본 연구에서는 멀티 레벨 인버터의 파워 스펙트럼을 광대역으로 분산시키기 위한 멀티 캐리어 Random PWM기법을 제안하였다. PD(phase disposition)방식 및 H(hybrid)방식의 멀티 캐리어 Random PWM을 단상 cascade H-브리지 멀티 레벨 인버터와 3상 hybrid 멀티 레벨 인버터에 적용하였다. 각 방식에 따른 출력 전압/전류 파형 및 고조파 스펙트럼을 PSIM에 의하여 확인 하였으며, 제안된 방식의 타당성을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 RGB 카메라와 LED 광원만을 이용하여 객체에 대한 반사 스펙트럼을 효율적으로 측정하는 영상 획득 시스템을 제안한다. 멀티스펙트럼 영상 획득 시스템은 LED 컨트롤러, LED 클러스터, RGB 카메라로 구성되고 전역 스펙트럼(full spectrum)의 영상을 실시간으로 획득하는 시스템이다. 제안된 시스템은 스펙트럼 기저 함수들의 선형 결함으로 전역 스펙트럼을 재구성하여 비교적 간단하면서도 높은 정확도를 보장해준다. 본 시스템의 효용성을 증명하기 위해 다양한 장면(scene)에 대한 반사 스펙트럼을 측정하고 이를 이용하여 여러 광원을 적용한 재조명 결과를 보여준다.
본 논문에서는 확장 스펙트럼 차감 알고리즘으로 처리된 신호의 추정 신호 대 잡음비를 이용한 새로운 음성 활동 검출법을 제안한다. 확장 스펙트럼 차감 알고리즘의 Wiener필터 출력 신호에서 신호 대 잡음비를 추정하기 위한 Wiener 필터를 하나 더 둠으로써 음성 활동을 검출한다. 제안하는 음성 활동 검출기는 계산량이 많지 않으며 낮은 신호 대 잡음비에서도 잘 동작했다. 제안하는 음성 활동 검출기의 응용으로 Boll의 스펙트럼 차감 알고리즘에 제안하는 음성 활동 검출기를 적용한 다음 확장 스펙트럼 차감 알고리즘과 비교하였다. 제안하는 음성 활동 검출법에 의한 Boll의 스펙트럼 타감 알고리즘은 음성/비음성 구간 모두에서 확장스펙트럼 차감 알고리즘보다 우수한 성능을 보였다.
본 연구에서는 단상 5-레벨 cascaded 인버터의 출력 전압 및 전류의 파워 스펙트럼을 광대역으로 분산시키기 위한 멀티 캐리어 RPW(Random PWM)기법을 제안하였다. 제안된 방법은 고정 주파수의 멀티 캐리어 대신에 랜덤한 주파수의 삼각파 캐리어를 사용하고 있다. PD(Phase Disposition)방식 및 H(Hybrid)방식의 멀티 캐리어 RPW을 단상 cascade H-브리지 멀티 레벨 인버터에 적용하였다. 각 방식에 따른 출력 전압과 전류 파형 및 고조파 스펙트럼을 PSIM에 의하여 확인하였으며, 제안된 방식의 타당성을 입증할 수 있었다.
제한된 전파 스펙트럼 자원은 전파 네트워크의 빠른 발전에 큰 장벽이 되고 있다. 대부분의 전파 스펙트럼은 면허 방식으로 분배되어 서비스에 이용되고 있다. 반면 비면허 방식으로 분배된 전파 스펙트럼은 전파를 이용한 서비스와 기술을 크게 향상하는데 큰 기여를 하였다. 최근에 무선인지 기술은 이러한 전파 스펙트럼 자원의 부족을 해결하기 위한 기술로써 주목받고 있다. 이 기술은 전파 스펙트럼을 효율적으로 사용 가능하도록 한다. 한편으로 멀티홉 기술이 에드홀 및 피어 투 피어 네트워크에서 집중적으로 연구되고 있으나 이동통신 네트워크에서 성능 향상을 위하여 멀티홉 기술의 연구는 최근에야 이루어지고 있다. 멀티홉 기술은 음영 지역에 고속의 데이터를 제공하고 적은 비용으로 서비스 영역을 효율적으로 확장할 수 있는 기술이다. 이동통신 시스템에서 스펙트럼 이용률을 극대화하는 무선인지 멀티홉 기술의 연구는 그 유용성에도 불구하고 아직까지 많지 않았다. 따라서 본 논문에서는 시스템 스루풋을 최대화 하는 무선인지 멀티홉 기술을 적용한 네트워크를 제안한다. 본 논문에서 제안된 시스템의 스루풋 성능을 주사용자와 부사용자의 전파 반경 및 이용률 파라메터와 같은 다양한 파라메터를 사용하여 해석적으로 모델링하고 수치해석을 통하여 제안된 시스템의 성능이 현재의 시스템에 비하여 크게 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 스펙트럼 성형기법을 이용한 멀티미디어 콘텐츠 명료도 향상 알고리즘을 제안한다. 영화, 동영상과 같은 오디오-비주얼 미디어 콘텐츠에서 다이얼로그는 영상의 내용을 이해하기 위한 중요한 요소이다. 하지만 종종 영상내의 효과음, 배경음악 등과 같이 함께 믹싱 된 오디오 성분에 의해 중요한 정보를 지닌 다이얼로그의 명료도가 떨어지는 문제점이 제기되어왔다. 뿐만 아니라 멀티미디어 콘텐츠의 이용 환경이 다양해지면서 청자의 주변 환경 또한 오디오 볼륨에 영향을 미치는 요소가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 영상의 중요 단서를 담고 있는 사운드트랙의 음성 성분 명료도를 높이고자 한다. 제안된 알고리즘은 먼저 영상의 스테레오 오디오 신호에서 음성 존재 확률(Speech Presence Probability)을 이용한 소프트 마스커를 통해 다이얼로그 성분을 검출한다. 추출된 다이얼로그 성분은 스펙트럼 성형 기법을 적용하여 명료도에 중요한 영향을 미치는 고주파대역의 성분을 증폭시키는 등 음성 신호 스펙트럼의 에너지를 재분배하여 신호의 명료도를 향상 시켰다. 마지막으로 크기 정규화 과정을 통해 프로세스 전과 후의 전체 오디오의 파워를 동일하게 유지함으로써 증폭으로 인한 스피커의 오디오 포화(saturation)를 방지하였다. 실험을 통해 본 알고리즘이 동일한 오디오 볼륨에서 영상의 명료도를 향상시킴을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 변조지수 M이 큰 영역에서는 고조파 스펙트럼의 광대역화 효과가 저하되는 2상 랜덤 중앙 정렬 변조기법 (Random Centered Distribution PWM : RCD)기법의 문제점을 해결하고자 멀티 영벡터 2상 RCD (Multi Zero Vector RCD : MZRCD) 변조기법을 제안하였다. 제안된 2상 MZRCD기법은 변조지수 M=0.7을 기준으로 하여 M이 0.7보다 큰 영역에서는 영벡터를 V(111)로 선택하고, 0.7보다 작은 영역에서는 V(000)을 선택한다. 제안된 방법을 유도모터 구동시스템에 적용해 본 결과, M이 0.7이상인 영역에서도 모터의 전압/전류 및 소음 스펙트럼의 광대역화 특성이 종전의 방법에 비하여 우수함을 확인할 수 있었다.
미래의 고속 및 광대역 서비스에 대한 수요 증가로, 부족한 스펙트럼을 효율적으로 사용할 수 있는 스펙트럼 관리(spectrum management) 방법의 중요성이 대두되고 있다. 또한, 트래픽 폭증 및 멀티미디어 제공 등 서비스 확대에 대응할 수 있는 유연한 스펙트럼 접속(spectrum access) 기술, 공유(sharing)에 대한 필요성도 증대되고 있다. 이러한 중요성 및 필요성에 기인해, 효율적으로 스펙트럼을 공유할 수 있는 방법으로 언더레이, 오버레이 방식 등이 제안되었고, UWB 및 인지무선(cognitive radio)과 같은 공유 기술 등이 발전하게 되었다. 본 고에서는 효율적 주파수 이용을 위한 스펙트럼 관리 방법 및 주파수 공유 기술로 기존의 주파수 대역에서 충분히 낮은 출력으로 전파를 송출하는 언더레이 방식, 기회주의적인 오버레이 동적접속 기술, 면허권자인 1차 우선 사용자(primary user)와 2차 면허권자(secondary user) 간의 동적접속 기술에 대한 국내 외 기술동향을 상세히 소개하고자 한다.
스펙트럼 자원의 부족문제를 해결하고 스펙트럼 자원을 보다 효율적으로 사용하기 위해 인지무선통신기술이 제안되었으며 많은 연구가 이루어지고 있다. 애드혹 인지무선통신에서 멀티 홉 라우팅은 저 전력으로 먼 거리까지 데이터 전송할 수 있는 중요한 기법이다. 멀티채널을 갖는 멀티홉 라우팅에서 전송채널을 선택할 때 우선적으로는 주 사용자에 대한 간섭을 최소화할 수 있는 채널선택이 되어야하며 전송용량을 극대화하기 위해 채널 간 간섭을 최소화할 수 있는 채널선택기법이 필요로 된다. 본 논문에서는 멀티채널 멀티 홉 인지무선네트워크에서에서 채널 간 간섭을 최소화하며 주 사용자와의 충돌을 줄임으로써 용량을 높일 수 있는 채널 스케줄링 방식을 제안하였다. 제안된 방식은 라우팅경로와 채널선택을 동시에 수행한다. 제안된 채널 할당방식에 대한 시뮬레이션을 통해 용량과 충돌률 관점에서 그 성능을 분석하였다.
잡음환경에서의 음성인식을 위하여 음성에 부가된 잡음을 제거하는 방법에 있어, 기존의 스펙트럼 차감법은 잡음과 음성을 정확히 구별하기 힘들고 정확한 잡음의 특성을 추정할 수 없는 단점이 있다. 또한 웨이브렛 변환영역에서의 잡음제거 방법은 임계값 적용시 저주파 영역보다는 고주파영역에 상대적으로 더 큰 영향을 미쳐 고주파영역에서 신호의 손실이 발생하는 단점이 있다. 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법의 단점을 개선하기 위하여 연속 웨이브렛 변환 영역에서 웨이브렛 계수의 스케일별 표준편차로 묵음구간과 음성 구간을 판별하여 끝점을 검출 후, 잡음이 섞인 음성신호를 이산 웨이브렛 변화에 의해 3개의 대역으로 분리하여 각각의 대역 내에서 스펙트럼 차감법을 적용시키는 방법을 제안한다. 끝점을 검출하고 대역을 나눔으로써 스펙트럼 차감을 적응할 잡음 신호의 특성을 정확히 추출할 수 있다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 스펙트럼 차감법 및 웨이브렛 변환을 이용한 잡음제거 방법보다 신호대 잡음비 및 Itakura-Saito거리 측면에서 향상됨을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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