• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제14권4호
• /
• pp.959-966
• /
• 2010

정량적 초음파 분석(Quantitative Ultrasound Analysis)은 반향된 초음파 신호의 짧은 시간 간격의 주파수 성분을 추출하여 개별 초음파 지수의 값을 예측한다. 따라서 반향 신호의 정확한 주파수 특성 추출은 분석의 정확도와 정밀도 향상에 기본이 된다. 본 논문에서는 초음파 지수의 정량적인 예측 및 분석에 이용할 수 있는, 짧은 시간 간격의 반향 신호의 주파수 특성 추출 방법을 제안한다. 제안된 알고리듬은 인접한 반향 초음파 신호간의 위상 차이를 보상하고, 동일 반향 깊이를 가지는 작은 영역의 신호를 가중치 평균함으로써 보다 정확한 주파수 특성을 추출한다. 컴퓨터 모의 실험을 통한 수치 분석 결과, 제안된 알고리듬은 일반적인 주파수 추출 알고리듬보다 정확한 예측 결과를 보였으며, 예측 결과의 정밀도도 10% 이상 향상되었다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.679-688
• /
• 2021

보행능력은 의학적으로 다양한 뇌신경계 질환에서 사용되는 평가 지표이다. 보행에 관련된 뇌 활성화를 측정하고 분석하는 방법으로 뇌파 데이터에 대해 독립성분을 추출한 뒤 신호원 추정 및 시간-주파수 분석이 주로 사용된다. 기존의 트레드밀 기반 보행 뇌파 분석은 분할 측정한 뒤, 데이터를 병합하여 신호 전처리, 독립성분분석 및 신호원 추정을 수행하고 피험자 간 군집화를 통하여 대표 성분 클러스터들을 추출한다. 본 연구에서는 보행 뇌파에 대하여 데이터 통합 없이 각각의 분할 측정된 데이터에 대하여 개별적으로 신호 전처리, 독립성분분석 및 신호원 추정을 수행하고 모든 피험자로부터 추정된 독립성분에 대하여 피험자 간 군집화를 수행하는 새로운 방법을 제안한다. 데이터 통합이 독립성분 군집화 및 시간-주파수 분석에 미치는 영향을 조사하기 위해 기존의 통합 데이터에 기반한 두 가지 분석 방법과 본 연구에서 제안하는 데이터 통합이 없는 분석 방법을 비교하였다. 그 결과, 통합 데이터 방법들에서는 각각 2개씩의 성분 클러스터를 도출하였으나 제안하는 방법을 통해 4개의 성분 클러스터를 도출, 적은 피험자 수에도 불구하고 세분화된 보행 뇌 신호 성분 클러스터를 도출할 수 있었음을 확인하였다.

• 자원환경지질
• /
• 제36권3호
• /
• pp.201-212
• /
• 2003

한반도 남동부의 경상분지에 한국지질자원연구원의 지진관측망을 비롯한 관측소들이 급격히 증가함에 따라, 지진관측의 능력이 최근에 들어 크게 향상되었다. 그러나, 빈번한 중소규모의 화약발파에 의한 진동이 다수 관측되고 있다. 따라서, 이 지역에서 자연지진과 발파에 의한 인공지진의 식별이 중요한 문제로 부상하였다. 이 지역에서의 인공지진과 자연지진의 적절한 식별법을 확립하기 위하여 소규모의 지역지진 43개와 이에 대응되는 인공지진 43개를 선정하였다. 이 연구에서는 주파수 영역에서 Pg파, Sg파 및 Lg파의 스펙트럼 진폭비를 이용하는 기법들이 폭 넓게 검토되었다. 그들 중 Pg/Lg 스펙트럼 진폭비를 이용하는 방법이 가장 좋은 식별법으로 나타났다. 또한, 식별능력을 향상시키기 위하여 Pg/Lg 스펙트럼비에 다변량 판별분석법을 적용하였다. 거리보정이 안된 수직성분에 비하여 거리에 대한 감쇠효과를 보정한 3성분의 Pg/Lg비에 판별분석법을 적용했을 때의 판별능력은 뚜렷한 증가를 보인다. 주파수 대역 4-l4Hz의 범위에서, 거리 보정한 3성분의 Pg/Lg비에 대한 판별분석의 결과 총 분류비율은 0.89%에 불과한 것으로 나타난다.

• 한국음향학회지
• /
• 제29권4호
• /
• pp.243-250
• /
• 2010

본 논문에서는 해금 소리의 시간에 따른 변화를 사실적으로 묘사하기 위해 캡스트럼 분석을 이용한 전통 악기 해금의 스펙트럼 모델링을 제안한다. 정확한 캡스트럼 분석 결과를 얻기 위해 프레임 사이즈는 입력 신호의 3주기로 하였고 포만트 추출에 더 많은 캡스트럼 계수를 활용하였다. 정현파 성분 합성 과정에서 대역통과 필터의 차단주파수를 공명점 별로 유동적으로 조절하고 노이즈 성분에 남아있는 피크 성분들을 제거하는 과정을 추가하여 성능을 향상시켰다. 음 높이의 변화를 판단하기 위해 입력 프레임을 묵음구간, 어택구간, 지속구간으로 분류하였고 기본주파수에 따라 프레임 사이즈를 가변적으로 조절하였으며 지속구간에서의 기본주파수 검출 오류를 수정함으로써 정확도를 향상시켰다. 해금 연주 전문가의 청취테스트를 통해 원음과 합성음이 96~100 % 유사하다는 평가 결과를 얻었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
• /
• pp.181-184
• /
• 1998

웨이브렛 변환은 신호나 영상을 분석하기 위한 다해상도 분해기법으로 사용되어 왔다. 웨이브렛 변환영역에서 신호는 스케일과 위치상의 크기로 표현된다. 이 변환영역에서는 신호나 영상의 주파수 성분들이 각각의 스케일에 따라서 분리되어 나타난다. 또한 각 변환영역은 신호나 영상의 공간적인 특성을 상당부분 포함하고 있다. 이러한 웨이브렛 변환의 특성은 푸리에 변화에 기초한 방법과는 달리, 에지와 잡음성분을 효과적으로 분리할 수 있는 정보를 우리에게 제공해 준다. 본 논문에서는 웨이브렛 변환영역의 각 스케일 특성과 공간적인 특성을 이용하여 영상의 잡음성분을 제거하였다. 잡음제거 기법의 성능평가를 위해 Wiener 필터링 방법과 비교하였다.

• 지구물리와물리탐사
• /
• 제14권1호
• /
• pp.1-6
• /
• 2011

상업적인 주파수영역 항공전자탐사 장비의 개별적인 하부시스템의 계기변화와 보정에 대한 점검방법으로 유인성 제약조건만을 사용하여 광대역 이상성분 자료로부터 통상성분을 예측하고자 한다. 이상성분 자료로부터 통상성분의 반응을 예측하는 방법은 다음을 포함한 몇 가지가 있다: (1) 기준면 변화, 보정, 위상의 점검에 대한 품질관리; (2) 이상생분 측정으로부터 통상성분의 잡음수준 예측 및 확인 그리고 향후에는 그 반대과정도 가능할 것이다; (3) 주파수영역과 시간영역의 더 나은 변환과 유인성을 충족시키기 위해 성기게 측정된 자료의 내삽 및 외삽 실제로 수치모형자료와 Resolve 헬리곱터에 탑재된 전자기 탐사 장비로 측정된 주파수 영역 자료에 대한 실험 결과, 통상성분 자료들은 비율을 맞춘 힐버트 변환에 의해서 40에서 80 ppm의 표준편차를 갖고 예측될 수 있다는 것을 알았다. 그러나, 비행간의 기준면들 사이의 상대적인 차이는 1 ppm보다 더 정확히 분석될 수 있으며 이는 계기변화 보정의 정밀도에 대해 독립적인 품질관리를 가능하게 한다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제10B권3호
• /
• pp.311-320
• /
• 2003

고유의 텍스쳐 성분에만 최적 반응을 하는 최적 필터(optimal filter)는 다중 텍스쳐 영상으로부터 원하는 텍스쳐 성분을 추출하기 위한 가장 뛰어난 기술이다. 그러나 기존의 최적필터 설계 방법들은 영상에 내재된 텍스쳐 정보가 사전에 주어지는 교사적 방법이 대부분이며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 완전 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 텍스쳐 분석을 위한 비교사 학습 방법과 가버필터의 주파수 대역 통과형 특징을 이용한 새로운 최적 필터 설계 방법을 제안한다. 제안한 방법은 자기조직형 신경회로망에 의해서 영상에 내재된 텍스쳐 영역을 블록 단위로 군화(clustering)하며, 가버필터의 최적 주파수는 인식된 텍스쳐 오브젝트(texture objects)의 공간 주파수를 분석한 최적 주파수에 동조(turning)한다. 그리고 설계된 최적 가버필터의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 내재된 텍스쳐 오브젝트를 추출함으로써 성공적인 결과를 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.370-373
• /
• 2002

본 논문에서는 단일영상들에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하기 위하여 신경망 기반 독립성분분석기법의 이용을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 ？ㄱ습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 512x412 픽셀의 L둠 영상과 480x225 픽셀의 지폐영상 각각에서 선택된 1,000개의 영상패치들을 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16x16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상과 지폐영상 각각에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.291-294
• /
• 2002

본 논문에서는 신경망 기반 독립성분분석기법을 이용하여 지문영상에 포함된 특징들을 효과적으로 추출하는 방법을 제안하였다. 여기서 독립성분의 효과적인 분석을 위해 고정점 학습알고리즘의 신경망 기반 기법을 이용하였다. 이는 수치적 기법에 비해 신경망이 가지는 학습 등의 우수한 속성과 뉴우턴법의 고정점 알고리즘이 가지는 빠르고 간단한 계산속성을 동시에 살리기 위함이다. 제안된 기법을 256$\times$256 픽셀의 8개 지문영상에서 선택된 10,000개의 영상패치를 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 추출된 16$\times$16 펙셀의 160개 독립성분 기저벡터는 지문영상들에 포함된 공간적인 주파수 특성과 방향성을 가지는 경계 특성이 잘 드러나는 국부적인 특징들임을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.54-60
• /
• 2004

44.1 kHz 샘플링 비율의 표준 CD음질의 오디오 신호를 인터넷 상에서 전송 및 분배하기 위해서 네트워크 대역폭과 저장 공간의 제한점을 고려해야 한다. 이러한 제한은 오디오 신호의 샘플링 비율을 낮추거나 MP3와 같은 오디오 데이터 압축 기법을 이용하여 해결할 수 있지만, 공통적으로 고 주파수 (High frequency) 대역의 정보가 손실 된다는 문제가 발생한다. 이러한 고 주파수 손실은 결국 저 샘플링 비율의 오디오 신호를 생성하게 되며 표준 CD음질을 가지는 오디오 신호보다 제한된 저 주파수 대역만을 재생할 수 있게 된다. 일반적으로 오디오 신호의 고주파 성분은 위치정보와 명료도, 재생 환경 등에 대한 음의 풍부한 정보를 제공한다. 본 논문의 목적은 LMS 적응 필터링과 DWT 분석/합성을 이용하여 저 샘플링 비율을 가지는 오디오 신호로부터 고 주파수 대역의 정보를 효과적으로 추정하는 것이다. 제안된 알고리즘은 DWT 영역에서 LMS 적응 알고리즘을 이용하여 고 주파수 정보를 추정하고 DWT 합성을 이용하여 고 주파수 정보가 강화된 고음질의 오디오 신호를 재생한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해 실제 음성신호와 음악 신호를 이용하여 컴퓨터 모의 실험과 청취 평가를 수행하여 기존 알고리즘과 비교하였으며, 실험 결과 제안된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.