본 논문에서는 주파수 도약 신호나 burst 신호와 같이 신호의 유지시간이 짧은 신호에 대한 방향탐지를 위한 광대역 방향탐지 알고리즘과 시스템 설계 방안에 대해 제안한다. 제안된 구조는 near perfect reconstruction이 가능한 폴리페이즈 필터뱅크(polyphse filterbank)를 전처리 과정으로 사용하며 각 서브밴드에서 신호 존재 여부를 판단하고 각 서브밴드에서 일반적인 방향탐지 알고리즘이 수행하는 구조이다. 아울러 Matlab 시뮬링크와 제작된 광대역수신기에서 수집한 데이터를 사용하여 다양한 환경에서 제안된 알고리즘에 대해 그 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 3차원 웨이브릿 변환을 기반으로 하고 쿼드트리 코딩 알고리즘을 이용한 동영상 압축 시스템을 제안하였다. 3차원 웨이브릿 기반 비디오 압축 시스템은 3차원 웨이브릿 변환의 움직임 보상형 시간축 필터를 이용하여 입력영상신호의 시간적 상관관계를 제거하고, 공간상의 웨이브릿 변환에 의하여 시공간의 서브밴드로 분해한다. 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 영상에서 에너지가 집중된 저주파 영상에 상대적으로 비트율을 높게 할당하였고, H.263 알고리즘과 비교하여 복원된 영상의 PSNR 성능을 0.64dB 향상시켰다. 또한 제안한 시스템은 3차원 웨이브릿 변환을 이용하여 움직임 보상 에러의 전파를 제거하였고, 다분해능과 압축 비트율에 따라서 점진적 전송이 가능하다.
웨이블릿 분해된 최고주파 대역을 4개의 균일대역으로 서브밴드 분할한 후 이 레벨들의 전력값 중에서 최소값과 단조 변환(monotonic transform)을 이용해서 레벨 적응적 경계값을 구하였다. 이 경계값으로 ST(soft threshold) 연산자에 적용하여 고주파 및 중간 대역의 가우시안 잡음을 제거하였다. 그 결과를 VisuShrink 방법 그리고 monotonic 변환 및 가중값을 이용해서 잡음 제거한 결과와 PSNR로 비교하고 이 기법의 실용성을 밝혔다.
본 논문은 부밴드별 반향제거 필터 뱅크를 구현하기 위한 가중 Overlap-add 적응필터를 이용한 단일 채널 음향 반향제거기를 제안한다. 기준 입력 신호의 고유치 분포율에 의존하여 수렴특성이 결정되는 NLSM (Normalize US)알고리즘을 사용하여 전대역 처리 과정에서 발생하는 수렴 성능의 저하를 방지하고, 효율적인 블록 병렬처리가 가능한 부밴드 처리기법인 가중 Overlap-add 방식을 적용한 적응 반향제거기의 성능을 고찰한다. 또한 본 논문에서는 동시 통화 검출을 위한 전용 필터와 에너지 비교 방법을 동시에 사용하는 새로운 형태의 동시통화 검출 기법을 제안한다. 모의 실험을 통해 제안한 적응 반향 제거기와 동시 통화 검출기의 효과적인 근단 화자 검출 방법을 보인다.
메세지당 비트 수와 주파수 도약 시권스의 톤의 수는 유효한 대역폭과 각 사용자의 데이터율에 의해 결정된다. 이 파라메터는 번갈아 톤 구간을 결정하여 전송 왜곡에 많은 영향을 미친다. 본 논문에서는 충돌이나 히트를 감소하기 위해서 확산 부호를 각 이용자 쌍에게 할당하는 어드레스 코드를 사용하였다 또한 주파수대는 몇 개의 서브 밴드로 나누어 각각의 사용자는 칩당, 서브 밴드당 멸티톤 전송이 가능하고 주파수 총수의 증가에 의한 각 톤의 구간을 늘릴 수 있도록 새로운 시스템을 제안하였다. 그리고, 비트수, 톤의 길이, 칩당 주파수의 최적 값에 의해 오율성능 개선치를 구하였다. 전반적인 효율 하락 없이 다중 통과 지연 분포의 취약성이 작아지며 동시에 사용자 수가 50% 증가함을 알았다. 또한 사용자 비율에 따른 대역폭 변화에 대한 확산 시스템의 효율이 20% 증진함을 알 수 있었다.
본 논문에서는, 원거리 음성인식을 위한 서브밴드 필터링 기반의 빠르고 효율적인 에코제거 시스템을 제안한다. 제안하는 에코제거 시스템은 우선 채널간 유사도 (correlation) 가 높을 경우 적응필터가 오작동하는 것을 방지하기 위해 spatial decorrelation 을 적용하게 된다. 그리고 tree 형태를 가지는 IIR filterbank 기반의 subband 구조를 채택함으로써, 적은 차수로도 효과적인 analysis, synthesis 필터링을 수행할 수 있도록 한다. 이 과정에서 불가피하게 발생하는 서브 밴드간 spectral aliasing은 notch filter를 적용해 해결할 수 있다. 또한 적응 필터로는 improved proportionate normalized least-mean-square (IP-NLMS) 알고리즘을 사용해 수렴속도 및 에코제거 성능에서 우수함을 확인하였다. 마지막으로 decision-directed estimation 기반의 residual echo suppressor를 적용해 잔여 에코를 제거하게 된다. 본 논문에서는 각 단계를 구성하게 된 이론적인 배경을 소개하고, 실제 에코가 존재하는 환경에서 ERLE, 원거리 음성 인식률, computational complexity를 통해 제안하는 에코제거 시스템의 효과를 입증하도록 한다.
인간과 기계와의 인터페이스에 있어서 궁극적 목표는, 인간과 기계가 마치 사람과 사람이 대화하듯 자연스런 인터페이스가 이루어지도록 하는데 있다. 이에 본 논문에서는 사람의 음성속에 깃든 6개의 기본 감정을 인식하는 알고리듬을 제안하고자 한다. 이를 위하여 뛰어난 주파수 분해능력을 갖고 있는 웨이블렛 필터뱅크를 이용하여 음성을 여러 개의 서브밴드로 나누고 각 밴드에서 특징점을 추출하여 감정을 이식하고 이를 최종적으로 융합, 단일의 인식값을 내는 다중의사 결정 구조를 갖는 알고리듬을 제안하였다. 이를 적용하여 실제 음성 데이타에 적용한 결과 기존의 방법보다 높은 90%이상의 인식률을 얻을 수 있었다.
암의 진행 정도를 판단하기 위한 암세포 조직영상의 분석은 그 대상이 되는 영상의 다양성과 잡음으로 인해 정확한 분석이 어렵다. 특히, 암의 진행 정도를 판단하는데 있어서 중요한 요인인 세포핵의 variation에 따른 order/disorder 정도를 객관적 수치로 정량화하기 위해서는, 각 기(stage)에 따른 암의 진행정도를 가장 잘 나타낼 수 있는 특징값 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 가장 유효한 특징값을 추출하기 위하여, 공간 영역과 주파수 영역에서 그 지역적 특징을 잘 나타내는 wavelet 변환을 적용한 후, 분할 된 서브 밴드 중 고대역 서브 밴드에서 질감 특징을 추출하고, 추출 된 질감 특징값들이 암의 진행 정도에 따른 각 집단간에 유의한 차이를 나타내는지에 대한 유의성을 검증하기 위하여, 다변량 통계학적 분석 방법을 사용하여 비교분석 하였다.
본 논문에서는 폴리포닉 오디오 신호에 대한 정현파 모델링 방법을 제안한다. 정현화 모델링을 폴리포닉 오디오 신호에 적용하는데 있어서 가장 큰 문제점은 스펙트럼 분석을 위한 분석 윈도우의 크기를 결정할 수 없다는 것이다. 또한 고음질의 합성음을 위해서는 악기음의 특성을 결정짓는 어택이 잘 보존되어야 한다. 본 논문에서는 입력 신호를 6개의 옥타브 벤드 구조의 다중 해상도 필터 뱅크를 통과시키고, 각 서브벤드 신호에 대해 서로 다른 크기의 분석 윈도우를 적용시킴으로써 폴리포닉 오디오 신호에 대한 분석 윈도우 크기 결정 문제를 해결한다. 정현파 모델링에서 발생하는 어택과 같은 천이 구간에서의 퍼짐 현상을 개선하기 위해 각 서브밴드 신호에 동적 세그맨테이션 방법을 적용하여 천이 구간 근처에서는 분석과 합성 프레임 크기를 작게 하는 방법을 사용한다. 이 방법을 통해 서브밴드 신호의 구간별 시간-주파수 특성에 따라 적절한 크기의 윈도우를 선택할 수 있다. 동적 세그멘테이션 방법으로는 기존의 방법보다 계산량과 성능 면에서 더 나은 특성을 보이는 방법을 제안한다. 여러가지 폴리포닉 오디오 신호에 대한 시뮬레이션 결과 제안한 정현파 모델링 방법이 음질의 손상 없이 원래 신호를 잘 복원할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 실내 잔향곡선의 초기감쇠시간을 복수 채널을 사용하여 단축시켰다. 실내에서 수음된 음성신호는 MINT(Multiple - input / output INverse Theorem)에 기초하여 풀밴드와 서브밴드로 역필터링하였으며, 복수 채널의 적응필터는 LMS(least Mean Square)와 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 사용하였다. 실험결과 잔향곡선에서 -20 dB까지 감소하는데 걸리는 시간이 2개의 마이크로폰을 사용하였을 때 풀밴드 NLMS에서 약 1/3로 단축됨을 확인하였다. 실제 음장의 전달함수를 사용한 주관평가에서는 80%의 청취자가 MINT에 의해 초기감쇠시간이 단축된 음성의 명료도가 향상되었다고 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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