압력을 증가시켜가며 맥파를 측정하여 맥파의 진동수와 푸리에 진폭이 가해준 압력에 따라 어떠한 양상을 보이는지 조사하였다. 맥파의 기본 진동수는 압력에 따른 변화를 거의 보이지 않았으며, 푸리에 진폭은 개인의 체질에 따라 몇 가지 유형으로 분류될 수 있음을 보였다. 이 유형들을 다시 푸리에 진폭이 최고점에 이를 때의 압력의 크기와 최고점에서의 상태를 유지할 수 있는 압력의 범위에 따라 맥상의 여러 형태와 연관지을 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 오차역전파알고리즘에 의한 신경회로망을 사용하여 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상 성분을 복원하는 음성강조 시스템을 제안한다. 먼저, 신경회로망이 잡음이 부가된 음성신호의 이산푸리에변환의 진폭성분과 위상성분을 사용하여 학습된 후, 제안한 시스템은 백색잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성 신호를 강조한다. 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호는 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상성분을 입력으로 하는 신경회로망을 사용하여 제안된 시스템에 의하여 강조되는 것을 실험결과로 증명한다. 제안한 시스템은 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 백색잡음에 의하여 열화된 음성신호에 대하여 효과적인 것을 실험으로 확인한다.
본 논문에서는 신경회로망을 사용하여 이산푸리에변환에 의한 진폭성분과 위상성분을 복원하는 음성강조 시스템을 제안한다. 본 시스템은 신경회로망이 잡음이 부가된 음성신호의 이산푸리에변환의 진폭성분과 위상성분을 사용하여 학습된 후, 제안한 시스템은 배경잡음에 의하여 열화된 잡음이 부가된 음성신호를 강조한다. 배경잡음에 의하여 열화된 음성신호는 신경회로망을 사용하여 제안된 시스템에 의하여 강조되는 것을 실험결과로 증명하며, 제안한 시스템이 스펙트럼 왜곡율의 평가법을 사용하여 배경잡음에 의하여 열화된 음성신호에 대하여 효과적인 것을 실험으로 확인한다.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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제12권1호
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pp.25-50
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2001
주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동과 정상 아동의 청각적 집중 과정의 차이를 비교하기 위해 13명의 남자 환자와 8명의 정상 남자아이에게 청각적 주의집중 과제를 제시하고 사건관련전위를 푸리에 변환과 웨이브렛 분석법으로 비교 조사하였다. 각 군 아동의 표준자극과 표적자극에 대한 사건관련전위 파형을 푸리에 변환을 통해 주파수 차원에서 서로 비교하였고, 각 군 안에서 표적자극과 표준자극을 주었을 때의 진폭을 비교하였다. 표준자극에 대해서는 거의 대부분의 주파수와 전극 위치에서 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동이 정상아동보다 의미 있게 높은 전압을 나타내었다. 반면 표적자극에 대해서는 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동이 정상 아동보다 더 높은 전압을 보이는 경우가 의미 있게 감소하였고 정상 아동이 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동보다 큰 진폭을 나타내는 경우는 의미 있게 증가하였다. 이런 결과는 주의집중을 반영하는 Nd파형의 푸리에 변환 결과에서도 나타났다. 즉 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동은 무시해야 하는 자극에 대해서는 정상 아동보다 지나치게 강한 반응을 보이지만 정작 과제를 수행해야 하는 자극에 대해서는 정상 아동보다 더 약한반응을 보이는 경향을 보였다. 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동은 정상 아동 보다 표적자극에 의한 진폭 증가를 보인 전극과 주파수 영역이 적었을 뿐 아니라 일부 파형은 표준자극을 주었을 때보다 표적자극을 주었을때 오히려 진폭이 의미 있게 감소하여서 이들이 표적자극에 대해 활성이 억제됨을 알 수 있었다. 정상 아동들은 표준자극보다 표적자극에 대해서 거의 모든 전극 위치와 주파수 대열에서 의미 있는 진폭의 증가를 보였으나 전전두엽과 전두엽의 전극에서는 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동이 더 큰 진폭을 보이는 경우가 관찰되었다. 웨이브렛 분석 결과 표준자극에 대해서는 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동이 정상 아동보다 자극이 제시된 후 $0{\sim}300msec$ 사이에 일어나는 전위가 통계적으로 의미 있게 컸다. 이런 차이는 주로 전전두엽과 전두엽 앞쪽, 그리고 측두엽 일부와 후두엽에서 두드러졌다. 그러나 두정엽과 중앙 영역의 전극들은 특히 $300{\sim}370msec$ 이내에 일어나는 전위에서 정상 아동이 더 활발한 전기 활동을 나타내었다. 표적자극에 대해서는 두 군 모두 표준자극보다 전기 활성이 더 증가한 양상이었다. 표적자극에 대해서 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동은 전전두엽과 전두엽 영역에서는 여전히 정상 아동보다 더 활발한 전기 활성을 보였으나 두정엽과 측두엽에서는 정상 아동이 더 큰 진폭을 나타내었다. 이로써 주의력결핍 ${\cdot}$ 과잉운동장애 아동은 무시해야 하는 자극에 대해서는 지나친 반응을 보이며 주의집중을 필요로 하는 자극에 대해서는 정상 아동보다 저하된 반응을 보이는 것이 확인되었다. 이와 함께 푸리에 변환 등 주파수 차원 분석법과 웨이브렛 분석 방법의 유용성을 알아보았다.
본 논문에서는 스펙트럼 회복의 수단으로써 신경회로망을 사용하여 푸리에변환(FFT) 진폭성분 및 위상성분을 복원하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 각 프레임의 FFT 진폭성분들을 유성음 구간과 무성음 구간으로 검출한 후, 유성음 및 무성음 구간에 대해서 각 프레임의 FFT 진폭성분들을 저역, 중역 및 고역으로 각각 분리한 후에 각 대역의 FFT 진폭성분들을 저역용 신경회로망(NN), 중역용 NN, 그리고 고역용 NN의 입력으로 하여 각 NN에 학습시킴으로써 최종 FFT 진폭성분들을 구한다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 FFT의 진폭성분을 복원하는 잡음제거의 알고리즘을 사용하여 여러 잡음에 대해서 본 알고리즘의 유효성을 실험적으로 확인한다.
본 논문은 위상한정상관법을 이용하여 겹쳐진 화상이 둘 중 어떤 화상에 더 유사한 지를 정량적으로 측정하는 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 화상을 푸리에변환하여 위상만을 가지고 합성화상을 만든 다음 역푸리에변환을 통하여 만들어지는 위상한정상관을 가지고 유사도를 측정한다. 본 알고리듬에서는 유사도를 충분히 구분할 수 있을 정도로 상수로 설정된 진폭을 충분히 크게 하고 중심부분이외에 나타나는 피크치를 무시하고 오직 중심부분 만의 피크치를 원화상의 자기상관과 비교한다. 실험결과는 진폭을 100으로 하였을 경우 위상한정상관의 피크는 그 유사도가 1에서 0까지 변함에 따라서 100에서 40까지변하는 것을 보여 준다. 이것은 제안된 알고리듬이 위상한정상관을 이용하여 화상의 유사도를 정량적으로 효과적으로 측정하는데 사용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 시계열 데이타 클러스터링에서 DFT 진폭 기반의 프라이버시 보호 기법을 제안한다. 기존의 프라이버시 보호 연구인 DFT 계수 기법은 원본과 유사한 데이타가 복원될 수 있어 프라이버시 보호 측면에서 큰 문제점이 있다. 반면에, 제안한 DFT 진폭 기법은 DFT 변환 후에 위상을 제외한 진폭만을 사용함으로써 원본 데이타를 복원하기 매우 어려운 특징을 가진다. 본 논문에서는 우선 기존의 DFT 계수 기법이 복원이 용이한 함수이고, 제안한 DFT 진폭 기법이 복원이 어려운 함수임을 체계적으로 설명한다. 다음으로, 클러스터링 정확도를 대신하고 진폭을 선택하기 위한 척도로서 거리-순서 보존정도의 개념을 제안한다. 거리-순서 보존 정도는 객체들의 상대적 순서가 클러스터링 보호 함수의 적용전후에 얼마나 보존되는지의 척도를 나타낸다. 본 논문에서는 이러한 거리-순서 보존 정도의 개념을 사용하여 DFT 진폭 기법에서 진폭을 선택하는 탐욕적 전략들을 제시한다. 즉, 제안한 탐욕적 전략은 거리-순서 보존 정도를 극대화하는 방향으로 DFT 진폭을 선택하여, 궁극적으로 클러스터링 정확도를 높이고자 하는 방법이다. 마지막으로 실험을 통해 제안한 거리-순서 보존 정도가 클러스터링 정확도를 대신할 수 있는 척도임을 보인다. 또한, 제안한 DFT 진폭 기법의 탐욕적 전략들이 기존의 DFT 계수 기법에 비해 정확도가 크게 떨어지지 않음을 확인한다. 이 같은 결과를 달 때, 제안한 DFT 진폭 기법은 DFT 계수 기법에 비해 프라이버시 보호 정도를 크게 개선했을 뿐 아니라 비교적 정확한 클러스터링 정확도를 보이는 우수한 연구 결과라 사료된다.
음성인식 및 음성신호처리 분야에서 신경회로망은 음성인식의 카테고리 분류에 주로 이용되고 있다는 점에 착안하여, 본 논문에서는 신경회로망의 입력신호로 음성의 진폭 스펙트럼 및 위상 스펙트럼을 사용한 잡음억제를 위한 신경회로망을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)에 의한 진폭 스펙트럼 및 위상 스펙트럼을 사용한 잡음억제 신경회로망을 이용하여 각 프레임에서 FFT 스펙트럼을 추정한다.
가우스 함수 형태인 진폭임펄스 초기 함수 $e^{-\sigma^2\chi^2}$를 역푸리에 변환하여 변조된 가우스 동함수 $e^{\frac-{\omega^2}{4\sigma^2}$를 구하였다. 굴절률이 같은 흡수유리와 투명유리를 조합한 가우스 진폭변조판에 적용되는 설계이론을 유도하고 설계에 따라 가우스 진폭변조판을 제작하였다. 가우스 진폭변조판은 포물선 방정식형태로 제작하여 투과율을 측정한 뒤 설계이론에 따라 구한 값과 비교하였다. 파장이 $0.365{\mu}m$이고, 수치구경수(NA)가 0.07인 광학계에서 가우스 진폭변조판이 있을 때와 없을 때에 폭이 $60{\mu}m$인 단일 슬릿과 $25{\mu}m$인 단일 슬릿의 각각의 경우에 대해 회절 선폭을 비교하여 가우스 진폭변조판에 의해서 선폭이 2/3로 감소함을 확인하였다.
주파수 영역 민감도 해석법은 동적 시스템의 전달함수에 대한 설계 파라미터의 변화에 의한 효과를 파악하기 위해 사용되어 왔으며, 이때의 민감도 함수는 시스템 설계 파라미터에 대한 시스템 전달 함수의 편미분 값이다. 일반적으로 종래의 주파수 영역 민감도 해석은 직접 미분법이나 라플라스 변환이 사용되어 왔다. 라플라스 변환을 사용하는 경우에 시스템의 차수가 증가할수록 역행렬 조작은 매우 많은 시간을 필요로 하며 또한 어려운 작업이다. 본논문에서는 이러한 다점을 보완하기 위하여 푸리에변환을 이용한 민감도 기법을 제시하였다. 파라미터의 변화에 대한 진폭-주파수 특성의 민감도 해석을 간단한 2자유도 모델과 로터 다이나믹 시스템에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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