• 한국음향학회지
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• 제20권7호
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• pp.47-54
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• 2001

본 논문은 스펙트럴 크기 파라미터들에 대한 효율적인 가변 차원 양자화 기법을 제안한다. 특히, 하모닉 부호화 기에서의 스펙트럴 크기값 계수들은 가변차원이기 때문에 가변 차원의 양자화를 필요로 한다. 따라서, 본 논문에서는 스펙트럴 크기값 계수들에 대해 가변 이산 코사인 변환(DCT: Discrete Cosine Transform) 및 가변 차원에 적합한 훈련구조를 가지는 비정방형 변환 벡터 양자화 (NSTVQ: Nonsquare Transform Vector Quantization)를 홀수/짝수 구조 및 분할(Split) 구조 그리고 다단계(Multi-stage) 구조 등과 결합시킨 효율적인 양자화 기법을 제안한다. 제안된 양자화 기법의 성능평가는 스펙트럴의 크기값에 대한 주파수 왜곡(SD: Spectral Distortion) 값을 사용하였으며, 다단계 비정방형 변환 벡터 양자화(MSNSTVQ: Multi-Stage Nonsquare Transform Vector Quantization)가 가장 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1092-1096
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• 2009

스펙트럴요소법 (SEM)은 계산되는 행렬의 크기를 줄여 비용과 시간을 절감하면서 구조물의 동역학적 특성을 정확하게 알 수 있는 해석법이다. 본 연구에서는 변분법을 이용하여 양단에서 축 방향으로 장력을 받으며 같은 방향으로 이동하는 현을 스펙트럴요소법 (SEM) 을 이용하여 해석하였다. 또 결과의 정확도를 비교하기 위하여 스펙트럴요소법 (SEM)과 유한요소법 (FEM)과 엄밀해를 비교하였다. 그리고 현이 움직이는 속도와 양단에 작용하는 장력이 진동특성, 파동특성 그리고 정, 동적 안정성에 어떤 영향을 미치는지 연구하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.396-400
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• 1998

문장 독립형 화자인식 시스템에 운율정보 사용을 제안한다. 스펙트럴 특징패턴만을 주로 사용하고 있는 기존의 화자인식 시스템은 채널왜곡이나 기타 잡음환경에서 성능이 크게 저하된다. 그러나 화자의 speaking style을 반영하는 운율정보는 주위환경에 강인한 특성을 갖는다. 적합한 코드북 크기와 피치 컨투어 특징 벡터의 길이를 실험 치로 구하여 자동차 소음과 백색 가우시안 소음이 섞인 음성에 대하여 화자인식 실험을 하였다. 실험 결과 소음 환경에서 운율 정보를 이용한 화자 dsltlr 시스템이 스펙트럴 모델보다 인식율이 높음을 보였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권1호
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• pp.49-58
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• 2000

본 논문은 칼라 성분 영상들 간에 내재된 스펙트럴 중복성에 착안하여 한 성분 영상에서 다른 성분 영상을 블록 기반으로 추정부호화함으로써 칼라 영상 부호화 시에 고압축을 실현할 수 있도록 한 칼라 영상 부호화에 관한 것이다. 우선, 휘도 영상을 대상으로 웨이블렛 변환을 위하여 각 주파수 성분으로 구성된 분해 영상을 획득한다. 이후, 웨이블렛 변환을 통한 영상 분석 과정에서 발생되는 고주파 계수를 이용하여 스펙트럴 상관성을 추정할 시에 기본 단위가 되는 추정 블록의 크기를 결정하기 위한 비용 함수를 정의한다. 마지막으로, 이 비용 함수에 따라 추정 블록의 크기를 가변시키면서 휘도 영상과 ,R, B 영상간의 추정 오차가 최소가 되도록 하는 비례 인자와 가감 인자를 블록당 하나씩 산출하는 과정을 반복적으로 수행한 후, 이렇게 추정한 각각의 비례 인자와 가감 인자를 부호화함으로써 칼라 성분 영상을 부호화할 수 있는 새로운 칼라 영상 부호화 방법을 제안한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.795-801
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• 2001

본 논문은 브랜치 선로 결합기를 소형화하는 방법에 대해 기술하였다. 이 방법은 덮개층이 있는 선로를 이용한 방법이다. 덮개층이 있는 선로의 주파수 변화에 따른 특성(분산 및 특성임피던스)을 해석하기 위해 스펙트럴 영역에서의 Immittance 방법과 선분할법(Method of Line)을 이용하였다. 덮개층이 있는 선로에 관한 스펙트럴 영역에서의 Green 함수를 구하고 이를 이용하여 수치적인 결과를 얻었다. 이 결과를 이용하여 덮개층을 갖는 브랜치 선로 하이브리드를 중심주파수 2 GHz에서 설계하고 제작하였다. 실험 결과 유전율 10.2dls 덮개층을 갖는 경우 기존 단일 마이크로스트립 선로로 구현된 결합기보다 31.4% 크기가 줄어들었음을 확인할 수 있었다. 이 방법은 앞으로 이동통신 빔형성 안테나의 급전선인 Butler Matrix의 크기를 줄이는 방법으로 사용 가능하리라 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.165-172
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• 2005

잡음이 존재하는 환경 하에서 음성인식을 실시하는 경우, 잡음을 제거하고 음성을 강조하는 시스템이 필요하다. 따라서 우수한 스펙트럴 분석기강인 인간의 청각계를 모의하는 것은 음성강조에 있어서 효과적이다. 이러한 것을 구현하는 하나의 방법으로서 상호억제라고 하는 청각기강을 적응적으로 사용하는 방법을 제안한다. 이것은 신경회로망에 의해서 잡음의 크기를 추정하여 각 프레임에 대해서 그 크기에 따라서 적응적으로 상호억제 계수와 진폭성분조정 계수를 조정함으로써 음성을 강조하는 방법이다. 스펙트럴왜곡율 척도의 평가로부터 백색잡음뿐만 아니라 유색잡음 및 자동차의 주행잡음에 대해서도 본 방식이 효과적이라는 것을 확인한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권1호
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• pp.69-78
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• 2010

스펙트럴 모델링 합성 (Spectral Modeling Synthesis, SMS)은 뮤지컬 사운드 모델링을 위한 강력한 툴로써 사용되어 왔다. 이 기술은 사운드를 결정적 (deterministic) 성분과 통계적 (stochastic) 성분의 조합으로 간주한다. Deterministic 성분은 크기 (amplitude), 주파수 (frequency), 위상 (phase) 함수에 따른 사인파의 연속으로 표현되는 반면, stochastic 성분은 백색 잡음 (white noise)으로 자극된 시간 변화 필터로서 동작하는 크기 스펙트럼 엔블로프 (spectrum envelop)의 연속으로 표현된다. 이러한 표현들은 원음의 모든 지각적인 특징들을 활용해 합성된 사운드를 구현 가능케 한다. 하지만, 고래 소리와 같은 복잡한 사운드에 대해 기존의 SMS를 사용할 때 연속적인 프로임에 있는 부분 주파수가 다른 경우 결정적 성분에서 상당한 위상 변화가 발생한다. 왜냐하면 기존의 SMS는 사운드의 결정적 성분을 합성하기 위해서 계산된 위상을 이용하기 때문이다. 그 결과 기존의 SMS는 높은 주파수 영역에서 원래 스펙트럼과 합성된 스펙트럼 사이에서 좋은 스펙트럼 매칭을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문은 수정된 SMS를 제안한다. 제안하는 SMS는 결정적 성분을 합성하기 위해 원래 주파수 정보를 이용할 뿐만 아니라 주파수 영역에서 복잡한 잔재 (residual) 스펙트럼을 계산함으로써 원음과 합성음 사이에서 좋은 스펙트럼 매칭을 제공한다. 다양한 고래 소리 합성을 모의 실험한 결과, 제안된 방법은 시간 및 주파수 영역에서 기존의 SMS와 유사한 성능을 보였다. 하지만, 제안된 방법은 기존의 SMS보다 스펙트럼 매칭에서 더 좋은 성능을 보였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제38권10호
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• pp.1125-1131
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• 2014

복합 구조물의 충격 진동 특성을 이용한 취약성 분석 기법을 제안하였다. 프레임 요소로 구성된 구조물의 충격 거동을 파악하기 위해서 스펙트럴요소법을 적용하였다. 티모센코 보함수를 이용해 고속충돌에 의한 고주파 성분을 포함하는 충격파 전파 특성을 시뮬레이션하였다. 구조물의 결합부분에서는 종방향과 횡방향 파동의 상호 작용을 고려한 파동 전달을 해석하였다. 충격력이 구조물에 작용할 경우 주파수 및 시간 응답을 얻고 전체 구조물에서 충격에너지 전파 특성을 파악하였다. 구조물의 위치별로 계산된 최대가속도 크기와 시스템을 구성하는 주요 부품의 허용 가속도 기준에 의한 취약확률 함수를 정의하고 시스템의 취약 확률을 계산하였다. 제안된 취약성 분석 절차를 이용해 3 차원 전투 차량의 충격 응답을 얻고 충격에 취약한 구조물 위치를 파악하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 1995년도 춘계공동학술대회논문집; 전남대학교; 28-29 Apr. 1995
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• pp.587-599
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• 1995

This paper proposes a method for pattern recognition using spectral analysis and a hybrid genetic-neural-fuzzy networks. The feature vectors using spectral analysis on contour sequences of 2-D images are extracted, and the vectors are not effected by translation, rotation and scale variance. A combined model using the advantages of conventional method is proposed, those are supervised learning BP, global searching genetic algorithm, and unsupervised learning fuzzy c-method. The proposed method is applied to 10 aircraft recognition to confirm the performance of the method. The experimental results show that the proposed method is better accuracy than conventional method using BP or fuzzy c-method, and learning speed is enhanced.

• 전자공학회논문지
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• 제52권2호
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• pp.162-170
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• 2015

컴뮤트 타임 임베딩을 구현하려면 그래프 라플라시안 행렬의 고유값과 고유벡터를 구하여야 하는데, $o(n^3)$의 계산량이 요구되어 대용량 데이터에는 적용하기 어려운 문제가 있다. 이를 줄이기 위하여 표본화 과정을 통하여 크기가 줄어든 그래프 라플라시안 행렬에서 구한 다음, 원래의 고유값과 고유벡터를 근사화시키는 Nystr${\ddot{o}}$m 기법을 주로 채택한다. 이 과정에서 많은 오차가 발생하는데, 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 그래프 라플라시안 대신에 가중치 행렬을 표본화하고 이로부터 구한 고유값과 고유벡터를 그래프 라플라시안의 고유값과 고유벡터로 변환하는 기법을 이용하여 대용량 데이터로 구성된 스펙트럴 그래프를 근사적으로 컴뮤트 타임 임베딩하는 기법을 제안한다. 하지만, 이 방식도 스펙트럼 분해를 계산하여야 하므로 데이터의 크기가 증가하면 적용하기 어려운 문제가 발생한다. 이의 대안으로, 스펙트럼 분해를 계산하지 않고도 데이터 집합의 크기에 영향을 받지 않으면서 컴뮤트 타임을 근사적으로 계산하는 방식을 구현하고 이들의 특성을 실험적으로 분석한다.