목적 : 자기공명영상 장비에서 신호를 주고 받는 주요 부분인 RF 코일의 성능 특성인 Q 값 (quality factor)과 신호대잡음비 (SNR, signal-to-noise ratio) 값에 미치는 코일 구리선 코팅 재질의 영향을 조사하고자 하였다. 대상 및 방법 : 폴리에스테르 (polyester), 폴리우레탄 (polyurethane), 폴리이미드 (polyimide), 폴리아마이드이미드 (polyamideimide), 폴리에스테르이미드 (polyester-imide)가 코팅된 직경 0.4 mm 구리선을 사용하여, 내경이 1.7mm인 RF 코일을 솔레노이드 형태로 제작한 후 network analyzer로 Q 값을 측정하였다. 또한 제작된 RF 코일을 600 MHz MRI (14.1 T, Bruker DMX600) 장비를 이용하여 표준시료를 이용한 자기공명영상 실험을 수행하였으며, 5개의 다른 코팅 재질과 코팅이 없는 경우에 대하여 영상에서의 신호대잡음비를 비교하였다. 결과 : 코팅 피복을 벗겨내고 측정한 신호대잡음비는 오차 범위에서 유사하였으며, 코팅되어 있는 경우에는 그 재질에 따라 Q 값 및 신호대잡음비가 다르고, 폴리에스테르의 경우를 제외하면 코팅 피복이 없는 경우와 비교하여 큰 값을 보였다. 폴리우레탄 코팅 구리선을 사용하였을 때 Q 값 및 신호대잡음비가 가장 크게 나타났으며, 가장 작은 값을 보인 폴리에스테르 코팅재질인 경우와 비교할 때 신호대잡음비가 34% 정도 큰 값을 보였다. 결론 : 1.2 mm 이하의 작은 생체시료에 적합한 솔레노이드형 RF 코일을 상용 프로브에 장착하여 사용할 수 있도록 손쉽게 제작하였으며, 폴리우레탄으로 코팅된 구리선으로 만들어진 코일의 경우 신호대잡음비가 30% 이상으로 가장 우수한 결과를 보였고, 따라서 코팅 재질의 선택이 자기공명영상의 결과에 중요하게 작용함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 무선광 연결에서 신호광과 잡음광에 대한 플라스틱 광섬유의 손실차를 이용하여 잡음광의 영향을 감소하였다. 플라스틱 광섬유에서 신호광과 잡음광에 대한 손실계수가 달라서 차동검출기를 구성하는 2개의 포토다이오드로 연결되는 광섬유의 길이를 다르게 하면 신호광과 잡음광에 대한 감소 비율이 달라져 변별소자의 역할을 한다. 따라서 별도의 광필터를 설치하지 않아도 잡음광의 간섭을 소거하고 신호성분을 검출할 수 있다. 광섬유를 사용하지 않는 단일의 포토다이오드를 사용할 때에 비하여 광섬유를 사용할 때 약 9.7 dB신호대 잡음비를 개선하였다.
최근 MPEG(moving picture experts group)에서 표준화를 진행하고 있는 3차원 비디오 시스템은 다시점 영상과 깊이영상을 동시에 이용하여 사용자가 임의의 시점을 선택하거나 스테레오스코픽 장치와 같은 3차원 영상 재생장 치를 동해 3차원 영상을 제공하는 차세대 방송 시스템이다 제한된 시점수를 이용하여 보다 많은 시점의 영상을 제공하려면 중간시점의 영상을 보간하는 장치가 필수적이다. 이 시스템의 입력정보인 깊이값을 이용하면 시점이동을 쉽게 할 수 있는데, 보간한 영상의 화질은 이 깊이값의 정확도에 따라 결정된다. 깊이맵은 대개 컴퓨터 비전을 기반으로 한 스테레오 정합기술을 이용 획득하는데, 객체의 경계와 같은 깊이값 불연속 영역에서 주로 깊이값 오류가 발생하게 된다. 이런 오류는 생성한 중간영상의 배경에 원치 않는 잡음을 발생시킨다. 기존의 방법에서는 측정한 깊이법의 객체 경계와 영상의 객체 경계가 일치한다는 가정으로 중간영상을 합성했다. 그러나 실제로는 깊이값 측정 과정에서 두 가지 경계가 일치하지 않아 전경의 일부분이 배경으로 합성되어 잡음을 발생하는 것이다. 본 논문에서는 깊이맵을 기반으로 중간시점의 영상을 보간할 때 발생하는 경계 잡음을 처리하는 방법을 제안한다. 중간영상을 합성할 때 비폐색 영역을 합성한 후 경계 잡음이 발생할 수 있는 영역을 비폐색 영역을 따라 구별한 다음, 잡음이 없는 참조 영상을 이용함으로써 경계 잡음을 처리할 수 있다. 실험 결과를 통해 배경 잡음이 사라진 자연스러운 합성영상을 생성했다.
본 논문에서는 비정상적인 잡음 환경에서 음성향상을 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제시한다. 제안된 방법은 잡음 전력 추정을 위해 주파수 채널별 음성부재확률 (SAP, Speech Absence Probability)을 선택적 가중 파라미터로 적용하여 음성 구간에서는 기존의 Minimum Statistics (MS)에 의한 잡음전력 추정치에 비중을 두고 비음성 구간에서는 Soft Decision (SD)에 기반한 잡음전력 추정치를 선택하도록 기존의 알고리즘을 결합한다. 제안된 알고리즘의 성능은 다양한 잡음 환경에서 음성향상기법에 적용하여 주관적인 음질평가 결과에 의해 평가하여 기존의 MS 또는 SD에 기반한 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 잡음에 열화된 대역에서 지능적으로 잡음의 패턴을 추정하여 지각 필터의 성능을 개선시켜 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 묵음 구간에서 추정한 고정된 추정 잡음을 사용하는 기존의 방식을 사용하지 않고, 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 신호가 열세하고 잡음이 대부분을 차지하는 대역, 즉 잡음에 열화된 대역에서 잡음 패턴을 추정하여 신호를 열화시키는 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다. 기존 방식과의 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비(signal-to-noise ration, SNR)에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 $5\cal{dB},\;10\cal{dB},\;15\cal{dB}$와 $20\cal{dB}$의 각각의 경우에 대하여 객관적인 평가인 세그멘탈 신호 대 잡음비(Segmental SNR, SSNR)와 잡음 대 마스킹 비(Noise-to-mask ratio, NMR), 또한 주관적인 평가인 청감 테스트(Mean opinion score, MOS test)를 비교하였다. 그 결과, SSNR 측면에서는 각각의 경우에 대해 $7.4\cal{dB},\;6.8\cal{dB},\;5.7\cal{dB},\;5.1\cal{dB}$ 그리고, NMR 측면에서는 $15.7\cal{dB},\;15.5\cal{dB},\;15.2\cal{dB},\;14.8\cal{dB}$ 의 개선을 확인할 수 있었다. 또한 주관적인 측정 결과인 테스트의 개선 확인 및 음질 개선에 의한 성능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 가변 임계값을 이용한 적응 지각 필터를 사용하여 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 적응 지각 필터는 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 임계값을 가변적으로 조정함으로써 잔여 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다 제안한 방식은 잡음에 의해 열화된 오디오 신호를 주파수 영역으로 변환한 후 임계 대역 기반의 임계 대역 에너지 (Critical intensity energy)와 마스킹 영향이 고려된 청각 자극 에너지 (Excitation energy)를 계산한 다음, 지각 필터를 기반으로 한 적응 지각 필터 알고리즘으로 각 단계별 지각 필터 응답을 임계값으로 이용하여 가변 임계값이 재조정되는 단계를 결정하게 된다. 신호의 구간별 에너지 크기에 의한 잡음에 의해 열화된 정도의 차이를 가변 임계값을 이용하여 고려함으로써 잔여 잡음의 효과적인 제어가 가능하게 된다. 제안한 방법은 다양한 신호대 잡음비에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 신호대 잡음비가 15dB, 20dB, 25dB와 30dB의 각각의 경우에 대하여 잡음대 마스킹비 (Noise-to-mask ratio, NMR)와 청감 테스트 (Mean opinion score, MOS Test)를 시행하였다. 그 결과, 잡음대 마스킹비의 개선 측면에서 각각의 경우에 대해 17.4dB, 15.3dB, 12.8dB, 9.8dB의 개선을 확인할 수 있었고, 청감 테스트의 개선 측면에서는 각각 2.9, 2.5, 2.3, 1.7의 개선된 음질을 확인할 수 있었다.
본 연구는 총 15명의 정상인 지원자를 대상으로 1.5T와 3.0T의 자기공명영상기기(Philips, Medical System, Achieva)를 이용하여 강자성 인공물을 최소화하기 위한 최적의 Tesla를 알아보고자 하였다. 평가는 신호대 잡음비 평가, 강자성 인공물이 형성된 부위의 길이와 Histogram을 평가하였다. 분석방법으로는 T1, T2 sagittal 영상의 Background의 4 부위에 관심영역을 설정하고 L3, L4, L5의 각 추체부에 관심영역을 설정한 후 신호대잡음비 값을 측정하였고, 인공물이 형성된 3 부위에 관심영역을 설정하고 길이 값을 측정하였고, Image J 프로그램을 이용해 인공물 영역의 히스토그램 분포 값을 측정하였다. 본 실험에 대한 결과로 신호대 잡음비 평가에서 L3에서는 1.5T와 3.0T 사이에 별 차이가 없는 것으로 나타났고, L4, L5에서는 큰 차이가 있는 것으로 나타났다(p<0.05). 강자성 인공물이 형성된 3 부위의 길이는 3.0T에 비해 1.5T가 더 짧아 주변조직에 대한 진단적 정보를 더 얻을 수 있는 것으로 나타났다(p<0.05). Histogram평가에서는 3.0T보다 1.5T가 Count값이 높게 나타났다(p<0.05). 결론적으로 1.5T와 3.0T의 신호대 잡음비, 강자성 인공물의 길이, Histogram을 비교 평가해 봤을 때, Spine MRI 검사 시에 PLIF 등 디스크 수술을 받은 환자에게는 Low Tesla로 검사가 최적의 영상정보를 얻을 수 있었다.
정합필터(matched filter)는 백색잡음 환경에서 출력 첨두 신호전력 대 평균 잡음전력의 비를 최대화하는 최적 탐지기이다. 하지만 비백색 잡음 환경에서는 정합필터를 이용하여 최적 탐지성능을 얻을 수 없다. 따라서 정합필터 이전에 백색화 과정을 수행하는 선백색화 정합필터(pre-whitening matched filter) 탐지기가 사용된다. 그리고 이것의 성능은 백색화 과정에 사용되는 비백색 잡음모델의 추정 정확성에 크게 영향을 받는다. 성능을 높이기 위해서는 정확한 잡음모델을 추정해야 하지만 이는 계산 복잡도를 많이 증가시킨다. 그러므로 본 논문에서는 기존 선백색화 정합필터 탐지기와 유사한 복잡도에서는 우수한 성능을 보이며, 유사한 성능에서는 낮은 복잡도를 보이는 스펙트럼 기반의 탐지기를 제안한다. 그리고 제안된 탐지기의 성능과 복잡도를 기존 탐지기와 비교하고 이를 분석한다.
본 논문은 고주파 시스템 온 칩 응용을 위한 온 칩 검사 대응 설계 (Design-for-Testability, DFT) 회로를 제안한다. 이러한 회로는 고주파 회로의 주요 성능 변수들 즉, 입력 임피던스, 전압이득, 잡음지수, 입력 전압 정재비 (VSWRin) 및 출력 신호대 잡음비 (SNRout)를 고가의 장비없이 측정 가능하다. 이러한 고주파 검사 회로는 DFT 칩으로부터 측정된 출력 DC 전압에 실제 고주파 소자의 성능을 제공하는 자체 개발한 이론적인 수학적 표현식을 이용한다. 제안한 DFT 회로는 외부 장비를 이용한 측정 결과와 비교해 볼 때 고주파 회로의 주요 성능 변수들에 대해 5.25GHz의 동작주파수에서 2%이하의 오차를 각각 보였다. DFT 회로는 고주파 소자 생산뿐만 아니라 시스템 검사 과정에서 칩들의 성능을 신속히 측정할 수 있으므로 불필요한 소자 복사를 위해 소요되는 엄청난 경비를 줄일 수 있으리라 기대한다.
다양한 종류의 잡음에 의해서 발생하는 음성인식 성능 저하를 보상하기 위해서는 잡음제거가 필수적이다. 마이크로폰 배열을 이용하는 많은 잡음제거 기술 중에서, GSC는 비정상성 잡음을 제거하기 위해서 널리 적용되어 왔다. GSC의 성능은 AMC에 의해서 직접적인 영향을 받는다. 즉, 정확한 목표 음성 신호의 검출은 순수 잡음구간에서의 충분한 잡음제거 및 목표 음성구간에서의 적은 왜곡을 보장하기 위해서 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 고정 빔포밍의 출력과 차단 매트릭스의 출력간의 전력비가 주파수 밴드 단위로 계산되는 향상된 AMC 설계법을 제안한다. 그 후, 밴드별 전력비는 가우시안 혼합에 의해서 각 클래스가 확률적으로 모델링 된다. 실험결과, 제안한 알고리즘이 ROC 및 출력 SNR 관점에서 더 높은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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