HMM (hidden Markov model)을 이용한 음성인식은 현재 가장 널리 쓰여지고 있는 방법으로, 이 중 CDHMM (continuous observation density HMM)은 상태에서 관측심볼확률을 연속확률밀도를 사용하여 표현한다. 본 논문에서는 가우스 혼합밀도함수를 사용하는 CDHMM의 상태천이확률과, 관측심볼확률을 표현하기 위한 인자인 평균벡터, 공분산 행렬, 가지하중값을 유전자 알고리듬을 사용하여 최적화하는 방법을 제안하였다. 유전자 알고리듬은 매개변수 최적화문제에 대하여 자연의 진화원리를 모방한 알고리듬으로, 염색체 형태로 표현된 개체군 (population) 중에서 환경에 대한 적합도 (fitness)가 높은 개체가 높은 확률로 살아남아 재생 (reproduction)하게 되며, 교배 (crossover)와 돌연변이 (mutation) 연산 후에 다음 세대 개체군을 형성하게 되고, 이러한 과정을 반복하면서 최적의 개체를 구하게 된다. 본 논문에서는 상태천이확률, 평균벡터, 공분산행렬, 가지하중값을 부동소수점수 (floating point number)의 유전자형으로 표현하여 유전자 알고리듬을 수행하였다. 유전자 알고리듬은 복잡한 탐색공간에서 최적의 해를 찾는데 효과적으로 적용되었다.
무선 통신시스템에서 Random 과정을 해석적으로 표현할 수 있으며 적당한 확률분포를 구할 수 있다. 감쇄지수함수 확률분포에 의한 가우스, 레일레이, 나카가미 확률분포를 쉽게 유도했으며 시뮬레이션을 그림으로 보인다. 시간의 개념을 포함한 파형의 집합에 의한 확률적 표현이 Random과정(or Stochasic Process)인데 이를 무선환경의 조건에 따라 유도한다. 또한 가시거리 통신과 비가시거리 채널환경을 Rayleigh와 Rician 채널로 구체적인 예를 SISO, MIMO 환경에서 보인다. 또한, 본 논문에서 채널이 송신 블록 동안 일정하고 연속적인 송신 블록 사이에서 독립적으로 변하는 블록 페이딩 채널 모델을 가정함으로써 i.i.d 채널을 갖는 높은 SNR 영역에서 더 나은 성능을 얻을 수 있다는 동기를 부여한다. 이러한 변환을 실현하기 위한 알고리즘은 크로네 커 MIMO 채널에 적용 할 수 있다.
본 논문에서는 웨이블릿 영역에서 이변수 가우스 확률밀도함수를 이용하여 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 웨이블릿 영역의 스케일간의 관계에 대한 통계적 모델을 이변수 가우스 확률분포로 설정하고, 이에 대한 베이즈 추정법을 통하여 잡음 제거를 수행한다. 베이즈 추정법을 위한 통계 파라메터는 $H{\ddot{o}}lder$ 부등식을 이용하여 근사적으로 추정한다. 실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 기존의 이변수 사전 확률모델을 이용한 잡음 제거 방법에 비하여 우수한 결과를 보여 준다는 것을 알 수 있다.
업링크와 다운링크 경로상에 각각 가산성 백색 가우스잡음이 존재하는 이동 위성 통신로에서 $\pi$1VTA의 비선 형성에 의한 BPSK신호와 QPSK선호의 오율성능을 조사하였다. 다운렁크 정로상의 페이딩은 Rician 분포를 한다고 가정하였다. 또한 선택적 다이버시티에 대한 효과를 분석하였다. 선택적 다이버시티의 확률빌도함수에 관한 N차 모멘트를 구하였으며, 선택적 다이버시타의 확률밀도함수에 대한 근사 이산 확률분포를 고전적인 모 멘트 기법 (CMT)을 이용하여 유도하였다. 오율은 Gauss Quadrature Formula와 근사 이산 확률 분포를 이용 하여 계산하였다.
클러스터링은 주어진 데이터 포인트들을 주어진 개수의 그룹으로 나누는 비지도 학습의 한 방법이다. 클러스터링의 방법 중 하나로 널리 알려진 퍼지 클러스터링은 하나의 포인트가 모든 클러스터에 서로 다른 정도로 소속될 수 있도록 함으로써 각 포인트가 하나의 클러스터에만 속할 수 있도록 하는 K-means와 같은 방법에 비해 자연스러운 클러스터 형태의 유추가 가능하고, 잡음에 강한 장점이 있다. 이 논문에서는 기존의 퍼지 클러스터링 방법 중 소속도(membership)와 전형성(typicality)을 동시에 계산해 낼 수 있는 Possibilistic Fuzzy C-Means (PFCM) 방법에 Gath-Geva (GG)의 방법 을 적용하여 PFCM을 확장한다. 제안한 방법은 PFCM의 장점을 그대로 가지면서도, GG의 거리 척도에 의해 클러스터들 사이의 경계를 강조함으로써 분류 목적에 적합한 소속도를 계산할 수 있으며, 전형성은 가우스 형태의 분포에서 생성된 포인트들의 분포 함수를 정확하게 모사함으로써 확률 밀도 추정의 방법으로도 사용될 수 있다. 또한 GG 방법은 Gustafson-Kessel 방법과 달리 클러스터에 포함된 포인트의 개수가 확연히 차이 나는 경우에도 정확한 결과를 얻을 수 있다는 사실을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.
It has been resulted that Lagrange multiplier method with statistical approach was superior to traditional harmonic balance method in identifying the nonlinear loudspeaker parameters when output signals were contaminated with Gaussian random noise. We have known that the displacement-dependent characteristic values of nonlinear parameters identified by traditional harmonic balance method were estimated less than original values by the increase of output noise and the stiffness coefficients were very sensitive to output noise. Also, by the sensitivity analysis we have verified that the harmonic distortions in acoustic radiation was mainly due to nonlinearity of force factor caused by uneven magnetic fields and that reducing the nonlinearity of damping coefficients were very effective for improving second harmonic distrotion of acoustic radiation.
부레를 가진 어류의 산란 강도를 조사하기 위하여 길이가 다른 참돔 (red seabream, pagrus major)을 이용한 음향 실험을 실시하였다. 대상 어류를 살아 있는 상태로 - (1) 망 내에 각각 넣은 후, (2) 자유 유영 상태로 놓은후 - 3개의 음향센서 (38, 120, 200kHz)를 이용하여 길이에 따른 산란강도를 측정하였다. 실험 결과 길이에 따른 참돔의 산란 강도는 각 주파수별로 TS/sub 38㎑/=20 log/sub 10(l)/ -66.41, TS/sub 120㎑/=20 log/sub lo(1)/ -71.80, TS/sub 200㎑/=20 log/sub 10(1)/ -73.94로 나타났다. 실험 결과와 이론 모델을 비교하기 위하여 어류의 형태를 근거로 한 Helmholtz-Kirchhoff 음선 근사법을 사용한 결과, 산란강도는 어류 몸체보다는 부레에 의한 효과가 95%이상으로 나타났다. 한편, 수신된 산란강도 자료를 이용한 확률밀도 함수로부터 어류의 행태에 따른 산란강도 변위는 망 내의 산란체에서는 가우스 확률밀도함수 (Gaussian PDF)로, 자유 유영 상태에서는 레일리 확률밀도함수 (Rayleigh PDF) 특성을 나타냈다.
회절격자의 인접한 반주기 길이 사이에 음의 상관관계가 있는 반주기 길이의 랜덤 변이가 QWS-DFB 레이저의 주모드 파장 분포에 미치는 영향을 유효 굴절률 전달 매트릭스 방법으로 알아보았다. 주모드 파장 분포를 쉽게 파악할 수 있도록 주모드 파장 분포를 회절격자 반주기의 정규화된 표준편차 σΛ와 인접 반주기 랜덤 변이 사이의 상관계수 γ 의 해석적인 근사식으로 나타내었다. 이 확률 밀도 함수는 가우스 분포 함수이며, 그 표준편차는 σΛ가 커질수록 커지고 γ가 -1로 갈수록 작아진다.
일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 계수에 거의 대부분의 정보가 저장되어 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 성긴 특성은 가우스 확률밀도 함수와 영점에서의 점 질량(point mass) 함수의 혼합으로 모델링될 수 있으며, 이 프라이어(prior) 모델에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 가설-검증 기법을 이용하여 잡음 제거를 위한 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 가설-검증은 관찰된 웨이블릿 계수의 분산에 적용되며, $X^2$-검증을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 대략 0.3dB 정도 우수한 PSNR(peak signal-to-noise ratio) 성능을 나타낸다.
웨이블릿 영역에서의 영상 보간은 웨이블릿 계수들의 통계적 특성과 스케일간 의존성을 표현하는 확률모델을 이용한다. 본 논문에서는 보간할 영상에 대해 스케일간 웨이블릿 계수의 절대치를 선형 모델링하여 분산을 추정하고 이를 바탕으로 고주파 부대역의 확률모델을 실현하여 영상을 보간하는 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 확률 모델에 대한 추정된 파라미터에 의해 웨이블릿 계수를 난수 형태로 발생시키는 방법을 사용한다. 확률모델을 따라 난수를 발생할 경우 추정 부대역에 난수에 의한 잡음이 발생하게 된다. 본 논문에서는 후처리 과정으로 Wiener filter를 사용하여 부대역의 잡음을 제거하였다. 제안 방법으로 외삽한 부대역에 대한 확률 밀도함수를 비교적 정확하게 추정한 것을 볼 수 있다. 실험을 통해 제안방법이 bicubic과 같은 전통적인 방법뿐 아니라 웨이블릿 영역에서의 다른 영상보간법보다 나은 주관적, 객관적 성능을 가지고 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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