• 융합신호처리학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.105-114
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• 2000

본 논문에서는 다중 심벌 검파를 터보 트렐리스 부호화 변조에 적용하여 대역폭 효율을 높일 수 있는 채널 코딩 방식을 제안하고 또한 다중 심벌 검파를 수행하는 터보 트켈리스 부호화 변조의 MAP 알고리듬을 설계한다. 터보 코드는 낮은 SNR에서 아주 좋은 BER 성능을 얻을 수 있다. 이은 두 개의 콘볼류션 부호화기와 인터리버에 의해 구성된다. TCM은 코드워드사이의 유클리드 거리를 최대화시킴으로써 코딩과 변조를 동시에 수행하는 방식이다. 터보 트렐리스 부호화 변조는 비터비혹은 symbol-by-symbol MAP 알고리듬에 의해 디코딩 될 수 있다. 그러나 본 논문에서는 다중 심벌검파를 수행하기 위해 1차 및 그 이상의 위상차를 이용한 유클리드 거리를 가지 메트릭으로 사용하는 터보 트렐리스 부호화 변조의 MAP 알고리듬을 설계한다 본 연구는 같은 SNR에서 좀 더 향상된 BER 성능을 얻을 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1186-1193
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• 2000

본 논문에서는 나카가미 패이딩 채널에서 FH/MFSK 시스템에 선택 다이버시티를 적용하였을 경우의 시스템 성능을 분석한다. 선택 합성(selection combining)후의 신호대 잡음비(SNR)로부터 제거확률을 유도하고 FH/MFSK 시스템의 성분분석을 위해 사용자수(M), SNR, 나카가미 페이딩(m), 다이버시티 가지의 수(D)와 같은 파라메더들을 사용한다. m이 1인 경우, 비트에러율(BER)은 각각 D=1에서 1.0$\times$10-3이고 D=2에서 1.0$\times$10-4으로 10배만큼 감소함을 알 수 있다. m이 2인 경우, BER은 D가 증가하더라도 일정한 값을 갖는다는 것을 또한 알 수 있다. D가 2인 경우, SNR이 15dB와 25dB일 때의 시스템 용량은 다이버시티를 고려하지 않은 용량보다 각각 75%와 20% 증가된다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권11호
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• pp.373-378
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• 2014

방위탐지기술은 위치표정 정확도를 높이기 위해서 매우 중요하다. 도착시간차(TDOA) 방위탐지 방식은 정확도가 매우 높은 기술이며 1990년대부터 고주파신호 방위탐지에 사용되었다. TDOA 방식은 송신기에서 송신된 신호가 거리가 다른 위치에 있는 두 개의 수신기에 도착하는 시간차를 이용하여 송신기의 방위를 측정하는 방식으로서 수신신호의 신호대잡음비(SNR)와 안테나 기준선이 방위탐지 정확도에 매우 큰 영향을 미치며, 본 논문에서는 SNR과 안테나 기준선에 대한 방위각 정확도와 위치표정 정확도를 모사하였다. 기준선의 길이가 50m이고 SNR이 40dB 이상이면, 입사방위각 $0^{\circ}$에서 약 $0.51^{\circ}$의 방위탐지 정확도를 얻었다.

• 한국음향학회지
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• 제41권1호
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• pp.38-44
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• 2022

잡음에 오염된 음성의 명료도와 음질을 향상시키고자 음성 향상을 수행한다. 본 연구에서는 복소값 스펙트럼을 이용한 마스크기반 음성 향상에서 시간 영역 손실함수와 주파수 영역 손실함수에 따른 학습 결과를 비교하였다. 시간 영역의 음성 파형과 주파수 영역의 스펙트럼의 세부정보를 고려해 두 영역의 장점을 활용할 수 있도록 손실함수 조합에 관해 연구를 진행하였다. 시간 영역 손실함수는 Scale Invariant-Source to Noise Ratio(SI-SNR)을 이용해 계산하고, 주파수 영역 손실함수는 복소값 스펙트럼과 크기 스펙트럼을 Mean Squared Error(MSE)로 계산하여 사용하였고, sin 함수를 이용해 위상에 대한 손실함수를 계산하였다. 손실함수 조합은 시간 영역 손실함수인 SI-SNR과 각 주파수 영역 손실함수를 조합하였다. 또한 크기 값과 위상 값을 모두 고려할 수 있도록 SI-SNR과 크기 스펙트럼, 위상에 관련된 손실함수들도 조합하여 실험을 진행하였다. 음성 향상 결과는 Source-to-Distortion Ratio(SDR), Perceptual Evaluation of Speech Quality(PESQ), Short-Time Objective Intelligibility(STOI)를이용해 성능 비교 평가를 진행하였다. 음성 향상 결과를 확인해보기 위해 스펙트럼 상에서 비교를 진행하였다. TIMIT 데이터베이스를 이용한 실험 결과, 시간 영역 또는 주파수 영역 손실함수보다 SI-SNR과 크기 스펙트럼을 조합한 손실함수를 사용하여 음성 향상을 학습했을 때 가장 높은 성능을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권12A호
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• pp.991-997
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• 2009

전송 빔포밍은 다수의 송수신 안테나 기법에서 다이버시티 이득을 최대로 얻을 수 있는 간단한 방법으로 널리 알려져 있다. 그러나 이와 같은 다이버시티 이득을 얻기 위해서는 송신단과 수신단 모두 채널 상태에 관한 정보를 완벽하게 알고 있어야 하고 이는 피드백이 한정되어 있는 실제 시스템에서 비현실적이다. 이와 같은 이유로 현실적인 시스템에서는 송수신단이 모두 알고 있는 코드북(codebook)에서 수신단 출력에서의 신호 대 잡음비(SNR)가 최댓값을 갖는 전송 빔포밍 벡터를 선택하여 이의 인덱스만 수신단에서 송신단으로 피드백 해주는 코드북을 기반으로 하는 피드백 기법을 사용한다. 본 논문에서 우리는 코드북 기반의 피드백을 사용하는 다중 송신 안테나 시스템 (MISO)에서 피드백 채널에 에러가 존재하였을 경우에 대한 성능을 평균 비트 에러 (BER) 측면에서 수식적으로 분석하였으며, 이 수식을 이용하여 주어진 코드북에 대하여 최적의 빔포밍 벡터 인덱싱 기법을 제안하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.287-295
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• 1986

본 논문에서는 디지털 이동 무선통신을 위한 음성신호와 부호화 기법으로 SBC(sub-bnad coding)를 제안하고, SBC의 레일리(Rayleigh) 페이딩 채널에서의 음질의 강인성을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 조사하였다. 먼저 레일리 페이딩 채널, 시뮬레이터 및 16-ary DPSK(differential phase shift key) 수신기 모델을 제시한 후, 모델의 타당성을 이론치와 비교하여 입증하였다. 채널에러에 대한 영향은 SNR, LPC(linear predictive codin) 거리척도 및 주관적인 청각조사를 통해 검토하였다. BER(bit error rate) =$10_{-3}$, $10_{-2}$, 5$ imes$$10_{-2}$에 대한 시뮬레이션결과 BER=$10_{-2}$에서도 음성의 이해도는 확인되었으며, BER=5$ imes$$10_{-2}$에서도 음성통신에 사용하기는 충분하였다. 따라서 SBC는 ECC(error correction code) 사용없이 BER=$10_{-4}$~$10_{-2}$정도의 레일리 페이딩 채널에서 디지탈 이동무선통신에 응용이 가능함을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.279-285
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• 2011

차세대 무선통신에서는 현재 서비스 되고 있는 성능보다 높은 BER(Bit Error Rate)의 성능을 요구한다. 기존의 DVB-RCS(Digital Video Broadcasting - Return Channel via Satellite)에서 사용중인 이진 터보 코드(Double binary Turbo code)는 높은 SNR(에서 오류마루 현상이 발생하여 차세대 무선통신에서 사용하기가 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 DVB-RCS NG에 적합한 부호화 방식으로 3D-터보 코드(Tthird-dimension Turbo code)의 부복호화기의 구조를 분석하고 성능분석 하였다. 3D-터보 코드는 기존의 DVB-RCS 방식에 rate-1인 post-encoder를 첨가시켜 오류마루 현상을 보완한 부호화기이다. 3D-터보 코드는 post-encoder의 형태, 인터리빙 기법, ${\lambda}$값의 변화에 따라 성능이 달라지므로 본 논문에서는 각 파라메타에 대한 최적의 값을 제시하였다. 전체적으로 3D-터보 코드가 기존의 DVB-RCS 터보 코드에 비해 성능이 우수하고 기존의 문제점인 오류마루 현상을 해결할 수 있음을 알 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.125-133
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• 2011

WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 PFCM 군집화를 적용한 KNN과 PFCM을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 PFCM에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/IFCM 알고리즘이 KNN, KNN/FCM, KNN/PFCM 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.109-115
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• 2011

Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.

• 융합정보논문지
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• 제10권6호
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• pp.41-48
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• 2020

수중 IoT 네트워크에서 센서 노드는 지속적인 전력 공급이 어렵기 때문에 제한된 상황에서 소비 전력과 네트워크 처리량의 효율성이 매우 중요하다. 이를 위해 기존의 무선 네트워크에서는 SNR(Signal Noise Rate)과 BER(Bit Error Rate)의 높은 연관성을 기반으로 적응적으로 통신 파라미터를 선택하는 AMC(Adaptive Modulation and Coding) 기술을 적용한다. 하지만 본 논문의 실험 결과, 수중에서 SNR과 BER 사이의 상관 관계가 상대적으로 감소함을 확인하였다. 따라서 본 논문에서는 SNR과 함께 다중 파라미터를 동시에 사용하는 딥러닝 기반 BER 예측 모델(MLP, Multi-Layer Perceptron)을 적용한다. 제안하는 BER 예측 모델은 처리량이 가장 높은 통신 방법을 찾아낼 수 있고, 시뮬레이션 결과 85.2%의 높은 정확도와 네트워크 처리량은 기존 처리량보다 4.4배 높은 성능을 보여주는 우수한 성능을 확인하였다.