본 논문에서는 자연 영상에서 추출된 텍스트 영상의 이진화를 위한 3단계 색상 분할 알고리즘을 제안한다. 1단계 색상 분할은 입력 영상 중에서 텍스트색상과 배경색상이 잘 구별되는 단순 영상의 이진화를 수행하고, 2단계 색상 분할은 입력 영상에 고주파 필터를 적용하여 자연조명 이나 인공조명에 영향을 받은 영상의 이진화를 수행하며, 3단계 색상 분할은 저주파 필터를 기반으로 텍스트나 배경에 텍스쳐가 존재하는 영상의 이진화를 수행한다. 제안한 이진화 알고리즘이 그레이 정보를 이용하는 이진화 알고리즘보다 효과적으로 텍스트 영역을 이진화함을 입증하기 위해 상용문서 인식기인 아르미 6.0을 사용하여 이진화된 문자영상에 대한 인식 실험을 실행하였다. 그 결과 제안한 알고리즘의 필드 단위 인식률이 그레이 정보를 이용한 이진화 알고리즘의 인식률보다 $35\%$ 이상 우수함을 관측하였다.
본 논문에서는 잡음과 간섭신호가 존재하는 환경에서 편파영역에서의 레이다 신호처리 알고리즘과 공간 및 시간 영역에서의 레이다 신호처리 알고리즘을 효율적으로 결합하는 문제에 관해 고찰한다. 대부분의 직렬결합 방식들은 성능이 제한적이므로 3차원 즉, 편파, 공간, 및 시간영역에서 동시에 레이다 신호를 검출하는 적응 알고리즘에 초점을 맞춘다. 공간 및 시간 영역의 알고리즘을 3차원으로 단순 확장한 알고리즘과 달리, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 신호의 편파 파라미터에 대한 필터 뱅크가 불필요하다. 제안된 알고리즘에 대한 성능 신호검출 확률과 오경보 확률에 의해 유도하고 신호의 편파정보를 이용하지 않거나 편파정보를 안다고 가정하는 알고리즘들과의 성능을 비교, 분석한다.
IMU기반 자세결정에 있어 추정 정확도의 저하요인 중 주요한 한 가지는 운동체의 가속도이다. 이는 가속도가 크게 발생하는 경우 가속도계 신호는 더이상 수직축 참조벡터가 될 수 없기 때문이다. 이에 대한 대책으로 일부 자세추정 알고리즘에서는 가속도 보상 메카니즘이 적용되어 왔다. 가장 보편적이고 간단한 스위칭 방법부터 적응추정방식, 가속도 모델기반 방식 등이 제안되어 왔으나, 이들 보상 메카니즘에 대한 비교분석은 이루어 지지 않았다. 본 논문은 쿼터니언기반의 Pseudo 칼만필터를 바탕으로 하여 세 가지 가속도 보상 메커니즘의 성능을 비교분석하였다. 가속조건 실험 분석을 통해 다음을 확인할 수 있었다. (1) 가속구간에서의 추정정확도 저하를 방지하기 위해선 가속도 보상 메카니즘이 반드시 필요하다. (2) 단순 스위칭 방법도 상당한 효과를 보였으나, 보다 정교한 적응추정 방식과 가속도 모델방식이 동등수준으로 가장 정확한 결과를 보였다.
광대역 무선 디지털 통신 시스템용 파이프라인 적응 결정귀환 등화기 (pipelined adaptive decision- feedback equalizer; PADFE)를 0.25-$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정을 사용하여 full custom 단일 칩으로 설계하였다. ADFE의 동작속도를 향상시키기 위해 DLMS (delayed least-mean-square)을 적용한 2-stage 파이프라인 구조로 설계하였다. PADFE의 필터와 계수갱신 블록 등 모든 연산을 redundant binary (RB) 수치계로 처리하였으며, 2의 보수 수치계를 사용하는 기존의 방식에 비해 연산량의 감소와 동작속도의 향상이 얻어졌으며, 또한 전체적인 구조의 단순화에 의해 VLSI 구현이 용이하다는 장점을 갖는다. COSSAP을 이용한 알고리듬 레벨 시뮬레이션을 통해 파이프라인 stage 수, 필터 tap 수, 계수 및 내부 비트 수 등의 설계 파라메터 결정과 bit error rate (BER), 수렴속도 등을 분석하였다. 설계된 PADFE는 약 205,000개의 트랜지스터로 구성되며, 코어의 면적은 1.96$\times$1.35-mm$^{2}$이다. 시뮬레이션 결과, 2.5-V 전원전압에서 200-MHz의 클록 주파수로 안전하게 동작할 수 있을 것으로 예상되며, 평균 전력소모는 약 890-mW이다.
심방세동은 발작성 심방세동 단계에서부터 검출 및 분석하여 적절한 치료를 실시하여야 하며, 홀터 심전계를 통해서만 측정할 수 있다. 현재 12채널 심전계를 통해서는 심방세동 신호를 추출할 수 있는 효과적인 방법들이 개발되어 있으나, 홀터 심전계를 위한 방법으로는 심실활동 템플릿을 단순 제거하는 ABS(averaged beat subtraction)방법이 사용되고 있다. 최근 단일 채널 심전도로부터 심방세동 신호를 추출하기 위한 PCA(principal component analysis) 또는 SVD(singular value decomposition) 기반의 알고리즘이 제안되기도 하였으나, 구현이 복잡하고 전문가의 개입이 필요한 한계가 있다. 본 논문에서는 주 입력인 심방세동 심전도에서 심실활동을 이벤트로서 검출한 뒤 이를 기준 입력으로 하는 이벤트 동기 적응필터(ESAF, event-synchronous adaptive filter)를 제안하고, 심방세동 신호 추출 성능을 평가해 보았다. 그 결과 기존 ABS 방법에 비해 우수할 뿐만 아니라, 전문가의 개입 없이도 PCA 또는 SVD 기반의 알고리즘과도 대등한 성능을 보였다. 나아가 이형성 심실활동이 있는 경우에도 효과적으로 대응할 수 있는 확장 ESAF 방법을 제안하였으며, 단형성 심실활동이 있는 경우와 유사한 수준의 성능을 확인하였다. 제안된 알고리즘을 홀터 심전계에 적용하면 발작성 심방세동 심전도의 분석뿐만 아니라 항부정맥 약물의 치료효과를 실시간으로 보다 정확하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다.
토크 전달시스템은 다수의 기어와 커플링이 유연하게 구성되어 있으므로 모터의 속도가 갑자기 변할 때 비틀림 진동이 발생한다. 모터의 정확한 응답 특성을 얻기 위해서는 반드시 이 진동은 억제되어야 한다. 따라서 진동억제는 모터제어에 있어서 매우 중요하다. 특히 2관성 시스템의 진동억제를 위해 다양한 제어방법들이 소개되었다. 토크의 비틀림 현상으로 인해 발생하는 진동을 억제하기 위해 토크의 비틀림 성분을 궤환시키고 일반적인 필터로 구성된 외란 관측기 필터를 사용하는 방법이 소개되었다. 또한 이를 계수도법(CDM)을 이용 적절한 P 제어기와 필터의 계수값을 설계하여 진동을 억제하는 방법이다. 그러나 계수도법을 이용하여 설계된 제어기 파라미터는 외란 인가시 적응성이 떨어짐을 알 수 있다. 반면 PID 제어기는 설계가 간단하나 초기에 과도한 오버슈트를 및 진동 문제를 유발한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 최근에는 2자유도 파라미터 a로 비례이득을 가변함으로써 외란에는 영향을 받지 않고 목표치 추종 성능을 개선할 수 있는 단순하고 실용적인 2자유도 PID 제어기가 소개되었다. 그러나 이 방법 역시 원하는 P값을 얻기 위해 u를 가변 하여야 하는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 단점들을 극복하기 위해 퍼지 알고리즘을 사용 파라미터 $\alpha$를 자동 조정하는 제어기를 설계하였다. 사용된 제어기의 성능을 입증하기 위하여 기존의 제어방법과 시뮬레이션을 통해 비교, 평가한다.
일반적으로 전역적인 방법의 스테레오 매칭은 보다 높은 정확도의 변위 정보(disparity information)를 추정하는데 반해 지역적인 방법은 비교적 낮은 정확도를 가지지만 전역적인 방법보다 단순하고 빠른 방법이라고 알려져 있다. 하지만 최근 이미지의 영역 분할 방법이나 적응적 가중치를 이용한 방법 등 지역적인 방법에서 보다 정확한 결과를 얻을 수 있는 방법들이 제시되고 있다. 일반적으로 보다 빠른 스테레오 매칭을 위해 전역적인 방법보다 지역적인 방법을 주로 사용하지만 최근 제시된 지역적인 방법들은 보다 정확한 변위 정보가 추정 가능한 만큼 높은 계산적 비용이 요구되고 또한 사용되는 윈도우의 크기에 비례하여 계산 비용이 기하급수적으로 증가하는 문제점을 갖는다. 본 논문에서는 Bilateral 필터에서 사용되는 가중치와 유사하게 픽셀간 거리의 차이와 밝기 값의 차이에 따른 지역적 가중치를 이용한 스테레오 방법을 제안하고 지역적 가중치가 균등하게 정의되었을 경우 상수 시간 O(1) 내에 스테레오 매칭을 수행하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실험을 통하여 기존의 우수한 방법과 비교하여 정확성 측면에서 크게 떨어지지 않으면서도 윈도우의 크기에 무관하게 상수시간의 수행 속도를 가짐을 보인다.
비디오화상회의 시스템을 위하여 동영상 압축 DCT 계수와 피부색정보를 이용하여 주파수 영역에서 정연 얼굴 을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 동영상 압축과정 중에 얻어지는 DCT계수 값의 U 와 V 색상정보로 피부색 범위를 추출하며 잡음성분제거를 위해 형태학적필터와 Labeling을 적용하고 피부색블록의 방향성과 평탄도를 고려하여 검출하였다. 제안 알고리즘은, 배경에 피부색과 유사한 객체가 있는 경우와 배경이 단순한 경우에 대 해 적응적으로 검출이 가능하도록 하였다 여러 인종에 대한 모의실험결과 제안 알고리즘이 약 94% 의 검출 성공률을 보였다.
수중음향통신에서는 다중경로에 의한 지연확산 채널과 조류로 인한 자연적 유동 혹은 인위적인 플랫폼 이동 등으로 도플러 확산 채널이 발생한다. 이로 인하여 발생하는 인접 심볼 간 간섭을 제거하기 위하여 등화기가 사용되고 있으나 다중 경로 등의 음향 환경정보를 사용하고 있지 않다. 반면 수동형 시역전의 경우 한 방향 전파과정으로 산출한 채널응답특성의 수치적 정합필터를 통하여 자기 등화를 수행하게 되므로 등화기보다 비교적 단순한 알고리즘으로 간섭을 제거하는 특성을 갖는다. 본 논문에서는 2010년 동해에서 수행한 통신 실험의 실측 데이터에 수동형 시역전을 적용하여 다중경로로 인한 간섭을 제거하고, 통신성능이 향상됨을 보이고자 한다. 이를 검증하기 위하여 수동형 시역전의 적용 전/후의 신호 대 간섭 잡음비를 비교하고 분석한다. 또한 수동형 시역전과 적응형 등화기의 알고리즘을 각각 독립적으로 수행하여 비트오류율을 산출하고 이를 비교하여 수동형 시역전의 통신성능을 검증한다.
이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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