본 연구에서는 고정점 알고리즘과 원 신호의 시간적 상관성을 적응조정한 견실 알고리즘의 조합형 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙에 따른 빠른 분석속도와 견실 알고리즘은 시간적 상관성과 낮은 kurtosis를 가지는 영상의 효과적인 분리를 얻기 위함이다. 제안된 알고리즘의 독립성분분석을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘의 독립성분분석보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.438-441
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1998
최근 미국 내 표준안으로서 많이 사용되고 있는 AC-3 오디오 알고리듬은 그 복잡성으로 인하여 실시간 구현을 위해선 프로세서로 구현하는 것이 적합하다. AC-3 복호화 알고리듬은 많은 부분이 실수연산으로 이루어져 있으므로 소수점을 고려한 연산이 필요한데, 프로세서로 구현할 때는 적은 비용과 빠른 속도로 실수연산을 수행하기 위해서 부동소수점보다는 고정소수점 연산이 유리하다. 그러나 고정소수점 연산시 발생하는 유한 단어길이 효과로 인하여 양자화 오차가 발생하므로 복호화된 오디오 신호의 음질저하를 최소화하기 위해서는 최적화가 필요하다. 본 논문에서는 AC-3 복호화 알고리듬의 부분별 양자화 오차를 분석하고 그 결과 가장 많은 오차를 발생시키는 역 TDAC 변환의 오차를 최적화하였다. Fast TDAC 변환이 FFT로 이루어져 있으므로 고정 소수점 연산시 오차가 적은 FFT 구조를 제안하였다. 제안된 구조를 사용하여 AC-3 고정소수점 복호화기를 C 언어를 사용하여 구현하였으며, AC-3 부동소수점 복호화기와 최종 PCM을 비교하여 그 성능을 평가하였다.
본 논문에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석을 이용한 물체영상의 특징추출을 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법에 기초한 것으로 빠른 특징추출성능을 얻기 위함이고, 독립성분분석의 이용은 통계적으로 독립인 기저영상을 효과적으로 추출하기 위함이다. 제안된 기법을 Image*after사에서 제공하는 352$\times$264 픽셀의 10개 물체영상을 대상으로 실험한 결과, 빠르면서도 정확한 복원성능과 PCA보다도 개선된 특징 추출성능이 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습파라미터를 이용한 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 고정점 알고리즘의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신 상태에 따라 학습율과 모멘트가 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다. 제안된 기법을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
차세대 초고속 무선 전송을 위한 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 방식에서는 전송 신호의 진폭이 큰 PAPR (peak-to-average power ratio)을 갖게 되어 송신기에서 사용되는 고출력 증폭기의 비선형성에 의해 큰 왜곡을 받게 된다. 이러한 왜곡의 보상을 위하여 우리는 고정점 반복 (fixed point iteration)에 기반한 사전왜곡기 (predistorter)를 제안하였으나, 이는 고출력 증폭기의 특성이 변화하지 않는다는 가정에서 구현되었다. 본 논문에서는 구간 선형 근사에 기반하여 고출력 증폭기의 시변 특성을 추종하는 새로운 기법과 이렇게 근사된 고출력 증폭기 특성을 이용하는 적응적인 고정점 반복 사전왜곡기의 구현을 제안한다. 모의실험 결과, 제안된 고출력 증폭기 근사 방법은 랜덤한 증폭기 특성 변화를 매우 효과적으로 추종하며 이러한 근사 결과를 이용한 고정점 반복 사전왜곡기는 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 학습파라미터를 추가한 새로운 고정점 알고리즘의 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 목적함수의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신을 빠르게 하기 위함이고, 모멘트는 접선을 구하는 과정에서 함수의 기울기변화에 따른 발진을 줄여 좀 더욱 더 빠른 학습을 하기 위함이다. 제안된 기법을 512×512 픽셀의 5개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들을 각각 대상으로 시뮬레이션 한 결과, 기존의 고정점 알고리즘은 학습파리미터에 영향을 받으며, 적절한 파라미터값의 설정(학습율 1, 모멘트 0.0001)은 보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도를 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 연구에서는 엔트로피 최적화를 위한 목적함수의 근을 구하기 위해 단순히 함수 값만을 이용하여 계산을 근사화한 할선법에 기초한 고정점 알고리즘의 독립성분분석 기법을 제안하였다. 이렇게 하면 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 할 수 있어 더 우수한 학습성능의 독립성분분석이 가능하다. 제안된 학습알고리즘의 독립성분분석 기법을 512$\times$512의 픽셀을 가지는 10개의 영상을 대상으로 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 혼합영상들을 실험하였다. 실험결과, 기존의 뉴우턴법에 기초한 고정점 알고리즘의 분석기법보다 빠른 학습속도와 개선된 분리성능이 있음을 확인하였다. 특히 기존의 알고리즘에서 임의로 설정되는 초기값에 덜 의존하는 학습성능이 있음도 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 음성압축 앨고리즘인 MPEG-4 CELP coder를 16 bit DSP 구현에 필요한 고정소수점 연산구조로 구현하였다. 기본 앨고리즘 중에 LSP 계수를 구하는 방법인 Chebyshev series method 대신 고정소수점 구현에 유리한 Real root method 앨고리즘을 사용하였다. 또한 cosine, log 둥 DSP 명령어가 지원하지 않는 수학 함수들은 미리 계산하여 테이블 적용기법을 사용하였고 고정 소수점 연산에 불리한 나눗셈 연산을 최대한 배제하였다. 고정 소수점 연산 구조로 변환한 후 부동 소수점 연산구조와의 비교를 통하여 오차를 최소화하도록 하였다 구현한 음성코더를 남, 여 각 5문장에 적용했을 때 부동 소수점 연산구조에 비교해 음질의 열화가 없음을 확인하였다.
디지털 신호처리 알고리즘의 구현은 속도나 메모리의 사용측면에서 고정 소수점 구현이 필요하다. 특히, 정수형 연산 프로세서에서는 소프트웨어에 의한 부동 소수점보다는 고정 소수점 구현이 훨씬 성능이 뛰어나다. 디지털 신호처리 알고리즘의 복잡함과 일반 프로세서의 처리능력의 부족으로 이제까지는 신호처리 알고리즘의 실시간 구현을 위하여 대개 전용 프로세서나 디지털 신호처리를 위한 전용 명령어가 하드웨어적으로 구현되어 있는 프로세서를 사용하여 왔다. 하지만 현재 범용 프로세서의 주파수 속도가 빨라짐에 따라 복잡한 디지털 신호처리 알고리즘을 실시간에 처리할 수 있게 되었다. 하지만 정수형 연산 프로세서에서의 부동 소수점 연산은 프로세서에서 실시간 처리에 많은 어려움을 주게 된다. 본 연구에서는 데이터 타입이 고정된 범용 정수형 연산 프로세서(ARM RISC 32bit CPU)를 가지고 부동 소수점 연산 알고리즘을 고정 소수점 연산형으로 바꾸어서 속도측면과 메모리 측면의 성능을 비교해 보았다.
본 논문에서는 할선법의 고정점 알고리즘과 첨도를 조합한 독립성분분석을 제안하였다. 여기서 할선법의 고정점 알고리즘은 기존 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에서 요구되는 복잡한 도함수의 계산과정을 간략화 함으로써 성분의 빠른 분석과 좀더 우수한 분석성능을 얻기 위함이고, 첨도는 유사한 속성을 가지는 성분의 군집화된 분석순서를 얻기 위함이다. 제안된 독립성분분석을 500개 샘플을 가지는 6개의 혼합신호와 $512{\times}512$ 픽셀을 가지는 8개의 혼합영상의 분리에 각각 적용하여 실험한 결과, 제안된 기법은 항상 일정한 분석순서를 유지하여 기존 할선법의 고정점 알고리즘에서 수행 때마다 랜덤하게 변하는 분석순서의 제약을 해결할 수 있었다. 특히 군집화의 속성을 가진 제안된 독립성분분석은 신호나 영상의 분류나 식별에도 적용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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