압축 센싱은 기존의 섀넌/나이키스트 이론보다 낮은 샘플링률로 신호를 샘플링 하여도 원신호로 복원할 수 있다는 이론이다. 본 논문에서는 압축 센싱을 이용하여 반향 신호의 정량적 주파수 특성을 직접 추출하여 이를 이용한 초음파 감쇠 지수 예측 방법을 제안한다. 일반적인 초음파 감쇠 지수 예측 방법들은 시간 영역에서 수집된 반향 신호를 Fourier 변환 등을 통해 주파수 영역으로 변환하는데, 제안하는 예측 방법은 압축 센싱으로 수집된 데이터를 복원하는 과정에서 적용하는 basis 행렬을 이용하여 시간 영역으로의 완전한 신호 복원 없이 반향 신호의 주파수 특성을 직접 추출하여 감쇠 지수를 예측한다. 3가지의 basis 행렬을 통해 주파수 영역에서 복원된 반향 신호에 대하여 다중 참조 신호를 이용한 Centroid Downshift 방법으로 감쇠 지수를 예측하여 각각의 예측 정확도와 실행 시간을 비교 분석하였다. 컴퓨터 모의 실험 결과 이산 코사인 변환(DCT) 행렬을 적용하는 경우, 50%의 압축률에서는 압축 센싱을 적용하지 않은 경우와 0.35% 이내의 예측 정확도를 보였으며, 압축률을 70%까지 높이는 경우에도 약 6% 이내의 평균 예측 오차를 보였다. 제안한 압축 센싱을 적용한 반향 신호의 주파수 특성 추출 방법은 향후 주파수 영역의 다른 정량적 초음파 분석 방법에 적용할 수 있다.
확성회의 시스템에서 응용되는 반향신호 제거기는 긴 잔향시간을 갖는 실내 공간의 환경변화에 따라 필터 계수의 갱신에 많은 시간이 요구되어 실시간 처리에 문제점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 연산량 저감을 통한 실시간 처리를 위하여 중첩가산방식의 SSB(Single Side Band) 필터뱅크를 사용한 서브밴드 적응 신호처리법을 제안한다. 이 방법은 입력과 출력의 스펙트럼을 몇 개의 주파수 밴드로 분할하여, 각 밴드를 ES-NLMS(Exponential Step-Normalized Least Mean Square) 알고리즘을 이용하여 적응 처리하는 것이다. 시뮬레이션 결과 중첩가산방식의 SSB 필터뱅크가 풀밴드 보다 ERLE(Echo Return Loss Enhancement)가 1∼2㏈ 정도 작을 때 연산량이 풀밴드 보다 약95%, QMF(Quadrature Mirror Filter)필터뱅크보다 약50% 정도 감소하여 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 내리막 달리기(downhill running, DR) 후 초음파 영상분석을 이용해 대퇴사두근 무리(quadriceps group, QG) 내 근손상의 국소화 여부를 검증하고, DR 동안 운동 강도가 운동유발성 근손상(exercise-induced muscle damage, EIMD) 및 근육 반향세기 변화에 미치는 영향을 규명하려는 목적으로 수행되었다. 규칙적인 신체활동이 없는 건강한 남성 11명이 무작위 교차설계에 따라 서로 다른 강도[low-intensity DR session($50%HR_{max}$), LDR; high-intensity DR session($70%HR_{max}$), HDR]의 DR 운동을 수행하였다. DR 후 EIMD의 심각성은 혈청크레아틴 키나아제(creatine kinase, CK) 활성 수준 변화와 함께 신경근 기능 지수로서 무릎 신전근의 최대 수의적 등척성 수축(maximal voluntary isometric contraction, MVIC) 및 관절가동범위(range of motion, ROM) 변화를 통해 결정되었다. 회색조 분석을 적용한 근육 반향세기 평가는 DR에 따른 QG 내 국소 근육별(rectus femoris, RF; vastus lateralis, VL; vastus medialis, VM; vastus intermedius, VI) 손상 양상을 탐지하기 위해 활용되었다. 모든 세션에서 혈청 CK 활성 수준과 VL 및 VM의 근통증 정도는 운동 후 24시간째(RF의 경우 각각 LDR 24시간째와 HDR 48시간째) 최대에 이르렀으며, 혈청 CK 수준에서 운동 강도에 따른 유의한 차이(p<.05)가 나타난 반면 근통증에서 세션 간 통계적 차이는 없었다. 무릎 관절을 이용한 MVIC 및 ROM과 같은 신경근 기능 지표 및 VM을 제외한 모든 QG 근육 반향세기는 운동 직후 극적으로 감소 또는 증가 후 72시간까지 점진적 회복 양상을 나타내었다. 그러나 신경근 기능 지표에서 운동 강도에 따른 통계적 차이는 없었으나 RF 및 VL 반향세기에서 세션 내 및 세션 간 유의한 차이(p<.01)를 나타내었다. 본 연구의 결과로 ECC를 함유한 DR 운동 시 운동 강도는 DOMS 및 신경근 기능 지표에 부분적으로 영향을 미칠 가능성이 있으며, 특히 혈청 CK 수준과 함께 RF 및 VL의 근육 반향세기는 운동 강도의 영향을 직접적으로 반영한다는 사실을 알 수 있다. 또한, 현재 연구결과는 DR 동안 ECC를 겪는 QG 내 국소 근육 간 근손상 정도가 다를 수 있으며 초음파 근육 반향세기가 국소 근육의 EIMD 심각성을 차별화할 수 있는 유용한 평가기법임을 뒷받침하고 있다.
의료 초음파 신호의 인체내 감쇠지수는 검사대상 조직의 병리학적 특성을 반영할 뿐 아니라 다른 여러 의료 초음파 지수들의 정확한 예측을 위해 선행하여 측정해야 하는 중요한 정량적 정보 중 하나이다. 그러나 초음파 감쇠지수의 주파수 선택적 감쇠특성을 이용한 주파수 영역에서의 정량적 감쇠지수 예측 방법은 계산량이 많아 실시간 적용에 많은 어려움이 있고, 상대적으로 계산량이 적은 시간 영역의 감쇠지수 예측 방법은 전송 펄스의 회절효과를 잘 보상하지 못하는 단점이 있다. 표준 반향신호를 이용하여 전송 펄스의 회절효과를 보상하는 시간 영역의 예측 알고리듬인 VSA(Video Signal Analysis) 방법은 광대역 펄스를 이용하는 경우, 원거리에서 반향된 신호의 왜곡이 발생하여 예측 정확도가 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 그 단점을 해결하기 위해 적응 대역필터를 이용한 초음파 감쇠지수 예측 알고리듬을 제안한다. 제안된 방식은 반향 경로를 따라 누적된 신호 감쇠를 고려하여 적응 대역필터의 중심 주파수를 이동시킴으로써, 기존의 고정 대역필터를 사용하는 방법보다 예측 정확도와 정밀도를 높인다. 인체 조직의 초음파 반향특성을 모방한 컴퓨터 모의실험과 실제 TM(tissue-mimicking) phantom을 이용한 실험에서, 광대역 전송 펄스를 사용하는 경우보다 반향 깊이에 따른 상대적 echogenicity의 왜곡이 크게 감소하여 평균적으로 예측 감쇠지수의 정확도가 5.1% 향상되었고, 예측 편차도 기존의 방법에 비해 46.9% 감소되었다.
본 연구에서는 화자의 음성신호를 이용하여 추출된 공간정보를 통해 화자의 위치를 실시간으로 추적하는 시스템을 제안하고 실시간 구현하였다. 기존의 대표적인 화자 위치 추출 알고리듬인 CPSP(Cross Power Spectrum Phase)는 실내환경에서 심각하게 일어나는 반향신호에 취약한 단점을 갖고 있으므로 구현된 시스템에서는 위치 추적 성능 개선을 위하여 반향신호에 강인한 hybrid window 알고리듬을 제안하여 적용하였다. Hybrid window 알고리듬은 실내 환경에 적합한 hybrid window를 설계하여 수신된 음성신호에 적용함으로써 반향신호에 의한 상호 상관관계를 줄이고 직접 경로에 의한 신호들의 상관관계를 높임으로써 보다 정확한 시간 지연 추정을 가능하게 한다. 제안된 시스템의 성능분석을 위해 DSP를 이용해 실시간 구현된 하드웨어를 이용해 기존의 CPSP 알고리듬과 제안된 hybrid window를 적용한 시스템을 실제 환경에서의 실험하였고 제안한 알고리듬을 적용한 시스템이 $22\%$ 이상 성공적으로 화자의 위치를 추적하였다.
기존의 후처리 기법을 그대로 적용한 P-ECLMS(Post-Processing Expand Correlation LMS) 알고리즘은 동시통화환경에서 근단신호의 왜곡을 발생 시킨다. 이러한 문제를 해결해주기 위해 단일통화의 경우와 동시통화의 경우 후처리계수를 달리 하여 주는 SP-ECLMS(Selective Post-Processing ECLMS) 알고리즘을 제안한다. 상관도가 30% 이상 나을 때는 신호의 왜곡을 방지하기 위해 원래의 신호를 출력시키도록 하고 상관도가 그 이하일 경우는 후처리 값을 그대로 가중 값으로 적용하여 단일 통화 환경의 잔여반향을 줄여준다. 따라서 통화시간의 대부분인 단일통화환경에서의 잔여반향을 감소시키고 동시통화환경에서도 안정적 통신채널을 유지하도록 한다.
본 논문에서는 핸즈프리 통신에서의 반향제거를 위한 음성 특징 기반의 동시통화 검출 기법을 제안한다. 동시통화 검출은 반향제거를 위한 적응 필터의 적응을 제어하는 역할을 하기 때문에 매우 중요한 분야이다. 이전까지의 연구에서는 동시통화 검출을 음성의 특징에 대한 고려 없이 단순히 신호처리 영역에서만 이루어졌다. 하지만 제안한 기법에서는 음성인식으로 사용되는 음성 특징을 핸즈프리 통신상에서의 근단 화자와 원단화자 사이의 차별성을 가지는 특징으로 사용하였다. 제안한 방식이 시간 축에서의 파형만을 이용하여 판단하는 동시통화검출기보다 우수한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 입증하였다.
비포화 흐름에 관하 실험은 토양내 물의 이송특성을 밝히는 매우 중요한 의미를 가지고 있다. 하지만 Tensiometer와 같은 전통적인 측정방법은 비교적 길기 때문에 함수량이 급격하게 변하는 비정상류 비포화흐름을 측정하는데 상당한 어려움이 따른다. 본 연구에서는 TDR을 이용하여 이러한 문제를 해결할 수 있는 함수량 측정방법을 소개하고자 한다. TDR은 구형파를 발생시키는 함수방생기와 반향파를 분석하는 오실로스코프로 구성되어 있다. 토양속에 설치된 탐침을 지나는 구형파는 임피던수가 변하는 지점에서 반향되며 주변토양의 우전율상수 변화에 따라 전파속도가 달라지게 된다. 이 때 토양내 함수량은 함수량에 따른 반향시간특성을 이용하여 추정되어진다. TDR을 이용하는 함수량측정의 검증실험에 의하면 오븐 건조한 함수량에 대한 TDR측정 함수량의 오차율이 3.5% 이내 이었다. 따라서 TDR은 국내토양에 대한 비정상류 상태의 비포화흐름을 측정하는데 매우 훌륭한 실험장치로 판단된다.
다채널 암묵 디콘볼루션을 자기상관 값이 큰 신호에 적용할 경우 분리필터행렬의 주대각 성분에 의해서 분리신호의 시간백색화가 발생한다. 이러한 왜곡을 줄이기 위해 분리필터 행렬의 주대각 성분을 강제하거나 선형예측 잔여신호를 이용하여 분리필터 행렬을 구하는 방법들이 제안되었지만 신호자신의 반향성분이나 간섭신호 분리에 있어서 문제점이 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해서 간섭신호의 분리를 위한 단계와 신호자신의 반향을 감소시키기 위한 단계를 분리하여 처리하는 구조의 다채널 암묵 디콘볼루션 방법을 제안한다. 모의실험 결과 혼합신호에서 간섭신호를 분리해낼 수 있을 뿐만아니라 신호 자신의 반향 또한 감소됨을 확인하였다.
본 논문은 반향음과 투과음을 감소시키기 위한 평판형 음향재료의 성능평가 장치를 제작하고 측정시스템을 구성하며 표준표적을 이용한 검증을 통해 신뢰성을 확보하는 데 목적이 있다. 반향음감소와 투과손실 측정은 신호간섭이 없도록 대형수조에서 실시되는 것이 일반적이지만, 본 논문에서는 신호간섭을 고려해야 하는 소형수조에서 최저 30 kHz까지 측정이 가능한 측정시스템을 구성하였다. 이를 위해 신호모의를 통해 신호간섭이 없는 최적의 기하학적 배치를 도출하였으며, 획득한 신호를 시간영역과 주파수영역의 총 네 가지 방법으로 ER과 TL을 도출하는 신호처리 알고리즘을 확립하였다. 마지막으로 대형수조에서의 전파손실 실측실험을 통해 측정시스템을 보정하고 알루미늄 판과 스티로폼을 표준표적으로 사용한 측정결과를 Brekhovskikh Layer Model과 비교하여 측정시스템 검증을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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