본 논문에서는 HMM 기반 통계적인 대역폭 확장(Bandwidth Extension, BWE) 방법의 개선에 대해 다룬다. 이를 위해 우선, HMM 모델 학습을 위한 기존의 Jax의 학습법과 일반적인 Baum-Welch 학습법의 관계를 비교 검토하고, Jax의 학습법의 한계점 및 문제점을 검토한다. 그리고 이를 바탕으로 Baum-Welch학습법을 이용한 새로운 HMM 기반 BWE 방법을 제시한다. 결론적으로, Baum-Welch 학습법은 Jax의 학습법의 일반화된 형태로 볼 수 있으며, 보다 유연하고 적응적인 학습능력을 가진 알고리즘임을 알 수 있다. 따라서 학습 데이터에 대한 보다 정확한 HMM 모델링이 가능하며 아울러, 이와 같이 개선된 HMM 모델을 활용함으로써 BWE 시스템의 성능향상을 가져 올 수 있었다. 실험결과에 의하면, 제시된 새로운 방법이 기존의 Jax의 방법에 비해 실험의 모든 경우에서 우수한 성능을 보임을 알 수 있다. 주어진 실험조건하에서 근제곱평균(root-mean-square, RMS) 로그 스펙트럴 왜곡(Log Spectral Distortion, LSD) 값이 전체적으로 평균 0.52dB 그리고, 최소 0.31dB에서 최대 0.8dB까지 개선되었다.
대역폭 확장 기술은 300 ~ 3,400 Hz 대역의 협대역 음성 신호를 50 ~ 7,000 Hz 대역의 광대역 음성신호로 확장하여 음질, 명료도, 그리고 자연성을 높이는 기술이다. 본 논문에서는 협대역 음성 정보를 이용하여 광대역 음성신호를 추정하는 인공 대역폭 확장 기술을 설계하여, 오푸스(Opus) 오디오 복호화기에 내장시킴으로써, 대역폭 확장 모듈에서의 LPC(Linear Prediction Coding) 분석 및 LSF(Line Spectral Frequencies) 해석과 관련된 계산량을 감소시켰고 알고리즘 지연도 줄였다. 이를 위해 현재 다양한 분야에 적용되고 있는 딥 러닝 기술 중 하나인 심층 신뢰 신경망(Deep Belief Network, DBN) 방식을 스펙트럼 포락선 확장에 도입하여 전통적인 코드북 매핑법보다 더 좋은 품질의 스펙트럼을 만들 수 있었다.
본 논문에서는 대역폭 확장 (Bandwidth Extension, BWE)을 위한 대표적인 통계적 방법인 가우스 혼합 모델 (Gaussian Mixture Model, GMM) 방법과 은닉마코프 모델 (Hidden Markov Model, HMM) 방법의 관계를 분석하고 성능을 비교한다. HMM 방법은 GMM 방법과 달리 기억능력을 가진 시스템으로서 인접한 음성 프레임간의 상관성을 모델링하고 이를 BWE 시스템에 활용한다는 장점을 가진다. 따라서 원래 신호의 프레임간 스펙트럼 변화특성을 보다 잘 추정할 수 있으리라 예상할 수 있다. 이 점을 확인하기 위해 정적 측도 외에 음성 스펙트럼의 일차 도 함수와 관련된 동적 측도를 적용하였다. 성능평가 결과, 정적 측도 관점에서는 두 방법은 대등한 성능을 보였지만 동적 측도 관점에서는 HMM 방법이 우수한 성능을 보였다. 또한 이러한 차이는 HMM 모델의 상태 수에 비례하여 증가함을 확인할 수 있었다. 이와 같은 실험결과는 HMM 방법이 적어도 'blind BWE' 문제에 있어서 적절한 해법임을 시사한다. 한편, 동적 측도의 관점에서는 비록 열세로 나타났지만 GMM 방법은 상대적으로 단순하다는 장점을 가지고 있으며 특히, 정적 측도에 있어서 HMM 방법과 대등하다는 사실은 응용분야에 따라서는 HMM 방법의 효과적인 대안이 될 수 있음을 시사한다.
본 논문에서는 입력신호를 하위대역 (low-band)과 상위대역 (high-band)으로 나누어 각 대역을 개별적으로 부호화하는 대역분할 부호화 (split-band coding) 방식에 있어서, 상인대역 신호를 효율적으로 부호화하는 방법에 대해 다룬다. 일반적으로 그리고 특히, 그 동안 대역폭 확장법 (Bandwidth Extension, BWE)에 관한 연구를 통하여 두 대역 사이에 일정 정도의 상관관계가 존재한다는 사실이 밝혀져 있다. 따라서 두 대역간에 예측 부호화 기법을 도입함으로써 부호화 효율을 향상시킬 수 있다. BWE 예측기반 부호화 기법과 관련하여, 단순히 선형 BWE 함수를 이용하는 것은 두 대역간의 관계가 비선형성을 가지고 있으므로 최적의 결과를 얹기 어렵다. 따라서 비선형 BWE 함수를 포함한 다양한 예측 함수들의 성능비교를 통하여 가장 적절한 예측기를 선택하고자 하는 노력이 필요하다. 본 논문에서는 몇몇 대표적인 BWE 함수를 이용한 주파수 대역간 예측 부호화 방법에 대해 살펴 보고 각각의 성능을 평가한다. 또한 BWE 예측기반 부호화기를 (주파수)공간상의 중복제거 기술로 볼 때, 시간적 중복 제거 기술 즉, 예측 벡터 양자화기 (predictive vector quantizer)와의 결합이 부호화 효율향상에 상승효과가 있는지에 대해서도 검토한다.
본 논문에서는 벨리미터파대 linear tapered slot (LTS) 안테나와 linear constant tapered slot(LCTS) 안테나를 시간영역 유한차분법(FDTD)을 이용하여 최적화한 후. 제작하고 측정하였다. 급전구조로 $\lambda$/4 개방 스터브의 폭을 확장시킨 microstrip-to-slot transition을 사용하여 대역폭이 16.5 GHz(VSWR~2)의 광대역 특성을 갖도록 제안하였다 제작된 안테나의 해석값과 측정값을 비교한 결과 LTS 안테나의 대역폭이 각각 8.3 GHz (26.47%)와 7.1792 GHz(22.44 %) 였고. LCTS 안테나의 대역폭은 각각 8.1 GHz(26.47 %)와 6.3243 GHz(20.43 %)의 우수한 대역폭을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 십자모양의 마이크로스트립 급전선을 사용하여 슬롯 폭이 넓은 경우 기존의 급전선 구조보다 쉽게 정합을 이룰 수 있는 방법을 제시하였다. 마이크로스트립 안테나의 단점인 좁은 대역폭을 확장시켰으며, FDTD법을 이용하여 십자형 급전구조를 갖는 광대역 마이크로스트립 슬롯 안테나의 특성을 해석하고, 최대 대역폭을 갖는 안테나를 제작 및 실험하였다. FDTD법으로 모델링하여 전계분포를 시간영역에서 계산하였고, 이를 Fourier변환시켜 슬롯 안테나의 반사손실, 전압 정재파비, 입력 임피던스, 복사패턴을 주파수 영역에서 계산하였다. 슬롯의 폭(Ws), 수평 급전선의 길이(l/sub d/)와 수직 급전선의 길이(l/sub u/), 그리고 offset에 따라 대역폭이 변화하였다. 이러한 결과로부터 최적화할 때, 전압 정재파비가 2이하인 대역폭은 1.975 GHz에서 4.725 GHz로 약 1.3 옥타브의 광대역 특성을 얻었다.
기존 유선환경에서의 개인화방법은 정보 전송량에 따른 사용요금을 고려할 때 무선환경에서 적용하기에는 부적합한 방법이다. 무선환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 또한 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징이 있는 장점을 활용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법과 규칙 필터링 방법을 혼합한 방법을 제안한다. 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 초기 사용자 모델링을 수행하고, 규칙 필터링을 통해 연속 사용자 모델링을 수행하는 모바일 환경을 위한 혼합 필터링 방법이다. 본 논문에서 제안한 서비스 기법은 모바일 환경에서의 효율성과 확장성을 개선 해주며, 또한 개인화된 서비스는 무선환경의 제한된 네트워크 대역폭 사용 한계를 효과적으로 개선해 줄 수 있다.
본 논문에서는 2-층의 유전체로 구성하여 한방향 복사특성을 갖는 T-모양 급전선의 슬롯 안테나인 새로운 구조를 제안하였다. 또한 양방향으로 복사특성을 갖는 슬롯 안테나는 한방향으로만 복사하기를 원할 경우, 반사판을 별도로 설치해야 한다. 그러나 여기에서 제시한 안테나는 별도의 반사판 설치가 필요없게 된다. T-모양의 마이크로스트립 급전 구조는 슬롯의 폭 변화에도 임피던스 정합이 쉽게 이룰 수 있었다. 그리고 슬롯 안테나의 대역폭은 슬롯 폭에 비례하여 확장되는 특성을 얻었다. 여기서 제시한 급전 구조는 방사저항이 낮은 값으로 일정하게 유지되어 슬롯 폭과 거의 무관한 좋은 특성을 얻었다. FDTD법으로 모델링하여 전계분포를 시간 영역에서 계산하였고, 이를 Fourier 변환시켜 슬롯 안테나의 반사손실, 전압 정재파비, 복사 패턴을 주파수 영역에서 계산하였다. 측정한 결과로부터, 대역폭은 중심 주파수 2.5GHz에서 약 34.8%의 광대역 특성을 보였다. 측정치들은 계산치들과 비교적 잘 일치하였다.
본 논문에서는 T-모양의 마이크로스트립 급전 구조는 슬롯의 폭 변화에도 임피던스 정합이 쉽게 이룰 수 있는 방법을 제시하였다. 그리고 슬롯 안테나의 대역폭은 슬롯 폭에 비례하여 확장되는 특성을 얻었다. 여기서 제시한 급전 구조는 방사저항이 낮은 값으로 일정하게 유지되어 슬롯 폭과 거의 무관한 좋은 특성을 얻었다. 그리고 FDTD법을 사용하여 T-모양 급전선으로 여기된 슬롯 안테나를 모델링하여 파의 진행 과정과 전계분포를 시간영 역에서 각각 계산하였다. 그리고 FDTD법올 사용하여 얻은 값들을 Fourier 변환하여 최적화된 슬롯 안테나의 반사손실, 입력 임피던스, 복사 패턴을 주파수 영역에서 계산하였다. 이러한 결과로부터 최적의 안테나를 셜계 및 제작하였고, 슬롯폭이 16mm일때 약 35% 정도의 우수한 대역폭올 얻었으며, 이 계산값들은 측정치들과 비교적 잘 일치하는 특성을 얻었다.
본 논문은 도플러 효과가 GPS 수신기용 비동기 2차 DLL(noncoherent second-order delay locked loop)의 추적 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 성능 분석을 위하여 선형 DLL의 추적 정확도(steady state error and jitter)와 비선형 루프의 신뢰도를 고려하였다. 루프의 신뢰도에 관한 비선형 분석은 MTLL(mean time to lose lock)에서 근사 확장법을 사용하였다. 특히, 최대 MTLL을 얻기 위하여 loop에서 대역 여파기의 최적 대역폭과 최적 루프 파라미터를 제안하였다. 저궤도 위성의 경우는 도플러 영향이 크게 나타나므로 MTLL을 최대로 추적 오차를 최소 하는 효과를 기대할 수 있다. 시뮬레이션 결과로부터 설계된 디지탈 지연동기 루프 시스템이 정확히 동작함을 확인하기 위해 GPS 신호를 발생시키는 시뮬레이터인 STR-2770을 사용, 도플러 주파수를 첨가하여 실제 상황과 같은 환경에서 FPGA로 구현된 DLL회로의 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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