본 논문에서는 이동 무선 채널에서 배열 안테나의 빔형성 기법을 이용하여 CDMA시스템의 성능을 분석한다. 적응 배열 빔형성 안테나 기술은 배열 안테나 소자에서 수신된 신호의 크기와 위상을 결합하고, 가중치를 이용하여 각 소자에서의 도래방향 신호를 증대시키는 공간 필터의 기능을 제공한다. 모의실험을 통해서, 본 논문에서는 CDMA페이딩 환경에서의 간섭 신호를 줄이기 위하여 배열 안테나의 빔형성 기법를 이용하여 양방향 채널에서의 비트오류율을 비교 분석 하였다. 모의실험 결과 배열 안테나시스템을 사용함으로써 공간 다이버시티 효과를 얻을수 있고, MAI의 간섭이 감소하여 성능이 향상됨을 나타내었다.
영상 데이타는 전송, 검출 및 처리과정에서 여러 잡음에 의해 훼손될 수 있다. 적응성 가중 메디안 필터라는 공간변화 필터를 사용하여 방사선 투과영상의 양자 잡음을 제거하였다. 제안된 필터는 처리 윈도우 내 각 픽셀의 국소 통계치의 변화에 따라 필터의 성능이 변화하여 에지를 최대한 보존하면서 잡음만을 제거하고자 이러한 국소 통계 값에 근거한 적응성 가중 메디안 휠터 (AWMF)를 제시한다. AWMF를 구현함에 있어 두 가지 방법으로 나뉘는데, 우선 국소 통계의 특성에 따라 3개의 영역으로 분류하여 가중치를 부여하는 간단한 비선형 필터이고, 다음으로는 잡음모델로부터 국소 통계의 특성에 따라 경계(edge) 영역과 균일 영역으로 구분하여 영상시스템에 적당한 균일 척도 값을 구하여 영상의 공간적인 변화 정도를 판단하는 기준이 되도록 하였다. 제안한 알고리듬은 IBM-PC 상에서 C 언어로 구현하였으며 AWMF가 다른 잡음 제거 필터들과의 성능 비교를 통하여 경계는 보존하면서 잡음은 최대한 제거하는 우수한 필터임을 검증하였다.
최근, 디지털 영상처리는 방송, 통신, 컴퓨터 그래픽, 의학 분야 등에서 많이 응용되고 있으며, 일반적으로 영상 데이터는 전송하는 과정에서 잡음이 발생한다. 이에 따라 영상에 첨가되는 잡음을 제거하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 영상에 첨가되는 잡음에는 다양한 종류가 있으며, salt and pepper 잡음, AWGN, 복합잡음이 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 영상에 첨가된 복합잡음의 영향을 완화하기 위하여 잡음 판단 후, salt and pepper 잡음은 히스토그램과 기존의 공간 가중치를 이용하여 처리하고, AWGN은 국부 마스크의 화소 정보를 이용하여 가중치를 설정하고 처리하는 영상복원 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 salt and pepper 잡음(P=50%) 및 AWGN(${\sigma}=10$)에 훼손된 Lena 영상을 적용하여 처리한 결과, 기존의 CWMF, A-TMF, AWMF에 비해 각각 7.06[dB], 10.90[dB], 5.97[dB] 개선되었다.
4차 산업 혁명과 IoT 기술의 발전으로 카메라 센서와 영상에 기반한 자동화 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 영상 및 신호처리의 관심이 높아지고 있다. 본 논문은 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위한 디지털 필터 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 영상에 설정된 로컬 마스크를 기준으로 수직, 수평, 대각선 방향으로 8개의 마스크로 분할하며, 각 분할 마스크의 표준편차를 비교하여 기준값을 구한다. 최종 출력은 공간적 거리에 따른 가중치와 기준값을 사용한 가중치를 로컬 마스크에 적용하여 계산한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 알고리즘과 시뮬레이션하였으며, 확대영상과 PSNR 등을 이용하여 성능을 비교하였다.
IoT 기술의 발달에 따라 다양한 디지털 장비가 보급되고 있으며, 이에 따라 데이터 처리의 중요성이 높아지고 있다. 데이터 처리는 장비의 신뢰성에 큰 영향을 미치는 만큼 그 중요성이 증가하고 있으며, 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 퍼지 멤버쉽 함수의 특성에 따른 AWGN을 제거하는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 입력 영상 및 필터링 마스크 내부의 화소값 사이의 퍼지 멤버쉽 함수값의 상관관계에 따라 추정치를 계산하며, 공간 가중치 필터의 출력과 가감하여 최종 출력을 구한다. 제안한 알고리즘을 평가하기 위해 기존 AWGN 제거 알고리즘들과 시뮬레이션하였으며, 차영상 및 PSNR 비교를 사용하여 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.
본 논문에서는 시스토릭 어레이 구조를 갖는 선택적 최소분산 비왜곡응답 (MVDR) 및 최소자승 회귀기법 (RLS) 빔형성기법에 대한 성능 분석을 하였다. 원하는 사용자 신호와 잡음을 포함한 스냅샷 벡터들이 어레이 안테나에 입사되는 경우, 수신신호의 품질을 향상시키기 위해서 MVDR 및 RLS 알고리즘을 이용한 빔형성기법이 적용될 수 있다. 이를 통해 채널 용량을 증가시키기 위해 각 안테나 소자의 출력에 복소 가중치를 곱하여 원하는 사용자 신호방향으로 안테나의 빔을 형성하도록 하여 원하는 신호의 다중경로 성분들은 강조하고, 간섭 성분들의 입사 방향들로는 널을 발생시켜 다중간섭과 잡음에 대한 전력을 상대적으로 감소시키는 공간필터링 효과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 이러한 공간 필터 역할을 하는 MVDR기법과 RLS 기법을 병렬처리를 통해 수행할 수 있는 시스토릭 어레이 구조의 MVDR 및 RLS 빔형성기법에 대하여 소개하며, 이를 다중 경로와 다중 접속 간섭이 존재하는 채널 환경에 적용하여 수신 성능을 분석하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 시스토릭 어레이 구조의 빔 형성기법을 적용한 공간필터의 우수성을 보여주기 위해 사용자 증가에 따른 BER (Bit Error Rate) 곡선과 빔패턴을 제시하였고, 기대치와 실험치가 잘 부합됨을 확인하였다.
본 논문은 자기 조직화 지도 기법을 기반으로 라이다 기반으로 생성된 깊이 맵과 컬러 이미지의 정보를 기반으로 고밀도 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안한다. 제안하는 깊이 맵 업샘플링 방법은 라이다에서 취득되지 않은 공간에 대한 초기 깊이 예측 단계와 초기 깊이 필터링 단계로 구성된다. 초기 깊이 예측 단계에서는 두 장의 컬러 이미지에 대해 스테레오 매칭을 수행하여 초기 깊이 값을 예측한다. 깊이 맵 필터링 단계에서는 예측된 초기 깊이 값의 오차를 감소시키고자 예측 깊이 픽셀에 대하여 주변의 실측 깊이 값을 이용하여 자기 조직화 지도 기법을 수행한다. 자기 조직화 기법 수행 시 예측 깊이 픽셀과 실측 깊이 픽셀의 거리와, 각 픽셀에 대응되는 컬러 값의 차이에 따라 가중치를 결정한다. 본 논문에서는 성능 비교를 위하여 깊이 맵 업샘플링 방법으로 널리 사용되고 있는 양방향 필터 및 k-최근접 이웃 알고리즘과 비교를 진행하였다. 제안하는 방법은 양방향 필터 방법 및 k-최근접 이웃 알고리즘 대비 MAE 관점에서 각각 약 6.4%, 8.6%이 감소하였고 RMSE 관점에서 각각 약 10.8%, 14.3%이 감소하였다.
본 논문에서는 5.1채널 입체음향 오디오 신호를 2채널의 헤드폰으로 재생하기 위한 HRTF (Head Related Transfer Function) 기반의 입체음향 생성 시스템에 대하여 다룬다. 각 채널의 모노 입력신호는 HRTF를 이용한 바이노럴(binaural) 필터링을 통해 가상적으로 음상정위되며, 입체감과 공간감을 증가시키기 위해 잔향효과가 추가된다. 연산량 감소를 위해 음상정위 성능을 저하시키지 않는 범위에서 HRTF의 임펄스 응답 탭 수를 줄였으며, 잔향효과를 위한 음장제어부에서는 초기반사열중 주요한 성분만을 지연기로 모델링하였다. 또한 비개인화된 HRTF DB에 의란 앞/뒤 혼돈 문제를 줄이기 위하여 앞/뒤 스펙트럼의 차를 가중치로 하여 HRTF 스펙트럼을 강조하는 방법을 적용하였다. 구현한 시스템의 성능 평가 결과, 단순한 스테레오 방법이나 2채널 Down Mixing 방식에 비해 현실감 있고 방향성 있는 입체음향을 느낄 수가 있었다.
본 논문에서는 문서분류의 학습단계에 가상적합문서기법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 어떤 범주에 대해 적합하다고 판단된 두 개의 적합문서를 결합해서 생성된 문서 또한 적합문서가 된다는 관찰을 통해서, 문서분류기가 학습할 수 있는 새로운 정보를 추가함으로써 분류기의 학습을 돕는다. 제안하는 방법은 학습문서집합에 있는 적합문서들의 쌍을 조합해서 단순히 변환함으로써 가상의 문서를 생성한다. 이 방법에 의해서 생성된 가상 문서는 두 개의 적합문서에 같이 발생하는 어휘들에 대해서는 높은 가중치를 갖고, 문서 내의 어휘 공간이 확장되는 특성을 갖는다. 대량의 문서를 포함하는 TREC-11 필터링 태스크 참여에서 제안한 방법은 제공되는 학습문서를 이용한 기본 성능에 비해 71%의 성능 향상을 보였다. 또한 문서분류 연구에서 일반적으로 비교를 위해 이용하는 실험집합인 Routers-21578에서 학습집합의 적합문서 개수가 100개 이하인 범주에 대해서 기본 학습문서를 이용한 분류기에 비해 11%의 성능향상을 보였다. 가상문서를 계속 추가해 나가면서 성능의 변화를 분석한 결과, 가상문서의 추가는 문서분류기의 학습능력을 도와 성능이 꾸준히 향상되고 있음을 보였다.
위치기반서비스에서 이동체의 위치 데이타 수집 비용을 줄이기 위하여 위치 데이타를 주기적으로 수집한다. 주기적으로 수집된 위치 데이타는 보고 주기 사이의 위치 변화를 반영하지 못하기 때문에 시간에 대한 선형 함수를 이용하여 예측된 위치 데이타와 오차가 발생한다. 따라서 오차를 포함한 불확실한 미래위치데이타로 인하여 TPR 트리에서 현재위치질의의 정확도가 떨어지는 문제점이 발생한다. 이 논문에서는 불확실한 위치 데이타에 대한 현재질의를 처리하기 위하여 선형 함수에 의해 예측된 위치 데이타에 오차분을 반영한 불확실성 영역을 정의하고 불확실성 영역을 설정하기 위하여 최근 예측 오차 가중치 기법과 칼만 필터 기법을 제시한다. 또한 TPR 트리를 기반으로 불확실성 영역을 반영한 질의 처리기를 구현하고 성능 비교 평가를 수행한다. 성능 평가 결과에 따르면 기존의 선형함수 기반 질의처리 기법보다 불확실성 영역 기반 질의처리 기법이 최소 약 15% 이상의 정확도가 향상되는 장점을 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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