44.1 kHz 샘플링 비율의 표준 CD음질의 오디오 신호를 인터넷 상에서 전송 및 분배하기 위해서 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한점을 고려해야 한다. 이러한 제한은 오디오 신호의 샘플링 비율을 낮추거나 MP3와 같은 오디오 데이터 압축 기법을 이용하여 해결할 수 있지만, 공통적으로 고 주파수 (High frequency) 대역의 정보가 손실 된다는 문제가 발생한다. 이러한 고 주파수 손실은 결국 저 샘플링 비율의 오디오 신호를 생성하게 되며 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저 주파수 대역만을 재생할 수 있게 된다. 일반적으로 오디오 신호의 고주파 성분은 위치정보와 명료도, 재생 환경 등에 대한 음의 풍부한 정보를 제공한다. 본 논문의 목적은 LMS 적응 필터링과 DWT 분석/합성을 이용하여 저 샘플링 비율을 가지는 오디오 신호로부터 고 주파수 대역의 정보를 효과적으로 추정하는 것이다. 제안된 알고리즘은 DWT 영역에서 LMS 적응 알고리즘을 이용하여 고 주파수 정보를 추정하고 DWT 합성을 이용하여 고 주파수 정보가 강화된 고음질의 오디오 신호를 재생한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 실제 음성신호와 음악 신호를 이용하여 컴퓨터 모의 실험과 청취 평가를 수행하여 기존 알고리즘과 비교하였으며, 실험 결과 제안된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
동적 신경망은 temporal 신호처리가 요구되는 여러 분야에 사용되어 왔다. 본 논문에서는 다층 리커런트 신경망(RNN)의 동특성을 더 향상시키기 위해 지역 궤환 신경망(LRNN)과 광역 궤환 신경망(GRNN)으로 구성된 합성 신경망을 사용하여 시스템 식별을 다루고 있다. 합성 신경망의 구조는 LRNN으로 IIR-MLP를, GRNN으로 Elman RNN을 결합하고 있다. 합성신경망은 선형과 비선형 시스템 식별을 통해 평가되었으며 상대적인 성능평가를 위해 Elman RNN과 IIR-MLP 신경망과 비교하고 있다. 시뮬레이션 결과에 의하면 합성 신경망은 학습속도와 정확도에서 더 우수하게 동작하였으며, 이러한 사실은 비선형 시스템 식별에 있어서 합성 신경망이 기존의 다층 리커런트 신경망보다 더 효과적인 신경망이 될 수 있음을 보여주었다.
유성음원과 무성음원을 사용하는 음성부호화 방식에 있어서, 프레임 안에 모음과 무성자음이 있는 경우에 음성 파형에 일그러짐이 나타난다. 본 논문에서는 LMS를 적용한 새로운 TSIUVC 근사합성법을 제시하였다. 실험결과, LMS를 적용하여 양호한 TSRIVC 근사합성 파형을 얻을 수 있었으며, 오차신호가 일그러짐이 적은 근사합성 파형에 중요한 역할을 한다는 것을 알 수 있었다. 이 방법은 음성합성, 음성분석, 새로운 Voiced/Silence/TSIUVC의 음성부호화 방식에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 싱글의 LC-탱크 전압제어발진기(VCO)를 사용한 $2{\sim}6GHz$의 CMOS 주파수 합성기에 관하여 기술하였다. 광대역에서 동작하는 주파수 합성기 설계를 위해 최적화된 로컬발진기(LO) 신호 발생기를 사용하였다. LO 신호 발생기는 LC-탱크 VCO와 이 신호를 분주하고 혼합하는 방법으로 광대역의 주파수에서 동작하도륵 구현하였다. 주파수 합성기는 3차 1-1-1 MASH 타입의 시그마-델타 모듈레이터(SDM)를 사용한 소수 분주 위상잠금루프(PLL)에 기초로 설계되었다. 제안한 주파수 합성기는 $0.18{\mu}m$ CMOS 공정기술을 사용하여 설계하였고, off-chip 루프 필터를 가지고 $0.92mm^2$의 칩 면적을 차지하며, 1.8V 전원에서 36mW 이하의 전력을 소모한다. PLL은 $8{\mu}s$보다 적은 시간에서 록킹을 완료한다. 위상 잡음은 중심 주파수 신호로부터 1MHz 오프셋에서 -110dBc/Hz보다 작다.
본 논문에서는 평행한 이중 선 배열을 위한 합성 기법을 제안하고자 한다. 일반적으로 천해에서 사용되는 단일 배열은 신호의 이득을 높이고 각 분해능을 높이기 위해서 긴 어퍼쳐 길이를 요구하고 있다. 그러나 원거리로부터 발생한 극 저주파 신호는 수신단에서 어레이를 기준으로 좌, 우 모호성을 드러낸다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 평행한 이중 선 배열을 이용하면서 합성 기법을 적용하였다. 어레이 합성 기법은 연속적인 시간에서 얻어진 각각의 데이터들을 빔 영역에서 코히어런트한 합성을 거쳐 공간 영역에서 가상의 어레이로 확장하였다. 제안된 방법은 인접한 다중 음원 환경에서의 각도 오차를 줄이고 어레이 합성 횟수에 따라 향상된 분해능성능을 나타내었다. 시뮬레이션 결과 어레이 합성 기법을 적용하기 전과 5회의 합성을 수행했을 경우, 평균 부엽 레벨은 약 7dB가 향상되었다.
본 논문에서는 Physical Modeling을 이용해 단소의 음을 합성해 내는 방법에 대해 연구 하였다. 현재 관 악기의 음 합성 방법은, Julius O. Smith가 제안한 digital waveguide모델을 근간으로 하여 여러 악기들의 소리를 합성하는 방법에 대해 연구 되고 있다. 본 논문에서는 digital waveguide모델을 사용하여 단소 관속의 움직임, two-port scattering model을 이용한 관속과 음공 사이의 공기의 움직임에 대해 기술하였고, reflection filter를 사용하여 단소 끝부분에서의 신호의 변화에 대해 연구 하였으며, 끝으로 관 내벽과 공기의 마찰에 의한 신호 손실에 대한 연구를 기술 하였다. 위에서 언급한 내용들의 연구결과를 토대로 음을 합성한 결과 실제 단소의 소리와 유사한 소리를 얻어 낼 수 있었다.
소노부이(sonobuoy)는 넓은 지역을 빠르게 탐색할 수 있다는 장점으로 인해 P-3 초계기를 이용한 전투체계에서 매우 중요한 음향센서로 사용되고 있다. 소노부이 시스템을 개발하고, 이를 실제 전투체계에 성공적으로 적용하기 위해서는 다양한 해상시험을 통해 소노부이 시스템의 성능을 검증하여야 한다. 그러나 실제 해상 시험은 많은 시간과 노력이 동반되기 때문에 다양한 해상시험 데이터를 확보하기는 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 실제 해상시험을 수행하지 않고서도 소노부이 시스템의 성능을 검증할 수 있는 모의 신호합성기를 개발하였고, 소노부이 시스템의 효과도를 분석할 수 있는 시뮬레이터를 개발하였다. 실제 수중 소음원의 특성을 고려하여 표적신호를 합성하였으며, 음파전달특성 등 실제 해양환경과 유사한 조건을 고려하여 소노부이용 신호합성기를 개발하였다. 시뮬레이터 개발에서는 HMI(Human Machine Interface) 기법을 사용하여 운용자 편이성을 높였으며, 다양한 조건에서 소노부이 시스템의 성능을 검증할 수 있도록 설계하였다. 개발한 신호합성기 및 시뮬레이터는 P-3 초계기를 이용한 전투체계에서 최적의 소노부이 배치 등 작전 효과도를 분석하는데 유용한 도구로 사용 될 수 있을 것이다.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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pp.411-414
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2006
본 논문은 다양한 GPS 재밍대응 기술 중에서 안테나 기반의 CRPA(Controlled Reception Pattern Antenna) 시스템에 관한 소개 및 안테나의 널(null) 패턴 합성에 필요한 핵심 모듈인 디지털 I/Q 벡터모듈레이터(Vector Modulator)를 이용한 GPS용 $2{\times}2$ CRPA 패턴 제어방법에 관한 연구 내용이다. 일반적으로 시스템에서 미리 결정된 방향으로 만들어진 안테나 빔을 이용한 위상배열안테나(phased array antenna)와는 달리 CRPA 구조의 GPS 위성수신용 적응배열안테나(adaptive array antenna)는 각 안테나 소자(element)로부터 수신된 신호들을 실시간으로 해석하여, GPS 배열 안테나의 패턴 특성을 제어한다. 본 연구에서는 $2{\times}2$ 배열 정사각(square) 구조의 CRPA를 채택했으며, 재밍신호 방향으로 널(null) 패턴을 합성하기 위한 방법으로 PC에서 제어 가능한 DAC(Digital to Analog Converter)을 이용하여 I/Q 벡터모듈레이터로 인가되는 RF신호의 위상(phase) 및 진폭(amplitude)을 조절한다. 이때 원하는 널(null) 패턴이 합성되도록 네 개의 각 안테나 소자 쪽으로 8채널의 복소가중치(complex weight)를 인가한다.
본 논문에서는 음성신호의 정현파 합성방법 중 하나인 선형위상을 사용한 중첩합산방법에 대하여 감쇄(Damping) 하모닉 크기 파라미터를 사용하여 합성음성의 연속성을 개선시킨 새로운 방법을 제안한다. 기존의 중첩합산 정현파 합성방법은 프레임의 중간 지점에 대한 정현파 파라미터를 얻기 위해서 가중치로 사용된 정현파 크기값을 과거 프레임과 현재 프레임의 평균값을 사용하였으나 제안하는 방법은 정현파 크기값을 단순히 과거와 현재 프레임에서 평균값이 아닌 원 신호와 합성신호 사이의 상관성을 이용하여 감쇄(Damping)요소를 정의하고 보다 정확한 정현파 크기의 파라미터 값을 추출한 후 합성한다. 이렇게 제안한 합성 방법의 성능을 관찰하기 위해 합성방법의 연속성 평가를 통해 기존의 방법과 비교 평가한다. 제안한 방법의 평균 MSE값이 N/2 중첩길이에서 0.251dB, N/4 중첩길이에서 0.298dB 낮아짐을 볼 수 있다.
합성곱 신경망은 합성곱층과 완전연결층으로 구성되어 있다. 합성곱층과 완전연결층의 각 층에서는 비선형 활성함수를 사용하고 있다. 활성함수는 뉴런 간에 신호를 전달할 때 입력신호가 일정 기준 이상이면 신호를 전달하고 기준에 도달하지 못하면 신호를 보내지 않을 수 있는 뉴런의 정보전달 방법을 모사하는 함수이다. 기존의 활성함수는 손실함수와 관계성을 가지고 있지 않아 최적해를 찾아가는 과정이 늦어지는 점을 개선하기 위해 활성함수를 일반화한 민첩한 활성함수를 제안하였다. 민첩한 활성함수의 매개변수는 역전파 과정에서, 매개변수에 대한 손실함수의 1차 미분계수를 이용한 학습과정을 통해 최적의 매개변수를 선택하는 방법으로 손실함수를 감소시킴으로써 심층신경망의 성능을 향상시킬 수 있다. MNIST 분류문제를 통하여 민첩한 활성함수가 기존의 활성함수에 비해 우월한 성능을 가짐을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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