• 한국음향학회지
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• 제18권2호
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• pp.11-17
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• 1999

본 논문에서는 DHMM(Discrete Hidden Markov Model) 기반의 음성 인식 시스템에서 소음에 강인한 인식 성능을 얻기 위하여, 관찰 확률 스무딩(observation probability smoothing) 방법을 제안하고, 자동차 소음하에서의 음성 인식에 적합한 소음처리 기법을 실험을 통해 제시한다. 제안된 관찰 확률 스무딩 방법은 입력되는 음성의 특징벡터가 소음에 오염되어 양자화(vector quantization) 과정에서 적절한 코드워드(codeword)가 아닌 다른 코드워드로 양자화됨으로써 발생하는 인식성능 저하를 막기 위하여, 각각의 코드워드와 거리가 가까운 코드워드들의 관찰 확률값을 높여주는 방법이다. 이 밖에 자동차 소음에 대한 대처 방안으로 특징 벡터의 거리 측정시의 리프터(lifter) 사용, 고역 통과 필터(high pass filter) 사용, 스펙트럴 차감법(spectral subtraction) 사용 등의 성능을 평가한다. 인식 실험은 자동차 정지 중과 주행 중의 두 가지 상황에서 녹음된 한국어 단독 숫자음과 명령어 14단어에 대해 수행하였으며, 정지 중 97.4%와 주행 중 59.1%의 인식률로부터, 제안된 관찰 확률 스무딩 방법과 리프터, 고역 통과 필터, 스팩트럴 차감법의 소음 처리 기법을 추가한 결과, 정지 중 98.3%와 주행 중 88.6%의 인식률을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2499-2504
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• 2013

동적인 자세제어에 대한 응용은 다양한 외란이 존재하는 비선형 플랜트에 발생한 외란을 제거하기 위한 모든 분야에 적용할 수 있다. 또한, 발생한 외란을 어떻게 계측하는가에 따라 제어 성능이 달라질 수 있다. 본 논문의 시스템의 구성은 CAN 통신을 기반으로 3개의 리니어 액추에이터(Linear Actuator)를 동적으로 제어하도록 하였으며, 플랜트의 외란은 수평 플랜트 위에 볼(ball)을 놓아 비선형적인 외란을 가하도록 하였다. 외란에 대한 계측은 영상처리(Image Processing)를 통하여 외란을 계측하여 플랜트를 제어하도록 하였다. 이러한 비선형적인 외란을 제거하기 위하여 본 논문에서는 비선형 시스템에 대하여 제어성능이 뛰어난 신경회로망(Neural Networks)을 활용하여 기존의 PI 제어를 보완하여 하여 더욱 강인한 제어성능을 제시하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.25-35
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• 1997

음성 신호 처리에 널리사용되어 온 2차 통계에 의한 음성 분석 방법은 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 단점을 지닌다. 이에 반하여 고차 통계 방법은 Gaussian 잡음 등을 억제하는 특성을 가지고 있어서 잡음 환경에 상대적으로 강인한 음성 특징 추출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 고차 통계에 의한 음성 분석 방법을 이용하여 백색 및 유색 잡음 환경에서의 문맥 독립형(text-independent) 화자식별 시스템을 제안하고, 기존의 2차 통계에 의한 방식과 성능을 비교하였다. 본 논문에서의 화자식별 시스템은 벡터 양자화 방법에 기반을 두고 있으며, 고차 통계 방법에 의한 유성음/무성음 판별을 통해 non-Gaussian 특징을 가지면서도 화자 정보가 집중되어 있는 유성음 부분에 대해서만 음성 특징을 추출하여 인식에 사용하였다. 50명의 화자를 대상으로 한 화자식별 실험 결과, 고차 통계 방법이 2차 통계에 의한 방법보다 잡음 환경에서 상대적으로 우수한 인식 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권5호
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• pp.18-25
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• 1997

능동소음제어를 위한 순방향 제어 시스템은 높은 안정성과 강인한 성능을 특징으로 하는 반면 느린 수렴속도와 상호상관관계가 있는 참조신호를 필요로 하는 단점이 있다. 이에반해 역방향 제어 시스템은 일반적으로 빠른 수렴속도를 갖고 참조신호를 사용하지 않기 때문에 광대역 능동소음제어 시스템에 사용되지만 이득-대역폭 제한과 안정서 문제가 단점으로 알려져 있다. 본 논문에서는 순방향 제어 시스템과 역방향 제어 시스템을 결합시킨 새로운 능동소음제어 시스템을 제안하여 순방향 제어 시스템의 문제점인 수렴 속도를 향상시킨다. 제안된 시스템은 원래의 참조신호와 오차신호의 가중치 결합인 “선택적 결합 참조신호”가 적응 시스템의 입력으로 사용되는 제안된 알고리듬, 이른바 “선택적 결합” 알고리듬을 사용한다. 따라서, 제안된 시스템은 순방향 또는 역방향 제어 시스템과 거의 같은 계산량으로 Filtered-x LMS 알고리듬을 사용하는 시스템에 대해 향상된 성능과 수렴속도를 가진다. 끝으로 제안된 시스템을 수학적인 해석과 함께 컴퓨터 모의실험을 통하여 그 성능을 평가한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.53-58
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• 2017

UFMC(Universal Filtered Multi Carrier)는 새로운 종류의 다중 반송파 전송 기술로 OFDM을 대체하는 것을 목표로 하고 있는 5세대 무선 통신 시스템의 하나이다. 이것은 OFDM(Orthogonal Frequency Division Modulation)과 FBMC(Filter Bank Multi Carrier)의 장점을 결합하고 주요한 단점은 피한 두 시스템의 일반화된 모델이라 할 수 있다. UFMC는 기존의 CP-OFDM(Cyclic Prefix-OFDM)에 비해 시간-주파수 불일치와 같은 동기화 조건에 대하여 비교적 강인한 특징을 갖는다. 또한 5G 시스템 M2M(Machine to Machine) 전송과 같이 burst uplink 전송에 적합하다. 이 논문에서 우리는 다양한 채널 상황과 이동속도의 변화에 따른 UFMC의 BER(Bit Error Rate)성능 변화에 대하여 분석 하였다. 시뮬레이션 결과 모바일 장치의 이동 속도가 높을수록 낮은 BER성능을 확인 할 수 있었고 채널 상황이 좋을수록 속도에 대하여 민감하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권3호
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• pp.37-46
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• 2012

레이더 및 소나와 같은 탐지 시스템에서 잡음 환경은 균질 (homogeneous) 환경과 비균질 (heterogeneous) 환경으로 구분되며 비균질 환경은 간섭 신호 환경 (target masking)과 클러터 경계 환경 (clutter edge)으로 모델링 할 수 있다. VI (variability index) CFAR (constant false alarm rate)는 이러한 다양한 잡음 환경에 강건한 표적신호 탐지 성능의 확보를 위한 방법으로서, mean-level CFAR 알고리즘들 중에서 주어진 잡음 환경에 최적화된 기법을 선택하는 방법이다. 하지만, VI CFAR의 경우 클러터 잡음 경계 환경과 간섭 신호 환경에서 검출 확률이 저하되는 단점을 보인다. 이를 극복하기 위해, 본 논문에서는 TM (trimmed mean) CFAR와 sub-window를 이용하여 비균질 환경에 의한 검출 확률의 저하를 최소화시키는 방법을 제안한다. 모의 전산 실험 결과에 따르면, 제안된 알고리즘은 기존의 VI CFAR 및 단일 CFAR 알고리즘에 비해 간섭 신호 환경과 클러터 경계 환경에서 검출 확률 및 오경보 확률 측면에서 우수한 성능을 보인다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권5호
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• pp.52-60
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• 2013

세계 각국에서 연구개발 중인 ITS 기술은 기존 도로 인프라의 효율성 극대화, 복잡한 교통문제 해결 그리고 운전자 편의 서비스 제공 등을 해결하기 위한 방안으로 기대되고 있다. 이러한 ITS 기술의 핵심은 서버가 교통정보를 수집하고 수집된 정보를 빠르고 정확하게 필요한 사용자에게 제공하는데 있다. 실제 주행환경에서는 차량과 기지국 주변에 수많은 통신장애요소들이 혼재함으로 ITS관련 서비스를 끊김없이 보장하기 위해서는 정확하고 잡음신호에 강인한 핸드오버 기술이 필요하다. 본 논문에서는 실제 차량용 통신장치에 구현된 WAVE 핸드오버 알고리즘을 소개하고 성능에 영향을 미치는 5가지 주요 파라미터를 도출하였다. 본 논문에서는 고속주행 시험도로에서 도출된 파라미터들에 대해 여러 값을 대응하여 각각의 조건에서 핸드오버 성능 변화를 분석하였다. 본 논문의 시험결과는 빈번하게 발생하는 핸드오버 핑퐁 문제 해결을 위해 핸드오버 알고리즘에 사용되는 파라미터 값을 얼마나 잘 설정해야 하는지를 설명해준다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권2호
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• pp.121-130
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• 2005

본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 흥채의 특징을 추출하는 기법에 대해 제안한다. 웨이블릿 변환은 수행 속도가 빠르며 신호의 에너지를 저주파 대역으로 잘 모아주는 우수한 국소화 특징을 갖고 있으며, 특히 저주파 대역을 효율적인 특징 벡터로 사용한 수 있다. 한편 인식에 사용하고자 하는 흥채 영역에 눈꺼풀, 눈썹, 반사광, 안경의 흠집 등으로 인한 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음은 그 자체로도 홍채 패턴을 크게 변형시키며, 웨이블릿, 가보 등의 필터 기반 특징 추출 알고리즘은 잡음을 전체 영역으로 확산시킨다. 즉 잡음은 흥채 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 이를 막기 위해 본 논문에서는 홍채 템플릿을 여러 개의 영역으로 분할하여 각 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행함으로써 잡음의 영향을 제한된 영역에 국한시킨다. 실험에서 웨이블릿 방법이 기존의 Gabor 변환을 이용한 특징 추출 방법과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있으며 영역 분할로 인해 성능 개선이 되었다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.58-68
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• 2005

본 논문에서는 잡음 환경에서 강인한 음성 인식을 위하여 특징 보상 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 기존의 음성 모델 기반의 특징 보상 기법에서 이용되는 오염 음성 모델 추정 방식은 입력 음성에 대한 변별력 있는 사후 확률 예측을 보장하지 못하며, 부정확하게 계산된 사후 확률은 복구된 음성에서 명료도 하락의 문제를 일으킨다. 제안하는 기법에서는 오염 음성 모델 추정 과정에 분별적 훈련 방식의 하나인 최소 분류 오류 (MCE) 훈련 기법을 도입한다. MCE 훈련 기법을 적용하기 위해 변별력 하락의 가능성을 가지는 '경쟁 요소' 를 결정하는 기법을 제안한다. 병렬결합된 혼합 모델 (PCMM) 기반의 특징 보상에 MCE 훈련 기법을 적용하는 과정을 제안하고 변별력 향상의 영향을 관찰한다. Aurora 2.0 데이터베이스와 실제 자동차 주행 환경에서 수집된 음성 데이터베이스에 대한 성능 평가를 실시한다. 실험 결과는 제안한 기법이 음성 인식 성능 향상에 도움이 되는 것을 입증한다.

• 한국음향학회지
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• 제15권2호
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• pp.85-89
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• 1996

본 논문에서는 상태간의 천이가 특정한 시간 구간에서만 발생하도록 하는 천이 제한(transition constrained) HMM를 제안하고 잡음 환경에서의 성능을 평가하였다. 천이 제한 HMM는 상태 지속을 제한하고 음성 신호의 시간적 변화를 단순하고 효과적으로 표현할 수 있다. 제안된 천이 제한 HMM은 기존 HMM 보다 성능이 우수할 뿐만아니라 계산량도 매우 감소한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 반연속(semi-continuous) HMM을 이용하여 잡음이 SNR 20, 10, 0 dB로 첨가된 음성에 화자독립 단독음 인식실험을 수행하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 잡음에 강인한 특성을 나타내었다. 두 가지 종류의 잡음을 SNR 10dB로 첨가하여 사용한 경우, 천이제한 HMM의 인식률은 기존 HMM의 단어 인식률 81.08%와 75.36%에 비하여 각각 7.31%와 10.35% 향상되었다.