STC(Sinusoidal Transform Coding) 방식은 음성신호의 주파수 영역에서 스펙트럼 피크치들을 정현파로 모델링하여 합성하는 방식을 말한다. 저전송률 STC 방식에서는 전송되는 정보량을 줄이기 위해 스펙트럼 피크를 대신해 음성신호의 스펙트럼 포락선 정보와, 피치정보를 이용하여 얻어지는 고조파 성분들을 정현파로 모델링하여 음성을 합성한다. 본 논문에서는 음성신호의 정현파 모델에 기반하여 2.4kbps 전송속도를 갖는 음성부호화 알고리즘을 제안하였으며, 실험결과로 합성음의 파형과 스펙트럼 특성, 위상특성, 그리고 MOS(Mean Opinion Score) 테스트를 이용한 합성음의 음질을 비교/분석 하였다.
해상에서의 통신은 파도의 움직임에 의해 내륙에서의 통신에 비해 어려움이 있다. 본 논문에서는 Bretschneider 스펙트럼 모델을 이용하여 Open-Ocean에서의 파도의 움직임을 모델링다. 내륙에 위치한 기지국과 내륙으로부터 일정 거리 떨어진 해상에 위치한 부표와의 해상통신 환경을 고려하였으며, 모델링한 파도의 움직임을 바탕으로 부표부터 기지국까지의 거리에 대한 각도와 기지국부터 Block되어 Non-Line of Site(NLoS)된 지점까지의 거리에 대한 각도를 비교함으로써 Continuous-LoS(CLoS)구간을 확보하기 위해 파고 대비 안테나의 높이를 변경하며 비교했다.
본 논문에서는 AR모델링 기법과 Principal Component Analysis를 이용하여 주파수 분해능이 좋은 스펙트럼 추정방법을 제안하였다. 주어진 데이타를 고유벡터에 의해 전개하고, 각 고유벡터에 대하여 AR스펙트럼추정기법에 의하여 고유 스펙트럼을 구하고, 이것을 고유치로 가중하여 합성함으로써 주파수 분해능력이 좋은 스펙트럼 추정치를 얻을 수 있다. 계산량은 증가하지만, 특히 짧은 데이타, 협대역 신호, 그리고 신호대 잡음비가 낮은 경우에 비헤서도 정확한 스펙트럼 추정이 가능하다는 것을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인 하였다.
본 논문은 DFB(Distributed Feed-Back) 구조를 갖고 있는 레이저의 성능을 ASE(Amplified Spontaneous Emission)을 이용하여 예측하고자 한다. 설계 후 제작된 레이저의 구조 파라메터 오차를 파괴적이 방법을 사용하지 않고 문턱전류이하에서 방출되는 ASE 스펙트럼을 통해 예측할 수 있다. ASE 스펙트럼은 격자 주기, 두께, 결합계수, 손실, 유전율 등의 구조 파라메터 정보를 포함하고 있다. 본 논문은 구조 파라메터가 발생시키는 ASE 스펙트럼 발생을 모델링한 후 출력된 스펙트럼을 통해 구조 파라메터를 추출하는 프로그램을 개발하여 시뮬레이션하였다.
수중환경에서 운영되는 무기체계 획득을 위한 설계/개발을 진행하기 위해 수중음향채널 모델링 및 시뮬레이션을 통한 분석은 필수적이다. 일반적으로 수중음향채널 분석을 위해 사용되는 수중음향 전파 수치해석 모델은 음선이론 법, 정규방식 법, 포물선방정식 법, 파수적분 법이 있으나 다중 주파수 분석일 경우 유효성과 신호처리 및 분석에 제한적이다. 본 논문은 단일 및 다중 주파수 분석 및 신호처리 및 분석이 용이한 기존 의사 스펙트럼 시간영역 법 수중음향 수치해석 모델에 수중환경 소음 모델을 적용하여 실제 수중환경과 유사한 합성환경 수중음향채널을 모델링 하였다. 이렇게 구현된 합성환경 수중음향채널 모델의 유효성을 확인하기 위해 단일 주파수 신호 시나리오 4가지 다중 주파수 신호 시나리오 4가지 및 잠수함 기동에 따른 방사소음 분석 시나리오 시뮬레이션을 통해 의사 스펙트럼 시간영역 법 합성환경 수중음향채널 모델 유효성을 확인하였다.
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.
본 연구에서는 2차원 형광스펙트럼의 PCA 분석을 통하여 발효 공정을 모니터링하고 PCR과 PLS과 같은 다변량 분석기법을 이용하여 공정을 모델링하였다. 재조합 대장균 E. coli 와 효모 S.cerevisiae의 발효 공정 중에 얻어진 많은 양의 2차원 형광스펙트럼 자료는 우선 PCA를 통해 축소된다. 그리고 PCA에서 주성분점수와 적재 산점도는 발효 공정의 정성적 경향을 묘사하기 위해 사용되었다. 또한, PCR과 PLS는 2차원 형광스펙트럼의 분석을 위해 사용되었으며 PLS모델이 보정과 예측 능력에서 PCR모델보다 조금 더 우수한 성능을 나타냈다. 따라서 2차원 형광스펙트럼 자료를 이용하여 생물공정을 모델링 하고자 할 때는 PCR 방법보다는 PLS 방법을 사용하는 것이 유리할 것이다.
본 연구는 재조합 대장균과 S.cerevisiae의 발효공정에서 형광스펙트럼 데이터를 수집하였으며, SOM을 이용하여 형광스펙트럼 데이터를 특정 그룹으로 분류하고 발효공정을 분석하고자 하였다. 배출가스 내 이산화탄소농도와 세포농도 같은 공정변수들은 SOM 알고리즘으로부터 얻은 분산 및 정규화된 가중치들과 좋은 연관성을 나타내었다. 전체 스펙트럼 데이터의 분류는 생물공정 모델링을 위한 매우 중요한 단계인데 그 이유는 몇몇 여기파장과 방출파장의 유의한 조합들이 전체영역의 스펙트럼 데이터로부터 추출되기 때문이다. 예를 들면, 본 연구에서 SOM을 이용하여 추출한 98개의 스펙트럼 데이터의 예제들은 부분최소자승법이나 감독신경망 (supervised neural network)을 이용한 공정의 모델링에 사용될 수 있다.
에너지 분산형 X-선 형광(EDXRF) 분석에서 X-선 스펙트럼에 존재하는 컨티넘(continuum)의 추정 및 제거는 필수적이다. 이를 위해 일반적으로 사용되는 알고리즘들은 많은 주의가 필요하며 복잡하다. 보통 이 알고리즘들은 제약적이거나 컨티넘의 데이터나 모양에 대한 가설을 필요로 한다. 본 논문에서는 제안된 에너지 분산형 X-선 형광 스펙트럼을 위한 효율적인 배경(background) 보정 방법은 배경 모델링과 배경 보정으로 구성된다. 이 방법은 스펙트럼에서 백그라운드영역과 피크영역을 구분하는 기본 개념을 기반으로 하며 성능향상을 위하여 SNIP알고리즘을 사용한다. 스펙트럼으로부터 배경에 속하는 점들을 획득한 후 이를 기반으로 곡선 근사화를 통해 배경을 모델링한다. 이후 획득된 배경 모델을 원 스펙트럼에서 뺌으로써 배경이 보정된 스펙트럼을 얻는다. 제안된 방법은 상대적으로 적은 사전 지식을 요구하면서 기존의 몇몇 방법들에 비해 우수한 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 직접분사 가솔린엔진 부품에 의해서 발생하는 진동에 대한 기여도를 분석하는 방법을 제시한다. 본 연구에서는 부분기여도함수를 적용하여 부품 상호간의 관련성에 대한 진동원을 규명 하는데 사용하였다. 직접분사 가솔린 엔진 부품의 진동원을 규명하는데 부분기여도함수 방법을 사용하기 위해서는 시스템의 모델링이 필요하며 본 연구에서는 진동 발생 경로를 2 입력과 단일 출력계로 시스템을 모델링하였다. 이 모델링을 증명 하기 위해서, 직접분사가솔린 엔진의 진동원인 고압펌프, 연료레일, 인젝터, 고압센서에 3 축 가속도계 센서로 각 부품의 진동을 측정했다. 이 모델링을 바탕으로 각각의 진동원에 대한 부분기여도 함수를 구했으며, 직접분사 부품들의 각각의 진동 기여도를 계산하였다. 부분기여도 함수를 바탕으로 한 모델링을 통해 각 부품들에서 발생되는 진동 출력 기여 값을 정량적으로 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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