본 논문에서는 하위단어에 기반한 전화선 채널에서의 어구 종속 화자 확인 시스템을 위한 음성 분할 알고리즘인, 파라미트릭 필터링에 기반한 델타 에너지를 제안한다. 제안한 알고리즘은 특정 밴드의 주파수를 기준으로 대역폭을 변화시키며 필터링한 후 델타 에너지를 이용하는 방법으로 다른 알고리즘에 비해 주변환경에 강인한 것으로 나타났다. 이를 이용해 음성을 하위단어로 분할하고, 각 하위단어를 이용해 화자의 성문을 모델링하였다. 제안한 알고리즘의 성능 평가를 위해 EER(Equal Error Rate)를 사용한다. 그 결과 단일 모델의 EER이 약 6.1%, 하위 단어 모델의 EER이 약 4.0%로 본 논문에서 제안한 알고리즘을 사용했을 때 약 2%의 성능이 향상되었다.
위성영상정보는 센서의 종류, 취득, 분석, 재난과 위성영상 특성 매칭 등의 제약으로 재난 상황에서 제한적으로 사용되었다. 일반적으로 인공위성의 종류는 탑재한 센서의 정보제공 능력 범위에 따라 분류 가능하며 이에 따라 대상 범위가 결정된다. 본 연구에서는 재난의 예측, 탐지, 사후처리를 위한 위성자료의 취득과 활용을 위해 다양한 위성과 탑재된 센서의 궤도, 공간 해상도, 파장대 등의 특성에 대하여 분석하고 재난유형별로 최적 위성영상을 선정하였다. 행정안전부에서는 재난과 재해의 유형을 자연재난(10종)과 사회재난(27종)으로 분류하였다. 위성영상 활용이 가능한 재난 유형은 가시적으로 확인이 가능한 자연재난에 해당하며 그 중 태풍, 홍수, 가뭄, 산불 등 총 4종의 재난유형별로 가용한 최적의 위성영상을 분석하였다. 재난관측에 사용 가능한 대표적인 탑재체의 종류는 극궤도 지구관측 위성에서 광학과 SAR로 구분할 수 있다. 각 기본 특성에 따라 제공되는 정보의 종류가 분류되며 광학 센서는 태양복사 및 지구복사에너지 파장 영역 중 가시광선-근적외선-단파적외선-열적외선 파장대 영역의 분광 정보를 제공할 수 있는 다중 밴드들로 구성된다. 지표의 특정 대상이나 물질을 탐지하고 변화를 감지·분석하는데 유용하여 홍수, 태풍, 지진 등 자연 및 사회 재난·재해 관측에 유용하게 이용된다. SAR 센서는 장파장의 전자기파를 방출한 후 돌아오는 신호를 활용하여 대상에 대한 정보를 획득한다. 대기의 효과 및 요소를 투과하는 주파수 대역별 장파장 밴드 정보를 활용하여 고해상도의 대상 표면, 위치, 형태 등의 정보를 측량 및 관측하므로 중·광역 지역에 제약 없이 영상정보를 획득할 수 있어 산사태, 홍수, 지진, 등의 재난 모니터링에 유용하다. 이러한 다종 위성별 센서들의 특징(공간 해상도, 파장대별 밴드 특성, 관측폭, 재방문 주기 등)들을 분석하여 재난유형별로 가용한 무료/상용 지구관측위성을 분류한 결과 태풍에는 광역관측, 정지궤도 위성, 홍수에는 광학 및 SAR 고해상도 위성, 가뭄은 광역관측, 다분광 광학 위성 그리고 산불에는 정지궤도, 광학, SAR 위성이 적합함을 알 수 있다.
A16061, SB41 and SM45C was used for developing tool wear monitoring system in face milling. First of all, Neural networks of which input are 8 $_{th}$ order AR morel parameters, frequency band energies, cutting conditions was used to monitor tool wear for each material. Finally, A unified neural network, which has tensile strengths of each material as an additional input, was constructed to consider the effect three materials on the features of tool wear. It was verified that tensile strength is the one of properties of workpiece materials.s.
파장다중분할 방식의 광통신소자는 단일파장 뿐만 아니라 이웃하는 여러 파장대에서도 동작 할 수 있는 유연성을 갖는 소자가 요구된다. 이를 해결하는 하나의 방법이 파장제어(다중채널)광자결정(Photonic crystal)소자이다. 본 연구에서는 결함층으로 광자결정체 배열구조를 가지는 다중주기 일차원광자결정을 이용하므로 투과광 파장제어가 가능한 가변형 다중채널 투과필터를 얻을 수 있는 이론적 모델과 그에 따라 제작된 $Si/SI_)2$의 광자결정체를 제작하고 그 특성을 고찰하였다. 반사밴드 갭내에 생성된 다중투과-dip의 파장 위치는 이론값과 정착하게 일치하였다. 특히, 결함층 수(N)에 따라 광자 에너지갭내에 2N개의 투과-dip 모드를 생성할 수 있으며, 이들은 주파수범위에 대해 대칭 분포됨을 알 수 있다. 여기에 제안하는 다중채널 투과필터는 외부 전원 없이 입사각도를 미세 조절하므로 파장을 tuning할 수 있다.
본 연구에서는 SrZn2-xCoxFe16O27 화학식을 갖는 육방정 구조의 페라이트 분말을 고상법으로 합성하고 Co-Zn 함량 변화에 따른 전자기파 흡수 특성을 0.1-18 GHz의 주파수 범위와 0 ~ 10 mm 흡수체 두께 범위에서 평가하였다. 흡수체 두께에 따른 전자기파 흡수 특성은 고주파 복소 투자율과 유전율 측정 data로부터 전송선 이론을 기반으로 계산을 통해 반사손실 (RL)을 도출하였으며, 일부 시료에 대해서는 RL 실측정을 통해 계산된 결과와 잘 맞는 것을 보였다. Co의 치환량 (x)에 따라 고주파 복소 투자율 특성이 변화하였으며 이에 따라 전자기파 흡수 주파수 대역의 조절이 가능하였다. 또한 x = 1.0, 1.25, 1.5 시료에서는 매우 우수한 최대 전자기파 흡수 특성 (RL = -70 ~ -50 dB )을 보이며, 90% 이상의 전자기파 에너지를 흡수 (RL ≤ -10 dB) 하는 주파수 밴드 폭 또한 10 GHz 이상으로 광대역 레이다 흡수가 가능함을 보였다.
본 연구는 주파수 및 시간 특성을 활용하여 머신러닝 기반 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하였다. 먼저, 공동주택 주거소음의 군집화 및 분류를 진행하기 위하여 주거소음원 데이터셋을 구축하였다. 주거소음원 데이터셋은 바닥충격음, 공기전달음, 급배수 및 설비소음, 환경소음, 공사장 소음으로 구성되었다. 각 음원의 주파수 특성은 1/1과 1/3 옥타브 밴드별 Leq와 Lmax값을 도출하였으며, 시간적 특성은 5 s 동안의 6 ms 간격의 음압레벨 분석을 통해 Leq값을 도출하였다. 공동주택 주거소음원의 군집화는 K-Means clustering을 통해 진행하였다. K-Means의 k의 개수는 실루엣 계수와 엘보우 방법을 통해 결정하였다. 주파수 특성을 통한 주거소음원 군집화는 모든 평가지수에서 3개로 군집되었다. 주파수 특성 기준으로 분류된 각 군집별 시간적 특성을 통한 주거소음원 군집화는 Leq평가지수의 경우 9개, Lmax 경우는 11개로 군집되었다. 주파수 특성을 통해 군집된 각 군집은 타 주파수 대역 대비 저주파 대역의 음에너지의 비율 또한 조사되었다. 이후, 군집화 결과를 활용하기 위한 방안으로 세 종류의 머신러닝 방법을 이용해 주거소음을 분류하였다. 주거소음 분류 결과, 1/3 옥타브 밴드의 Leq값으로 라벨링된 데이터에서 가장 높은 정확도와 f1-score가 나타났다. 또한, 주파수 및 시간적 특성을 모두 사용하여 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN) 모델로 주거소음원을 분류했을 때 93 %의 정확도와 92 %의 f1-score로 가장 높게 나타났다.
본 논문에서는 대역폭 계층 구조의 광대역 음성 부호화기를 위한 8kbps 상위 대역 부호화기를 제안한다. 광대역 입력 음성 신호는 하위 대역 신호와 상위 대역 신호로 분리되고, 하위 대역 신호는 표준 협대역 음성 부호화기로 처리하고, 상위 대역 신호는 제안하는 부호화기로 처리하는 구조를 가진다. 제안한 상위 대역 부호화기는 입력 신호를 부프레임 단위로 MLT 변환하고 MLT 계수를 크기와 부호로 분리하여 각각의 특성에 적합하도록 양자화 한다. MLT 계수 크기는 다수의 시간과 주파수 성분을 함께 가지는 밴드로 분할하고, 각 밴드 신호는 2차원 DCT 변환하여 양자화하며, 하위 대역의 에너지 정보를 이용하여 양자화 성능을 향상시킨다. MLT 계수 부호는 각각의 중요도를 판정하여 일부 부호만 선택적으로 양자화 하는 방법을 사용한다. 제안한 상위 대역 부호화기를 포함하는 19.8kbps 광대역 부호화기의 객관적 성능과 주관적 성능을 측정하였으며, 32kbps G.722.1보다 우수한 성능을 가지는 것을 확인하였다.
광반사 변조 분광법에서 측정된 결과를 해석하기 위하여 전산모사 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 광반사 변조 분광 특성해석에 필요한 인자들을 사용자가 손쉽게 바꿀 수 있으며, 그 값에 따른 결과를 실제 측정 결과와 동시에 확인할 수 있도록 구현하였다. 광반사 변조 분광법에서 얻어지는 결과는 밴드갭 주변에서 변조되어 나타나는 TDFF(Third Derivative Function Form)와 밴드갭보다 높은 에너지에서 나타나는 표면 및 계면에서의 전기장에 기인한 FKO(Franz-Keldysh Oscillation)신호가 혼합하여 나타난다. 전산모사 프로그램을 통하여, 실제로 단일층으로 형성된 GaSb Epi 층에서 나타나는 광변조 특성에 대하여 해석하였으며, 광변조 분석에 특화되어 매우 유용한 결과를 얻을 수 있었다. 또한, FFT (Fast Fourier Transform) 해석 Tool을 추가하여 FKO의 주파수 특성분석을 보다 용이하게 하였다.
The grid-interconnected microgrid can be able to operate with and without the utility microgrid to supply electricity. when the microgrid operates in grid-connected mode, the frequency of the microgrid synchronizes with the system frequency. In this case, the frequency of the microgrid has small variation which is able to change the output of distributed generation with a droop controller. Thus, the small variation of frequency can make the distributed generation generate unnecessary electricity consistently. In this paper, we propose a frequency droop control with a dead band so as to prevent the distributed generations from generating unnecessary output while in grid-interconnected mode. In addition, a distributed generation can have a restoration control to restore the frequency changed by a droop control as a rated frequency. Also, we state the problem of restoration control with a dead band, and propose its solution when the microgrid operates in stand alone mode. We simulate the proposed droop control using PSCAD/EMTDC to verify the validity of the control.
본 논문에서는 다양한 잡음환경에서 효과적인 잡음 제거 (NS, noise suppression)를 위한 새로운 음성향상 (speech enhancement) 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법에서는 음성향상 알고리즘에서 잡음전력 갱신을 위한 음성검출 (VAD, voice activity detection)의 피쳐 (feature) 파라미터로서 오염된 음성신호를 기반으로 주파수 밴드 별로 도출되는 기존의 지역 음성부재확률 (LSAP, local speech absecne probability) 대신 오염된 음성신호의 Teager energy (TE)를 적용한 LSAP를 적용한다. 또한 적용된 TE operator의 성능을 개선하기 위하여 프레임 단위로 도출되는 전역 음성부재확률 (GSAP, global SAP)을 TE의 가중치 파라미터로서 적용한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 객관적인 실험을 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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