In the speech system, for example hearing aid as well as speech communication, speech quality is degraded by environmental noise. In this study, to enhance the speech quality which is degraded by environmental speech, we proposed an algorithm to reduce the noise and reinforce the speech. The minima controlled recursive averaging (MCRA) algorithm is used to estimate the noise spectrum and spectral weighting factor is used to reduce the noise. And partial masking effect which is one of the human hearing properties is introduced to reinforce the speech. Then we compared the waveform, spectrogram, Perceptual Evaluation of Speech Quality (PESQ) and segmental Signal to Noise Ratio (segSNR) between original speech, noisy speech, noise reduced speech and enhanced speech by proposed method. As a result, enhanced speech by proposed method is reinforced in high frequency which is degraded by noise, and PESQ, segSNR is enhanced. It means that the speech quality is enhanced.
최근 국내외에서 자연재난 뿐 아니라 사회재난으로 인한 피해가 크게 증가하고 있다. 이를 극복하기 위해서는 기존보다 더욱 진보된 재난방송 시스템이 필요하다. 하지만 현재 일본의 One-Seg 기반 재난방송 기술은 자동인지 기법이 포함되어 있지만 국내의 T-DMB(Terrestrial-Digital Broadcasting) 기반 재난방송 기술은 자동인지 기법이 포함되어 있지 않다. 이에 본 논문은 One-Seg 기반의 자동인지 기법뿐만 아니라 국내에서 연구되고 있는 T-DMB 기반의 자동인지 기법을 소개 하며 이에 대한 성과를 기술한다.
ITIC를 중심으로 고밀도 DRAM을 위한 획기적인 밀도 향상을 기할 수 있는 공정과정과 회로디자인의 기술 혁신에 대하여 지다이너 입장에서 논의하였다. 여기서 개발한 TETC라 부르는 DRAM은 trench 기술과 SEG기술을 이용하였는데 $n^+-polysilycon$인 storage 전극과 $n^+-source$ 전극이 self-con-tact되고 soft error 를 극복할 만큼 충분히 큰 정전용량을 갖으므로 절연 영역을 따라서 만든 수직의 캐패시터를 이용함으로써 셀 크기를 기존의 BSE cell구조에 비하여 약 30% 감소되었다.
비트코인은 분산시스템으로 많은 노드를 가질수록 가용성 및 안정성이 유지된다. 이를 위해서는 블록 크기가 작고 많은 트랜잭션을 처리할 수 있는 구조를 가지는 것이 유리하다. 비트코인의 트랜잭션이 많아지면서 2017 년 8 월 24 일 세그윗(SegWit) 이후에 블록사이즈는 1MB 에서 2MB 로 변경되었고, 2019 년 9 월 현재 블록당 사이즈는 1MB 이상이 사용되고 있다. 이러한 추세라면 가까운 시일 내에 최대 블록사이즈에 근접하게 될 것이다. 본 논문에서는 세그윗 적용에 따른 비트코인의 변화를 조사하여 세그윗을 적용하지 않은 레거시(Legacy) 노드와의 차이점과 소프트포크(Softfork)로 알려진 호환성(Backward Compatibility)을 살펴보고, 세그윗을 통해 가단성(Malleability) 버그가 해결과 블록 사이즈 증가를 통해 TPS(Transaction Per Second)가 향상되는 것을 확인하고자 한다.
We propose a post-processing algorithm to improve the quality of the RGB image generated by deep learning based colorization from the gray-scale image of an infrared camera. Wavelet fusion is used to generate a new luminance component of the RGB image luminance component from the deep learning model and the luminance component of the infrared camera. PSNR is increased for all experimental images by applying the proposed algorithm to RGB images generated by two deep learning models of SegNet and DCGAN. For the SegNet model, the average PSNR is improved by 1.3906dB at level 1 of the Haar wavelet method. For the DCGAN model, PSNR is improved 0.0759dB on the average at level 5 of the Daubechies wavelet method. It is also confirmed that the edge components are emphasized by the post-processing and the visibility is improved.
Automatic segmentation of brain tissues such as WM, GM, and CSF from brain MRI scans is helpful for the diagnosis of many neurological disorders. Accurate segmentation of these brain structures is a very challenging task due to low tissue contrast, bias filed, and partial volume effects. With the aim to improve brain MRI segmentation accuracy, we propose an end-to-end convolutional based U-SegNet architecture designed with multi-scale kernels, which includes cascaded dilated convolutions for the task of brain MRI segmentation. The multi-scale convolution kernels are designed to extract abundant semantic features and capture context information at different scales. Further, the cascaded dilated convolution scheme helps to alleviate the vanishing gradient problem in the proposed model. Experimental outcomes indicate that the proposed architecture is superior to the traditional deep-learning methods such as Segnet, U-net, and U-Segnet and achieves high performance with an average DSC of 93% and 86% of JI value for brain MRI segmentation.
ISDB-T(Integrated Service Digital Broadcasting Terrestrial)는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 기반의 전송기술 및 Time Interleaving 기술을 사용하고 있기 때문에 다중 경로 및 Impulse Noise에 대응 가능하며, 이동 수신 환경에서도 어느 정도 양호한 성능을 나타낸다. 원세그(One-Seg), 풀세그(Full-Seg)는 할당된 세그먼트 개수에 따라 구분하며, 원세그 수신기는 변복조 방법으로 QPSK(Quadrature Phase Shift Keying)를 사용하기 때문에 64QAM(64 Quadrature Amplitude Modulation)을 사용하는 풀세그 수신기와 비교하여 높은 기술력 없이도 구현 가능하지만, 영상 데이터율의 한계로 화면 사이즈와 해상도의 제한이 크다. 본 논문에서는 셋탑박스, 고정형 TV, 일체형 네비게이션 등에 적용 가능한 HD급 해상도를 지원하는 풀세그 ISDB-T 방송 수신 모듈을 설계하고 구현한다. 실험을 통해 개발된 풀세그 ISDB-T 방송 수신 모듈의 기능이 정상적으로 동작함을 확인하였다.
Deep submicron NMOSFETs with elevated source/drain can be fabricated using self-aligned selective epitaxial growth(SEG) of silicon for enhanced device characteristics with shallow junction compared to conventional MOSFETs. Shallow junctions, especially with the heartily-doped S/D residing in the elevated layer, give hotter immunity to Yt roll off, drain-induced-barrier-lowering (DIBL), subthreshold swing (SS), punch-through, and hot carrier effects. In this paper, the characteristics of both deep submicron elevated source/drain NMOSFETs and conventional NMOSFETs were investigated by using TSUPREM-4 and MEDICI simulators, and then the results were compared. It was observed from the simulation results that deep submicron elevated S/D NMOSFETs having shallower junction depth resulted in reduced short channel effects, such as DIBL, SS, and hot carrier effects than conventional NMOSFETs. The saturation current, Idsat, of the elevated S/D NMOSFETs was higher than conventional NMOSFETs with identical device dimensions due to smaller sheet resistance in source/drain regions. However, the gate-to-drain capacitance increased in the elevated S/D MOSFETs compared with the conventional NMOSFETs because of increasing overlap area. Therefore, it is concluded that elevated S/D MOSFETs may result in better device characteristics including current drivability than conventional NMOSFETs, but there exists trade-off between device characteristics and fate-to-drain capacitance.
PURPOSE: The purpose of this study was to determine if the program focusing on gluteal muscle exercise combined lumbar stabilization had an effects on pain, functional disability and lumbar instability in chronic low back pain patients who had lumbar instability. METHODS: Thirty four patients were recruited in this study. The participants were randomly allocated stabilization exercise group (SEG) (n=17) and gluteal muscle exercise group (GEG) (n=17). The gluteal muscle exercise group conducted gluteal muscle exercises combined lumbar stabilization and stabilization exercise group did only lumbar stabilization exercise for 30 minutes three times a week for six weeks. Pre-exercise assessment tools, visual analogue scale (VAS) and Korean version Oswestry Disability Index level (KODI) were used for pain and functional disability each. Also, these were scored by the tool of lumbar instability. The pain, functional disability levels, and lumbar instability after six weeks with this exercise were re-evaluated. RESULTS: First, SEG showed a significant decrease in the lumbar pain, functional disability levels and lumbar instability. Second, GEG showed a significant decrease in the lumbar pain, functional disability levels and lumbar instability. The third, GEG showed even more significant decrease in the lumbar pain levels, functional disability levels and lumbar instability than SEG. CONCLUSION: Gluteal muscle exercises combined lumbar stabilization are more effective than only lumbar stabilization exercise in the pain levels, functional disability levels and lumbar instability for the chronic low back pain patients with lumbar instability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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