• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.11a
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• pp.69-72
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• 2003

본 논문에서는 범용 DSP를 이용한 잡음환경에 강인한 음성인식 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템은 TI사의 범용 DSP인 TMS320C32를 이용하였고, 실시간 음성 입력을 위한 음성 Codec과 외부 인터페이스를 확장하여 인식결과를 출력하도록 구성하였다. 또한, 기존의 음성 인식 시스템에 사용한 파라메터에 대한 고찰과 ICA를 이용하여 잡음 환경에 강인한 음성 특징 파라메터를 제안하고 성능 비교 실험을 하였다. 제안된 ICA 파라메터를 적용하여 음성인식 시스템을 구현하였다. 그리고, 독립적으로 동작 가능한 음성인식 시스템의 응용 예로 무선자동차에 적용시켜 실험했다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.85-88
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• 2004

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.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2810-2812
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• 2001

본 논문에서는 독립성분해석을 이용한 영상분리에 있어서의 잡음에 대한 강인성에 대한 주성분해석과 비교 연구를 함으로써, 독립성분해석(Independent Component Analysis, ICA)기법의 효율성을 고찰하고 분석하고자 한다. 원래의 인식 시스템 모델에 잡음을 주었을 때, ICA를 이용한 영상 분리의 잡음에 대한 강인성은 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)기법에서 보다 더 잡음에 강인한 성질을 내포하고 있는데, 이는 PCA 보다 ICA가 분리하려는 영상정보의 상호관계를 더 약화시키는 작용을 하기 때문이다. 이러한 특성은 모의실험을 통해 확인되었다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2001.09a
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• pp.495-498
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• 2001

최근 음싱인식이 인간과 기계 사이의 자연스러운 통신을 위한 가장 중요한 수단으로 인식되어 이와 관련된 연구가 구준히 이루어져 왔으며, 일부 응용 분야에서는 성공적으로 적용되고 있다. 하지만, 좀 더 다양한 응용분야에 적용하기 위해서는 실제 환경에 존재하는 여러가지 주변잡음에 강인한 특성을 가지는 인식 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 음성인식 시스템을 휴대전화에 적용하기 위해 도메인 적응 기법, LDA (Linear Discriminant Analysis) 기법 등을 도입하여 시스템 DB의 크기를 줄이고 잡음에 대한 강인성을 높이고자 하였으며, HMM (Hidden Markov Model)에 기반한 음싱인식 시스템을 사용하여 각 기법의 적용에 따른 인식성능을 평가하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2015.07a
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• pp.1292-1293
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• 2015

기존에는 전동기 제어기법으로 PI제어기가 주로 사용되어 왔다. 그러나 실제 시스템의 경우 외란과 센서 잡음에 노출되기 쉽고, 모델의 불확실성에 대한 오차가 발생하기 때문에 보다 강인한 제어기법이 필요한 시점이다. $H{\infty}$제어기법은 명령 추종 성능, 시스템 모델 오차와 외란, 센서 잡음에 대해 강인성을 보장하는 고급제어기법으로서 현재 그 성능을 입증 받아 산업분야에서 다양하게 적용되고 있다. 본 논문은 매입형 영구자석 동기전동기(IPMSM)의 속도제어기에 $H{\infty}$제어기와 PI제어기를 적용하여 모의실험을 통한 성능비교를 통해 모델오차와 같은 시스템의 불확실성과 외란에 대해 $H{\infty}$제어기의 강인한 제어성능을 검증하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.45 no.6
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• pp.148-155
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• 2008

In this paper, we constructed the noise robust content-based music retrieval system in mobile environment. The performance of the proposed system was verified with ZCPA feature which is blown to have noise robust characteristic in speech recognition application. In addition, new indexing and fast retrieval method are proposed to improve retrieval speed about 99% compare to exhaustive retrieval for large music DB. From the computer simulation results in noise environment of 15dB - 0dB SNR, we confirm the superior performance of the proposed system about 5% - 30% compared to MFCC and FBE(filter bank energy) feature.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.170-173
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• 2000

잡음에 오염된 영상의 경계검출에 대한 퍼지연산자를 보강하였다. 제한된 방법은 데이터에 존재하는 잡음에 강인한 경계를 검출하기 위하여 퍼지 엔트로피에 의한 퍼지추론을 이용한다. 퍼지기법이 영상의 세세한 정보의 검출과 잡음에 대한 민감도의 관점에서 보았을 때 기존의 방법들보다 성능이 우수하다는 것을 여러 실험결과를 통하여 알 수 있었다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.2
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• pp.11-17
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• 2016

In this paper, the optimum weight of the algorithm based on the cross information-potential with the delta functions (CIPD) is derived and its robustness against impulsive noise is studied. From the analysis of the behavior of optimum weight, it is revealed that the magnitude controlling operation for input plays the main role of keeping optimum weight of CIPD stable from the impulsive noise. The simulation results show that the steady state weight of CIPD is equivalent to that of MSE criterion. Also in the simulation environment of impulsive noise, unlike the LMS algorithm based on MSE, the steady state weight of CIPD is shown to be kept stable.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.1
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• pp.101-107
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• 2011

The background noises and distortions by channel are major factors that disturb the practical use of speech recognition. Usually, noise reduce the performance of speech recognition system DSR(Distributed Speech Recognition) based speech recognition also bas difficulty of improving performance for this reason. Therefore, to improve DSR-based speech recognition under noisy environment, this paper proposes a method which detects accurate speech region to extract accurate features. The proposed method distinguish speech and noise by using entropy and detection of spectral energy of speech. The speech detection by the spectral energy of speech shows good performance under relatively high SNR(SNR 15dB). But when the noise environment varies, the threshold between speech and noise also varies, and speech detection performance reduces under low SNR(SNR 0dB) environment. The proposed method uses the spectral entropy and harmonics of speech for better speech detection. Also, the performance of AFE is increased by precise speech detections. According to the result of experiment, the proposed method shows better recognition performance under noise environment.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.07a
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• pp.288-289
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• 2007

본 논문에서는 통계적 파라미터 불확실성을 포함한 시변 선형 불확정 시스템에 대한 강인 칼만필터링 문제를 고려한다. 최소자승 관점에서 정의된 공칭 칼만필터링 문제의 목적함수를 파라미터 불확실성의 통계적 특성을 이용하여 가용한 측정행렬의 함수로 표현하고, 이로부터 근사화된 선형공간 위로의 사교사영으로 해를 도출할 수 있음을 보인다. 최종적으로 벡터 최소자승 추정기법을 동일하게 적용하여, 순환강인 칼만필터식을 유도하고, 유도된 강인 칼만필터 식이 최근 제안된 강인 최소자승 추정식에 공정잡음 및 측정잡음 분산을 반영한 보완된 형태임을 확인한다.