• 대한원격탐사학회지
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• 제26권4호
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• pp.395-401
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• 2010

영상 강조 기법은 영상의 낮은 명암 대비(contrast)를 노이즈나 블러링(blurring)의 제거, 명암 대비의 증가, 세밀함의 확장 등을 통해 시각적으로 향상시키는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기존에 제안되어 온 여러 영상 강조 기법들의 장점을 기반으로 한 Adaptive dynamic range linear stretching(ADRLS) 영상 강조 기법을 제안한다. ADRLS 기법은 입력 영상의 히스토그램 분할과 동시에 adaptive scale factor를 적용하여 다수의 서브 히스토그램을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으며, 생성된 서브 히스토그램은 최종적으로 선형 강조(Linear Stretching, LS) 기법이 적용되어 영상 강조를 수행하게 된다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 기존의 히스토그램 선형 강조 기법, 히스토그램 평활화(Histogram Equalization, HE) 기법과 비교 평가하였으며, 그 결과 기존의 기법들에 비해 영상의 과도한 밝기 변화를 억제함으로써 영상의 시각적인 특성을 유지하고, 입력 영상이 갖고 있는 히스토그램의 특성을 보존하는 효과를 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.19-26
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• 2013

본 논문에서는 시분산 채널에서 발생되는 진폭과 위상 찌그러짐을 동시에 보상할 수 있는 적응 등화 알고리즘인 MMA (Multiple Modulus Algorithm)와 S-MMA (Sliced-MMA)의 성능을 비교하였다. 기존 CMA 알고리즘은 진폭만을 복원하며 위상의 복원이 불가능하므로 이를 위해 별도의 부가 회로가 필요케 되는 단점을 극복하기 위해 MMA 알고리즘에서는 개선된 비용 함수를 적용하였다. MMA 알고리즘에서는 탭 계수의 갱신을 위해 dispersion constant를 이용한 오차를 표현하고, S-MMA에서는 결정 장치의 출력 (Sliced-Symbol)을 고려한 dispersion constant를 이용한 오차를 표현하게 되어, 이와 같은 오차 신호의 차이로 인하여 적응 등화 알고리즘은 서로 상이한 성능을 갖게 된다. 논문에서 QAM 신호의 차수를 16과 64로 한 후 동일 채널을 통과하여 신호를 수신할 때 이들 적응 등화 알고리즘의 성능을 나타내는 지수로 복원 성상도, 잔류 isi, MD 및 SER을 적용하여 비교한다. 시뮬레이션 결과 S-MMA가 QAM의 차수가 높을수록 MMA보다 SER 성능이 개선으로 Roburstness가 개선됨을 확인하였다.

• Journal of Communications and Networks
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• 제12권5호
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• pp.459-465
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• 2010

A new blind equalization algorithm that is based on maximizing the probability that the constant modulus errors concentrate near zero is proposed. The cost function of the proposed algorithm is to maximize the probability that the equalizer output power is equal to the constant modulus of the transmitted symbols. Two blind information-theoretic learning (ITL) algorithms based on constant modulus error signals are also introduced: One for minimizing the Euclidean probability density function distance and the other for minimizing the constant modulus error entropy. The relations between the algorithms and their characteristics are investigated, and their performance is compared and analyzed through simulations in multi-path channel environments. The proposed algorithm has a lower computational complexity and a faster convergence speed than the other ITL algorithms that are based on a constant modulus error. The error samples of the proposed blind algorithm exhibit more concentrated density functions and superior error rate performance in severe multi-path channel environments when compared with the other algorithms.

• 전자공학회논문지S
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• 제34S권9호
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• pp.23-30
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• 1997

In this paper, a decision feedback recurrent neural equalization (DFRNE) scheme is proposed for adaptive equalization problems. The proposed equalizer models a nonlinear infinite impulse response (IIR) filter. The modified Real-Time recurrent Learning Algorithm (RTRL) is used to train the DFRNE. The DFRNE is applied to both linear channels with only intersymbol interference and nonlinear channels for digital video cassette recording (DVCR) system. And the performance of the DFRNE is compared to those of the conventional equalizaion schemes, such as a linear equalizer, a decision feedback equalizer, and neural equalizers based on multi-layer perceptron (MLP), in view of both bit error rate performance and mean squared error (MSE) convergence. It is shown that the DFRNE with a reasonable size not only gives improvement of compensating for the channel introduced distortions, but also makes the MSE converge fast and stable.

• 정보통신설비학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.201-206
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• 2009

The third generation mobile communications system requiring the reliable multimedia data transmission has provided with the reliable voice, data and video services over the variable propagation environment. However the broadband wireless multiple access technologies cause Inter Symbol Interference (ISI) or Multiple Access Interference (MAI) to degrade the performance of W-CDMA (Code Division Multiple Access) system. Constant Modulus Algorithm (CMA) which is frequently used as the adaptive blind equalizers to remove the interfering signal has ill-convergence phenomenon without proper initialization. In this paper, new blind equalization method based on conventional CMA is proposed to improve the channel efficiency, and through computer simulation this is tested over the time varying fading environment of mobile communication system. Consequently, new blind equalization method into concatenated Kalman filter with CMA is verified better than conventional CMA through adopting minimum mean square errors and eye-pattern obtained from algorithm are compared.

• Journal of Communications and Networks
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• 제14권5호
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• pp.540-545
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• 2012

In this paper, the lagged cross-correlation of two probability density functions constructed by kernel density estimation is proposed, and by maximizing the proposed function, adaptive filtering algorithms for supervised and unsupervised training are also introduced. From the results of simulation for blind equalization applications in multipath channels with impulsive and slowly varying direct current (DC) bias noise, it is observed that Gaussian kernel of the proposed algorithm cuts out the large errors due to impulsive noise, and the output affected by the DC bias noise can be effectively controlled by the lag ${\tau}$ intrinsically embedded in the proposed function.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제47권1호
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• pp.29-37
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• 2024

This study aims to evaluate the performance of the U-Net based learning model that may vary depending on the histogram equalization algorithm. The subject of the experiment were 17 radiology students of this college, and 1,727 data sets in which the region of interest was set in the thyroid after acquiring ultrasound image data were used. The training set consisted of 1,383 images, the validation set consisted of 172 and the test data set consisted of 172. The equalization algorithm was divided into Histogram Equalization(HE) and Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization(CLAHE), and according to the clip limit, it was divided into CLAHE8-1, CLAHE8-2. CLAHE8-3. Deep Learning was learned through size control, histogram equalization, Z-score normalization, and data augmentation. As a result of the experiment, the Attention U-Net showed the highest performance from CLAHE8-2 to 0.8355, and the U-Net and BSU-Net showed the highest performance from CLAHE8-3 to 0.8303 and 0.8277. In the case of mIoU, the Attention U-Net was 0.7175 in CLAHE8-2, the U-Net was 0.7098 and the BSU-Net was 0.7060 in CLAHE8-3. This study attempted to confirm the effects of U-Net, Attention U-Net, and BSU-Net models when histogram equalization is performed on ultrasound images. The increase in Clip Limit can be expected to increase the ROI match with the prediction mask by clarifying the boundaries, which affects the improvement of the contrast of the thyroid area in deep learning model learning, and consequently affects the performance improvement.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.159-165
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• 2012

본 논문에서는 통신 채널에서 발생되는 찌그러짐과 잡음의 영향을 최소화하기 위하여 사용되는 적응 등화 알고리즘인 MMA (Multi-Modulus Algorithm)와 SCA (Square Contour Algorithm)의 성능을 비교하였다. 송신 신호는 통신 채널의 진폭 전달 특성과 위상 전달 특성의 비선형성으로 인하여 찌그러져 수신될 것이므로 수신측에서 자기 적응 등화 방식을 사용하여 이들을 보상하는 것이 필요하게 된다. 자기 적응 등화 알고리즘에서는 Constant Modulus가 중요한 의미를 가지는데, 이의 계산을 위하여 MMA는 송신 신호의 2차와 4차 의 고차 통계치를 이용하지만 SCA는 2차 통계치만을 이용하는 Modulus를 이용하게 된다. 다른 알고리즘에 비해 간단한 연산으로 이들 2 가지의 전달 특성을 동시에 보상할 수 있는 알고리즘인 MMA와 SCA의 성능을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 비교하였다. 이때 성능의 비교를 위하여 필수적인 복원 성상도, 잔류 isi양 및 MSE, SER을 사용하였으며, 성능의 비교 결과 송신 신호의 고차 통계치를 이용하는 MMA 방식이 MSE, SER,에서 저차 통계치를 이용하는 SCA 방식보다 우월하였으며 복원 성상도와 잔류 isi에서는 SCA가 MMA보다 우월함을 알 수 있었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.51-57
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• 2009

블라인드 등화기법은 무선 통신 시스템에 널리 쓰이고 있는 기술이다. 이 논문에서는, 블라인드 등화를 위한 기준으로서, 두 확률밀도함수의 유클리드 거리를 최소화하는 기준에서 나타나는 정보 포텐셜에 대해 연구하였고 두 정보 포텐셜 사이의 적절한 균형을 활용한 방법의 BER 성능을 평가하였다. 정보 포텐셜에는 두 가지가 있는데 송신 심볼의 확률밀도함수와 맞도록 수신단에서 무작위로 발생시킨 심볼과 등화기 출력 샘플 사이에서 두 입자간 위치에너지처럼 나타나는 정보 포텐셜과 출력 샘플간에 나타나는 정보 포텐셜로 표현된다. 이 두 포텐셜을 적절히 균형 잡아 줄 때, 큰 성능향상을 보이는데 그 성능지표로 BER 성능 평가가 가장 신뢰성이 있으므로 BER 성능 평가를 시행하였다. 그 시뮬레이션 결과에서 정보 포텐셜 균형 방식은 블라인드 등화 환경에서 탁월한 BER 성능을 나타내었다.

• 전자공학회논문지
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• 제52권4호
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• pp.3-8
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• 2015

이 논문에서는 신호점 매칭 오차(constellation-matched error: CME)와 비 신호점 매칭 오차(non-constellation-matched error: non-CME)를 선형 결합한 오차 신호 기반의 블라인드 등화 알고리즘을 제안한다. 새로운 오차 신호는 초기 수렴을 달성하기 위한 non-CME 항과 출력 신호의 심볼간 간섭(intersymbol interference: ISI) 성능을 개선하기 위한 CME 항을 포함하도록 설계되었고, 결합 인자를 통해 두 오차 항을 제어한다. 오차 항을 제어하여 등화 단계에 적합한 오차 신호를 발생함으로써 기존 알고리즘에 비해 수렴 속도와 심볼간 간섭 제거 성능을 개선하였다. 다중경로 채널에 잡음을 부가한 조건하에서 이루어진 64-QAM과 256-QAM 신호에 대한 모의실험에서 제안 방법이 CMA와 CMA+DD 동시 등화에 비해 우수한 것으로 나타났다.