• Investigative Magnetic Resonance Imaging
• /
• v.1 no.1
• /
• pp.130-134
• /
• 1997

Purpose: To analyze contrast-enhancement pattern of stomach cancer on dynamic MRI and to verify the efficacy of intravenous contrast agent in the evaluation of stomach cancer. Materials and Methods: Twelve patients with proven stomach cancer underwent dynamic MRI. By using l.OT scanner, we obtained precontrast FLASH images, and 30, 60, 90 second delay FLASH images after intravenous contrast injection. All patients ingested one liter of water and had intramuscular injection of Buscopan just before MR study. For quantitative analysis we measured signal to noise ratio (SiN) of stomach cancer on each image, and signal difference to noise ratio (SD/N) between cancer and intraluminal fluid, cancer and the pancreas. For qualitative analysis two radiologists evaluated lesion conspicuity on each image by grading system(grade 0, 1, 2, 3: poor, fair, good, excellent). Results: SiN of stomach cancer increased gradually by time(precontrast, 30, 60, 90 second delay: 38.7, 42.5, 57.4, 65.7). SD/N between cancer and intraluminal fluid significantly increased after contrast enhancement(l.24, 25.01, 39.30, 45.89). SD/Ns between cancer and the pancreas were 10.5, 9.33, 9.99, 10.66, respectively. In qualitative analysis, precontrast images were better than postcontrast images for delineation of stomach cancer. Postcontrast images showed clear endo-Iuminal side of stomach cancer, but outer margin of stomach cancer was more distinct on precontrast images. Conclusion: Precontrast MR images are better than postcontrast MR images in the depiction of stomach cancer. Intravenous contrast agent is not imperative in the evaluation of stomach cancer.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2011.07a
• /
• pp.1924-1925
• /
• 2011

본 논문에서는 비선형 기동을 하는 기동표적의 추정된 잡음을 분석하여 표적의 기동패턴을 분석하는 알고리즘을 제시하고자 한다. 기동표적의 추정위치와 측정치에서 발생하는 잡음을 가속도와 순수 잡음으로 분리하고 분리된 성분을 분석하여 표적의 기동 패턴을 인식하고 동시에 추적을 실시하는 알고리즘을 구성한다. 잡음의 분리는 퍼지 클러스터링(FCM : Fuzzy C-means Clustering) 기법을 이용하여 적절한 추정값을 이용한다. 추정된 표적의 속도와 가속도, 잡음을 재 구성하여 기동표적의 기동패턴을 분석하고, 동시에 추적을 실시한다. 위의 과정을 통해 가속도를 분리한 후 비선형성을 지닌 기동표적의 기동패턴을 선형화 하여 칼만필터를 이용 잡음을 분리하고 가속도를 다시 보상하여 추적 알로리즘을 구성한다. 그리고 제안된 알고리즘의 수행 가능성을 보여 주기 위하여 몇 가지 예를 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Electromagnetic Engineering Society Conference
• /
• 2001.11a
• /
• pp.252-256
• /
• 2001

본 논문에서는 IMT-2000 기지국용 2단 저잡음 증폭기를 설계했다. 잡음지수 특성이 뛰어난 HP사의 PHEMT 소자인 ATF-35143을 사용하였고 능동소자의 바이어스는 $V_{ds}$ 가 3 v $I_{d}$을 30mA로 설정했다. 첫 단은 최소잡음 지수에 중점을 두고 설계했고 둘째 단은 이득에 초점을 맞추어 설계했다. 입출력 정재파 비를 줄이기 위해서 전체증폭기의 앞단과 뒷단에 삽입손실이 0.2dB인 X503 SMT 90도 하이브리드 커플러를 설치 했다. 제작을 위해 기판은 두께 0.76mm이고 비유전율 4.2의 FR-4를 사용했다. 설계된 저잡음 증폭기의 특성은 주파수대역 1.92GHz～1.98GHz에서 잡음지수 0.45dB, 입출력 정재파 비 1.2이하, 이득은 32dB이상의 특성을 보였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1995.06a
• /
• pp.55-60
• /
• 1995

고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.217-220
• /
• 2002

본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용하여 마이크로폰에 수신된 신호들의 도착 시간차를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 입력 음성신호를 Discrete wavelet transform을 이용하여 인간의 청각 특성과 가장 유사한 주파수 해상도를 갖도록 대역 분할한 후 각 주파수 대역에서 신호 대 잡음비를 구하여 신호 대 잡음비가 가장 높은 대역만 선택적으로 취하고 해당 대역에서만 최종적인 시간 지연 값을 추정하게 된다. 최종 시간 지연 측정에 사용된 알고리즘은 기존의 CPSP에 해당 대역의 주파수 SNR을 가중치로 주어 구하게된다. 이러한 대역 분할 가중방식은 다양한 형태의 동적인 잡음 환경 하에서 안정적인 성능을 가질 수 있다. 제안된 알고리즘은 저주파와 고주파 각각의 모의 잡음환경 하에서 컴퓨터 실험을 통해 성능을 입증하도록 한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.37A no.12
• /
• pp.1038-1042
• /
• 2012

In this paper, a new distance measure for biased PDFs is proposed and a related equalizer algorithm is also derived for supervised adaptive equalization for multipath channels with impulsive and time-varying DC bias noise. From the simulation results in the non-Gaussian noise environments, the proposed algorithm has proven not only robust to impulsive noise but also to have the capability of cancelling time-varying DC bias noise effectively.

• Journal of Navigation and Port Research
• /
• v.30 no.5 s.111
• /
• pp.343-349
• /
• 2006

In order to enhance the robustness against noisy environment, the previous GPS initial synchronization method of DGPS reference stations adopts not only the coherent integration method but also the non-coherent integration method. However the previous GPS initial synchronization method muses the non-coherent integration loss, which is a dominant factor among the signal acquisition losses in noisy environment. And the non-coherent integration loss increases with the strength of noise signal. In this paper, a novel GPS initial synchronization method is proposed for robust DGPS reference stations in noisy environment. This paper presents that the proposed GPS initial synchronization method suppresses the non-coherent acquisition loss. Furthermore, with regard to the mean acquisition time, it is shown that the number of the search cells of the proposed GPS initial synchronization method is much smaller than that of the previous GPS initial synchronization method Finally, through the simulation by the GPS simulator, it is seen that the GPS signal of nigh signal-to-noise ratio can be acquired under increased noise floor using the proposed GPS initial synchronization method.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• 1998.06c
• /
• pp.185-188
• /
• 1998

실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.25 no.5
• /
• pp.685-690
• /
• 2021

In this paper, we propose a deep learning-based transmit power control scheme to maximize the sum-rates while satisfying the minimum data-rate in downlink non-orthogonal multiple access (NOMA) systems. In downlink NOMA, we consider the co-channel interference that occurs from a base station other than the cell where the user is located, and the user feeds back the signal-to-interference plus noise power ratio (SINR) information instead of channel state information to reduce system feedback overhead. Therefore, the base station controls transmit power using only SINR information. The use of implicit SINR information has the advantage of decreasing the information dimension, but has disadvantage of reducing the data-rate. In this paper, we resolve this problem with deep learning-based training methods and show that the performance of training can be improved if the dimension of deep learning inputs is effectively reduced. Through simulation, we verify that the proposed deep learning-based power control scheme improves the sum-rate while satisfying the minimum data-rate.

• Journal of Korean Ophthalmic Optics Society
• /
• v.17 no.2
• /
• pp.203-207
• /
• 2012

Purpose: Electroretinogram(ERG) signal noise as well as conducting other bio-signal measurement were generated. It was intened to enhance the accuracy of retinal-related diagnosis with removing signal noise. Methods: Sampling signal was made with generating 60 Hz noise and white noise. The noise were removed using wavelet transforms and bandpass filter. De-noising frequency was compared with Fourier transform spectrum. Removed noises were compared numerically using SNR(signal to noise ratio). Results: The result compared Fourier transform spectrum was showed that 60 Hz noise removed completely and most of white noise was removed by wavelet transforms. 60 Hz and the white noise remained using bandpass filters. The result compared SNR showed that wavelet transforms was 22.8638 and bandpass filter was 4.0961. Conclusions: Wavelet transform showed less signal distortion in removing noise. ERG signal is expected to improve the accuracy of retinal-related diagnosis.