본 논문에서는 유ㆍ무선 통신 채널을 통한 데이터 전송시 발생하는 비선형 왜곡을 적응 필터를 이용하여 보상하였다. 특히 통신채널에서는 심볼간 간섭(ISI)이 발생하는데 이러한 간섭을 비선형 필터를 이용하여 제거하였다. 비선형 채널을 모델링하는 방법에는 볼테라급수를 이용하는 방법과 쌍선형 방법이 있다. 쌍선형 방법은 볼테라 방법에 비하여 계산량이 적은 장점을 지니고 있다. 따라서 쌍선형 필터에 적응 알고리듬을 적용하여 신호의 왜곡을 보상하였다. 적응 알고리듬에는 LMS 계열과 LS 계열 알고리듬이 있으나 통신 채널에서는 알고리듬의 안정도가 중요하므로 LMS 계열 알고리듬을 적용하였다. 또한 적응 알고리듬은 입력 데이터의 상관성과 데이터 수에 의존하여 수렴속도와 안정도가 결정된다. 알고리듬의 수렴속도를 증가시키기 위하여 입력신호를 신호파형으로부터 다량의 데이터를 검출하는 방법을 적용하였다. 이러한 방법을 입증하기 위하여 입력신호는 2진 랜덤 가우시안 데이터를 이용하였고, 통신채널에서 채널간 간섭을 발생시켰으며 화이트 가우시안 잡음을 부가 시켰다. 이러한 신호를 수신한 수신기에 적응 등화기를 설계하여 대량의 데이터를 생성시키고, 적응 알고리듬을 적용하여 채널의 왜곡을 빠른 속도로 보상하였다.
본 논문에서는 상관에 기반 한 비선형 합성필터를 이용한 왜곡과 잡음에 강인한 얼굴인식 방법을 연구한다. 상관도 기반 방법은 얼굴 영역의 검출과 인증을 동시에 수행하여 보다 신속한 처리를 할 수 있다는 장점이 있다. 최적화된 비선형 합성필터는 학습영상의 출력 값을 일정하게 유지하면서 입력 영상과 잡음의 필터 출력에너지를 최소화함으로써 얻어진다. 입력 영상의 출력에너지를 최소화하여 허위표적과의 식별력을 부여하고 잡음의 출력에너지를 최소화하여 가산성 잡음에 대한 강인성을 증대한다. 본 논문에서는 비선형 합성필터를 두 개의 학습 영상으로 구성하여 표적의 왜곡과 저해상도 그리고 잡음 환경 하에서 얼굴 인증을 실험하였다. 실험결과는 비선형 합성필터가 SDF(synthetic discriminant function) 필터와 비교하여 ROC(receiver operating characteristics) 커브에서 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 클래스 판별(interclass discrimination) 광패턴 인식을 위해 pSDF(projection synthetic discriminant function)를 기반으로 한 이미지를 구현하고, 비선형 상관기인 이진결합변환 상관기를 이용하였다. 비선형 상관기의 공간 주파수 영역에서 이진위상필터(binary phase only filter) 합성법을 도입하여 실시간 입력이 가능한 액정 표시 소자(liquid crystal device)를 사용하였다. 광패턴 인식 실험결과, 두 클래스간의 상관 첨두치 세기가 2배 차이가 나서 판별 능력이 우수함을 알 수 있었다.
본 논문은 임펄스성 잡음에 견실한 시간 지연을 추정 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Generalized Cross Correlation - Phase Transform(GCC-PHAT) 방법에 비선형 전처리와 주파수 영역 저역 통과 필터를 사용한다. 본 논문에서는 GCC-PHAT의 연산 과정을 DFT로 다시 해석함으로써 GCC-PHAT에서 시간 지연 추정에 실제 사용되는 유효한 주파수 대역이 있음을 파악하고, 저역 통과 필터 사용하여 유효 대역만을 사용하면 잡음 성분을 줄여서 시간 추정 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다. 제안한 방법을 임펄스성 잡음 환경에서 전통적인 GCC-PHAT와 비교함으로써 추정 견실성이 향상됨을 보인다.
본 논문에서는 부대역 신호를 사용한 병렬 적응 비선형 Volterra 필터를 소개하고, 이 시스템의 성능을 분석하는 것을 주요 내용으로 한다. 연구 결과 제시한 부대역 신호를 사용한 적응 Volterra 필터는 수렴성이 우수함을 입력신호의 상관함수의 eigenvalue 분포를 사용하여 해석적으로 도출되었으며, 이러한 응용이 최근에 보고된 적응 반향 제거기에서 유용하게 사용될 수 있음을 이론적으로 밝혔다. 또한 각 부대역 에서의 최적필터를 이론적으로 유도하였고 컴퓨터 모의실험으로 이를 검증하였다.
영상에 포함된 잡음은 화질 및 영상의 압축효율을 저하시킨다. 최근 들어, 영상의 에지 성분을 효율적으로 고려하면서 잡음을 제거하기 위하여 다양한 비정적(nonstationary) 영상 모델에 근거한 잡음제거 알고리즘이 제안되어 왔다. 하지만, 기존의 비정적 영상모델에서는 연산량의 부담을 덜기 위하여 각 화소들 사이에 상관관계(correlation)가 없다는 가정을 하고 있어 영상의 미세한 정보들이 필터링에 의하여 훼손된다. 본 논문에서는 영상의 비정적 상관관계를 고려한 적응적 잡음제거 알고리즘을 제시한다. 영상신호는 비정적 평균을 가진다고 가정되며, 또한 각기 다른 정적(stationary) 상관관계를 가지는 부분 영상으로 분리된다고 가정된다. 제안된 영상 모델에서의 공분산(co-variance) 행렬의 특수한 구조를 이용하여 계산적으로 효율적인 FFT에 기반한 선형 minimum mean square error 필터를 유도한다. 제안된 영상 모델의 정당성 및 알고리즘의 효율성을 제시한다.
본 논문에서는 선형적응필터를 사용하고 있는 기존의 적응잡음제거 기 의 단점을 보완하기 위해 신경망 적응필터를 이용한 비선형 적응잡음제거기를 다루고 있다. 제안된 적응잡음제거기는 광대역 시변 잡음신호를 사용하여 잡음제거 성능을 조사하였으며 상대평가를 위해 TDL (tapped-delay -line) 선형필터의 적응잡음제거기와 비교하였다. 실험결과에 의하면 적응잡음 제거기의 주입력에 포함된 잡음과 기준입력 사이에 비선형적인 상관관계가 존재하는 경우 신경망 적응잡음제거기는 평균자승오차값을 기준으로 선형잡음제거기보다 더 우수한 성능을 보여주었으며, 또한 리커런트 신경망 적응필터가 순방향 신경망 필터보다 성능이 우수하였다. 따라서 적응잡음제거기에서 광대역 시변잡음을 제거하는데 신경망 적응필터가 선형 적응필터보다 효과적임을 확인하였다.
본 논문은 디지털 영상 데이터를 대상으로 웨이블릿 변환을 이용하여 주파수 영역에서 워터마크를 삽입하는 블라인드 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 각기 다른 다양한 디지털 영상 데이터의 특성을 고려하여 영상의 특성을 반영하는 임계값을 적용하고 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random Sequence)을 워터마크로 삽입하여 원본영상과 워터마킹된 영상이 시각적으로 차이가 없도록 한다. 영상의 특성을 반영하기위한 임계값을 실험을 통하여 조절함으로서 영상의 손실정도, 워터마크 정보의 삽입 양, 검출 상관도 등의 관계를 연구하고 인간의 시각적인 특성을 고려하여 비가시도를 향상하였으며 중주파 대역에 워터마크를 삽입함으로서 원본영상의 손실을 최소화하고 다양한 영상 처리에 견고하도륵 하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위해서 JPEG 손실압축 선형 필터링, 비선형 필터링, 잡음첨가 그리고 크로핑 등의 영상 처리를 실험한 결과 높은 상관도와 견고함을 나타내었고 비가시도 측면에서도 시각적으로 인지할 수 없을 만큼 측정되었다.
적응 필터를 이용한 스테레오 음향 반향 제거기는 스테레오 신호 사이의 상호상관 (cross-correlation)이 매우 크기 때문에 수신측 회의실의 실제 반향경로를 추정하는 적응필터 계수의 수렴이 늦어지거나 상당히 오조정 된다. 본 논문에서는 계산량의 큰 증가없이 스테레오 반향제거기의 성능을 향상시키는 새로운 전처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 전처리기는 그람-슈미트 (Gram-Schmidt) 직교원리와 비선형 필터를 이용하여 상호상관을 감소시킨다. 컴퓨터 시뮬레이션에서 제안한 전처리 알고리즘의 성능이 기존의 방법에 비해 우수함을 보인다. 전송실의 경로가 변하는 경우에도 제안하는 전처리기를 사용한 스테레오 반향제거 기는 성능의 저하가 거의 없었다.
음성신호의 특징적인 성분인 피치를 검출하는 알고리즘 중 실시산 구현이 손쉬운 3단계를 클리핑 알고리즘을 PC상에서의 처리를 위하여 구현하였다. 이 알고리즘을 통하여 검출되는 피치의 안정성 및 정확성을 높이기 위해서 적용된 창함수, LPF, 클리핑 자기상관값계산, 비선형 감쇄, 등의 전처리 필터링과, 배수피치 검출 및 정정, 메디언 필터링을 사용하여 피치를 검출하였다. 또한 이 알고리즘을 이용하여 DSP의 도움을 얻지 않고 PC상에서 음성을 분석하여 스펙트로그램, 파형, 에너지, 피치 등을 출력하는 프로그램인 Visual Analysis Tool for sounds(VAT)의 출력화면을 통하여 피치검출을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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