본 논문에서는 ATSC (Advanced Television Systems Committee) 지상파 디지털 TV 방송 방식에서의 분산 주파수 망(distributed frequency network)을 위해 개발된 분산중계기(Distributed Translator: DTxR)에 대한 필드 테스트 결과를 기술하고, 그 결과를 분석한다. 캐나다 오타와에서 수행된 필드 테스트에서는 두 대의 DTxR 신호가 동시에 수신되는 중첩 지역을 중심으로 안테나 및 수신기 종류에 따른 각 측정 지점의 수신 전계 강도, 잡음 마진, 수신 여부, 수신가능 방위각을 측정하였다. 필드 테스트 결과에 의하면, 두 대의 DTxR이 모두 켜졌을 때 수신 전계 강도 및 잡음 마진은 각각의 DTxR이 켜졌을 때 보다 증가하였지만, 수신율 및 수신가능 방위각은 수신기의 종류에 따라 증가하거나 비슷하였다.
본 글에서는 음성인식에 적용된 신경망 구조를 알아본다. 또한 신경망 VLSI와 국내에서 개발된 신경망 VLSI인 URAN에 대해서 살펴보고 URAN을 이용한 음성인식 시스템의 설계에 관해 기술한다. 시뮬레이션을 통해 낮은 정밀도의 입출력 및 연결강도, 선형 출력함수를 가지는 뉴런을 사용하는 신경망 음성인식 시스템의 성능을 분석하고 잡음 환경에서 낮은 정밀도를 사용한 신경망의 성능저하 정도를 검토한다.
제목 음도 고정시 강도변화 <음도> Vocal Pitch 정상성인의 비음도 저항(Impedance)$\rightarrow$임피던스, Jitter : 주파수의 섭동정도 cycle to cycle frequency perturbation, 주기적 펄스파형의 폭, 주파수, 위상이 잡음 등에 의해 정상위치를 약간 벗어나는 현상 또는 변도량을 말한다. Shimmer : 진폭의 섭동정도 (중략)
동영상에 내재된 잡음을 제거하기 위해 사용되는 움직임 적응적 시간영역 잡음 제거 필터링에서는 움직임의 정도에 따라 필터링의 강도를 적절하게 조절하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 최적 자승 학습에 기반을 둔 움직임 적응적 시간영역필터링 방안을 제안한다. 움직임 정도에 따라 각 화소를 분류하여 분류코드를 지정하고, 각 분류코드에 따라 반복적 최적 자승학습에 기반을 둔 최적의 필터 계수를 유도한다. 반복적 학습과정은 사전에 미리 수행되어 학습된 결과만 룩업 테이블에 저장된다. 실제 잡음 제거 필터링 과정에서는 각 화소를 움직임 정도에 따라 분류한 후 분류코드에 따라 룩업 테이블에 있는 필터계수를 읽어 간결한 필터링을 취한다. 실험결과는 제안된 방법이 잡음 제거 응용에서 번짐을 방지하면서 동영상 잡음을 효과적으로 제거함을 보여준다.
본 논문에서는 잡음에 의해 기인된 음성의 왜곡을 제거하여 음성인식기의 성능을 향상시키는 방법을 기술한다. 잡음 환경에서는 음성의 발성 방식이 변이하고(롬바드효과), 잡음이 음성신호에 첨가되므로 음성인식기의 성능을 저하시킨다. 롬바드 효과는 주변 잡음의 크기나 종류, 화자의 특성과 음소 등에 종속적인 비선형적인 변환이므로 측정방법이 알려져 있지 않았다. 본 연구에서는 롬바드 효과의 크기를 측정하는 방법을 제시하고, 롬바드 효과의 크기에 따른 롬바드 효과의 보정방법을 제안한다. 잡음에 의한 음성의 왜곡은 다음의 과정을 통해서 제거한다. 우선, 스펙트럼 차감법을 사용하여 음성에 포함된 잡잡음을 제거하고, 음성의 동적인 특성을 강조하기 위해 대역 통과 필터링을 한다. 두 번째로 에너지 정규화 과정을 통해서 롬바드 효과에 의한 음성의 발성 강도의 변이를 제거한다. 마지막으로 제안한 롬바드 효과의 크기 척도는 롬바드 음성의 켑스트럼에 존재하는 왜곡을 제거하는 변환에 이용한다. 제안한 방법을 음성인식에 적용한 결과, SNR(signal-to-noise ratio) 0, 10, 20 dB에서 46.3%, 75.5%, 87.4%의 인식률을 82.6%, 95.7%, 97.6%로 향상시켰다.
이 논문의 목적은 X선의 감쇠를 이용한 측정에서 발생하는 여러 종류의 잡음을 효과적으로 제거하는데 적합한 영상재구성 방법을 제안하는 것이다. 구체적으로, X선의 방출기와 검출기의 필연적인 기계적 오류에 의해 발생하는 원형모양 오류와 전반적인 관측오차와 푸리에 변환기반 재구성 과정에서 나타나는 줄무늬 모양 잡음을 효과적으로 제거하기 위해 웨이블렛 방법을 제안한다. 원형모양 오류를 프로젝션에서 제거하기 위해 해당 잡음이 각도방향으로 강한 상관관계를 가지고 있음을 이용하여, 평균화된 정보에서 해당 잡음의 강도를 추정하고 이를 웨이블렛 축소법을 통해 제거하는 방법을 제안한다. 또한, 전반적인 잡음 제거와 영상재구성을 위해 웨이블렛-배규렛 분해법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 푸리에 변환을 기반으로 하는 방법에 비해 원형모양 오류와 영상재구성에 있어서 우수한 영상을 제공함을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
파장 고정된 Fabry-Perot 레이저를 사용하여 경제적인 고밀도 WDM-PON의 구현 가능성을 검증하였다. 중앙기지국에서 주입된 비간섭성광에 파장 고정된 Fabry-Perot 레이저를 이용하여 50 GHz 채널 간격의 파장분할 다중화된 4×622 Mb/s 상향신호를 30 km의 광섬유를 통해 성공적으로 전송하였다. 파장 고정된 Fabry-Perot 레이저 출력의 비팅 잡음 특성을 분석하여 Fabry-Perot 레이저가 주입되는 비간섭성 광의 강도 잡음을 억제함을 보였고, 이로 인해 50 GHz 채널 간격의 고밀도 WDM 전송이 가능함을 보였다.
중앙기지국에서 주입된 비간섭성 광에 파장 고정된 Fabry-Perot 레 이 저를 사용하여 Gigabit Ethernet 상향 신호 전송 가능성을 검증하였다. WDM-PON에서 원격으로 파장 고정된 Fabry-Perot 레이저를 이용하여 100 GHz 채널 간격의 파장분할 다중화된 4채널의 Gigabit Ethemet 신호를 30 km 광섬유를 통해 성공적으로 전송하였으며, 수신된 신호의 Q값은 17.1 dB 이상이었다. 또, 원격으로 파장 고정된 Fabry-Perot 레이저의 잡음 특성을 분석하였으며, 파장 고정된 Fabry-Perot 레이저가 비간섭 광의 강도 잡음을 억제하므로 기존의 스펙트럼 분할방식 광송신기보다 약 6.3 dB의 SNR 개선이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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