음성 코딩에 있어서 스펙트럼 정보의 효율적인 방법으로써 다중 형태 프레임 분할 방법을 제안하였다. 일반적인 보코더의 경우 엔코더에서 전송된 스펙트럼 정보를 인접 프레임 계수간의 선형보간에 의해 하부프레임 단위의 스펙트럼 계수간의 선형보간에 의해 하부프레임 단위의 스펙트럼 정보를 재생해 낸다. 이 때 비선형적 스펙트럼 변화가 존재하는 경우에는 스펙트럼 왜곡이 발생하며 본 논문에서는 이를 intra frame spectral distortion 이라 정의한다. 제안된 다중 형태 프레임 분할 방법은 한 프레임내에서 스펙트럼 계수의 변화를 잘 나타낼 수 있도록 차수마다 다른 분할 형태를 적용하여 IFSD을 최소화시키는 방법이다. 스펙트럼 정보로써 line spectrum pair 계수를 이용하였으며, 분할 개수 및 분할 형태의 개수에 따른 IFSD을 분석하여 이를 기존의 방법과 비교하였다. 그 결과 기존의 방법보다 적은 정보량으로 왜곡이 적은 스펙트럼을 재생할 수 있었다.
본 논문에서는 RF단에서의 프로세싱에 의한 무선 스펙트럼 인지 시스템을 제안하였다. 기존의 Cognitive Radio 시스템이 신호의 하향 변환과 복조의 과정을 거쳐 수신된 신호를 분석함에 의해 스펙트럼과 신호를 인지하는데 반해, 제안된 시스템은 RF 단 프로세싱에 의한 신호 수신 및 검출에 의한 센싱 방법을 제안하였다. 이를 위해 제안된 수신기는 초재생(super-regeneration) 회로 방식으로 설계되었으며, FDM에 활용할 수 있는 채널 선택성과 채널 가변성을 갖도록 하여 기존 초재생 회로가 단일 채널로만 사용이 가능하였던 한계를 극복하였다. 제작된 제안 시스템은 퀸칭(quenching) 신호를 이용한 채널 할당 최적화를 위한 설계를 수행하였으며, 실험결과 5 MHz의 채널 간격에 대한 채널 선택성을 검증하였다.
본 논문에서는 기존라디오(primary) 네트워크와 스펙트럼을 공유하는(spectrum sharing) 인지라디오(cognitive radio) 네트워크에서 비재생적(non-regenerative) 다중안테나 중계 (relay) 시스템을 위한 소스(source) 및 중계기 프리코딩(precoding) 기법을 제안한다. 제안된 기법은 소스와 중계기 프리코딩 행렬의 최적해를 구하기 위해 QCQP(Quadratically Constrained Quadratic Programming) 문제를 통해 구한다. 제안된 기법은 기존라디오 수신기에서의 간섭세기 제한을 만족하면서 낮은 MSE(Mean squared error)와 높은 MI(Mutual Information)를 달성함을 모의실험결과를 통해 보인다. 또한 아주 빠른 속도로 최적해로 수렴함을 보이고 있다.
본 연구에서는 MIG 헤드의 재생 전압 스펙트럼에 나타나는 Bump들의 발생 원인을 설명하고, 이론적으로 예상된 주파수에서 Bump들의 진폭을 컴퓨터로 시뮬레이션 하였다. MIG 헤드의 센더스트와 페라이트 사이의 가상 갭(pseudo gap)이 없는 경우와 양쪽 모두 $0.02\;\mu\textrm{m},\;0.2\;\mu\textrm{m}$, 인 가상 갭을 갖는 3가지 종류의 MIG 헤드들을 설정하고, 금속 분말(Metal Powder) 테입을 사용한 것으로 가정하였다. 시뮬레이션 결과, 이론적으로 예상한 주파수에서 Bump들이 발생하였으며, Bump 진폭 또한 예상치와 거의 일치하였다.
컴퓨터 그래픽스 분야에서 자연현상을 표현하기 위한 노력은 계속되어 오고 있다. 몇몇 자연현상들에 대해서는 만족할 만한 결과가 나와 있지만, 해양파(Ocean wave)를 표현하기 위한 적절한 모델이 제시되어 있지 않다. 본 논문에서는 해양학의 연구 결과를 바탕으로 하여 사실적이면서도 실시간에 재생가능한 해양파를 구현하였다.
광자기 디스크 드라이브의 광학계로부터 검출 신호와 잡음을 시뮬레이션하는 방법을 연구하였다. 기록된 표식과 입사되는 레이저 빔 형태를 간단한 모델을 사용하여 기술하고 각각을 이산화시켜 재생 신호의 크기와 파형을 시륨레이션 하였다. 이렇게 시뮬레이션된 재생 신호에 Gaussian 램덤 잡음을 부가하고 일차원 이산 FFT(Fast Fourier Transform) 알고리즘을 수행하여 신호와 잡음 스펙트럼을 추정하였다. 또한 이로부터 CNR(Carrier to Noise Ratio) 값을 구하였다.
A critical evaluation is made of the spectral bias which occurs in the use of a laser doppler velocimeter(LDV). Two processing algorithms are considered for spectral estimates: the sample and hold interpolation method(SH) and the nonuniform Shannon reconstruction technique(SR). Assessment is made of these for varying data densities $(0.05{\le}d.d.{\le}5)$ and turbulence levels(t.i.=30%, 100%). As an improved version of the spectral estimator, the utility of POCS (the projection onto convex sets) has been tested in the present study. This algorithm is found useful to be in the region when $d.d.{\gep}3.$
인간의 청각기관은 소리의 방향과 거리인지에 있어서 여러 가지의 정보들을 복합적으로 이용한다. 이러한 양 귀에 들어오는 소리세기의 차이, 위상의 차이, 그리고 주파수 스펙트럼의 차이 등의 정보들을 종합적으로 포함하고 있는 것이 머리전달함수 (HRIF: Head Related Transfer Function)이다. 2채널 음향재생 시스템에서 이 머리전달함수를 이용하여 다채널 입체음향을 재생하는 방법이 많이 쓰이고 있다. 그러나 머리전달함수의 비개인화적인 특성 때문에 양쪽 귀까지의 거리가 같아지는 혼돈원추 상에서는 앞/뒤 방향 지각에 대한 혼돈을 주게 됨으로써 입체감을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 입체음향을 생성하기 위해 머리전달함수를 사용하는 과정예서 발생하는 혼돈원추 문제점을 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. 각 머리전달함수의 주파수 차 및 인간의 청각 특성을 이용하여 각 방향에 해당하는 머리전달함수의 주파수 스펙트럼 특성을 조절하였다. 본 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 음상정위 테스트 및 청감 테스트를 실시하였으며 실험 결과 헤드폰을 기반으로 한 2채널 입체음향 시스템에서 향상된 입체음향을 재생하였다. 더불어 구현된 입체음향의 음질의 열화도 적음을 확인할 수 있었다.
CBTC의 통신기술은 IEEE 802.11.x 표준을 사용하고 있으며 ISM밴드 대역중 하나인 2.4GHz를 사용하게 된다. 따라서 CBTC 철도 무선시스템으로서는 통신 지연, 통신 왜곡 및 정보 손실 등이 발생 할 수 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 ISM 대역중 908MHz 일정진폭을 갖는 직접 시퀀스 확산스펙트럼 송신기를 제안하였다. 성능 분석을 위해 주요파라미터인 아이 다이아그램과 scatter diagram을 고려하여 특성 분석을 하였다. 또한 국부발진 신호의 위상잡음 특성은 약 60dBc/Hz로서 기준신호와 비교 시 특성이 상당히 우수함을 알 수 있었다. 또한 2차 국부 발진 신호의 기준 주파수 억압이 50dB이하가 됨을 알 수 있었다. 제안한 변조방법에서 보조신호는 양과 음의 발생확률을 균일하게 함으로써 출력스펙트럼에서의 선스펙트럼성분에 의한 간섭을 제거하였으며 비선형 증폭기를 통과한 후의 스펙트럼의 측대파의 재생율이 현저히 줄어들었음을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 실제 환경에서의 연속 음성 강화를 위한 딥러닝 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합한 빔포머를 제안한다. 기존 빔포밍 시스템은 컴퓨터에서 음성과 잡음을 완전히 겹친 방식으로 혼합하여 생성된 사전 분할 오디오 신호를 사용하여 대부분 평가되었다. 하지만 실제 환경에서는 시간 축으로 음성 발화가 띄엄띄엄 발성되기 때문에, 음성이 없는 잡음 신호가 시스템에 입력되면 기존 빔포밍 알고리듬의 성능이 저하된다. 이러한 효과를 경감하기 위하여, 심층 학습 기반 온라인 빔포밍 알고리듬과 스펙트럼 감산을 결합하였다. 잡음 환경에서 온라인 빔포밍 알고리듬을 평가하기 위해 연속 음성 강화 세트를 구성하였다. 평가 세트는 CHiME3 평가 세트에서 추출한 음성 발화와 CHiME3 배경 잡음 및 MUSDB에서 추출한 연속 재생되는 배경음악을 혼합하여 구성되었다. 음성인식기로는 Kaldi 기반 툴킷 및 구글 웹 음성인식기를 사용하였다. 제안한 온라인 빔포밍 알고리듬 과 스펙트럼 감산이 베이스라인 빔포밍 알고리듬에 비해 성능 향상을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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