• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.1333-1342
• /
• 2018

지금까지 뇌파(Electroencephalography - EEG)는 뇌전증 진단 및 치료를 위한 가장 중요하고 편리한 방법이었다. 그러나 뇌전증 뇌파 신호의 파형 특성은 매우 약하고 비 정지 상태이며 배경 노이즈가 강하기 때문에 식별하기가 어렵다. 이 논문에서는 간질 뇌파의 특징 선택을 통한 차원 감소를 통한 분류 방법의 효과를 분석한다. 우리는 차원 감소를 위해 주 요소 분석, 커널 요소 분석, 선형 판별 분석 방법을 사용하였다. 차원 감소방법의 성능 분석을 위해 Support Vector Machine: SVM), Logistic Regression(: LR), K-Nearestneighbor(: K-NN), Decision Tree(: DR), Random Forest(: RF) 분류 방법들을 사용해 평가하였다. 실험 결과에 따르면, PCA는 SVM, LR 및 K-NN에서 75% 정확도를 나타냈다. KPCA는 SVM과 K-KNN에서 85%의 성능을 보였으며 LDA는 K-NN를 이용했을 때 100 %의 정확도 보여주었다. 따라서 LDA를 이용한 차원 감소가 뇌전증 EEG 신호에 대한 최고의 분류 결과 보여주었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제25권7호
• /
• pp.325-332
• /
• 2006

본 논문은 인지 모델과 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 단일 채널에서 유색잡음 또는 비정지적 성격의 잡음을 제거하는데 목적을 두고 있다. 이러한 잡음은 부대역을 나누어 접근해야하며, 잔여잡음과 음성의 왜곡으로 인한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 패킷 변환 후 웨이블릿 계수 문턱값을 적절히 개선해야 한다. 본 논문에서 부대역은 웨이블릿 패킷변환 후에 스케일과 임계대역을 매칭하여 설계하였으며, 웨이블릿 계수 문턱값은 세그멘탈 신호대잡음비 (seg_SNR)와 노이즈마스킹 임계값 (Noise Masking Threshold W)을 이용하여 적응적으로 계산했다. 결과적으로 TTA 표준인 EVRC 잡음 제거기와 유사한 성능을 가졌으며, 웨이블릿 변환 후 웨이블릿 계수에 Universal 문턱값을 적용하는 것보다 PESQ-MOS 값이 0.29 높았다. 인코딩과 디코딩 후 PESQ-MOS 값은 EVRC 잡음 제거기보다 0.23 정도 우수한 성능을 가졌다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제49권3호
• /
• pp.89-97
• /
• 2012

본 논문에서는 잡음환경에서 음성 향상 (speech enhancement)을 위한 새로운 잡음전력 추정 방법을 제안한다. 음성 향상 알고리즘에 널리 적용되고 있는 IMCRA (improved minima controlled recursive averaging) 기법은 오염된 음성신호로부터 추정된 최소 전력 스펙트럼에 기반하여 잡음전력을 추정하는 기존의 방법을 개선하기 위해 간단한 음성 검출 알고리즘을 이용하여 대략적으로 음성 성분이 제거된 전력 스펙트럼에서 최소값을 추정함으로써 음성구간에서 발생할 수 있는 음성왜곡 문제점을 개선하였다. 하지만 비정상 잡음이나 신호 대 잡음 비 (SNR signal-to-noise ratio)가 낮은 환경에서는 음성 검출 성능이 저하되어 음성구간에서 음성왜곡이 발생되는 기존의 문제점이 여전히 발생된다. 따라서 제안된 방법에서는 향상된 잡음전력 추정을 위하여 기존의 IMCRA에서 추정된 최소 전력 스펙트럼에 대하여 스펙트럼 최소값 추적 (SMT, spectral minima tracking) 기법을 적용하고 IMCRA에 의한 최소값과 SMT에 의해 추정된 최소값을 서브밴드 (subband)에 따라 가중치를 적용하여 결합한다. 제안된 알고리즘은 기존의 방법과 주관적 및 객관적 음질평가 테스트를 통해 비교 평가한 결과 다양한 배경잡음 환경에서 향상된 성능을 보였다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제30권2호
• /
• pp.185-205
• /
• 2014

SAR를 이용한 지상이동물체탐지(GMTI)는 SAR의 주요 활용 기술 중 하나이다. 최근 위성 탑재 SAR 시스템의 해상도가 높아지면서 지상이동목표물 탐지의 유용성은 더욱 강조되고 있다. 현재까지 다양한 지상이동물체탐지 기법이 개발되었으나 대부분은 다중채널 SAR 시스템을 이용하는 기술에 집중되었다. 그러나, 아직도 단일채널 SAR 영상으로부터 지상 이동물체를 탐지하는 것은 매우 어려운 문제로 남아 있는 반면 다중채널 위성 탑재 SAR 시스템은 아직은 그 활용이 현실적으로 매우 제한적인 상황이다. 일단 지상의 목표물이 탐지되고 이동속도가 3 m/s(약 10.8 km/h) 이상인 경우 그 목표물의 이동속도는 단일채널 SAR 자료라도 오차범위 약 5%의 정밀도로 복원 가능하다. 따라서 단일채널 SAR 자료로부터 지상의 이동물체 자체를 탐지하는 것이 핵심이며, 이 논문에서는 SAR Single-Look Complex(SLC) 영상자료에 미분을 적용하여 쉽고 빠르게 탐지하는 방법을 제시한다. 이 논문에서는 SAR SLC 자료의 미분 값은 도플러 중심주파수를 나타냄을 유도하고, 따라서 미분 값은 지상이동물체 탐지에 매우 효과적임을 설명하고자 한다. 이 논문에서 제시하는 미분 방법의 결과와 정밀한 속도복원 방법의 상관계수 $R^2$ 는 0.62로 나타났으며, 이는 이동물체를 탐지하는 데는 충분함을 지시한다. 이 방법은 매우 단순한 미분으로 도플러 중심주파수 분석에 근거하고 있으나 최종 자료처리에 앞서 도플러 경사도를 제거해야 하며, 적용결과의 효율성과 신뢰도는 이 도플러 경사도 제거 과정에 크게 좌우된다. 지상에 모서리 산란체를 탑재하고 이동속도를 조절한 실험용 차량과 이를 관측한 TerraSAR-X SLC 자료를 이용하여 검증을 실시하였다. 검증결과 지상 이동물체를 매우 쉽게 탐지하면서도 정지된 상태의 강한 산란체는 약 18.5 dB의 신호파워를 줄여 효과적으로 제거 하는 것으로 나타났다. 현재 이 방법은 지상의 이동속도 8.8 km/h 이상인 경우 매우 효과적이며, 아리랑-5호를 비롯한 모든 단일채널 SAR 시스템에 적용 가능하다.