CDMA와 같은 다중 접속 무선 통신 방식에서 문제가 되는 심벌간 간섭신호와 다중 사용자 접속 간섭신호를 제거하기 위해 제안된 기존의 CDMA 수신 알고리즘들은 여전히 간섭신호들을 포함하고 있다. 본 논문에서는 이 잔존하는 간섭신호를 제거하여 더욱 향상된 BER 성능을 얻기 위해서 CMA를 이용하는 간섭신호 제거를 위한 블라인드 적응 후처리 기법을 제안하였다. 제안한 후처리 기법은 기존의 어떠한 알고리즘에도 적용이 가능한 범용 후처리 기법으로 부가적으로 요구하는 정보가 없으며 추가로 요구되는 계산량이 매우 적다. 또한 제안한 방법이 수학적으로 안정된 수렴 특성을 갖는다는 것을 증명하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안한 CMA 후처리 기법이 여러 수신 알고리즘에 적용될 때 BER 성능이 향상됨을 확인하였다.
본 논문에서는 크게 계산량이 증가하지 않으면서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 잡음에 강건한 적응 알고리즘과 후처리기를 제안한다. 제안하는 적응 알고리즘은 기준 입력신호와 마이크 입력신호의 전력 합으로 적응 상수를 정규화 한다. 근단화자의 음성신호나 주변 잡음이 마이크로 입력되면 그 전력만큼 적응 상수가 작아지기 때문에 이들 주변 잡음에 의한 계수 오조정을 줄일 수 있다. 잔여 반향을 제거하기 위해서 잡음에 강건한 알고리즘과 연동하는 새로운 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 활용한다. 잔여 반향은 마이크 입력신호의 전력으로 정규화된 상관도에 의해서 감쇠되어 제거한다. 정규화 상관도는 잔여 반향에 대해서 Wiener 필터 역할을 한다. 동시 통화시에는 추정 오차신호에는 근단화자의 음성신호가 대부분을 차지함으로 정규화 상관도는 거의 1이 되어 근단화자의 음성신호는 감쇠없이 전송된다. 반향 신호만 있을 때에는 잔여 반향은 후처리기에 의해서 대부분 감쇠되어 제거된다. 제안하는 후처리기를 이용한 음향 반향 제거기의 계산량은 NLMS 알고리즘에 비해서 크게 증가하지 않는다.
신호처리의 목적은 신호를 변형하여 우리가 원하는 형태로 만드는 것으로 신호를 변환시키는 장치 즉 시스템이 신호에 응답하여 다른 형태의 신호를 만들어 내는 것을 신호처리라 한다. 현재는 음성신호 처리시에 대부분 입력시호인 아날로그 신호(Analog Signal)를 표본화(Sampling)하고 양자화(Quantizing)하여 디지털 신호(Digital Signal)로 변환한 후 필요한 신호처리를 수행한다. 디지털 신호를 처리하므로써 정확성, 신뢰성, 처리속도를 증가시키게 되고 전자시스템(Electronic System)의 크기를 줄일 수가 있다. (중략)
본 논문에서는 잡음에 강건한 적응 알고리즘을 이용하여 음향 반향을 제거하고 추정 오타 신호와 마이크 입력 신호간의 상관도를 이용한 후처리기로 잔여 반향을 감쇠시킴으로써 통화의 품질을 향상시키는 음향반향 제거기를 ADSP-2181을 이용하여 구현하였다. 제안하는 음향 반향제거기는 기존의 적응 필터를 이용한 음향 반향 제거기예 비해 계산량이 크게 종가하지 않으면서 잔여 반향을 제거하여 통화 품질을 개선하며, 감쇠기를 통과함으로써 원래 신호가 왜곡이 되는 현상을 방지하기 위하여 두 개 의 문턱치를 사용하여 후처리 여부를 결정하여 신호의 왜곡을 막아준다. 그리고 16 비트 고정 소수점 DSP를 이용한 실험 결과를 통하여 잡음에 강건한 적응 알고리즘이 동시 통화 상황에서도 우수하게 동작하고, 수렴 속도도 NLMS 알고리즘에 떨어지지 않음을 보았다. 그리고 후처리기를 사용함으로써 ERLE가 평균 20 dB 이상 향상되었다. 그리고 제안하는 후처리기를 사용하는 반향 제거기의 출력이 기존 후처리기를 통과한 출력보다 신호의 왜곡이 줄어 기존의 음향 반향 제거기에 비해서 성능이 향상됨을 보였다.
본 논문에서는 이동 통신용 단말기에 주로 사용되는 RF-chip inductor의 자동 외관검사를 위한 시스템 개발에 필요한 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 영상취득 후 처리과정에서 동적 이진화 방법, 가산투영 등 영상처리에 관련된 방법을 이용해 코일 부분과 코어부분을 분리한 후 세선화 방법, 라벨링 방법 등을 적용하여 분리된 코일부분에 대해 코일의 감긴 회수와 피치간격의 불균일 검사를 수행하고 기준값 이상의 오차를 갖는 소자를 불량으로 처리하는 보다 개선된 처리방법을 제안하였으며 모의실험을 통해 성능을 검증하였다.
일반적으로 유도무기의 탐색기와 유도조종장치는 유도탄의 상태를 나타내기 위해 표적, 탐색, 인지, 포착정보를 처리하여 유도무기의 운용 및 제어를 담당하는 역할을 한다. 유도에 필요한 신호는 시선 변화율 신호, 시각 신호, 종말 단계 동체 지향 신호이며, 발사 통제에 필요한 신호는 표적, 감지 신호가 필요하다. 최근 유도탄의 복잡하고 처리하기 어려운 유도탄 신호를 실시간으로 처리하기 위해 유도탄의 데이터 처리 속도를 높여야 한다. 본 연구는 PLINQ(Parallel Language-Integrated Query)의 병렬 알고리즘 방법 중 스톱앤고와 역 열거형 알고리즘을 적용한 후 유도탄 점검 프로그램을 이용하여 실시간으로 유도탄 필요 신호 데이터 처리속도를 비교 후 처리결과를 나타내었다. 도출된 데이터 처리결과 기준으로 다중코어 처리방식과 단독코어 처리방식 CPU(Central Processing Unit) 처리속도 비교, CPU 코어 이용률을 비교하고 병렬처리 알고리즘 적용 시 유도탄 데이터 처리에 효과적 방법을 제안한다.
본 연구는 자기공명검사 시 재현성이 달라져 신호강도가 저하되는 문제점을 후처리 기법인 DOTS 기법을 적용함으로써 개선하고자 하였다. 연구방법은 재현성이 떨어져 신호강도 저하가 가장 빈번하게 발생하는 간 검사를 시행한 30명을 대상으로 하였으며, 조영제 주입 전 후 영상을 획득한 다음 DOTS 기법으로 영상을 후처리하여 적용 여부에 따른 영상의 신호강도를 비교 평가하였다. 연구결과 영상의 신호강도는 DOTS 기법을 적용한 경우가 적용하지 않은 경우보다 조영제 주입 전에는 183.3%(적용 전 $1038.0{\pm}70.7$, 적용 후 $2940.7{\pm}179.6$), 주입 후에는 1118.4%($444.1{\pm}92.4$, 적용 후 $5410.5{\pm}168.4$) 유의하게 증가하였다. 이는 후처리 기법인 DOTS 기법을 통해 영상척도의 기준을 재설정하여 개선한 것으로써 자기공명검사 시 재현성이 달라져 신호강도가 저하되는 문제를 근본적으로 해결하였다는 데 의의가 있다.
KSLV-l의 탑재 시스템은 발사 전부터 발사 후 임무 종료 시까지 발사체 및 탑재위성에 대한 각종동작상태 및 특성에 관한 제반자료를 원격측정 지상국시스템으로 전송한다. 원격측정 지상국시스템의 안테나시스템은 이러한 원격측정신호를 실시간으로 획득한 후 자료 처리시스템으로 공급하고, 자료처리시스템은 수신한 텔레메트리 데이터를 처리.저장한 후 임무진행자들에게 분배하여 발사 진행시 발사임무진행을 위한 판단자료로 활용하도록 한다. 본 논문에서는 KSLV-1 으로부터 텔레메트리 신호를 수신한 후 효율적이고 안정적인 데이터처리과정을 위한 최적의 자료처리시스템의 구성 및 기능을 제시하였다.
본 논문에서는 가역변환 (reversible transform)에 기반을 둔 가역 워터마킹 기법에 관해 기술한다. 워터마크를 삽입한 후 원본 데이터에 영구적으로 남아있는 기존의 워터마킹 기법과는 달리 가역 워터마킹 기법의 경우, 컨텐츠의 인증이 이루어진 후 삽입되었던 워터마크 신호를 컨텐츠로부터 제거함으로써, 원 영상을 화소단위로 무손실 복원할 수 있는 특징이 있다. 본 논문에서는 가역 변환인 Haar 웨이블릿 변환(Haar Wavelet Transform) 이용하여 원 영상을 변환한 후 웨이블릿 계수를 이용하여 워터마크를 삽입 및 추출한다. 이러한 가역워터마킹 기법은 판사 목적의 영상 혹은 의료영상과 같은 민감한 영상신호처리가 요구되는 분야로 응용될 수 있을 것이다.
웨이브렛 이론은 응용수학에서 처음 소개된 후 다중해상도 표면 및 이산신호의 부대역 분해방법 등에 대한 단일화된 이론을 제공하고 있으며 최근 신호처리 전반에 걸쳐 널리 이용되고 있는 이론이다. 본 논문에서는 최근 들어 신호저리분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 이론에 대한 소개와 더불어 이를 이용하여 음성개선, 유성음/무성음/묵음 판별, 끝점검출, 피치 및 성문 폐쇄시점 검출 등의 음성신호처리에 적용한 예들을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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