본 논문에서는 차량 환경에서 핸즈프리 단말기를 위한 잔향반향제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 음향반향제거와 잡음제거의 결합구조에 근거하며, 음성신호의 스펙트럼 특성을 배경잡음화함으로써 잔여 반향제거 성능을 향상시킨다. 일반적으로 음향반향제거에서 실제 충격응답보다 적은 차수의 적응필터를 이용할 경우 잔여반향의 전력이 증가하며, 잡음제거기법을 적용하여 잔여반향성분을 줄일 수 있다. 음성신호가 입력되는 음향반향제거기의 잔여반향을 효과적으로 제거하기 위해 음성신호의 AR 스펙트럼에 따른 역필터링을 수행함으로써 잡음제거기에 의한 잔여반향제거 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 기법은 현재 상용화되고 있는 이동통신용 음성부호화기에 포함된 잡음제거기법과 결합하여 사용할 경우 매우 적은 부가 계산량만으로 구현할 수 있다.
본 연구에서는 가속도 센서의 값을 디지털 신호 처리 과정을 통하여 저역통과 필터(low pass filter), 벡터의 크기(vector magnitude), 롤(roll) 그리고 피치(pitch)를 계산하는 알고리즘을 적용하였다. 필터의 경우 IIR(Infinite Impulse Response)을 이용하였으며 차수는 9차로 하였다. 피험자의 연령은 $25{\pm}5$세의 10명을 기준으로 실험하였으며 앞, 뒤, 좌, 우 방향으로 직각 낙하하도록 하였고 센서 모듈은 오른쪽 허리의 정중앙에 착용하도록 하여 피험자간의 오차가 발생하지 않도록 하였다. 환자의 낙상을 검출하기 위해서 벡터의 크기를 사용하였고 롤과 피치를 이용하여 환자의 낙상 방향을 검출하였다. 결과적으로 피험자 10명의 경우 낙상의 검출률은 100% 였으며 낙상 방향에 따른 앞, 뒤, 좌, 우 판별 정확도는 95% 정도이다. 낙상 방향의 판별은 사고 후 환자를 다룰 때의 주의할 신체부위를 참고하며 재활 운동 시 하체의 어느 쪽이 낙상의 주요인인지 분석하는 보조 자료가 될 수 있다.
본 논문에서는 노이즈에 대한 사전 정보 없이 단일 왜곡 영상으로부터 노이즈 매개 변수를 예측하고, 예측된 매개변수를 이용한 고속 노이즈 검출 및 제거하는 기법에 대해 제안한다. 왜곡 영상의 국부 통계를 이용하여 예측된 노이즈 매개 변수는 노이즈 검출기를 위한 사전 제약 조건으로 활용되며, 상기 제약 조건은 1차 마르코프 랜덤 장과 결합하여 노이즈 검출기를 구성하게 된다. 더불어 노이즈 검출 과정에서 설정된 제약 조건 및 매개 변수를 기반으로 복원 영상의 완화도를 제어하기 위한 가변 필터 차수의 가중치 기반 적응 노이즈 제거 필터를 제안한다. 실험 결과를 통해 제안 방식의 우수성을 검증할 수 있었다.
능동 머플러는 자동차 머플러의 배기소음을 저감하기 위하여 능동 소음 제어 기법을 적용하여 구현된다. 기존의 보편적인 Filtered_x LMS 알고리즘은 음향 궤환이 존재할 경우 제어필터의 차수가 매우 커지고 수렴성이 악화되는 문제가 있다. 이를 보완할 수 있는 Recursive LMS 알고리즘은 적응필터의 적응과정에서 쉽게 발산할 수 있어 적용이 제한되어 왔다. 본 논문에서는 수렴 성능과 계산량 부담이 개선되도록 1차 경로와 2차 경로 전달함수의 구조를 IIR 필터로 설계하였으며 IIR 필터 구조의 단점인 안정성 확보를 위해 안정화 필터 알고리즘을 적용하였다. 안정화 필터 알고리즘은 적응과정 중에 음향 궤환에 해당하는 전달함수의 극점이 발산하는 것을 방지하기 위하여 극점을 단위원 내부로 끌어 당기는 역할을 수행한다. 이러한 방법으로 능동 머플러 시스템의 계산량 절감과 수렴성능을 향상시킬 수 있다. 제안한 시스템의 유용성을 보이기 위하여 가변 환경인 디젤 엔진의 배기음향을 대상으로 기존의 Filtered_x LMS 알고리즘과 제안한 시스템과의 성능을 비교하여 그 우수성을 보였으며, 계산량은 절반 이하, 수렴 특성은 4배 이상의 성능을 보였다.
본 논문에서는 서브밴드 기법을 이용한 다중채널 능동소음제어 알고리즘을 제안하였다. 제안된 서브밴드 제어 기법은 3차원 폐공간에서의 능동소음제어서 가장 문제가 되는 계산량을 줄이고 성능올 향상시키기 위한 방법으로, 소음신호를 여러 개의 주파수 밴드로 분할하여 병렬 처리함으로서 원하는 주파수 범위의 소음을 효과적으로 제거할 수 있어 기존의 알고리즘 보다 낮은 차수의 적웅필터를 사용할 수 있다. 적용필터 알고리즘으로 서브밴드로 나펀 기준입력 대신에 오차신호를 perfiltering하는 adjoint LMS 알고리즘을 적용하여 전체적인 계산량의 감소를 이룰 수 있었으며, 성능 향상올 위하여 기존의 하이브리드 제어기법을 변형하여 전향제어기와 궤환제어기의 특성을 가중적으로 갖는 하이브리드 제어기법올 광대역 소음제어 시스템에 적용하여 우수한 소음제거특성과 시스템의 높은 안정성올 얻었다. 제안된 알고리즘의 성능을 평가하기 위해서 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존의 알고리즘과 비교하였다.
자동위치 확보시스템은 선박이 불규칙 해상에서 작업을 수행할 때 선체의 위치 및 선수를 일정한 작업반경 내에서 유지할 수 있도록 추진기를 자동제어하는 방법이다. 위치확보시스템의 구성은 계측시스템, 제어기시스템, 추진기시스템 및 동력시스템으로 구성된다. 본 논문은 최적제어 기법과 필터링 기법을 이용한 제어기시스템 구성에 관하여 논하였고, 제어시스템 구성을 위한 상태방정식의 정립과정을 서술하였다. 선체의 평면운동은 저주파수 운동과 고주파수 운동의 성분으로 구성되었다고 가정하였다. 저주파수 운동은 추진기에 의한 외력, 조류력 및 2차차수 파랑강제력에 기인하며 고주파수 운동은 1차 차수 파랑강제력에 의해 유기된다. 해상에서 계측되는 신호에는 선체의 운동성분 이외에도 계측오차 성분이 포함된다. 자기동조필터 및 칼만필터를 이용하여 계측신호로부터 저주파수 운동성분과 고주파수 운동성분을 각각 독립적으로 추정하고, 추정된 저주파수 운동성분을 궤환하여 제어를 수행하였다. 제어기는 교란환경 속의 최적제어기인 LQG제어기를 이용하였다. 시뮬레이션을 수행하기 위하여 Wimpey Sealab의 데이타를 이용하였다.
본 논문에서는 연속된 프레임을 갖는 영상의 프레임간 움직임 추정 기법을 응용하여 고해상도 영상을 생성하는 초해상도 기법을 제안한다. 단일 영상을 이용한 초해상도 기법의 경우 영상에서의 고주파 대역을 찾기 위해 확률 및 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT) 기반 등 다양한 방법이 제시되었으나, 연산에 사용할 수 있는 정보가 제한적이라는 문제가 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연속된 프레임을 이용한 초해상도 기법이 다양하게 제안되었다. 연속 프레임 기반 초해상도 기법의 핵심인 입력 저해상도 영상 간 정합(registration)의 정확도는 초해상도 기법의 결과에 큰 영향을 갖는다. 본 논문에서는 영상 간 정합의 정확도를 높이기 위하여 6-tap FIR(finite impulse response) 필터를 부화소(sub-pixel) 단위의 정합에 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 기법의 결과영상이 기존의 최단입점(nearest neighborhood), 이중선형(bi-linear), 고등차수(bi-cubic) 보간법 보다는 우수하고 DWT 기반의 초해상도 기법과는 비슷한 성능을 가진다는 것을 확인할 수 있었다.
벡터자기회귀모형은 다차원의 시계열 자료간의 선형종속 관계를 연구하는데 효율적인 모형이다. 하지만 차원이 높아질 경우 추정해야할 모수가 급격히 증가하여 추정이 불안정해지고 예측력의 저하 및 해석의 어려움을 동반하는 문제를 가지고 있다. 이를 보완하기 위해서 많은 계수를 0으로 두는 희박벡터자기회귀모형이 제안되었고 고차원 시계열 분석에서 유용함이 밝혀졌다. 이 논문에서는 희박벡터자기회귀모형 추정에 있어서 어떠한 계수를 0으로 두어야 하는지를 판단해주는 한 쌍의 변수에 대한 상관 정도를 추정해주는 커플링 측도를 제안한다. 먼저 이 논문에서는 부분 스펙트럼 일관성에 기반을 둔 커플링 측도를 사용한 변수 선택의 경우 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 두었기에 좋은 효율성을 보임을 밝힌다. 하지만 부분 스펙트럼 일관성의 경우 벡터자기회귀모형 계수의 비대칭성을 고려하지 못한다는 단점이 있어 이를 보완하고자 필터링을 통해 다른 변수의 효과를 제거한 잔차에 기반을 둔 동시에 비대칭성을 가지는 커플링 측도들, 필터링된 잔차를 이용한 교차 상관성과 그래인저 인과관계를 제안한다. 모의실험을 통해 우리가 제안한 방법론들이 두터운 꼬리를 가지거나 높은 차수의 희박벡터자기회귀모형의 경우에도 매우 정확하게 0이 아닌 변수를 선택함을 보인다.
순간변위시험(Slug test)을 통해 대수층의 투수계수를 구할 때, 시험결과 해석에 적용하는 line-fitting법 중 가장 일반적인 방법이 Bouwer and Rice법이다. Bouwer and Rice법을 적용하여 압축성이 크고 벽체의 두께가 얇은 연직차수벽의 투수계수를 산정할 때는 세심한 주의가 필요하다. 그리고 연직 차수벽과 주변 지반 사이에 형성된 상대적으로 투수성이 낮은 영역, 즉 필터케이크(Filter cake)는 Bouwer and Rice법을 연직차수벽의 투수계수 산정시, 이 방법을 직접적용하기 어렵게 만든다. 본 논문에서는 기존의 Bouwer and Rice법의 한계를 극복하기 위해서 유선망 개념을 도입한 수정 Bouwer and Rice법을 제안하였다. 수정된 Bouwer and Rice법은 연직차수벽의 투수계수를 산정할 때 필터케이크를 포함한 연직차수벽의 기하학적 조건을 효율적으로 반영할 수 있도록 한다. 또한, 수정 Bouwer and Rice법의 적용성을 검증하기 위한 사례 연구가 본 논문에서 수행되었다.
본 논문에서는 변화가 심한 음원파형을 추정하는 새로운 순차처리 알고리듬을 제안한다. 먼저, 1) 기존의 순차처리 분석법중 대표적인 분석법인 RLS(recursive least square)의 문제점들을 검토하고, 2) 이를 개선하기 위해서 관측행렬(observation matrix)을 최적차수의 SVD(reduced-rank singular value decomposition)로 재구성하고, 3) 이에 견실개념(robustness concept)을 적용해서 최적의 성도변수(vocal tract parameter)를 찾아내고 역필터를 적용해서 음원(voice source)을 효과적으로 구분해낸다. 본 논문에서 제안된 방법으로 음원을 추정할 경우, 변화가 심한 음원파형을 잘 추정할 수 있으며, 음원의 특성을 구분해낸 성도 파라미터도 효과적으로 추정할 수 있다. 본 연구내용은 음성합성에서 자연성 개선 및 개인성 구현을 위해서 필수적이며, 다양한 형태의 음성을 표현하기 위해 사용되어질 수 있다. 또한, 음성코딩, 화자인식, 음성인식에서도 사용되어질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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