실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
음성 인식 분야에서는 화자 적응을 통해 화자 독립 시스템의 성능을 화자 종속 시스템에 근접시키려는 여러 가지 노력이 시도되고 있다. 특히 30 초미만의 매우 적은 양의 적응 자료를 이용하는 고속 화자 적응에 대한 관심이 증가하고 있다. 고속 화자 적응에 적합한 eigenvoice 를 이용한 적응 방법은 eigenvoice 를 구성하기 위해 너무 많은 계산량과 메모리를 요구한다. 본 논문에서는 각각 따로 계산된 eigenvoice 들을 한 번에 구성한 eigenvoice 들과 거의 같은 정확도를 갖도록 병합하여 고속 화자 적응에 이용하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 훈련 자료의 추가시 처음부터 새롭게 eigenvoice 를 구하는 대신 추가된 자료에 대한 eigenvoice 를 구하고 병합함으로써 계산량과 메모리양을 현저히 줄일 수 있다. 실험 결과, 메모리와 계산량은 추가되는 화자 종속 모델의 수에 따라 감소하며 성능 저하는 거의 없었다.
액정 디스플레이의 백라이트 광원으로 냉음극 방전램프(CCFL: Cold Cathode Fluorescent Lamp)가 일반적으로 사용된다 최근 LCD 모니터의 두께는 갈수록 얇아지며, 화면은 넓어지고 있는 대형화 추세이다. 기존의 권선형 변압기를 이용 인버터를 구성하여 멀티램프를 구동하고 있지만 이는 코어나 권선 손실에 의한 효율 저하와 부피나 중량의 증가, 그리고 과열에 의한 화재의 위험성을 가지고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해 본 논문에서는 압전 변압기를 이용한 멀티램프 구동용 인버터를 설계 지침에 따라 구성하였다. 인버터 하나로 압전변압기를 병렬로 연결하는 방식을 이용하였고, 또한 전류 부담이 적은 외관 전극 형광 램프(EEFL: External Electrode Fluorescent Lamp)를 이용한 멀티램프 구동 방법을 압전 인버터에 적용 가능한지 고찰하였다. 적용한 방식으로는 풀-브리지 (Full-Bridge)회로를 응용하였다.
본 연구에서는 고립단어 인식시스템에 사용되고 있는 DTW(DynamicTimeWarping) 알고리즘의 계산량을 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 일반적으로 고립단어 인식시 가장 인식률이 좋은 알고리즘은 DW라고 알려져 있으나, 인식대상어휘가 늘어나면 계산량이 비례해서 늘어나고 인식률이 저하되는 단점이 있으므로 일반적으로 200단어 이하의 어휘에만 사용되고 있다. 따라서 대상어휘를 감소시켜 계산량을 줄이기 위해 본 논문에서는 유성/무성/묵음 (V/U/S) 정보를 이용하여 코드워드를 구성하고 같은 코드워드에 해당되는 단어들을 추출해이들 만을 비교대상 어휘로 제한하므로서 DW 알고리즘을 적용할 대상 어휘수를 줄이는 방법을 사용하여 계산 속도를 향상시켰다 또한 입력 단어와 대상 단어와의 누적거리 계산 시 끝점 정보 뿐 만 아니라 유성/무성/묵음 경계 정보를 이용하여 piecewise DTW를 구현함으로서 탐색 영역을 축소함으로써 추가적인 계산량 감소가 가능하다. 따라서 상기 기법들을 이용하면 PC상에서도 DTW를 이용한 대어휘 고립단어 음성 인식기의 구현이 가능할 것이다.
이 논문은 북한산국립공원에서 1994년부터 실시하고 있는 자연휴식년제도의 효과를 검증하고 추후 휴식년의 적용이 필요한 구간을 파악하기 위하여 인공위성 영상자료를 이용하여 휴식년 적용구간과 그 주변 등산로의 식생활력의 변화를 분석하였다. 이용된 자료는 1988년, 1992년, 1994년, 1996년 9월의 Landsat TM 영상으로, ER Mapper 및 Arc/Info GIS를 이용하여 분석하였고, 식생활력의 측정은 중합차식생지수(NDVI)에 기반한 평균비율(MR)을 이용하였다. 분석결과 휴식년 적용구간의 경우 88년 이후 감소양상을 보이던 식생활력이 휴식년제도가 실시된 94년 이후 뚜렷하게 증가하여 휴식년제도의 실시가 식생활력을 증가시키는 효과가 있었음을 보여주었다. 기타 등산로의 경우는 92년 이후 식생활력이 정체 또는 감소추세를 나타내었으며, 그 중 일부 구간은 식생활력의 저하가 특히 두드러지게 나타나 추후 휴식년제도의 적용이 필요한 구간으로 판단되었다.
임의의 위치에 음상을 정위하는 기본적인 방법으로, 머리전달함수(HRTF : Head Related Transfer Function)을 원음에 convolution하는 기법이 사용된다. 또한 머리전달함수의 주파수 영역에서의 보간을 이용하여 이동음 효과를 생성할 수 있다. 하지만 더미헤드를 이용하여, 각각의 고도각과 방위각에서 측정된 머리전달함수는 사용자에 따라 정위감을 저하시킬 수 있으며, 클릭음 발생, 보간 특성의 변화등의 문제점이 발생하게 된다. 또한 좌표로 표현되는 영상과는 달리, 소리는 들려오는 방향을 정확한 좌표로 표현하기가 힘들다. 이에 본 논문에서는, 이동음 궤적상의 머리전달함수와 그 주변의 머리전달함수를 선형 보간법으로 그룹화하여 생성된 새로운 머리전달함수를 이용하여 이동음을 구현하는 방법을 제안한다. 또한, 생성된 머리전달함수를 이용하여 구현한 이동음의 청감평가를 수행하여 개선 효과를 확인하였다.
전계효과 트랜지스터를 이용한 바이오센서는 하나의 칩 위에 많은 센서 소자를 집적할 수 있으므로, 같은 종류의 센서를 다수 배열함으로써 다차원화할 수 있고, 다른 종류의 센서를 여러개 배열함으로써 다기능화할 수 있다. 또한 지능회로와 함께 집적하여 지능화하거나, 관련회로 및 장치들을 함께 집적함으로써 시스템화할 수 있기 때문에 최첨단 센서로 각광을 받고 있다. 그러나, 전계효과 트랜지스터를 이용한 바이오센서는 게이트 영역에 생체 분자를 고정시키는 것이 어렵고, 고정되더라도 생체 분자의 양이 미량이어서 재현성이 떨어지며, 생체 분자가 발생시키는 시그널이 적어 전류 세기 변화에 대한 검출감도가 저하되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 반도체 리소그래피 공정을 이용하여 생체 분자를 물리 화학적 처리 없이 게이트 영역에 집중적으로 고정시킬 수 있는 기술에 대해 연구하였다. 산화막이 증착된 기판 위에 포토레지스트를 도포한 뒤 리소그래피공정을 이용하여 패터닝 하였으며 기판 위에 human embryonic kidney(HEK)-293 세포를 배양하였다. 연구결과, 친수성인 포토레지스트보다 소수성인 산화막 영역에 다수의 세포가 선택적으로 집중 배양됨을 확인하였다. 따라서 본 연구결과를 바이오센서에 적용할 경우 센서의 검출감도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
최근 얼굴 인식은 사용자의 편의성을 포함한 다양한 장점으로 인하여 생체 인식 시장에서 주요 기술로 대두되고 있다. 그러나 조명 변화에 기인한 얼굴 인식 성능의 저하는 실용화에 걸림돌이 되고 있는 실정이다. 따라서 조명 변화에 따른 얼굴의 외형 변화를 분석하는 연구들이 세계적으로 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 방법들은 다수의 등록 영상이나 조명에 대한 사전 정보가 필요하거나 실시간으로 구현되기 어렵기 때문에 실용 시스템에 적용하기는 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는, 여러 조명 영상들로 구성된 학습 데이터를 이용하여, 조명에 대한 정보가 없는 한 장의 입력 영상을 분석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 SVDD를 이용하여 학습 데이터의 여러 조면 영상들로부터 입력 영상의 조명과 같은 대표영상을 합성하고 이 대표영상들의 선형 조합을 이용하여 입력 영상을 표현한다. 제안 방법의 효율성을 검증하기 위하여 공인 얼굴 데이터베이스들을 이용하여, 기존 방법들과 비교 실험을 수행하였으며, 조명 변화가 큰 영상에서도 안정된 조명 변화의 분석이 가능하였다.
전술적 경로찾기에서는 거리나 시간 요소 외에 여러 가지 전술적 요소를 포함한 비용 함수를 사용하여 경로를 탐색한다. 경로찾기에서 가장 많이 이용되는 A* 알고리즘의 경우, 현재 노드에서 목표까지의 추정값을 의미하는 휴리스틱 함수를 이용하는데 대표적인 허용가능 휴리스틱(admissible heuristic)인 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 전술적 경로찾기에서 이용하는 경우, 탐색 성능이 저하되는 단점이 있다. 이는 거리이외에 전술적 요소까지 더해진 실제 비용에 비해 직선 거리만을 고려한 휴리스틱 값이 현저하게 작은데 기인한다. 그러므로 본 논문에서는 A*를 이용하는 경로찾기에서 탐색의 성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 휴리스틱을 제안하고 이들의 허용성을 분석하고 방문 노드수 비교를 통해 탐색 성능을 비교한다.
스마트 폰의 보급과 함께, 무선 네트워크에서의 데이터 사용량이 급격하게 증가하고 있다. 이로 인해 발생하는 서버의 과부하와 그로 인한 속도 저하를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 Wi-Fi 에드혹 네트워크를 이용한 통신을 3G 통신망에 효율적으로 접목하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 하나의 파일을 다수의 파일 블록으로 나누어 받는 방식을 이용하며, Wi-Fi 애드혹 네트워크를 이용해 주변에 있는 다른 이용자에게 파일 블록을 요청함과 동시에 자신이 가진 파일 블록 테이블을 다른 이용자에게 전달해주는 기법을 제안한다. 이를 이용하여 상대가 가지고 있을 것이라고 추측되는 파일 블록을 알아내어, 요청할 수 있다. 그 결과, 제안된 알고리즘이 3G와 Wi-Fi 에드혹 네트워크를 랜덤으로 이용하는 방법 대비 73%의 속도 향상과 43%의 3G 사용량 감소 효과를 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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