise level. However, these standards are suitable for middle and high schools and so not consider the auditory ability by ages. As a precedent research, the present study was begun to suggest an acoustic standard for lower grade elementary school classrooms with children under age 9 who have not normal auditory ability. In order to do this, acoustic performances of the lower grade classrooms were measured and compared with the general classrooms. Also, change of acoustic parameters depending on the desk layout was measured and analyzed. The measured acoustic parameters were background noise, signal to noise ratio, RT, STI, D50, and IACC. As a result, it was found that background noise is exceed the standard of 35dB(A) at the schools along the road sides. Also, it was shown that most of acoustic parameters are higher in the classrooms built recently rather than the old classrooms. Generally, there are not much difference of acoustic parameters among the various desk layouts but, better acoustic performances are acquired at the center line and the seats near sound source. Also, Higher IACC was measured at the seats on the center line facing the source squarely.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.4
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pp.543-548
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2021
The higher the resolution of the image, the higher the satisfaction of the viewers of the image, and the super-resolution imaging has a considerable increase in research value among the fields of computer vision and image processing. In this study, the main features of low-resolution image LR are extracted mainly using deep learning super-resolution models. It learns and reconstructs the extracted features, and focuses on reconstruction-based algorithms that generate high-resolution image HR. In this paper, we investigate SRCNN and VDSR in a super-resolution algorithm model based on reconstruction. The structure and algorithm process of the SRCNN and VDSR model are briefly introduced, and the multi-channel and special form are also examined in the improved performance evaluation function, and understand the performance of each algorithm through experiments. In the experiment, an experiment was performed to compare the results of the SRCNN and VDSR models with the peak signal-to-noise ratio and image structure similarity, so that the results can be easily judged.
Unmanned aircraft system traffic management (UTM) service for the safe operation of unmanned aerial vehicles (UAV) such as drones using commercial communication networks such as long-term evolution (LTE) and 5G in low-altitude areas of 150m or less is being studied in several countries. In this paper, whether it is possible to secure three-dimensional (3D) coverage for UTM service using the existing LTE cellular network for terrestrial usersis analyzed through simulations. The practicality in the real environment is confirmed by performing performance analysis in the actual topographical environment and the LTE base station layouts in Korea. According to the analysis results, as the altitude increases, the number of line-of-sight (LOS) interference base stations increases, resulting in a worse signal to interference plus noise ratio (SINR), but coverage is secured except for the limited areas within 150m. was confirmed to be possible. In addition, it is confirmed that a significant proportion of outage areas could be reduced by placing a small number of additional base stations for the outage area.
Ultrafast ultrasound imaging has been applied to various imaging approaches, including shear wave elastography, ultrafast Doppler, and super-resolution imaging. However, these methods are still challenging in real-time implementation for three Dimension (3D) or portable applications because of their massive data rate required. In this paper, we proposed an adaptive quantization method that effectively reduces the data rate of large Radio Frequency (RF) data. In soft tissue, ultrasound backscatter signals require a high dynamic range, and thus typical quantization used in the current systems uses the quantization level of 10 bits to 14 bits. To alleviate the quantization level to expand the application of ultrafast ultrasound imaging, this study proposed a depth-sectional quantization approach that reduces the quantization errors. For quantitative evaluation, Field II simulations, phantom experiments, and in vivo imaging were conducted and CNR, spatial resolution, and SSIM values were compared with the proposed method and fixed quantization method. We demonstrated that our proposed method is capable of effectively reducing the quantization level down to 3-bit while minimizing the image quality degradation.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.474-476
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2021
Glioblastoma is the most common brain malignancies arising from glial cells. Early diagnosis and treatment plan establishment are important, and cancer is diagnosed mainly through T1CE imaging through injection of a contrast agent. However, the risk of injection of gadolinium-based contrast agents is increasing recently. Region segmentation that marks cancer regions in medical images plays a key role in CAD systems, and deep neural network models for synthesizing new images are also being studied. In this study, we propose a model that simultaneously learns the generation of T1CE images and segmentation of cancer regions. The performance of the proposed model is evaluated using similarity measurements including mean square error and peak signal-to-noise ratio, and shows average result values of 21 and 39 dB.
In this paper, we propose a novel method for the cross-correlation based double-talk detection (DTD), which employing the Gaussian Mixture Model (GMM) in the frequency domain. The proposed algorithm transforms the cross correlation coefficient used in the time domain into 16 channels in the frequency domain using the discrete fourier transform (DFT). The channels are then selected into seven feature vectors for GMM and we identify three different regions such as far-end, double-talk and near-end speech using the likelihood comparison based on those feature vectors. The presented DTD algorithm detects efficiently the double-talk regions without Voice Activity Detector which has been used in conventional cross correlation based double-talk detection. The performance of the proposed algorithm is evaluated under various conditions and yields better results compared with the conventional schemes. especially, show the robustness against detection errors resulting from the background noises or echo path change which one of the key issues in practical DTD.
Recent clinical field utilizes the aluminium filter in order to reduce the low-energy photons. However, the usage of the filter can cause adverse effect on the image quality because of the scattered dose that is generated by X-ray hardening phenomenon. Further, usage of filter with improper thickness can be a reason of dose creep phenomenon where unnecessary exposure is generated towards the patient. In this study, the author evaluated the RMS and the RSD analysis in order to have a quantitative evaluation for the effect of forward scattering dose by the filter on the image. as a result of the study, the FSR and the RSD was increased together with the increasing of thickness of the filter. In this study the RSD means the standard deviation of the mean value is relatively size. It can be understood that the signal-to-noise ratio decreases when the average value is taken as a signal and the standard deviation is judged as a noise. The signal-to-noise ratio can understanding as index of resolution at image. Based on these findings, it was quantitatively verified that there is a correlation of the image quality with the FSR by using an additional filter. The results, a 2.5 mmAl which is as recommended by NCRP in the tube voltage of 70 kVp or more showed the 14.6% on the RSD when the filter was not in used. these results are considered able to be utilized as basic data for the study about the filter to improve the quality of the image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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