패턴 인식(Patterns Recognition)은 인공 지능의 한 분야로서 이해할 수 있는데, 요즈음은 보안과 관련하여 많은 연구가 진행되고 있다. 웨이블렛 변환(Wavelet Transform)은 공간-주파수 영역에서 신호의 국소화를 효율적으로 구현할 수 있다. 하지만, 이를 패턴 인식의 특징 추출에 그대로 이용할 경우 입력 신호의 위치 이동 등이 문제가 되며, 이것은 또한 에러 요인이 된다. 본 논문에서는 웨이블렛 변환을 패턴 인식에 적용할 경우 발생하는 입력 신호의 위치이동에 따른 문제점을 보완하여, 개선된 방법으로 패턴 인식에 사용할 수 있는 알고리즘을 제안하며, 실험 결과를 바탕으로 그의 타당성을 보인다.
본 논문에서는 음성신호에 섞인 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 Two-sided Transversal Filter를 이용하는 방법을 제시하였다. 이 방법은 기존의 방법과는 달리 신호의 단기자기상관관계(short-term autocorrelation)을 충분히 이용하기 위해 적응 필터의 입력으로, 지연된 신호뿐만 아니라 미래의 신호도 이용하도록 하였다. 이 결과 음성신호에 섞인 잡음(백색잡음, 유색잡음)을 아주 효과적으로 제거함을 알 수 있다.
본 논문에서는 음성 신호가 가지고 있는 중요한 특성을 유지하면서 발음 속도만을 변화시키는 시간축 변환 방법을 범용 디지탈 신호 처리 프로세서를 이용하여 실시간으로 구현하였다. 음성 신호 시간축 변환은 음성 신호의 발음 속도만을 변화시키기 때문에, 입력 신호와 변환 신호간의 시간적 차이가 발생하여 실시간 처리가 불가능하다. 본 논문에서는 이러한 입력, 변환 신호간의 시간차를 해결하기 위해서, 카세트 테이프 레코더의 모터 회전 속도를 조절하는 것과 같은 물리적 시간축 변환으로, 입력 음성 신호를 느리게 또는 빠르게 변환시켜 그 신호를 실시간 시스템의 입력으로 사용하였다. 카세트 레코더의 주행 속도만을 조절하는 물리적 변환은 원 신호의 피치 정보를 왜곡시켜, 원 음성의 특성을 변화시키기 때문에, 본 연구에서는 FIR 필터를 이용한 피치 보정 기법으로 왜곡된 신호를 원신호로 복원한 후, SOLA 시간축 변환 방법을 이용하여, 복원된 신호를 카세트 레코더의 모터 속도에 맞추어 시간축으로 변환하는 시스템을 실시간으로 구현하였다. 구현된 알고리듬으로 음성 신호를 시간축으로 변환하는 실험에서, 16비트 해상도를 가진 ADSP2101 프로세서로 구현한 결과와 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 비교할 때 평균 구간 신호 대 오차비가 대략 20dB로 두 결과가 거의 유사함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 시그마-델타 변조기에 기반 한 D급 오디오 증폭기를 제안한다. 16-비트 병렬의 디지털 입력신호는 4-차 디지털 시그마-델타 변조기에 의해 2-비트의 신호로 직렬화되고, 이 신호는 4-차 아날로그 시그마-델타 변조기로 인가된다. 아날로그 시그마 델타 변조기의 출력단의 파워 스위치는 3-레벨로 동작하며, 3-레벨의 펄스 밀도 변조(PDM) 출력 신호는 LC-필터를 통해 저역 통과되어 스피커에 전달된다. 아날로그 시그마-델타 변조기의 첫 단의 적분기는 디지털 시그마-델타 변조기의 출력으로부터 샘플된 이산 시간 영역의 신호를 입력으로 받아들이고, 동시에 파워 스위칭 단의 연속 시간 영역의 출력 신호를 부궤환(feedback) 받기 위해 스위치드-캐패시터 적분기와 연속시간 영역의 적분기를 혼합된 형태로 구현되었다. 제안된 클래스-D 오디오증폭기는 CMOS 0.13-um 공정을 이용해 제작되었으며 100-Hz 부터 20-kHz의 신호 주파수 영역에서 동작한다. 제작된 D급 오디오 증폭기는 4-${\Omega}$ 부하 저항에서 최대 18.3-mW을 내고 0.035-%의 전고조파 왜율(total harmonic distortion pluse noise : THD+N) 성분과 80-dB의 입력신호 대역폭(dynamic range)을 갖는다. 아날로그 및 디지털 변조기는 1.2-V 전원 전압으로 동작하며 총 457-uW의 전력을 소모한다.
본 논문에서는 시스템함수 및 변복조의 개념을 3차원 복원 문제에 적용하는 알고리즘을 제안한다. 시스템의 유일한 특성을 정의하는 시스템 함수 (또는 시스템 응답)를를 일반적인 신호처리 또는 제어시스템에서 결정하듯이, 본 논문에서는 적절한 입력과 출력신호를 선택한 다음 3차원 물체의 특성을 결정짓는 시스템 함수를 결정한다. 본 논문에서는 3차원 복원 문제를 두 가지 방법의 시스템 함수 문제로 풀어 나간다. 첫 번째 방법은 입력과 출력 신호를 각각 3차원 물체의 면에 투영된 원형 빛 패턴과 카메라(2차원 이미지 면)가 획득한 패턴이 투영된 3차원 물체의 이미지로 정의하여 3차원 물체의 특성을 나타내는 시스템 함수를 정의 하는 것이다. 두 번째 방법은 입력과 출력 신호를 각각 복원되어야 할 3차원 물체의 좌표와 카메라가 획득한 빛 패턴이 투영된 3차원 물체의 이미지로 정의하여 입력 신호를 추정하는 문제로 해석하는 것이다. 첫 번째 방법은 일반적인 입출력 함수의 비(ratio)로부터 시스템 함수를 구하는 것이고 두 번째 방법은 신호의 변조와 복조 과정으로부터 원래의 전송된 신호 (입력) 를 추정하는 것처럼 입력 신호인 3차원 물체의 좌표를 추정하는 것이다.
본 논문에서는 충격성 잡음(impulsive noise) 환경 하에서 고유치 분포가 큰 입력 신호를 다루기 위해 제안된 부호 부밴드 적응 필터(Sign Subband Adaptive Filter, SSAF)의 성능을 향상시키기 위한 새로운 SSAF를 제안하였다. 기존에 제안된 SSAF는 각각의 부밴드 입력 신호를 모든 부밴드 입력 신호의 $l_2-norm$으로 정규화하기 때문에 밴드의 수를 증가시켜도 수렴속도가 향상되지 않는다. 본 논문에서는 부밴드 입력 신호를 각각의 부밴드 입력 신호의 $l_2-norm$으로 정규화하며 밴드의 수를 증가시킴에 따라 수렴속도가 증가하는 새로운 부호 부밴드 적응필터를 제안하였다. 시스템 식별 환경에서 두 알고리즘의 성능을 비교하는 컴퓨터 모의 실험을 수행하여 제안된 알고리즘의 수렴속도가 더 빠름을 보였다.
본 논문에서는 7 kHz 대역폭을 가지는 새로운 16 kbps 광대역 음성 압축기를 제안한다. 제안하는 압축기는 QMF (Quadrature Mirror Filter)를 사용하여 입력 신호를 하위 밴드와 상위 밴드로 분리하고, 하위 밴드는 AMR (Adaptive Multi Rate)음성 압축기를 이용하여 압축하고 상위밴드는 G.722.1 광대역 음성 압축기를 기반으로 새로운 압축기를 개발하여 압축한다. 특히 입력신호의 성질에 따라 상위 밴드와 하위 밴드에 할당되는 비트수를 다르게 함으로써 고정적으로 비트를 할당하는 음성 압축기보다 향상된 압축 성능을 제공하고, 웨이블릿 변환을 이용하여 상위 밴드 신호의 압축 성능을 향상시켰다. 주관적 방법으로 제안된 음성 압축기의 성능을 측정하였으며, 다양한 입력신호에 대하여 제안한 16 kbps음성 압축기가 G.722 48 kbps SB-ADPCH보다 우수한 성능을 가지는 것을 할인하였다.
고주파에서 사용되는 능동소자들은 입력전력의 세기에 의하여 위상변화량이 달라지게 된다. 특히 증폭기에 사용되는 트랜지스터는 효율을 고려하여 포화영역 근처에서 사용하게 되면, 입력전력의 변화에 따른 위상 변화량이 크게 나타난다. 본 연구는 능동소자를 통과할 때 발생하는 위상변화량을 고정시키는 회로에 관한 것이다. 회로내의 임의의 가변 위상 벼노한기를 이용하여 위상을 변화시킬 시, 입력부에서 커플링 한 기준신호의 위상과 출력부의 비교신호의 위상을 비교하여 회로내의 또 다른 자동 위상 변환기를 동작하여 자동적으로 고정된 위상 변화량을 가진 신호가 출력되는 회로를 제작하였다. 약 10dB 동작 범위에서 위상이 고정됨과 2개 이상의 신호 입력과 FM 신호 입력시에도 전체회로를 통한 위상 변화량이 측정되고 또한 고정될 수 있음을 확인하였다. 실험주파수는 1960 MHz이고, 실험 기판은 두께가 31mil이고 비유전율 3.2인 테플론을 이용하였다.
본 논문에서는 선택적으로 클럭 신호를 입력하는 저 전력 전류구동 10비트 D/A 변환기 회로를 제안하였다. 제안된 DAC에서는 데이터가 변하지 않는 전류원 셀에 클럭 신호를 제한하여 클럭 전력 소모를 줄였다. 제안된 DAC는 1.2V 0.13${\mu}m$ CMOS 공정을 사용하여 제작되었으며, DAC 칩 면적은 0.21$mm^2$였다. 200MHz 샘플링 주파수와 1MHz 입력 신호 주파수에서, 제안된 DAC의 전력 소모량은 4.46mW였다. 클럭 신호에서 소모되는 전력은 입력 주파수가 1.25MHz와 10MHz일 때 각각 30.9%와 36.2%로 감소되었다. 측정된 SFDR은 입력주파수가 1MHz와 50MHz일 때 각각 72.8dB와 56.1dB였다.
이동통신 기술의 발전으로 이동통신 사용이 폭발적으로 증가하였고 그에 따라 이동통신망을 이용한 많은 서비스가 제공되고 있다. 이동통신망에서의 음성 인식 서비스에서 음성 인식기에 입력되는 음성신호는 통신망을 통해 음성 압축기를 거치게 되고 이에 음성신호가 왜곡되어 인식기의 인식성능이 저하된다. 본 논문에서는 무선통신 환경에서 음성인식기의 성능을 개선하기 위한 보상 방법을 제안한다. 기존의 제안된 방법은 음성 데이터에 의존하는 방법을 사용하나 본 논문에서는 음성 데이터와는 독립적 방법인 음성 압축기에 의해 손상된 입력 신호의 스펙트럼 보상방법과 Cepstrum 보정방법을 통해 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 음성 압축기에 의하여 왜곡된 스펙트럼을 단계적 방법으로 보상하고 그를 토대로 왜곡된 신호에서 만들어진 Cepstrum을 보정하여 음성 인식기의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였으며, 그 견과 손상된 음성신호의 인식률 $64.88\%$에 대하여, 본 논문에서 제안하는 보상 방법을 적용한 음성신호의 인식률은 $79.73\%$로서 $14.85\%$가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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