본 논문은 음성 및 음악을 위한 새로운 4kbps 다중 모드 하모닉 변환 여기 부호화 방법을 제안한다. 제안된 부호화방법은 음성/음악 분류기에 의해 분류된 신호를 각각 하모닉-잡음 여기모델과 MLT 여기모델로 부호화한다. 하모닉-잡음 여기모델에서는 전이구간과 유/무성음 혼합신호의 모델링오차 개선을 위해 MP(Matching Pursuit)방법과 혼합된 잡음스펙트럴을 표현하기 위한 캡스트럽 LPC 잡음 모델, 빠른 정현파 합성법을 제안한다. 음악에서는 비트할당 효율을 높이기위한 LP 적응 피크 분석을 적용한 MLT(Modulated Lapped Transform) 부호화 방법을 제안한다. 제안된 방법을 적용한 4kbps 음성부호화 방법은 전이구간에서의 향상된 모델링 구조를 보여주었으며, 주관적음질 평가 8kbps QCELP 보다 MOS 0.2 정도 향상된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 시간지연을 갖는 고차모델을 저차모델로 간소화하기 위한 주파수 전달함수 합성법을 제안한다. 모델축소는 축소시스템의 분자다항식에 의해 가중된 오차함수를 최소화하는 것에 기반을 두고 있다. 제안된 방법은 보다 우수한 저주파수 적합도를 제공한다. 그리고 네 개의 예제가 제안된 방식의 유용성을 나타내기 위해서 주어진다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.238-241
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1998
성문파 신호로부터 음원변수들을 추출하는 방법과 그 전 단계에서 역 필터링 방법에 의해 구한 미분성문파 신호로부터 고주파 잡음을 제거하기 위해 음원구간에 따라 필터의 대역폭을 달리함으로서 음원변수 추출과정에서 저역통과 필터에 의해 발생할 수 있는 오차를 최소화하기 위한 선택적 저역통과 필터링 방법을 제안한다. 이 방법은 음원모델중 하나인 LF-model 펄스를 합성하여 필터링 함으로서 그 성능을 비교, 평가하였다.
문장의 에너지 컨투어 제어를 위한 방법을 제안한다. 제안된 모델은 음절을 기본단 위로 하며 다층 신경망을 이용하여 어절내 각 음절의 피크값을 추정한다. 그리고 신경망 입 력에 문장내 어절의 기능과 관련된 간접적인 피라미터를 수용함으로써 문장단위의 에너지 컨투어 생성을 가능하게 하였다. 본 추정기의 예측오차는 학습문장에 대해 10% 이내로서 높은 신뢰도를 보인다. 또한 이용함으로써 단어사전 없이 단어의 에너지 컨투어 추정을 가 능하게 하였으며, TTS에의 활용 가능성을 보였다.
자연스러운 한국어의 음성합성을 위해서는 음운의 지속시간의 제어가 매우 중요하다. 본 연구에서는 POW3848 어절에 대한 음성 데이터에 대해 음운 세그먼트, 음운 라벨링, 품사 태깅을 행한 음성 데이터베이스를 구축하여 한국어 음운의 지속시간을 변화시키는 시간 특징을 통계적으로 분석하였다. 이 시간 특징들 중 변화 폭이 큰 요인들을 제어요소로 각 음운의 고유길이를 최대한 배제하고 단지 음운 발성 환경의 영향에 의한 지속시간 변화만을 고려하는 정규화 지속시간에 대한 회귀트리로 한국어 음운 지속시간을 모델화 하였다. 제안된 음운 지속시간 모델을 실시간 제어 알고리즘으로 구현하여 평가한 결과, 음운 지속시간 예측오차의 88% 정도가 25ms이내 이었고 예측치와 관측치 간의 다중 상관관계수는 0.92 정도로 평가되어, 제안된 모델의 타당성이 입증되었다.
Geometric and thermal errors are responsible for major components of the errors of a computer numerically controlled turning center. The planar error of a CNC turning center are comprised of 11 geometric and thermal error components. The error synthesis model is formulated by homogeneous coordinate transformation method and expresses the effect of such error components on the planar error of a CNC turning center. In this paper, the sensitivity analysis of the model on the noises through sensing and the change of temperature is addressed. The sensitivity analysis show that the error systhesis model is robust on the noses and z planar error is much affected by the change of temperatures.
본 논문에서는 반응표면법과 다목적최적화 기법을 이용한 유한요소모델개선기법의 절차를 제안하고 이를 저층의 철근콘크리트건물의 모델개선에 적용하였다. 대상건물은 전단벽 신설 및 댐퍼부착을 위한 부재의 강재보강을 통해 내진보강이 이루어진 건물로서 보강전후에 소형 가진기를 이용한 진동실험을 실시하여 동특성을 구하였다. 대상건물의 개선에 사용된 변수는 기존콘크리트, 신규타설된 콘크리트, 조적의 탄성계수, 신축줄눈부의 스프링계수, 강재보강된 부재의 유효강성비이다. 보강전후 건물의 초기모델을 구축한 후 중심합성법에 따라 개선변수의 값을 변화시키면서 얻은 해석결과를 통해 고유진동수의 오차와 모드형상의 오차를 나타내는 2개의 반응함수를 구하고, 이를 다목적최적화의 목적함수로 사용하였다.
본 논문에서는 가상성형 시스템에 적합한 Radial Basis Function(RBF) 기반의 변형 기법과 변형된 얼굴 구성 요소를 얼굴 영상에 혼합하는 기법을 제시한다. 가상성형을 위한 변형 기법은 유동적인 얼굴 구성 요소들을 변형함에 있어 부드러움과 정확성을 가져야 하고 변형 부위 이외의 다른 얼굴 구성 요소에는 왜곡을 주지 않는 지역성도 가져야 한다. 이를 위해 제안된 가상성형 시스템은 자유형태 변형 모델을 기반으로 RBF에 의해 격자들의 변형 정도를 계산한다. 성형의 정확성을 위해 변형 오차는 기준곡선 정점들의 목표 위치와 실제 변형된 위치 사이의 오차제곱합을 이용하여 Singular Value Decomposition(SVD)에 의해 반복적으로 RBF 매핑 함수의 계수들을 계산하여 보정한다. 변형된 얼굴 구성 요소는 Euclidean Distance Transform(EDT)에 의해 계산된 혼합 비율을 사용하여 원본 얼굴 영상과 합성된다. 제안된 변형 기법과 합성 기법은 가상성형 결과의 정확도와 왜곡 측면에서 우수한 성능을 보인다는 것을 실험적으로 확인하였다.
최근 승용차의 급격한 수요증가와 더불어 차량의 승차감 개선에 많은 관심이 집중되면서, 저진동 저소음 차량에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이러한 연구의 일부로서, 수치해석법 및 진동실험에 의하여 복잡한 전체 구조물을 해석할 경우, 계산기의 기억용량, 계산시간, 비용이 많이 들게 되고, 한번 해석을 행한 구조물을 부분적으로 변경할지라도 전체의 계산을 다시 수행해야만 한다. 그래서, 복잡한 전체 구조물을 몇 개의 부분구조물로 나누어, 분계의 특성에 맞게 각기 수치해석법이나 모달실험을 적용한 후, 다시 합성하는 방법이 제시되었는데, 이것이 부분구조합성법이다. 이 방법을 사용하면, 유한요소 모델링이 쉬운 분계와 실험이 쉬운 분계를 서로 구분하여 각기 해석한 후 합성함으로써, 각 분계의 특성에 맞는 효율적인 해석을 수행할 수가 있다. 지금까지의 연구를 살펴보면, 유한요소해석에 의한 모드합성법에서는 Hurty가 구속모드법을 제안한 이래, 불구속모드법, 주종계법 등 많은 연구가 있었으나, 실험모달해석을 병행할 경우에는 결합부에서의 회전자유도의 처리문제, 특성 행렬의 동정문제, 많은 절점으로부터 데이타를 얻어야 하는 등의 어려움이 있었다. 이러한 문제를 개선시켜서 Hermanski등은 회전자유도가 보간된 모드합성법(interpolated mode synthesis, IMS)을 연구하여, 적은 실험데이타만을 사용하면서 단순지지 보에 적용함으로써 타당성을 입증하였다. 한편, 차체는 복잡한 부분구조물들로 이루어져 있으므로, 본 연구에서는 유한요소모델링의 용이함, 실험의 간편성, 계산의 효율성등을 추구하며, 실험과 유한요소해석을 병행한 부분구조합성법을 차량의 BIW(body in white)에 적용하는 방법을 연구하게 되었다. 그 기본연구로서 실험과 유한요소해석을 병행하여 회전자유도를 보간하는 방법을 먼저 단순한 판구조물에 적용을 하고, 나아가 실제 BIW를 축소하여 자체 제작한 모형차에 적용시켜 보았다.물은 분계 A(16개의 사각요소)와 분계 B(8개의 사각요소)로 이루어져 있으며 두개의 스프링으로 결합되어 있다. 설계변수는 강성에 국한하였으며 결합부의 결합형태는 탄성결합과 강결합으로 하였다. 감도해석과 축소임피던스 합성법에 의해 구해진 고유진동수와 FRF를 상용 유한 요소 해석 패키지인 MSC/NASTRAN을 통하여 검증하여 이 연구의 타당성을 검토하였다.인풋기어에서의 회전수 변동을 측정하고, 이 실험 데이타를 기초로 하여 엔진 토크 및 변속기에서의 드래그 토크를 계산하여 엔진-변속기 인풋기어의 반한정계 2자유도 진동모델과 비틀림 특성을 가진 클러치 디스크의 프리댐퍼 영역에 대해 시뮬레이션을 수행하여 클러치 비틀림 기구의 설계인자인 비틀림 강성, 히스테리시스 토크에 따른 비틀림 진동 저감 효과를 연구하고자 한다.성을 확인하였다. 여기서는 실험실 수준의 평 판모델을 제작하고 실제 현장에서 이루어질 수 있는 진동제어 구조물에 대 한 동적실험 및 FRS를 수행하는 과정과 동일하게 따름으로써 실제 발생할 수 있는 오차나 error를 실험실내의 차원에서 파악하여 진동원을 있는 구조 물에 대한 진동제어기술을 보유하고자 한다. 이용한 해마의 부피측정은 해마경화증 환자의 진단에 있어 육안적인 MR 진단이 어려운 제한된 경우에만 실제적 도움을 줄 수 있는 보조적인 방법으로 생각된다.ofile whereas relaxivity at high field is not affected by τS. On the other hand, the change in τV does not affect low field profile but strongly in fluences on both inflection fie이 and the maximum relaxivity value. The results shows a fluences on both inflection field and the maximum relaxivity value. Th
최근 심전도 (ECG) 및 광전용맥파 (PPG) 신호를 사용하여 혈압을 추정하는 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 1차원 합성곱 신경망을 사용하여 실시간으로 혈압을 추정하고 모니터링 할 수 있는 모바일 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 신경망 알고리즘은 ECG 및 PPG 신호의 다양한 특징을 세밀하게 추출하도록 11개의 계층으로 구성하고 매개변수를 최적화하도록 설계되었다. 모의실험 결과는 학습한 신경망의 합성곱 커널의 개수가 많을수록 ECG 및 PPG 신호의 특성을 더 잘 나타내기 때문에 선형 회귀 모델보다 평균 제곱 오차가 적어져 더 좋은 성능을 나타내는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 개발된 모바일 시스템은 몸에 부착된 ECG 및 PPG 센서 장치로부터 블루투스 통신으로 전송된 측정 신호를 입력받고 실시간으로 학습된 모델로 수축기 및 이완기 혈압 수치를 추정하고 그래프로 표시하게 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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