전자계 신호의 시간 변동량을 추출하여 파형으로 나타내는 동작곡선 등은 그 형태가 매우 복잡하다. 이러한 신호의 관측파형에 대하여 특징을 나타내는 변곡점과 같은 신호의 특정 시간을 정확히 결정하는 것이 중요하다. 이러한 특징을 검출하는데 흔히 필터를 설계하여 사용하게 된다. 특히 잡음이 신호에 중첩될 때 자연관측필터를 적용하면 변곡점 추출이 가능하다. 본 논문에서는 잡음이 혼재될 경우에 변곡점의 양호한 추출을 위하여 최적의 차수의 자연관측필터 설계방법을 제안 한다.
본 논문은 이차 미분 맥파(SDPTG, Second Derivation of Photoplethysmogram)를 측정하여 이차 미분 맥파의 5개의 특징점을 검출하는 방법에 대한 내용을 기술한다. 본 논문에서는 측정된 신호의 신호대 잡음비(SNR)을 높이는 방법과 기존의 미분을 이용한 변곡점 추출의 한계적인 부분, 그리고 본 논문에서 제안하는 이차 미분 맥파의 특징점의 분포를 이용한 특징점 추출 알고리즘에 대해서 설명한다.
본 논문에서 제안하는 잡음제거 방법은 hard 임계치 방법의 문제점을 개선한 제로점의 탄젠트 곡선 보간에 의한 잡음제거 기술이다. 자연계에서 관측되는 대기 전기변동량과 같은 신호의 시간적 변동량이나 가상현실을 이용하여 추출한사람의 빠른 움직임의 동작 곡선 등은 실제로 복잡하다. 따라서 이러한 신호의 관측파형에 대하여 변곡점에 대한 특징을 정확히 결정하는 것이 매우 중요하다. 특히 자연계의 측정 신호는 잡음이 포함되어 있어서 잡음을 제거하고 특징을 추출하는 것이 필요하다. 본 논문에서 제안한 새로운 방식에 의하여 잡음을 제거하고 변곡점을 추출하며 종래의 방식인 hard 임계치에 비하여 잡음지수가 5인 경우의 noise II 변곡점 신호에 대하여 SNR이 3.4dB 개선된 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
가상현실을 이용한 사람의 빠른 움직임을 추출하여 파형으로 나타내는 동작곡선이나 자연계에서 실제로 관측되는 대기 전기변동량과 같은 전자계 신호의 시간 변동량은 매우 복잡하다. 이러한 신호의 관측파형에 대하여 변곡점과 같은 신호의 특징을 정확히 결정하는 것이 중요하다. 잡음이 신호에 중첩될 때 종래의 방법으로는 변곡점의 검출이 어렵다. 본 논문에서는 신호에 잡음이 첨가될 때 웨이브릿 임계치 잡음제거와 정규형 자연관측필터를 적용하여 정확한 변곡점 추출이 가능함을 보인다.
논문에서는 제스처 인식을 하기 위해 필요한 특징 값을 3차원 방향 코드로 구현한 특징 패턴을 검출하는 방법을 제안한다. 검출된 데이터 좌표끼리 직선을 만들고 직선들의 사이각의 합 연산을 이용해서 특징 변곡점을 추출한다. 추출된 변곡점끼리 직선을 생성한 후, 8방향 코드와 깊이 값을 병합시킨 24방향 코드를 맵핑 시켜준다. 맵핑된 방향 코드들을 한 패턴으로 생성한다. 생성된 패턴에서 인식에 불필요한 방향 노이즈를 제거하기 위해 특정 규칙을 적용한 필터링을 적용하여 필터링된 패턴을 추출하게 된다. '배너코드를 이용한 8방향 패턴'과 비교해서 더 효과적인 패턴이 추출됨을 확인하였다.
피치 혹은 기본 주파수는 음성 신호의 주요 특성 인자이며 음성 부호화, 음성인식, 화자인식 등의 다양한 음성 관련 응용에 활용된다. 본 논문에서는 기본 주파수의 역수인 음성의 피치 주기를 추정하기 위해서 음성 신호의 변곡점을 이용한다. 변곡점은 국소적인 최대값, 최소값 혹은 신호의 기울기가 변하는 지점으로 정의된다. 음성 신호는 저역통과 필터로 먼저 전처리되어 고주파 성분이 제거된다. 이를 통해 불필요한 변곡점들이 제거되며, 피치 주기 추정에 유용한 국소적인 최대값만을 변곡점 검출법을 이용하여 추출한다. 얻어진 변곡점 간의 시간 간격을 측정하여 피치 주기를 추정하며, 그 역수로 기본 주파수 추정치를 얻는다. 기존의 피치 추정 방법은 음성이 국소적으로 시불변이라는 가정하에 음성을 블록 단위로 처리하여 블록당 피치 주기를 구하지만, 제안된 방법은 음성을 샘플 단위로 처리하여 변곡점을 검출하며, 그 결과 피치 주기를 시간 경과에 따라 얻게 되어 음성의 시변성이 반영된 기본 주파수 추정치를 얻는다. 컴퓨터 모의실험으로 기본 주파수 추정기로서 제안된 방법의 유용성을 볼 수 있다.
본 논문에서는 기존의 서명 비교방법인 픽셀비교 (point-to-point) 방식과 부분비교(segment-to-segment) 방식의 단점을 보완한 효율적인 온라인 서명 인증 방법을 제안한다. 기존의 연구에서는 각각의 비교 방식에 알맞은 특징들이 추출되어서 서명 인증 시스템이 구현되어 왔었다. 본 논문에서는 두 비교방식의 장점을 결합하였다. 제안된 기법은 서명의 제적방향이 변화되는 지점인 변곡점을 이용해서 서명을 비교하고, 학습을 통하여 진서명간의 유사도는 높이고 진서명과 위조서명간의 상이도를 높이는 필자고유특징을 찾아낸다. 본 논문에서 제안된 방식을 사용한 경우, 필자고유특징을 사용하지 않는 경우와 비교해서 서명 인증율이 96.33%로 향상되었다.
변곡점 추출방법을 활용하여 AM-FM신호의 순간주파수를 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 AM-FM신호의 국부적인 최대값/최소값을 변곡점 추출법을 활용하여 검출하며, 검출된 인접한 최대값/최소값 사이의 시간 간격을 계산하여 FM성분의 순간주파수를 추정한다. AM성분의 경우, 검출된 최소값/최대값의 포락선을 먼저 구하고 포락선의 최고값 간의 시간을 계산하여 순간주파수를 추정한다. 컴퓨터 모의실험으로 FM성분의 주파수가 고정된 경우와 변화하는 경우에 제안된 방법의 유용성을 검증한다. FM성분의 주파수가 일정한 AM-FM신호의 경우, 제안된 방법은 두 주파수 성분을 적절하게 추정한다. FM성분의 주파수가 변화하는 AM-FM신호의 경우, AM성분의 순간주파수는 적절히 추정되었으나 FM성분의 순간 주파수는 이론적인 주파수에서 편이되는 현상을 보인다. 이는 국소적인 최고점/최대점 검출로 표본수가 적어지는 효과에 따른 것으로, 저역통과 필터와 같은 후처리로 개선될 수 있다.
물체를 인식하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 물체의 경계선에서 가장 적절한 특징들을 추출해 내어 인식에 사용하는 것이다. 본 논문에서는 경계선 위의 각 화소에서 주변 화소들과의 관계를 이용해 코너점, 접점, 변곡점을 추출하여 물체의 특징점으로 사용하였다. 기존에 주로 사용되던 중요한 특징점의 하나인 코너점은 곡률 함수상에서 찾고, 또한 물체가 직선과 곡선으로 이루어져 있을 경우 코너점만으로 물체를 표현하기에 부족하므로 곡률 함수를 미디안 필터링하여 양자화 잡음을 제거함으로써 접점과 변곡점을 찾는 새로운 방법을 제안하였다. 그리고 이 세 가지 특징점을 물체 정합의 요소로 사용하여 물체를 정합하였다. 정합 방법으로는 Discrete Hopfield Neural Network을 사용하였으며, 성능 분석 결과 곡선이 섞인 물체에서 코너점만으로 물체를 정합한 경우보다 특징점으로 물체를 정합한 경우 우수한 정합 성능을 나타내었다.
A new variable rate speech coding technique is proposed. The method is based on the observation that the speech signal approximately looks linear for a very short period of time. The information transmitted is the location and data value of inflection points. If the distance between the inflection points is large, the mid point location and its data value are also delivered. Thus, the encoder transmits both the location and the data value for the inflection samples, but the location only for the non-inflection points. The location information is expressed using one bit for each sample, 0 for non-inflection and 1 for inflection point. At the receiver, using the interpolation, the decoder estimates the untransmitted sample values for non-inflection locations from the received sample values for the inflection samples. With 50 % of computational cost of the existing CVSD delta modulation, the proposed method is expected to achieve the data rate of 36 to 38 kbps and the SNR of 10 to 13 dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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