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 음향잡음감쇠기에서 신경망 구조의 Wiener 필터를 이용하여 비선형 잡음을 감쇠시키는 방법에 대하여 연구하였다. 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 위너필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 비선형 잡음감쇠 성능을 개선한다. 128-neuron, 8-neuron 은닉층과 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 비선형 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 비선형 잡음에 대한 감쇠 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 본 시스템은 비선형 잡음이 포함되어 있는 경우에도 위너필터 대신 FNN 필터를 사용하면 잡음감쇠 성능이 상당히 개선되는 것을 볼 수 있다. 이는 FNN 필터의 복잡한 구조가 어떤 형태의 비선형 특성도 잘 표현하기 때문이다.
정적지도 화자적응기법에서 스펙트럼 거리에 의존하는 비선형적인 스펙트럼사상법을 이용하여 잡음환경에서의 음성인식방법에 관하여 연구한 결과, Top2에서 인식율의 향상을 얻어 그 유효성을 확인하였다. 본 연구에서는 스펙트럼 거리에 의존하지 않는 선형 스펙트럼 사상법을 제시하고 그에 의한 잡음환경의 음성인식결과를 비선형적인 스펙트럼 사상법에 의한 결과와 비교하였다. 그 결과, 인식율이 개선되었을 뿐만 아니라, Top1에서도 인식율이 향상되어 선형 스펙트럼사상법이 잡음환경음성인식방법으로 효과적인 방법임을 확인하였다.
본 논문에서는 임펄스 잡음을 제거하는 프로그레시브 필터를 제안한다. 비선형 필터와 선형필터를 순차적으로 적용하는 방법을 제안한다. 비선형 필터는 급격한 잡음 패턴을 제거한다. 이에 따른 비선형필터링 된 영상을 선형 필터에서 에지에 따라 방향을 조절하여 필터링한다. 따라서 제안하는 방법은 에지를 유지할 뿐 아니라 일정한 지역에서 잡음을 효과적으로 제거한다. 실험결과, 제안하는 방법이 기존 선형, 비선형 프로그레시브 필터링 방법들 보다 향상된 결과를 보인다.
본 연구에서는 영산강 본류를 대표하는 나주지점을 대상으로 하여, 해당 지점에서 자동 측정되고 있는 수질 항목들 중에서 총유기탄소(TOC: Total Organic Carbon)의 시계열 자료에 대한 비선형 동역학적 거동을 파악하고자 하였다. 1994년 낙동강에서의 수질오염 사고 이후 4대강 유역에서 설치.운영되고 있는 수질자동 측정망의 TOC 자료를 일자료로 환산하여 사용하였으며, 시계열 자료에 비선형 동역학적(카오스적) 특성이 존재하는지를 알아보기에 앞서 자료의 전처리 과정으로써 3가지의 잡음제거 방법을 적용하였다. 잡음이 제거된 시계열 자료에 비선형 동역학적 거동의 파악을 위해 보편적으로 사용되고 있는 상관차원분석을 실시하였다. 또한 상관차원분석 결과 비선형 동역학적 거동을 나타내는 것으로 판별된 자료에 대하여 그 양상을 가시적으로 알아보기 위해 지체시간$(\tau)$을 적용하여 3차원 위상공간에 도시하였다. 본 연구의 결과, 나주지점에서 측정되고 있는 총유기탄소에 대해 비선형 잡음제거 방법을 적용한 자료가 비선형 동역학적 거동을 내재하고 있는 것으로 나타났으나, 이를 위상공간에 재건하였을 경우 이상한 끌개(strange attractor)의 뚜렷한 구조가 보이지 않았다. 그러나 상관차원분석 결과 잡음이 제거된 자료가 카오스적 특성을 보이므로, 자료의 단기예측을 위한 방법에 기초적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 선형시변 발진기 위상잡음 이론에 있어서 전력 스펙트럼 밀도식의 일반화된 형태를 유도한다. 유도된 전력 스펙트럼 밀도식을 바탕으로 선형시변 발진기 위상잡음 이론은 발진 신호의 전력 보존성을 예측할 수 있음을 본 연구에서 증명한다. 게다가, 유도된 전력 스펙트럼 밀도식은 선형시변 발진기 위상잡음 이론이 기본 주파수와 그 하모닉을 포함하는 전 주파수 영역에 걸친 전력 스펙트럼의 특성을 설명 할 수 있게 한다.
본 연구에서는 비선형 카오스 계열에 대한 잡음의 영향 분석을 위하여 대표적인 비선형 카오스 특성을 보이는 것으로 알려진 Logistic Map 자료계열을 이용하여 연구를 수행하였다. 잡음을 임의로 추가하여 잡음 수준에 따라 자료계열을 재생성 하였으며 비선형 자료의 분석 방법으로 활용되고 있는 상태공간 재건, 상관차원 추정, BDS 통계, DVS 알고리즘 분석을 실시하였다. 분석 결과 자료계열은 잡음의 수준이 높아짐에 따라 비선형 카오스적 특성을 보이는 원시자료의 특성이 사라지고 무작위한 추계학적 특성을 보이는 자료로 변화하였다. 그리고 잡음의 영향을 받고 있는 자료에 대한 잡음제거 방법으로 Low Pass Filter와 Kalman Filter 기법을 적용하였다. 전통적인 비모수 통계기법은 비선형 무작위 시계열 또는 비선형 시계열을 구분하는데 어려움이 있지만 비선형 통계기법인 BDS 통계는 비선형 시계열을 구분할 수 있는 것으로 알려져 있다. 분석을 수행한 결과 잡음 수준이 높을 경우 Low Pass Filter는 잡음을 효과적으로 제거하지 못하여 비선형 자료를 선형자료로 판정하였지만 Kalman Filter의 경우 잡음을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 적용성이 우수함을 알 수 있었다.
SA 필터는 선형 필터와 순서통계에 기초한 비선형 필터의 특성을 모두 포함하는 광범위한 필터군으로 소개되었다. 이 필터에 대한 최적설계 방법이 소개되면서 선형 필터와 비선형 필터를 통합된 구조하에서 설계할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 선형 필터가 최적의 성능을 보이는 가우스 잡음과 비선형 필터가 최적의 성능을 보이는 일펄스 잡음이 동시에 존재하는 혼합 잡음 환경에서 최적 SA 필터를 설계하고 성능 분석을 통하여 이러한 응용에서 SA 필터가 기존의 필터에 비하여 우수한 성능을 나타낸다는 것을 보였다.
자연계에 존재하는 잡음은 대부분의 경우에 있어서 그 부정적인 면이 부각되어 왔고, 따라서 이를 없애거나 줄이려는 노력들이 이루어져 왔다. 하지만 최근 들어 비선형계에서 나타나는 비선형 공명(stochastic resonance), 특히 생체계에서 이루어지는 정보의 전달에서의 잡음의 긍정적인 역할은 많은 관심을 끌고 있고 많은 연구가 이루어지고 있다[1,2]. 또한 잡음이 비선형 비평형 동역학계의 행동에 영향을 미쳐서 원하는 상태로 이끌어 가거나 원하는 상태를 유지하는데 결정적인 역할을 하는 것이 알려지고 있다[3]. (중략)
본 논문은 검출기의 포화과정을 반영한 비선형 모델의 잡음 특성을 분석하고, 그러한 분석결과를 영상 신호-잡음비(Image SNR)의 분포도를 계산하기위하여 적용한다. 특별히, 검출 화소의 비선형성은 잡음분포(PDF)의 비대칭성과 화소 신호-잡음비(Pixel SNR)의 증폭이라는 두 가지 관점에서 분석되며, 제안된 영상 신호-잡음비 분포도를 이용하여 위성의 발사 후에 카메라 이득의 변화나 기타 상황에서도, 궤도상에서 최적의 위성 카메라 운영 변수들(노출시간, 누적횟수)을 얻을 수 있음이 주요한 특징으로 강조된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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