IAS는 대게 사용자가 자신의 취향에 맞는 음악을 직접 제작 및 편집 가능한 기능을 제공하는 서비스이다. SAOC는 낮은 전송률로 IAS가 가능한 다객체 오디오 코딩 기술이다. 하지만 SAOC 기법은 특정 객체를 제거하는 경우, 특히 보컬 객체를 제거하는 경우 배경음악에 보컬 객체의 하모닉이 남아있는 문제점이 있다. 그래서 본 논문은 하모닉 추출과 제거를 사용한 보컬 객체 제거 기법을 제안한다. 제안 하는 기법은 부호화기에서 추출한 하모닉 정보를 이용하여 복호화기에서 보컬 객체 신호를 다운믹스 신호에서 제거하는 기법이다. 하모닉 정보로써, 기본 주파수, MVF, 하모닉 크기를 사용한다. 성능평가로 객관적, 주관적 실험을 수행하였으며 모든 실험 결과를 통해 SAOC 기법보다 제안하는 기법이 우수함을 확인한다.
토지 피복과 관련된 지표면 파라미터는 일반적으로 지표에서 감지되어 위성영상에 나타난 많은 물리적 프로세스에 의존하며 계절적 주기성을 갖는 시간적 변화를 보인다. 하모닉 모형은 복잡한 파형을 정현파 성분의 합으로 표시함으로써 레벨, 주기, 진폭 및 위상 요소를 통한 변동을 분석함으로써 표면에서 관찰되는 계절적 변화 패턴을 모델링하는 데 적합한 모형이다. 본 연구에서는 MODIS NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) 시계열 자료를 이용하여 하모닉 패턴의 특성에 따라 토지 피복을 분류하는 방법론을 제안하였다.
하모닉 초음파 영상은 일반 초음파 영상에 비해 조직 간의 영상 대조도와 해상도를 향상 시키고, 경계가 보다 명확하기 때문에 초음파 영상 진단 분야에서 각광받고 있다. 하지만 초음파 영상이 포함하고 있는 스펙클 잡음 (speckle noise)에 의한 화질 저하는 하모닉 초음파 영상에서도 여전히 문제가 되고 있다. 이러한 스펙클 잡음을 제거하기 위해 많은 스펙클 제거 (despeckling) 방법들이 연구되었으며, 대부분의 방법들이 영상의 시각적 개선에 초점을 두고 있다. 이러한 접근 방법은 잡음개선정도와 영상의 정보 손실의 상반 관계 (trade off)를 갖는다. 한편 병변 분할은 이런 잡음 제거 방법에 따라 다른 분할 성능을 보이게 된다. 따라서 정확한 병변 분할을 위해서는, 스펙클 제거 방법에 따른 병변 분할 성능을 비교하고, 그 결과를 토대로 병변 분할에 효과적인 스펙클 제거 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 유방 하모닉 초음파 영상에서 다양한 스펙클 제거 방법을 사용하여 각각의 필터가 병변 분할 성능에 미치는 영향을 비교해 보았으며, 실험 결과를 바탕으로 유방 병변 분할에 효과적인 전처리 역할을 수행하는 필터에 대해 분석해 보았다.
본 논문에서는 피치 하모닉 움직임 예측과 적응적 신호 크기 예측을 이용한 패킷 손실 알고리즘을 제안한다. 스펙트럼 움직임 예측 방법은 사용 가능한 이전 패킷의 스펙트럼 상의 움직임을 일정한 부대역으로 나누어 손실된 신호의 움직임을 예측하여 복원한다. 제안하는 알고리즘에서는 음성신호를 유성음과 무성음으로 구분하여 유성음의 경우 피치 주파수를 활용하여 피치 하모닉으로 나누어 손실된 신호의 피치 하모닉 움직임을 예측하여 복원하고 무성음의 경우 스펙트럼 움직임 예측 방법을 사용하여 신호를 복원한다. 음성 프레임의 연속 손실이 발생한 경우 LMS(Least Mean Square) 예측기를 사용하여 이전 프레임의 이득 정보를 활용하여 신호 크기를 예측하여 출력 신호의 이득을 조절하는 방법을 제안한다. 객관적 평가방법인 PESQ (Perceptual Evaluation of Speech Quality) 시험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 평가하였고 기존의 방법보다 MOS 0.1의 성능 개선을 보였다.
본 논문은 항공기의 JEM(Jet Engine Modulation) 신호를 분석하여 표적을 식별하는 방법에 관한 것이다. 제트 엔진의 각 단의 날개 수 정보로부터 계산된 하모닉 주파수 마스크를 이용하여 스펙트럼을 분석함으로써 엔진 기종을 식별하는 방법을 제안한다. 기존의 방법처럼 각 단의 쵸핑(chopping) 주파수를 찾기 위한 복잡한 논리적 알고리즘이나 스펙트럼 비교 방법처럼 미리 모사된 엔진 스펙트럼 DB(Database)를 필요로 하지 않으며, 엔진 DB의 날개 수 정보를 이용하여 추출한 하모닉 성분을 비교함으로써 식별이 가능하다는 장점을 가진다. 또한, 정밀 축회전속도(spool rate)를 찾는 방법을 제시함으로써 날개 수 추정이나 하모닉 주파수의 위치 계산에서 오류를 줄일 수가 있다.
초음파 영상은 다른 의료 진단 방법에 비해 상대적으로 비용이 적게 들고 데이터 획득이 용이하기 때문에 널리 이용되고 있다. 초음파 영상은 획득 방법에 따라 화질이 차이가 난다. 고식적 초음파 영상에 비해 두 배의 주파수를 사용하는 하모닉 영상은 대조도나 해상도가 향상되고, 영상 내 잡음이 감소한다. 그래서 초음파 영상을 이용한 진단 과정에서 병변의 특징을 육안으로 정확하게 관찰할 수 있고, 이를 통해서 진단 결과의 정확성이 향상된다. 본 논문에서는 초음파 영상의 획득 방법의 차이에 따른 진단 성능의 차이를 컴퓨터를 이용한 병변 분류 성능을 통해서 비교했다. 이를 위해서 초음파를 통해서 획득한 영상에서 병변의 형태 및 질감 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 병변을 분류하는 시스템 구성하였다. 실험을 통해서 하모닉 초음파 영상을 이용한 컴퓨터 기반 분류 방법이 고식적 초음파를 이용한 방법에 비해서 6% 정확성 향상이 있는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 적응적인 스트리밍 시스템 환경에서 계층적으로 압축된 멀티미디어 데이터의 저장구조와 자료인출 원리를 분석한다. 또한 네트워크 시뮬레이션을 이용, 네트워크 상에서 다양한 멀티미디어 스트리밍 부하의 특성을 분석한다. 두 가지 분석을 통해 기존의 멀티미디어 저장방식이 다양한 네트워크 환경과 시간에 따라 전송율이 변화하는 적응적 스트리밍 시스템의 요구를 충족시키지 못한다는 것을 확인한다. 이를 개선하기 위해 제안된 하모닉 인터리빙은 하모닉 인터리빙 방식은 전송비율이 높은 멀티미디어 데이터 블록의 위치를 연속적으로 배치하기 위해서 전송비율이 높은 계층과 그렇지 않은 계층을 별도의 그룹으로 나누어서 저장하는 방식이다. 실험을 통해서 네트워크 상황이 전송하고자 하는 영화의 대역폭을 보장하지 못하는 환경에서는 기존의 저장방식보다 새로 제안된 저장방식이 디스크 사용율에 있어 우수한 성능을 나타냄을 보인다.
인지통신(cognitive radio)과 같이 가변 스펙트럼 할당이 필요한 시스템을 위한 새로운 전치왜곡기를 제안한다. 본 논문에서 고려하는 시스템 모델에서 신호는 한 순간에는 작은 대역폭을 차지하지만 그 중심 주파수가 시간에 따라 변화할 수 있는 상황을 가정한다. 이러한 시나리오에서는 전력 증폭기 출력 단에 위치하는 종단 필터로는 전력증폭기에 의한 하모닉을 제거하지 못하는 상황이 발생할 수 있다. 제안된 전치왜곡기는 기본 주파수 (${\omega}_0$) 신호의 비선형 왜곡을 선형화할 뿐만 아니라, $2{\omega}_0$, $3{\omega}_0$, ...에서 발생하는 하모닉도 동시에 제거한다. 제안된 전치왜곡기는 ${\omega}_0$ 주파수의 정수배에 대응하는 여러 개의 전치왜곡기가 결합된 구조를 가지고 있다. 기본 주파수 ${\omega}_0$에 해당하는 전치왜곡기는 기본 주파수 신호의 선형화를 담당하며, 나머지 주파수에 대응하는 전치왜곡기는 하모닉을 제거하는 역할을 담당한다. 제안된 전치왜곡기에서 필요한 변수는 최소 평균 자승 에러 알고리즘에 의해 동시에 계산되며, 모의실험 결과에 따르면 제안된 방법을 이용하면 기본 주파수의 스펙트럼에 발생하는 스펙트럼 왜곡이 20dB 감소하며, 2차 및 3차 하모닉도 기본 신호의 전력대비 약 -70dB로 작아지는 것을 확인할 수 있다.
정규식생지수(NDVI)는 식생자원을 모니터링할 수 있도록 설계된 식생지수(VI-Vegetation Index) 중 하나로 여러 응용 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 지수이다. 산림 분야에서도 NDVI가 많이 활용되고 있는데 본 논문에서는 산림 변화 모니터링을 위해 MODIS NDVI를 활용하는 방법론이 연구되었다. 특정 시점을 기준으로 NDVI 값을 비교 및 분류하여 변화를 탐지하는 방법은 기계나 기상상태의 영향으로 자료의 정확성이 떨어질 수 있고 장기적인 변화를 탐지하는데도 어려움이 있다. 이러한 점을 고려하여 본 논문에서는 하모닉 모형을 이용하여 NDVI 시계열 자료를 통해 NDVI 패턴을 고려하는 방법론을 제시하였다. 먼저 하모닉 모형을 적용하여 미관측 자료나 자료의 오류를 보정한 NDVI 시계열 자료를 재구축하고 추정된 하모닉 요소의 모수를 기준으로 장기적 패턴을 통해 식생의 변화를 모니터링할 수 있다. 제안된 방법은 한반도 지역의 2009년 8월 21일부터 2011년 9월 6일까지 총 49개의 MODIS NDVI 시계열 자료에 적용하여 모형의 유용성을 입증하였다.
실내 환경에서 음성 신호는 음향 전달 함수에 의한 반향 신호를 포함한다. 이때 반향의 정도나 반향에 의한 음질 변화를 예측하는 것은 반향 제거 알고리즘 등에서 중요한 정보를 제공한다. 본 논문은 음성 신호의 하모닉 모델링 기법을 이용한 반향 환경에서의 자동 음질 예측 기법을 제안하다. 제안한 방법에서는 반향을 포함하는 음성 신호에 대한 하모닉 모델링 기법이 가능함을 보이고, 모델링된 하모닉 성분과 나머지 성분 사이의 통계적인 비율을 예측한다. 예측된 비율은 일반적인 방 환경에서의 음질 측정 표준 파라미터와 비 교하였다. 실험 결과 제안된 방법은 다양한 반향 환경 (반향 시간 0.2~1.0초)에서 표준 음질 파라미터를 정확하게 예측할 수 있음을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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