• 정보통신설비학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.36-45
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• 2003

본 논문은 무선 멀티미디어용 OFDM 시스템에 적용 할 수 있는 송신다이버시티 기술로 전송 효율 및 수신성능을 최대로 하기 위한 방안을 제시한다. 제안된 방법은 MIMO 채널에 적합한 시공간 부호기법으로 STTC(Space-Time Trellis Code)의 성능 분석을 위해 두 가지의 rms 지연확산, 즉 50 nsec, 150 nsec를 고려한 채널 추정에서 시평균을 위한 파라미터 $\alpha$가 0.3, 1인 경우와 하나의 프레임내에서 긴 훈련열 구간으로부터 추정된 채널 값을 해당 프레임에 적용한 경우의 성능을 비교 분석하였다. 실험결과 $\alpha$가 0.3인 경우가 긴 훈련 열만을 이용한 경우보다 BER이 $10^{-3}$에서 1.0dB의 SNR 개선을 가져옴을 알 수 있었으며, 또한 시평균을 위한 것이 그렇지 않은 경우보다 전반적인 성능 개선이 향상된다는 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권4호
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• pp.64-71
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• 2009

본 논문은 위성방송 표준인 DVB-S2 (Digital Video Broadcasting via Satellite, Second generation) 에 적용 가능한 공통 자기상관 연산기를 사용한 효율적인 프레임 동기부 회로를 제안한다. 열악한 채널 상태 환경에서의 안정적인 성능을 달성하고 구현된 기능 동기블록의 하드웨어 자원을 효율적으로 활용하기 위해 본 논문에서는 새로운 구조의 효율적인 공통 자기상관기 구조를 제안한다. 제안한 동기부 회로는 병렬 구조를 취함으로써 프레임, 주파수 동기부 회로의 성능을 개선하여 프레임 동기부의 복잡도를 현저히 감소시킬 수 있었다. 따라서 제안한 동기부 회로는 직접 구현한 방식과 비교하여 약 92%의 곱셈기 개수와 81%의 덧셈기 개수를 줄일 수 있었다. 또한 FPGA 보드와 R&STM SFU 방송 테스트 장비를 이용하여 제안된 구조를 검증하였으며 총 LUTs는 XilinxTM Viertex IV LX200 칩의 29,821을 차지하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.501-507
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• 2020

본 논문에서는 합성곱 신경망(CNN)에 기반한 프레임 동기 기법을 제안한다. 기존의 프레임 동기 기법은 프리앰블과 수신 신호 사이의 상관을 통해 수신 신호와 프리앰블이 일치하는 지점을 찾는다. 제안하는 기법은 1차원 벡터로 이루어진 상관기 출력 신호를 2차원 행렬로 재구성하며, 이 2차원 행렬을 합성곱 신경망에 입력하고 합성곱 신경망은 프레임 도착 지점을 추정한다. 구체적으로 가산 백색 가우스 잡음(AWGN) 환경에서 무작위로 도착하는 수신 신호를 생성하여 학습 데이터를 만들고, 이 학습 데이터로 합성곱 신경망을 학습시킨다. 컴퓨터 모의실험을 통해 기존의 동기 기법과 제안하는 기법의 프레임 동기 오류 확률을 다양한 신호 대 잡음 비(SNR)에서 비교한다. 모의실험 결과는 제안하는 합성곱 신경망을 이용한 프레임 동기 기법이 기존 기법 대비 약 2dB 우수함을 보인다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.891-897
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• 2021

핵의학은 방사성 동위원소 추적자를 인체에 투여하여 질병의 형태학적 정보와 생물학적 기능 정보를 얻고 평가한 Amyloid PET Tracer 개발로 베타아밀로이드 신경반 확인을 통해서 알츠하이머 진단의 정확도를 높일 수 있다. 그러나 20분이라는 긴 영상획득 시간은 환자에게 힘든 시간 일 수 있다. PET/CT 검사는 환자의 움직임에 민감하며, 검사 결과에도 일부분 영향을 미칠 수 있다. 이에 본 연구에서는 체내 방사성 의약품의 분포를 시간에 따른 list mode acquisition 방법을 통해 영상의 정량적 평가에 영향을 미치지 않으면서 적절한 영상획득 시간 연구하였다. list mode는 기존의 frame mode에 비해 시간에 대한 정보가 포함되어 연구자들이 원하는 시간에 대한 영상을 별도로 reconstruction 할 수 있어 data 분석에 용이하다. 연구 방법은 5 min frame/bed, 10 min frame/bed, 15 min frame/bed, 20 min frame/bed 로 리스트 모드를 이용하여 시간별 재구성 영상을 획득하여 SNR(signal to noise ratio) 과 LPR(lesion-to-pons uptake ratio)의 차이와 판독의 차이를 비교 분석하여 적정한 영상획득시간을 알아보고자 하였다. 정량적 분석 결과 list mode로 측정 시 정량적 평가 결과, 영상획득 시간이 증가함에 따라 관심 영역 6개에서 SUVmean 값은 감소하였으나 5 min/bed 영상에서 가장 많은 차이를 보였고 10 min/bed 그리고 15 min/bed 순으로 SUVmean 값의 차이가 감소하였다. 따라서 15 min/bed 에서의 SUVmean 값은 영상의 평가에 영향을 끼치지 않을 만큼의 차이가 없다는 결과값이 나왔다. LPR 값의 차이는 없었다. 정성적 분석 결과, PET 영상획득시간에 따른 판독 소견의 변화는 없었으며 시간에 따른 영상 재구성의 정성적 분석 점수의 유의한 차이가 없었다. 연구 결과 F-18 fluteme tamol PET/CT 검사 시 15 min/bed 과 20 min/bed 영상이 유의한 차이가 없으므로 환자의 상태에 따라 LIST MODE를 통해 선택적으로 15 min/bed 을 사용하여 영상획득 시간을 줄이는 것이 임상적으로 유용하다고 할 수 있다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.190-196
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• 2009

본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.215-221
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• 2018

본 논문에서는 캡슐 내시경을 위한 HBC(Human Body Communication) 시스템의 종합적인 설계 방법을 제시하였다. 먼저 환자 몸에 부착된 다수의 패치로부터 수신되는 신호를 차동 연산을 통해 합성하는 방법을 제시하고 이를 통한 신호 SNR을 수학적으로 유도하였다. 캡슐에서 보내는 HBC 송신신호를 동기화하기 위한 방법으로 PN 코드를 이용한 대략적 타이밍 동기 방법과 ZCD(Zero Crossing Detector)를 통한 Manchester, NRZ, RZ 변조 기법간의 미세 타이밍 동기 성능을 분석하였다. 아울러 HBC 신호 프레임을 Rician 및 Rayleigh 채널 환경에서 적용하였을 때의 등화 성능을 LMS 및 RLS 알고리즘을 적용하여 평가하였다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.271-278
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• 2005

본 논문은 잡음 환경의 음성 인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법으로 프레임 단위로 웨이브렛 변환을 하여 웨이브렛 계수의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 정하는 새로운 방법을 제안한다. 음성의 특성을 고려하기 위하여 고주파 성분을 많이 가지는 무성음의 경우는 첫 번째 스케일의 detail 신호에서, 저주파 성분을 많이 가지는 유성음의 경우는 세 번째 스케일의 approximation 신호의 표준편차를 이용하여 시간 적응 임계값을 설정하였다. 또한 제안한 방법으로 잡음을 제거한 후에도 묵음구간에 잔여 잡음이 존재하게 되므로 묵음구간을 검출하여 묵음구간의 잔여 잡음을 제거하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 일반적인 웨이브렛 변환과 웨이브렛 패킷 변환을 이용한 방법보다 SNR과 MSE측면에서 향상됨을 확인 할 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.280-286
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• 2013

본 논문에서는 지능형 TV의 음성인터페이스를 위한 잡음제거 시스템에 대해서 제안한다. 음성인식 성능 저하에 매우 나쁜 영향을 주는 TV 소리를 제거하기 위해서 TV 소리 자체를 참조 잡음으로 하는 잡음제거 알고리즘이 구현된다. 제안된 알고리즘에서 TV 스피커와 다채널 장비간의 전달함수를 추정한다. 그 후, 위너 필터를 동작시키기 위해서 잡음의 전력 스펙트럼이 추정된다. 추가적으로 후처리 과정이 적용되어 잔존 잡음을 제거한다. 실험의 의해서 제안된 알고리즘이 5 dB 입력 SNR에서 88 %의 음성인식률을 나타내었다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제2권1호
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• pp.89-93
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• 2002

This paper introduces a vision-based on-line fabric inspection methodology of woven textile fabrics. Current procedure for determination of fabric defects in the textile industry is performed by human in the off-line stage. The advantage of the on-line inspection system is not only defect detection and identification, but also 벼ality improvement by a feedback control loop to adjust set-points. The proposed inspection system consists of hardware and software components. The hardware components consist of CCD array cameras, a frame grabber and appropriate illumination. The software routines capitalize upon vertical and horizontal scanning algorithms characteristic of a particular deflect. The signal to noise ratio (SNR) calculation based on the results of the wavelet transform is performed to measure any deflects. The defect declaration is carried out employing SNR and scanning methods. Test results from different types of defect and different style of fabric demonstrate the effectiveness of the proposed inspection system.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권3호
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• pp.289-293
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• 2013

광대역 통신을 위한 비동기 (noncoherent) 수신기인 CMSA (codeword matching and signal aggregation) 방식을 이용한 BCM (block coded modulation) 방식은 TR (transmitted reference) 방식보다 에너지 효율적인 방식으로 알려져 있다. 그러나, 프레임간 간섭/심볼간 간섭 (IFI/ISI : interframe interference/inter symbol interference)가 존재하는 채널 환경에서는 신호대 잡음비 (SNR : signal to noise ratio)가 증가하더라도, 수신 신호의 전력이 증가하는 것과 동시에 인접한 코드간의 간섭의 증가로 인하여 비트오율 (BER : bit error rate) 등과 같은 성능향상이 제한적으로 이루어진다. 제안하는 방식은 BCM의 부호 정합 (code matching) 대신에 TR 신호를 기반으로 블록 부호화된 기준틀 (block coded template)을 구성한 후, 수신신호에 상관기 (correlator)를 통과하여 송신신호를 추정하는 방식이다. 모의실험을 통하여 제안하는 방식이 BCM보다 우수한 성능을 확인할 수 있다.