본 논문에서는 제어 입력이 있는 이산 시간 상태 공간 모델에 대한 유한기억구조(Finite Memory Structure, FMS) 스무딩 필터(Smoothing filter)를 개발한다. FMS 스무딩 필터는 가장 최근 윈도우의 유한 관측값과 제어 입력값만을 이용하여 비편향성 제약조건하에서 최소 분산 성능 지표의 최적화 문제를 직접 해결함으로써 얻어진다. FMS 스무딩 필터는 비편향성(Unbiasedness), 무진동성(Deadbeat) 및 시불변성(Time-invariance)과 같은 내재적으로 좋은 특성을 갖는다. 또한, 관측값과 추정값이 구해지는 시간 사이의 지연 길이에 따라 FMS 스무딩 필터는 기존의 FMS 필터들과 동등함을 보인다. 마지막으로, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 FMS 스무딩 필터의 내재적인 강인성(Robustness)을 검증하기 위해 일시적인 모델 불확실성을 가진 시스템에 FMS 스무딩 필터를 적용해본다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 FMS 스무딩 필터가 기존의 FMS 필터와 칼만(Kalman) 필터보다 우수할 수 있음을 보여준다.
반점 간섭무늬 위상단면도의 잡음을 제거하기 위해 위상이동 convolution과 2-bit 양자화 스무딩 필터를 조합하였다. 위상이동 convoltion처리로 톱니파 형태를 갖는 반점 간섭무늬 위상단면도에서 2.pi. jump 양단의 edge 성분을 완벽하게 유지하면서 스무딩 처리를 할 수 있었다. 2-bit 양자화 스무딩 필터는 반점 간섭무늬 위상단면도의 스무딩 처리를 하는데 있어서 average, low-pass 필터 및 median 필터 보다 처리속도가 빠르고 S/N비 특성이 우수하였다. 잡음을 제거한 반점 위상단면도를 path dependent unwrapping 알고리즘을 적용하여 위상의 2.pi. 불연속성을 해소하고 펼쳐 보았다.
본 연구에서는 최적 스무딩 필터를 이용한 이동 목표물 궤적 추정을 수행한다. 이동 목표물의 위치와 속도 데이터 확보를 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 빔형성 기법이 적용하며, 획득 데이터를 이용한 궤적 추정 성능 향상을 위해 칼만 필터와 최적 스무딩 필터를 설계한다. 목표물의 기동을 고려한 싱어 표적 모델을 필터에 활용한다. 최적 스무딩 필터 검증을 위해 초기 기동을 하는 미사일 시뮬레이션 환경에서 추정 성능을 확인하였으며, 모형 로켓을 이용한 실험을 통해 빔형성 기법과 칼만 필터, 그리고 최적 스무딩 필터의 궤적 추정 성능을 검증하였다. 검증 결과 적용한 필터를 통해 빔형성 기법을 이용한 궤적 추정 성능의 향상을 확인하였으며, 칼만 필터와 비교해 최적 스무딩 필터의 이동 목표물 궤적 추정 정밀도가 향상됨을 확인하였다.
문자-음성 합성기 (Text-To-Speech, TTS)에서 해결되어야 할 문제점 중의 하나는 음소의 연결 부위에서 발생하는 불연속성이다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방안으로 본 논문에서는 저역 여파기를 이용한 스무딩 기법을 적용하였다. 제안된 스무딩 기법은 스무딩의 정도를 제어하는 필터 계수를 현재 합성하고자 하는 문맥에 따라 결정하여, 경계에서의 불연속성을 효과적으로 제거하고 스무딩으로 인하여 발생할 수 있는 음성의 왜곡을 억제하였다. 스무딩 정도는 현재 합성된 음성의 불연속 정도와 주어진 문맥으로부터 예측된 불연속 정도를 통해 결정하였으며, 문맥으로부터 불연속 정도의 예측은 음소 정보를 입력, 불연속 값을 출력으로 하는 CART(Classification And Regression Tree)를 통해 이루어진다. 제안된 기법의 성능 평가를 위해 코퍼스 기반 연결(corpus-based concatenative) 문자-음성 합성기를 기본 시스템으로 사용하였으며, 청취 테스트에서 60%이상 의 청취자가 제안된 스무딩 기법을 통해 합성된 음성이 스무딩 기법이 사용되지 않은 경우와 비교하여 명료성과 자연성 면에서 우수하다고 판단하였다.
AT-DMB의 향상계층은 DQPSK 신호에 BPSK 또는 QPSK 신호를 더하여 변조하는 계층변조 방식을 사용하였기 때문에 수신기에서 채널 왜곡을 보상해야 신호의 복조가 가능하다. 다중 경로가 많은 지역에서는 주파수 선택적 페이딩이 발생하기 때문에 페이딩을 정확하게 추정하지 못하면 AT-DMB 향상계층 수신 성능이 저하되게 된다. 채널왜곡 추정을 위하여 AT-DMB 수신기에서는 채널추정 값을 스무딩하는 대역제한 필터를 사용한다. AT-DMB의 향상 계층 성능은 이 스무딩 필터의 대역폭에 따라 결정이 되며 적절한 필터 대역을 채널의 지연에 따라 설정해야 한다. 특히 SFN 환경에서는 수신 전력이 큰 둘 이상의 서로 다른 지연시간을 가지면서 수신이 되기 때문에 고정 대역폭 스무딩 필터를 사용한 채널왜곡 추정은 성능의 저하를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 채널 지연 값을 추정하고 필터의 대역폭을 가변적으로 결정하는 방법에 대하여 설명하고 실험 결과를 보여준다.
본 논문에서 우리는 추정된 시차지도에서 가려짐 영역의 시차를 교정하는 새로운 스무딩 필터인 가려짐 패턴 (occluding patterns)을 제안한다. 영상은 몇 개의 계층으로 구성되어 있고, 각각의 계층은 유사한 시차를 나타낸다. 그리고 추정된 시차들은 가려짐 영역의 경계 주변에서 특정한 방향성을 갖고 분포하며, 이러한 시차 분포의 방향성은 좌우 시차지도에 대해서 서로반대이다. 그러나 평균값 필터 또는 중간값 필터와 같은 기존의 스무딩 필터는 이러한 시차의 분포 특성을 고려하지 않고 스무딩을 수행하기 때문에 오차는 줄일 수 있으나, 교정된 시차의 정확성은 보장되지 않았다. 이와 반대로, 본 논문에서 제안하는 가려짐 패턴은 좌우 영상에서 각각 추정된 시차지도에 대해서 가려짐 영역이 발생하는 특성과 가려짐 영역에서의 시차 분포 특성을 함께 고려하여 정확하게 가려짐 영역의 시차를 교정한다. 본 논문에서 제안한 가려짐 패턴은 다양한 실험 영상에 적용하여 실험하였고, 그 결과 기존의 스무딩 방법에 비해서 정확하게 시차를 교정하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 동적 객체의 3 차원 정보를 표현하는 깊이 영상의 노이즈 필터링 방법을 제안한다. 실제 객체의 동적인 3 차원 정보는 적외선 깊이 센서가 장착된 깊이 비디오 카메라를 이용하여 실시간으로 획득되며, 일련의 깊이 영상, 즉 깊이 비디오(depth video)로 표현될 수 있다. 하지만 측정환경의 조명조건, 객체의 반사속성, 카메라의 시스템 오차 등으로 인해 깊이 영상에는 고주파 성분의 노이즈가 발생하게 된다. 이를 효과적으로 제거하기 위해 깊이 영상기반의 모델링 기법(depth image-based modeling)을 이용한 3 차원 메쉬 모델링을 수행한다. 생성된 3 차원 메쉬 모델은 깊이 영상의 노이즈로 인해 경계 영역과 형상 내부 영역에 심각한 형상 오차를 가진다. 경계 영역의 오차를 제거하기 위해 깊이 영상으로부터 경계 영역을 추출하고, 가까운 순서로 정렬한 후 angular deviation 을 이용하여 불필요하게 중복된 점들을 제거한다. 그리고 나서 2 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 부드러운 경계영역을 생성한다. 형상 내부에 대해서는 경계영역에 제약조건을 주고 3 차원 가우시안 스무딩 기법을 적용하여 전체적으로 부드러운 형상을 생성한다. 최종적으로 스무딩된 3 차원 메쉬모델을 렌더링할 때, 깊이 버퍼에 있는 정규화된 깊이 값들을 추출하여 원래 깊이 영상과 동일한 깊이 영역을 가지도록 저장함으로서 전역적으로 연속적이면서 부드러운 깊이 영상을 생성할 수 있다. 제안된 방법에 의해 노이즈가 제거된 깊이 영상을 이용하여 고품질의 영상기반 렌더링이나 깊이 비디오 기반의 햅틱 렌더링에 적용할 수 있다.
본 논문에서는 DHMM(Discrete Hidden Markov Model) 기반의 음성 인식 시스템에서 소음에 강인한 인식 성능을 얻기 위하여, 관찰 확률 스무딩(observation probability smoothing) 방법을 제안하고, 자동차 소음하에서의 음성 인식에 적합한 소음처리 기법을 실험을 통해 제시한다. 제안된 관찰 확률 스무딩 방법은 입력되는 음성의 특징벡터가 소음에 오염되어 양자화(vector quantization) 과정에서 적절한 코드워드(codeword)가 아닌 다른 코드워드로 양자화됨으로써 발생하는 인식성능 저하를 막기 위하여, 각각의 코드워드와 거리가 가까운 코드워드들의 관찰 확률값을 높여주는 방법이다. 이 밖에 자동차 소음에 대한 대처 방안으로 특징 벡터의 거리 측정시의 리프터(lifter) 사용, 고역 통과 필터(high pass filter) 사용, 스펙트럴 차감법(spectral subtraction) 사용 등의 성능을 평가한다. 인식 실험은 자동차 정지 중과 주행 중의 두 가지 상황에서 녹음된 한국어 단독 숫자음과 명령어 14단어에 대해 수행하였으며, 정지 중 97.4%와 주행 중 59.1%의 인식률로부터, 제안된 관찰 확률 스무딩 방법과 리프터, 고역 통과 필터, 스팩트럴 차감법의 소음 처리 기법을 추가한 결과, 정지 중 98.3%와 주행 중 88.6%의 인식률을 얻을 수 있었다.
SAMED 필터는 미디언 부필터들의 출력을 선형 FIR 필터의 입력으로 사용하는 다단 필터로 선형 필터와 순서통계에 기초한 비선형 필터의 특성을 모두 포함하는 광범위한 필터군(filter class)으로 소개되었다. 본 논문에서는 여러 가지 잡음 환경에서 주어진 영상에서 각 차수에 대한 최적 SAMED 필터를 설계하고 그 성능을 분석하였다. 연속 SAMED 필터가 아닌 각 차수에 대한 SAMED 필터의 성능을 분석함으로써 잡음의 종류에 따라서 각 차수의 효율이 다름을 보였다. 가우스 잡음의 경우는 낮은 차수의 필터들이 계산량 대비 성능이 우수한 반면 임펄스 잡음의 경우는 반대의 성향을 보인다는 사실을 밝혔다.
Lately, at an epock of full-scale satellite ranching plan of Korea, T.T.C (Tracking, Telemetery & Command) is a indispensable part. In this paper, particular attention is given to orbit determination problem of role of T.T.C. Orbit determination, which is applied to Kalman Filter and Smoothing Filter, use the observation data which is given by satellite tracking radar system, and then the simulation is accomplished. As a result, it shows effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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