• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 춘계학술대회
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• pp.164-167
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• 2012

음성 신호와 함께 섞인 자동차 배기 소음을 서로 분리해 내는 기술은 점점 음성을 중심으로 발전해가는 인터페이스를 현실화하는데 실질적으로 필요한 기술이다. 따라서 자동차 배기음이 섞인 음성신호를 두 신호간의 독립성이 보장되지 않고 두 신호에 대한 사전 정보가 없는 상태에서 분리해 내기 위해 정준 상관 분석을 사용하여 두 신호를 분리해 내는 연구를 진행하였다. 정준 상관 분석을 이용하여 음성을 분리해 내기 위해서는 분석에 쓰이는 신호의 구성이 중요하다. 정준 상관 분석에 대해 알아보고 음성과 자동차 배기 소음이 섞인 두 개의 신호를 받아서 이를 재구성하여 정준 상관분석을 이용하여 자동차 소음과 음성을 분리해 내었다. Blind Source Separation에 쓰이는 다른 방법과 비교했을 때 독립성이 보장되지 않는 신호에 대해서도 분리가 가능하므로 응용 대상이 상대적으로 넓어 실용적 응용이 가능하다고 할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2002년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2687-2689
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• 2002

본 연구는 환자의 근육 상태를 표면 근전도(EMG, Electrocardiogram)를 통해 정량적으로 평가한 결과를 기반으로 적응 전기치료를 수행 시, 근전도 정량평가에 영향을 주는 심전도 신호를 독립요소 해석(ICA, Independent Component Analysis)을 이용하여 획득된 신호로부터 분리함으로써, 정확한 근전도 정량평가를 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 실험 방법은 소스(source)를 근전도와 심전도 2개로 가정하고, 4 채널을 통하여 획득된 신호를 10 Hz-500 Hz의 대역통과 필터를 이용하여 필터링한 후, 1000 sample/sec로 샘플링하여 센서로 사용하였으며, JADE(Joint Approximate Diagonalization of Eigen-matrices) 알고리즘을 통하여 근전도 신호와 심전도 신호를 분리하였다. 알고리즘의 permutation ambiguity와 scaling ambiguity 특성 문제를 해결하기 위하여, 분리된 신호의 주파수 분석을 통하여 심전도와 근전도 신호로 구분하였으며, 인식된 근전도 신호의 크기를 센서 신호를 기준으로 복원하였다. 결론적으로 아날로그 및 디지털 필터와 달리 근전도의 신호의 왜곡을 극소화하면서도 심전도 신호를 분리해 냄으로써, 근전도를 통한 근육상태의 효과적인 평가가 가능하게 되었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.56-59
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• 2015

본 논문에서는 스테레오 오디오 신호를 이용하여 음원을 분리하는 ADRess 알고리즘을 기반으로, 추정된 음원 방위각에 대한 신호 강도비를 이용하여 분리음원을 생성하는 새로운 분리음원 합성 기법을 제안한다. 입력된 스테레오 채널 신호 간 강도 차(IID) 특성을 이용하여 신호 분석 프레임별로 개선된 신호 강도비 함수에 따른 frequency-azimuth 평면을 구성하고, 이를 통해 추정된 방위각에 상응하는 신호 강도비로 표현되는 확률밀도함수를 좌/우 신호 중 하나의 주 입력 신호에 취함으로써 분리음원을 합성한다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위하여 SASSEC 에서 제공하는 테스트 음원 및 객관적 평가 지표를 이용하여 측정한 결과, 기존 ADRess 알고리즘에서 제시된 방법에 비해 개선된 품질의 분리음원을 합성하는 것으로 평가되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.328-335
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• 2005

본 논문에서는 혼합된 입력음성신호들을 분리하기 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 주파수영역 ICA 블라인드 음원분리 방법을 제안한다. 음성신호가 지연 혼합되어 입력되더라도 신호와 잡음을 분리하기 위한 분리행렬이 최적해로 수렴할 수 있도록 입력신호의 상호상관도를 이용하여 지연 혼합의 초기 지연값을 결정하는 방법을 제안한다. 그리고 계산량을 줄이기 위하여 주파수영역 블라인드 음원분리 알고리즘을 채용한다. 본 논문에서 제안하는 블라인드 음원분리 방법의 성능을 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 확인한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.89-99
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• 2010

본 논문에서는 스테레오 형식의 음악 신호에서 가창 신호와 같은 음원을 분리하기 위한 통합 알고리즘을 제시한다. 스테레오 형식의 음악 신호에서 특정한 악기 음원을 분리하는 문제는, 획득한 음악 신호가 다양한 악기들이 동시에 연주되는 혼합신호라는 점을 고려하고, 각각의 악기를 음원이라고 가정할 때, 획득한 혼합 신호의 개수가 음원의 개수보다 적은 비결정(underdetermined) 환경에서의 음원 분리 문제가 된다. 비결정 환경에서는 신호가 혼합되는 공간에 대한 가정을 기반하는 전통적 음원 분리 방식을 적용하기 힘들며, 목표 음원의 특정한 특성을 활용하여 추출하게 된다. 본 논문에서 제안하는 통합 알고리즘은 이종의 특성을 활용하는 음악 음원 분리 알고리즘들을 유기적으로 통합하는 구조이며, 구체적으로는 가창 신호와 같은 특정한 음원 추출을 위해 주로 사용되어 왔던 스테레오 채널 정보를 활용하는 방식과, 모노 혼합 신호에서 두드러지는 음원의 음정을 이용하여 음원을 추출하는 두 가지 방식을 통합하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 제안하는 구조는 각각의 음악 음원 분리 알고리즘이 가지고 있는 고유의 약점을 해소함으로써, 목표 음원의 복원 신호가 통합 과정에 의해 향상될 수 있다는 강점이 있으며, 그것을 실제 상업 음악 콘텐츠를 대상으로 한 실험을 통해 검증한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.31-32
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• 2014

본 논문은 두 사람의 중첩된 심전도 신호를 평균 심전도 파형을 이용하여 분리하는 방법을 제안한다. 사전에 등록한 두 사람의 평균 심전도 파형을 이용하여 중첩된 심전도 신호에서 각 개인의 R-peak 위치를 구별해내고 이를 바탕으로 각 두 사람의 심전도 신호를 분리한다. 분리된 심전도 신호를 바탕으로 두 사람의 신호를 분석함으로써 각자의 건강상태 확인이나 상호간의 호감도 측정 등의 오락적인 분야에 활용할 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권4호
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• pp.105-110
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• 2012

정준상관분석 (canonical correlation analysis, CCA)은 두 변수집단 사이의 선형 관계를 측정하는 확률적 분석 기법으로 이를 이용하여 다수의 신호가 혼재되어 수신된 신호로부터 각각의 신호원을 분리하는 것이 가능하다. 기존에 CCA와 자기회귀(auto regressive) 기법을 이용하여 혼재된 신호를 분리하는 기법이 제안되었으나 신호원 분리를 효과적으로 수행하기 위해서는 높은 신호 대 잡음비 (signal-to-noise ratio)가 요구되는 문제가 있다. 본 논문에서는 자기회귀 기법의 파라미터 계산시 잡음성분이 포함되어있는 자기공분산 행렬의 주대각 원소를 제거하여 잡음의 영향을 최소화하고 이를 통하여 신호원 분리 성능을 개선하는 방안을 제안한다. 제안하는 기법은 기존에 제안된 CCA와 자기회귀을 이용한 신호 분리 기법에 비하여 더 우수한 신호 분리 성능을 보일 뿐 만 아니라 신호원 분리 과정에서 요구되는 계산량을 줄일 수 있다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.85-93
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• 2007

다채널 암묵 디콘볼루션을 자기상관 값이 큰 신호에 적용할 경우 분리필터행렬의 주대각 성분에 의해서 분리신호의 시간백색화가 발생한다. 이러한 왜곡을 줄이기 위해 분리필터 행렬의 주대각 성분을 강제하거나 선형예측 잔여신호를 이용하여 분리필터 행렬을 구하는 방법들이 제안되었지만 신호자신의 반향성분이나 간섭신호 분리에 있어서 문제점이 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해서 간섭신호의 분리를 위한 단계와 신호자신의 반향을 감소시키기 위한 단계를 분리하여 처리하는 구조의 다채널 암묵 디콘볼루션 방법을 제안한다. 모의실험 결과 혼합신호에서 간섭신호를 분리해낼 수 있을 뿐만아니라 신호 자신의 반향 또한 감소됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제47권4호
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• pp.10-17
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• 2010

ICA(Independent Component Analysis)를 이용하여 신호를 분리했을 때 그 중 어느 것이 원하는 신호인지 알아낼 수 있는 일반적인 방법이 없다. 본 논문에서는 자동차 배기음에 오염된 음성 신호를 가정하고 이를 ICA를 이용해 분리했을 때 분리된 신호에서 어느 것이 배기음이고 음성 신호인지 구별할 수 있는 방법을 제시하였다. 음성 신호는 음성 선호와의 상관계수가 가장 크게 나타날 것으로 예상되므로 오염된 음성 선호와 같은 동일인의 단모음 '아', '오', '우' 신호와 타인의 단모음 선호를 이용하여 분리된 각 신호와의 상관계수를 구하되 일괄 방식, 최대값 방식, 평균값 방식 등 세가지 방식으로 구하고 각 방식마다 '아', '오', '우'와의 상관 계수로 구분하고 이외에 투표 방법, 합산 방법을 추가한 다섯 가지 방법을 시도하여 가정 좋은 분류율을 나타내는 방식 및 방법을 제시하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
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• pp.609-612
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• 2000

본 논문에서는 음원에 관한 정보가 미지의 상황에서 마이크로폰 어레이를 사용하여 두 음원신호를 분리하는 ,시스템을 제안한다 이 시스템은 두 단계로 구성되어 있으며, 첫 번째 단계에서는 파워가 큰 제 1음원의 DOA(Direction Of Arrival)를 추정하고, AMUSE(Algorithm for Multiple Unknown Signals Extraction)법을 사용한 Blind Deconvolution에 의해 음원신호의 분리를 행한다 두 번째 단계에서는 파워가 낮은 제 2음원의 강조신호를 사용하여 DSA(Delay and Sum Array)법에 의해 제 2음원의 DOA를 추정하고,AMUSE법의 출력신호와 두 음원의 DOA를 이용하여 ANF(Adaptive Notch Filter)를 구성하고, 두 음원신호의 재 분리를 행한다. 그리고, 시뮬레이션을 통해 제안한 방법의 유효성을 검토한 결과 두 음원 신호가 분리 가능한 것이 확인되었다.