본 논문에서는 서로 다른 데이터 율 신호들의 다중 접속 간섭을 제거하기 위해 그룹형 하이브리드 위너 필터링 간섭 제거 기법(Group-wise Hybrid Interference Cancellation scheme based on Wiener filtering : GHICW)을 제안하고 AWGN 채널과 레일리 페이딩 채널환경에서 그 성능을 상용검파기와 비교 분석하였다. 본 논문에서 제시한 수신 기법은 동일 데이터 율을 가진 사용자를 그룹으로 묶어 처리함으로써 기존의 간섭제거 시스템보다 시스템 처리 지연이 적고, 하드웨어 구현이 간단하며, 큰 전력으로 전송되는 높은 데이터 율 사용자의 신호들을 위너 필터를 이용해 재생하여 낮은 데이터 율 사용자와 높은 데이터 율 사용자의 수신 성능을 향상시킨다.
잡음의 제거는 음성을 인터페이스로 하는 기기들에 필수적이라고 할 수 있다. 실질적으로 통화 품질이나 음성 인식률은 음성 입력부의 주변에서 들어오는 원치 않는 가산성 잡음에 의해서 크게 열화된다. 본 논문에서는 기본적으로 두 개의 마이크로폰을 이용한 잡음제거 방법을 제안한다. 마이크를 여러 개 사용했을 때의 장점은 방향 정보를 이용할 수 있다는 것인데 이는 사람 목소리, 음악 소리 등의 비정상성 잡음을 제거하는 데에 유용하다. 제안된 잡음제거 알고리즘은 위너필터에 기반 한다고 볼 수 있다. 위너필터에 의한 잡음제거를 위해서는 검출하고자 하는 음성과 제거하고자 하는 잡음의 주파수 응답이 동시에 추정 가능해야 한다. 이를 위해서 주파수 영역에서 스펙트럼 분류를 시행하여 위너필터 기반의 잡음제거에 필요한 정보를 얻는다. 제안된 알고리즘을 이용한 성능은 잘 알려진 프로스트 (Frost) 알고리즘 및 적응 모드 컨트롤러를 갖는 generalized sidelobe canceller (GSC)와 비교하였다. 성능의 지표로는 객관적 음질 평가의 방법 중에서 널리 쓰이고 있는 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 및 음성 인식률이 사용되었다.
칼만/위너 필터 같은 기존의 음성향상 알고리즘은 잡음의 선험적 지식을 요구하고, 음성신호와 추정신호의 오차분산을 최소화하는데 중점을 두었다. 따라서, 잡음에 대한 통계적 추정에 오류가 있을 경우 결과에 악영향을 미칠 수 있다. 그러나 $H_\infty$ 필터는 잡음에 대한 어떠한 가정이나 선험적 지식을 요구하지 않는다. $H_\infty$ 필터는 최소상계(Upper Bound Least)를 적용하여 추정된 모든 신호들로부터 최소 에러 신호를 갖는 최상의 추정신호를 찾아내므로 칼만/위너 필터보다 잡음의 변화에 강인하다. 본 논문에서는 학습 신호로부터 은닉 마코프 모델의 파리미터를 추정한 후, 오염된 신호를 고정된 개수의 $H_\infty$ 필터를 통과시켜 각 출력에 가중된 합으로 향상된 음성 신호를 구한다. 음성의 통계적 특성을 이용하여 모델 파라미터를 추정하는 은닉 마코프 모델과 잡음의 변화에 강인한 $H_\infty$ 알고리즘을 사용해서, 다중 $H_\infty$필터에 의한 강인한 음성향상 방법을 제안하였다.
彈性波 石油探査資料의 分析을 위한 위너필터法이나 그 類似한 方法에 의한 彈性性波痕(seismictrace)의 디콘볼루션(deconvoultion or wavelet shaping)은 가장 基本的이며 어려운 處理過程으로 波形의 地層反對資料를 實際의 地層面과 地質構造 에 가능한 한 가깝게 描寫하기 위한 反轉作用處理(imversion process) 方法중의 하나이다. 위너필터法은 여러 학자들에 의해 解釋方法이 修正 考案되었 으며 그 演算者(operator)는 한 波形을 願하는 波形으로 바꾸는 가장 近似한 (least-mean-sqare-error)因子이다. 여기에는 騷音因子(noise factor)가 包含되며 그性質과 頻度에 따라 演算者의 模樣이 달라지고 또 資料의 解釋能力도 달라진다. 이 演算者의 重要部分이 解析波로서 어떤 破鏡反射를 하나의 스파이크(spike) 反射로 變化시킨 뒤 그 스파이크를 純化시키는 役割을 하게 한다. 實際로 東南 아시아 海底石油海域의 彌性波調査資料를 使用하여 消音因子의 標本逐出(sampling) 과 그 輕重因子(weighing factor)에 따라 解釋波의 流出과 振幅스펙트럼(amplitude spectrum)를 導出評價하였다. 結果는 消音因子의 最過流出이 어렵고 또한 解析波의 形態가 一般필터의 演算者와 類似한 關係로 一般的인 解釋波의 流出에는 效果적 이지 못한 것으로 推定된다. 따라서 스파이킹 디콘볼루션(spiking deconvoultion) 후에 通過代役 필터를 同伴하는 것이 바람織하며 그 周波代는 資料分析으로 消音對를 分離시킬 수 있어야 한다.
본 논문에서는 저밀도 패리티 체크 (LDPC) 부호 기반인 직교 주파수 분할 다중 접속 시스템의 상향 전송에서의 반복 수신기법에 대하여 제안한다. 파일럿 심볼에 대한 위너 (Wiener) 필터링 기법을 적용하여 보다 효율적인 초기 채널 추정 성능을 이끌어 내며 위너 필터링 기법에 대한 복잡도를 감소하기 위해 채널의 변화 정도를 채널 상관 관계 값을 기준으로 몇 개의 구간으로 구분하여 미리 정한 위너 필터 계수 중에서 알맞은 위너 필터 계수를 정한다. 이를 바탕으로 저밀로 패리티 체크 부호의 복호 후의 결과를 활용하여 채널을 재추정하며 이 때의 채널 추정 오류에 대한 분산을 계산하여 데이터 심볼과 파일럿 심볼의 최대화율 결합을 이끌어낸다. 결합된 채널 추정 값을 통해 채널의 상관 관계를 다시 추정하며 그 결과에 따라 적절한 필터 계수를 선택한다. 모의 실험을 통하여 제안된 반복 수신기의 성능이 파일럿만을 활용하는 수신기에 비하여 우수한 성능을 나타내는 것을 확인한다.
이동통신에서 주파수 이용효율이 높은 QAM 변조방식을 코히런트 방식으로 통신하는 경우에는 채널상태를 추정하여 채널에 의한 신호의 왜곡을 보상하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 싱크함수(sinc function)를 이 용하여 레일리 페이딩 채널환경하에서 PSAM (pilot symbol assisted modulation)방식에 적용할 수 있는 새로운 페이딩 추정방식을 제안하였다. 기존의 가우시안 내삽볍 방식은 파일롯 심볼(pilot symbol)삽입주기가 나이 키스트 샘플링율(Nyquist sampling rate)에 근접할수록 성능이 급격히 저하되는 단점이 있으며, 위너 필터(Wiener filter)를 이용한 방식은 나이키스트 샘플링율에 근접해도 성능의 저하가 없는 장점이었다. 그러나 위너 필터를 사용한 방식은 최적의 필터계수를 구하기 위해서 채널 이득의 자기상관함수, 도플러 주파수와 신호대 잡음비(SNR)를 알아야 하며 이는 위너 필터방식을 설환경에 적용하기 어렵게 만드는 단점이다. 본 논문에서 제안한 방식은 위너 필터방식과 거의 유사한 성능을 갖고 있으면서도 채널 이득의 자기상관함수, 도플러 주파수와 SNR을 알아야 할 필요가 없는 장점이 있기 때문에 실환경에 적용하기 적합한 방식이다.
멀티미디어와 관련한 소프트웨어 및 하드웨어의 기술적 발달로 인해 자료로부터 추출된 정보를 저장하거나 표현하는 수단으로써 영상이 사용되어지고 있다. 특히 유비쿼터스 환경에서는 이들 영상을 형성하고, 감지하며, 기록 및 전송하는 처리과정에서 다양한 원인으로 인해 노이즈(noise)가 부가된다. 이들 노이즈를 제거하기 위해 영상 복원에서는 각 노이즈 특성에 맞도록 적합한 필터링을 활용하게 된다. 뿐만 아니라 저해상도의 여러 영상들을 고해상도 영상으로 복원할 수 있는 방법 및 노이즈 혹은 훼손된 영상을 복원하는 다양한 방법과 기법들이 연구되고 있다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 및 의료 분야에 빈번히 발생될 수 있는 훼손된 영상으로부터 최적의 영상복원 매개변수를 적용하여 영상을 개선시키기 위한 방법으로, 사용자가 정의한 평균 필터와 위너 필터를 이용한 영상 개선 프로토타입 시스템을 구축하며, 구축된 시스템으로부터 훼손된 영상을 개선된 영상과 비교하여 노이즈의 특성과 개선된 결과를 보인다.
배경잡음 하에서 음성인식 시스템의 우수한 인식성능을 얻기 위해서 적절한 음성의 특징 파라미터를 선택하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서 사용한 특징 파라미터는 위너필터 방법이 적용된 인간의 청각 특성을 이용한 멜 주파수 켑스트럼 계수(Mel frequency cepstral coefficient, MFCC)를 사용한다. 즉, 본 논문에서 제안하는 특징 파라미터는 배경잡음을 제거한 후에 깨끗한 음성신호의 파라미터를 추출하는 새로운 방법이다. 제안한 수정된 MFCC 특징 파라미터를 다층 퍼셉트론 네트워크에 입력하여 학습시킴으로써 화자인식을 구현한다. 본 실험에서는 14차의 MFCC 특징 파라미터를 사용하여 화자독립 인식실험을 실시하였으며, 백색잡음이 혼합된 경우의 음성의 화자독립인식률은 평균 94.48%로 효과적인 결과를 구할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 방법과 기존의 방법들을 비교하였을 때 본 논문에서 제안한 화자인식 성능이 수정된 MFCC 특징 파라미터를 사용함으로써 향상되었다.
고성능 디지털 인쇄기기의 대중화와 손쉬운 이미지 편집 프로그램들의 등장으로 인하여 위 변조 범죄가 증가함에 따라 여러 가지 사회적인 문제를 야기하고 있다. 이를 해결하기 위해서 디지털 포렌식 기술이 활발하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 기술의 한 분야인 컬러 레이저 인쇄기기 판별기술을 제안한다. 각 제조사마다 인쇄방법이 다르기 때문에 육안으로 판별할 수 없는 미세한 차이가 출력물에 존재한다는 점을 이용하였다. 출력물의 노이즈를 추정하여 이러한 미세한 차이를 분석하였으며, 제안하는 방법에서는 출력물을 스캔한 이미지에 대해 위너필터를 거쳐 노이즈를 제거한 이미지를 차감하여 노이즈를 추출한다. 계산된 노이즈 대해 명암도 동시발생 행렬을 계산하여 특징값들을 추출한 뒤 이를 서포트 벡터 머신 분류기에 적용하여 인쇄기기를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능을 분석하기 위하여 7대 프린터에서 각 371장씩 출력된 총 2,597장 이미지로 실험하였다. 제안한 알고리즘은 컬러 디지털 인쇄기기의 제조사를 판별하는데 있어서 97.6%의 정확률을 보였고, 동일 제조사의 모델을 판별하는데 84.5%의 정확률을 나타냈다.
본 논문에서는 지금까지 연구 되어온 고역통과 필터및 적응 transversal LMS필터와는 달리 적응 격자 위너 필터를 이용하여 적응 잡음 제거기를 구성함으로써 폐음과 심음을 분리할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다. 이를 위하여 실제로 폐음및 심전도 신호를 검출하였으며, 제2의 심음 제거 방법으로 T파검출 알고리즘을 이용하여 T파위치를 측정하였다. 실험결과, 분리를 위하여 적응 transversal LMS는 100-200차, 적응 transversal MLMS(modified LMS) 필터는 75-100차, 적응 격자 위너 필터는 10-20차가 필요하였고, 적응 펄터링이 고역통과 필터링보다 저주파 신호성분의 손실이 없는 것으로 정확도가 향상되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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