기술의 발전으로 CT 검사에 있어 환자가 받는 피폭선량을 줄이기 위한 노력은 새로운 재구성 기법 개발과 함께 계속 진행되고 있다. 최근에는 반복적 재구성 기법의 한계를 극복하기 위해 딥러닝 재구성 기법이 개발되었다. 본 연구는 소아 흉부 CT 영상에서 재구성 기법에 따른 영상의 유용성을 평가하였다. 환자 실험은 2021년 1월 2일부터 2022년 12월 31일까지 경상남도 P 병원에서 흉부 조영 CT 검사를 받은 소아 환자 중 85명을 대상으로 연구를 진행하였다. 팬텀 실험에 사용된 팬텀은 Pediatric Whole Body Phantom PBU-70이다. 검사 후 FBP, ASIR-V(50%), DLIR(TF-Medium,High)로 영상을 재구성했고, 동일한 크기의 ROI를 설정하여 HU값, SD값을 획득하여 SNR, CNR 값을 산출하여 영상을 평가하였다. 그 결과 DLIR의 TF-H가 모든 실험에서 ASIR-V(50%)와 TF-M에 비해 잡음 값이 가장 낮았으며, SNR과 CNR의 값이 가장 높았다. 소아 흉부 CT 검사에서 DLIR이 적용된 TF 영상이 ASiR-V 영상보다 잡음이 적었고, CNR과 SNR은 높은 것으로 나타났으며 DLIR이 적용되면 기존의 재구성법에 비해 영상의 질이 더 향상될 것으로 판단된다.
본 논문에서는 OADF(Opportunistic Adaptive Decode-and-Forward) 릴레이 시스템에 대한 새로운 성능분석 기법을 레일리 페이딩 채널에 대하여 제안하였다. 제안된 분석 기법에서는 릴레이들의 복호 오류 사건(error-event)을 기반으로 수신된 순시 신호대 잡음비(Signal-to-Noise Ratio: SNR)를 표현한다. 또한 SNR의 확률 밀도 함수(Probability Density Function: PDF)를 기존의 분석 기법보다 일반적인 (PDF 표현에서 합 기호의 개수 및 그 영역이 구체화된)형태로 제시한다. 그리고 이를 이용하여 정확한 평균 오류율((Average Error Rate), 누락 확률(Outage Probability) 및 평균 채널용량(Average Channel Capacity)을 일반적인 형태로 유도한다. 제안된 성능분석 기법의 정확성은 모의실험을 통하여 검증한다. OADF 기법을 다른 기법들과 비교하여 평균 오류 확률, 누락 확률 및 채널 용량 측면에서 성능 향상 정도가 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 MIMO 시스템에서 적응 변조 및 부호화 (AMC) 기법의 성능을 향상시키기 위한 방안으로서 기지국과 단말기간에 선택적 전송 다이버시티를 적용하였다. 이는 전송 다이버시티를 적용하여 수신 단의 신호 대 잡음비(SNR)를 개선함으로써, 보다 높은 전송률을 지원하는 변조 및 부호화 레벨(MCS) 확률을 증가시키고 이에 따른 평균 전송률의 이득을 얻고자 하는 것이다. 전송 다이버시티로는 선택적 전송다이버시티 (STD) 기법을 적한 AMC-MIMO 다중전송시스템은 기존 시스템에 비하여 향상된 전송률을 얻을 수 있었다. 특히, 균일한 레일리 페이딩 채널환경에서 4개 안테나로 부터 2개의 안테나를 선택하는 제안된 전송안테나를 사용한 AMC-MIMO는 15dB SNR 성능상태에서 IMbps 전송률 이득을 보였다.
본 논문에서는 임펄스 라디오 기반의 TR-UWB (Transmitted Reference Ultra Wide Band) 시스템을 위해 효과적으로 비트오율 (Bit Error Rate; BER) 성능을 향상할 수 있는 송수신 방안을 제안한다. BER 성능은 우수하지만 매우 복잡하여 실제 구현하기에 용이하지 않은 Coherent UWB 시스템과는 달리, TR-UWB 시스템은 송신기에서 참조 신호를 데이터 신호와 함께 전송하고 수신기에서 매우 간단한 지연 처리를 한 후 이들 수신된 신호들을 상관기 (Correlator) 처리를 하여 데이터를 복조하게 되므로 복잡도는 매우 낮다. 하지만 일반적인 TR-UWB 시스템은 수신단의 상관기에서 이용되는 참조 템플릿의 신호대잡음비 (Signal-to-Noise Ratio; SNR)에 따라 BER 성능이 크게 영향을 받게 된다. 이에 본 논문에서는 참조 템플릿의 SNR을 향상시켜 시스템의 BER 성능을 효과적으로 개선할 수 있는 수신기 구조를 설계하고, 연집 오류를 피하기 위해 인터리버와 길쌈부호를 고용한다. 모의실험 결과, 제안된 기법은 일반적인 TR-UWB 시스템에 비해 매우 큰 BER 성능 향상이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 CDMA 시스템에서 적응 변조 및 부호화 (AMC) 기법의 성능을 향상시키기 위한 방안으로서 기지국과 단말기 간에 개루프 및 폐루프 전송 다이버시티를 적용하였다. 이는 전송 다이버시티를 적용하여 수신 단의 신호 대 잡음비 (SNR)를 개선함으로써, 보다 높은 전송률을 지원하는 변조 및 부호화 레벨이 선택될 확률을 증가시키고 이에 따른 평균 전송률의 이득을 얻고자 하는 것이다. 개루프 전송 다이버시티로는 시공간 블록 부호화 기반 전송 다이버시티 (STTD) 기법을, 폐루프 전송 다이버시티로는 선택적 전송 다이버시티 (STD) 기법을 적용하였다. 모의 실험 결과, AMC 기법과 전송 다이버시티를 결합함으로써 기존 시스템에 비하여 향상된 전송률을 얻을 수 있었다. 단일 경로 레일리 페이딩 채널 환경에서 두 개의 전송 안테나를 사용한 AMC-STTD는 9dB신호 대 잡음비에 대하여 기존의 AMC 기법보다 약 250kbps의 전송률 이득을 보였다. 또한 두 개의 전송 안테나를 사용한 AMC-STD의 경우는 역시 9dB 신호 대 잡음비에서 약 420kbps의 전송률 이득이 얻어짐을 확인하였다.
위성탑재 영상레이다 시스템은 마이크로파를 방사하여 지상에서 되튕겨온 신호를 수신한다. 수신된 신호는 영상레이다 수신경로의 마지막에 위치한 디지털 수신기에서 디지털 신호로 변환된다. 변환된 디지털 신호는 필터링, 압축 및 포맷팅 과정을 거친다. 디지털 수신기의 신호처리 과정은 두 차례의 양자화로 수행된다. 첫 번째는 아날로그 신호를 디지털 신호로 변환하는 과정이고, 다른 하나는 BAQ를 이용한 압축과정이다. 양자화는 높은 비트에서 낮은 비트로 변환하는 과정으로 양자화 오차가 발생한다. 본 논문에서는 SNR 저하의 관점에서 디지털 수신기에서 수행되는 양자화의 영향성을 분석하였다.
다양한 변조 기법을 사용하여 저피탐 능력을 갖춘 신호원들이 증가하면서, 신호의 변조 방식을 분류하는 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 최근 신호 간섭이나 잡음 환경에서 수신 신호 분류의 성능 개선을 위하여 전처리 과정으로 FFT를 이용하는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법이 제안되었다. 하지만 윈도우가 고정되는 FFT의 특성상 탐지 신호의 시간에 따른 변화를 정확히 분류해내지 못한다. 따라서 본 논문에서는 시간 영역과 주파수 영역에서 높은 해상도를 가지고 또한 다양한 유형의 신호를 시간 및 주파수 영역에서 동시에 표현할 수 있는 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 전처리 과정으로 사용하는 CNN 모델을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안하는 웨이블릿 변환 방식이 FFT 변환 방식에 비해 정확도와 학습 속도 측면에서 SNR 변화에 무관하게 우수한 성능을 보이고, 특히 낮은 SNR일 때 더욱 큰 차이를 보임을 입증하였다.
본 논문에서는 성층화된 천해 음향도파관 환경에서 빔-시간 강도 패턴을 이용한 음원 거리추정 기법인 배열 불변성 이론에 대한 성능을 분석하였다. 기존의 수중음원 위치추적 방법으로 잘 알려진 정합장 처리, 음향도파관 불변성 추정법 등에 비해 계산량을 절감 할 수 있고, 배열 이득을 충분히 활용할 수 있는 이점을 가진다. 또한, 기타 간섭 신호원의 영향을 크게 받지 않는 상황에서는 수중 환경에 대한 자세한 사전정보가 요구되지 않는다. 기존의 수중 음원 위치 추정법들에 비해 간단하고 순간적인 음원의 거리 추정이 가능한 배열 불변성 방법의 성능을 분석하기 위해 모의 음파 전달 음장을 이용한 시뮬레이션을 수행하였다. 광대역을 가지는 수중 충격성 음원에 대하여 SNR 에 따른 거리 추정 결과를 나타내었고 고주파 신호의 다중경로 전파 현상을 억제시키기 위해 공간 스무딩 기법을 적용하였다. 거리추정 성능을 분석한 결과, SNR 10dB의 환경에서 20% 내의 오차율을 보였다.
VoIP에서 패킷의 손실은 음성의 품질에 영향을 주는 가장 중요한 요인이다. 따라서 수신된 정보로부터 손실된 패킷을 복구하는 것은 중요하다. 따라서 본 논문은 VoIP에서 가장 많이 사용되는 CELP 부호화기를 위한 수신측 기반의 손실 패킷 복구방법을 제안한다. 제안하는 WSOLA(Waveform Shift OverLab Add)기반의 BS-PLC (Both Side Packet Loss Concealment) 방법은 패킷 손실이 발생하였을 경우 미래 패킷을 이용할 수 있는 경우와 그렇지 않을 경우로 나누고, LP(Linear prediction) 파라미터와 여기 신호를 복구한다. 미래 패킷을 이용할 수 없는 경우에는 과거에 전송된 정상 패킷만을 가지고 복원을 하며, 미래 패킷을 이용할 수 있을 경우에는 과거의 정상 패킷과 미래의 정상 패킷을 동시에 이용하여 손실된 패킷을 복구한다. 연속 패킷 손실 환경은 Gilbert 모델로 설정하였고, 제안한 알고리즘을 VoIP에서 가장 많이 사용되는 CELP 음성부호화기인 G.729에 적용하여 성능을 비교한다. 성능 비교를 위해 손실율을 변화시키면서 SNR(Signal to Noise)와 MOS(Mean Opinion Score)측정하였고, 제안한 방법을 G.729의 패킷 손실 은닉 방법과 비교하였다. 실험 결과, 평균 손실률이 $20\%$에서도 SNR은 2dB, MOS값은 0.3정도로의 음질 개선을 보였다.
본 논문에서는 수신신호의신호대잡음비를 이용하여 작동되는 적응부호화 시스템을 레일레이 페이딩 채널 환경에서 분석한다. 분석에서는 레일레이 페이딩 채널을 수신신호의 신호대잡음비를 K개의 구간으로 나누어서 유한 상태 마르코프 채널로 모델링한다. 채널 상태를 예측하는 과정에서 발생하는 오류확률을 고려하여 적응부호화 시스템의 평균 BER과 throughput이 계산된다. 본 논문에서 제안한 분석 방법을 이용하여 천공 길쌈부호를 이용한는 적응부호화 시스템의 성능을 분석한 결과가 예제로 보여진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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