본 논문에서는 마이크로폰 어레이 시스템을 이용하여 여러 화자의 음성 정보로부터 각 화자가 위치한 방향을 추정하는 기술 개발 내용을 다룬다. 성능 향상을 위한 전처리 과정으로 비선형 증폭기를 사용하여 거리에 따른 영향을 최소화하는 과정과 잡음에 대한 강인성을 얻기 위해 음성활성 영역을 검출하는 과정을 포함한다. 등간격으로 배치된 마이크로폰 어레이 시스템의 기하학적 특성에 따른 음원의 위치와 신호의 지연시간차이와의 상관관계로부터 화자의 위치를 역으로 추정하는 알고리즘을 기본으로 하여 가능성 척도를 계산하고 이를 활용하여 가능성이 높은 것들을 클러스터링하여 가능성이 있는 후보를 선정하여 화자의 방향을 검지한다. 이 과정에서 오인식을 최소화하기 위하여 가능성이 희박한 영역에 대한 추정 억제 방법으로 부정식 추론법을 적용하였다. 2 화자의 음성 신호를 입력으로 한 실험을 통하여 제안한 방법에 의한 다화자 방향검지의 가능성을 알아보았다.
The conventional feature recombination technique is very effective in the band-limited noise condition, but in broad-band noise condition, the conventional feature recombination technique does not produce notable performance improvement compared with the full-band system. To cope with this drawback, we introduce a new technique of sub-band likelihood computation in the feature recombination, and propose a new feature recombination method by using this sub-band likelihood computation. Furthermore, the reliable sub-band selection based on the signal-to-noise ratio is used to improve the performance of this proposed feature recombination. Experimental results shows that the average error reduction rate in various noise condition is more than 27% compared with the conventional full-band speaker identification system.
BLDC 모터는 고효율, 비 관성에 의한 큰 토크, 제어의 단순성과 같은 뚜렷한 장점들 때문에 일반적으로 로봇공학 및 항공 우주, 자동차 같은 응용 분야에 널리 사용된다. 따라서 사용자가 원하는 속도를 일정하게 유지하는 것은 중요하다. BLDC 모터는 무게 변화와 같은 파라미터 변화나 센서 잡음, 외부환경 변화에 따른 외란의 영향이 항상 존재하게 된다. 하지만 일반적인 제어기 설계방법으로는 파라미터 변화, 센서 잡음이나 외란의 영향에 효과적으로 대응하는 것이 쉽지 않다. 본 논문에서는 강인 제어 기법 중 하나인 H-infinity 제어기법을 BLDC 모터에 적용하여 속도제어기를 설계하였다. 또한 DSP 구현을 통하여 일반적으로 널리 사용되는 PI 제어기와의 비교를 통해 H-infinity 속도 제어기의 우수성을 보였다.
초광대역 시간 도약 이전 임펄스 무전 전송 시스템의 성능 평가 1672 최근 들어 실내 무선 LAN(local area network)이나 군용 무선 통신 시스템을 위한 새로운 대역 확산 전송방식으로서 초광대역 시간 도약 임펄스 무선 전송(ultra wideband time hopping impulse radio; 이하 IR) 기술이 큰 관심을 모으고 있다. 신호 전송을 위해 연속적인 정현파를 이용하는 기존의 무선 전송 시스템과는 달리 IR 시스템은 1 nese 이하의 매우 짧은 펄스폭의 펄스 위치 변조(pulse position modulation)된 가우시안 모노사이클 멀스 열을 이용하므로서 매우 작은 크기의 수 GHz에 이르는 초광대역 스펙트럼을 가지며 기존의 통신 시스템에 거의 간섭을 미치지 않으며 사용 가능하다. 본 논문에서는 동기식 이진 (synchronous binary) IR 시스템의 성능 분석 및 평가 결과를 제시하고자 한다.이를 위해 의사 잡음 부호 발생기와 decimator로 구성된 시간 도약 패턴을 사용 하여 다원 접속 간섭 이 배제되는 동기식 이진 IR 시스템의 비트 오율에 대한 closed form 결과를 유도하고, 유도된 이론적인 성능 결과를 부가성 백색 가우시안 잡음 채널에 대한 모의 실험을 통해 확인하였다. 또한 모의 실험을 통해 상관 복조기에서 발행한 렌덤 타이밍 지터에 대해 IR 시스템의 강인한 특성을 확인하였다.
제한된 구역내의 고정(static)된 감시 카메라를 통해 입력된 영상 데이터에 대해 움직임이 있는 물체를 검출하기 위해서는 주위 잡음(noise)에 대한 민감성(sensitivity)과 상황변화에 대해 대처할 수 있는 강인한 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 잡음이나 갑작스런 상황의 변화에 적절히 대응하여 움직임 물체를 추출하고 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 초기 배경 모델(background model) 영상에 의해서 입력되는 영상 내에 이동 물체가 존재할 경우 각 화소의 주변의 변화를 고려하여 움직임 영역을 검출하였다. 움직임 영역의 화소들의 잡음 제거를 위해 형태학적 필터(morphological filter)를 사용하였고, 8-연결 성분 표시(connected component labeling)에 의해 개별적인 물체의 움직임을 검출하였다. 마지막으로 다양한 환경과 모델에 따른 실험결과와 통계적인 분석을 제시하였다.
이 논문은 잡음환경에서 음성인식률 향상을 위한 끝점 검출 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉 검출을 이용해 음성 구간과 비음성 구간을 검출한다. 음성의 스펙트럴 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 끝점검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경(SNR 15dB)에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱값이 변화 하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에서는 정확한 끝점 검출이 어렵다. 본 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 끝점을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 검출하여 끝점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험결과 기존의 엔트로피만을 이용한 방법보다 개선된 성능을 보였다.
본 논문에서는 화자확인을 위해서 가우시안혼합모델에 forgetting factor를 갖는 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 화자인식 시스템에서 적은 양의 데이터로 좋은 성능을 얻기 위하여 화자모델 적응방법이 사용되고 있다. 그러나, 현재 사용되고 있는 적응방법은 불규칙한 발성변화와 잡음 같은 이씨에 취약하고, 그것은 부정확한 화자모델을 만들 수 있다. 또한 시간이 지날수록 모델에 새로운 데이터가 적응되는 비율이 줄어들게 되는 문제점이 있다. 제안된 알고리즘은 가우시안혼합모델을 이용한 화자모델에서 이상치에 의한 왜곡과 새로운 데이터에 대한 적응 비율을 일정이상으로 유지할 수 있도록 하기 위하여 점진적 강인적응 방법을 제안하였다. 점진적 강인적응은 화자인식에서 적은 양의 데이터로 등록하고 테스트된 새로운 데이터로 모델을 적응시키는 방법이다. 실험결과는 7개월에 걸쳐서 수집된 데이터로부터 제안된 방법이 이상치에 강인하고 새로운 데이터의 적응 비율을 일정하게 유지시킴을 보였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 흥채의 특징을 추출하는 기법에 대해 제안한다. 웨이블릿 변환은 수행 속도가 빠르며 신호의 에너지를 저주파 대역으로 잘 모아주는 우수한 국소화 특징을 갖고 있으며, 특히 저주파 대역을 효율적인 특징 벡터로 사용한 수 있다. 한편 인식에 사용하고자 하는 흥채 영역에 눈꺼풀, 눈썹, 반사광, 안경의 흠집 등으로 인한 잡음이 포함될 수 있다. 이러한 잡음은 그 자체로도 홍채 패턴을 크게 변형시키며, 웨이블릿, 가보 등의 필터 기반 특징 추출 알고리즘은 잡음을 전체 영역으로 확산시킨다. 즉 잡음은 흥채 인식 시스템의 성능을 저하시킨다. 이를 막기 위해 본 논문에서는 홍채 템플릿을 여러 개의 영역으로 분할하여 각 영역에 대해 웨이블릿 변환을 수행함으로써 잡음의 영향을 제한된 영역에 국한시킨다. 실험에서 웨이블릿 방법이 기존의 Gabor 변환을 이용한 특징 추출 방법과 비교하여 특징 추출 속도는 더 빠르면서 대등한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있으며 영역 분할로 인해 성능 개선이 되었다.
본 논문에서는 기동표적의 위치 오차값 보상 기법을 이용한 지능형 기동표적 추적 기법을 제안한다. 기동표적의 관측값과 예상위치와의 차이를 가속도와 순수 잡음으로 분리한다. 최적의 수준으로 가속도를 추출하기 위하여 K-means 클러스터링 기법과 TS 퍼지 시스템을 이용한다. K-means 클러스터링에 의해 분리된 가속도와 잡음에 대한 소속함수를 설정하고 퍼지 모델화하여 기동표적의 특성을 파악한다. 계산상의 오차를 보상하기 위하여 분리된 가속도와 잡음은 추적 알고리즘의 계산과정에 적절히 이용된다. 추정값 계산시, 가속도를 분리 하므로써 필터링 과정은 표적의 비선형 기동을 선형기동으로 인식하여 칼만필터의 성능을 유지시킨다. 기동표적의 비선형성에 대한 오차는 추정된 가속도를 통해 보상된다. 제안된 시스템의 소속함수에 사용되는 파라미터값을 조종하여 상황에 따라 적응성과 강인성을 향상시킨다. 제안된 시스템은 실시간 추적이 가능하도록 구성하였으며, 몇 가지 예를 통하여 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 증명한다.
시간영역 필터와 공간영역 필터를 연결한 움직임 적응적 동영상 잡음 제거기법을 제안한다. 움직임 적응적 시간영역 필터에서는 전처리 공간영역 필터를 활용하여 잡음에 강인한 움직임 검출을 수행하고, 움직임의 양에 따라 적응적으로 필터링 강도를 조절한다. 동영상에 내재된 시간적 연관성을 충분히 활용하기 위해, 잡음이 있는 입력 영상은 시간영역 필터에 의해 처음으로 처리된다. 따라서 시간적 연관성이 큰 동영상에서, 영상의 세밀한 부분을 잘 보존하며 잡음을 제거할 수 있다. 움직임 검출을 위해 사용되는 전처리 공간영역 필터와는 다르게, 후처리 공간영역 필터는 시간영역 필터의 강도와 전처리 공간영역 필터에서 얻어진 공간영역 자기유사성 탐색 결과를 바탕으로 공간영역 필터링을 수행한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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