환경 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 떨어뜨릴 수 있다. 이 논문은 인식 시스템이 잡음에 강인하도록 만들기 위하여, 켑스트럼에 기초한 특징 보상을 수행하는 과정을 제시한다. 이 방법은 부가적인 잡음의 영향을 제거하기 위한 직접적인 스펙트럼 기울기 보상에 기초를 둔다. 잡음 보상 방법은 로그 전력 스펙트럼의 스펙트럼 기울기 계산에 의하여 캡스트럼 영역에서 동작한다. 스펙트럼 보상은 SNR에 의존하는 켑스트럼 평균 보상 방법과 함께 사용된다. 백색 가우스 잡음, 지하철 잡음 및 자동차 잡음에 있는 조건에서, 실험 결과는 제안한 보상 방법이 여러 SNR에서 인식률을 상당히 개선한다는 것을 보여준다.
음성 인식 시스템의 용용에서 실제 문제점의 하나는 음성신호의 왜곡에 의한 인식성능의 저하이다. 음성신호의 왜곡에 가장 중요한 원인은 부가적인 잡음이다. 이 논문은 잡음에 강인한 음성인식을 위하여, 스펙트럼 피크 향상 기법과 효과적인 잡음 차감 기법에 기초한 스펙트럼 보상 방법을 기술한다. 제안한 방법은 음성 스펙트럼의 포먼트 구조를 향상시키고 스펙트럼 기울기를 보상하면서도 광 대역폭 스펙트럼 요소는 그대로 유지한다. 백색 가우스 잡음, 자동차 잡음, 음성 잡음 또는 지하철 잡음에 의해 왜곡된 음성을 이용한 인식실험을 수행한 결과, 새로운 방법은 스펙트럼 보상을 하지 않은 경우에 비해, 높은 SNR(Signal to Noise Ratio) 환경에서는 평균 오인식율을 약간 줄였으며, 낮은 SNR(10 dB) 환경에서는 평균 오인식율을 1/2로 크게 줄였다.
이동통신 기술의 발전으로 이동통신 사용이 폭발적으로 증가하였고 그에 따라 이동통신망을 이용한 많은 서비스가 제공되고 있다. 이동통신망에서의 음성 인식 서비스에서 음성 인식기에 입력되는 음성신호는 통신망을 통해 음성 압축기를 거치게 되고 이에 음성신호가 왜곡되어 인식기의 인식성능이 저하된다. 본 논문에서는 무선통신 환경에서 음성인식기의 성능을 개선하기 위한 보상 방법을 제안한다. 기존의 제안된 방법은 음성 데이터에 의존하는 방법을 사용하나 본 논문에서는 음성 데이터와는 독립적 방법인 음성 압축기에 의해 손상된 입력 신호의 스펙트럼 보상방법과 Cepstrum 보정방법을 통해 인식률을 향상시키는 방법을 제안한다. 즉, 음성 압축기에 의하여 왜곡된 스펙트럼을 단계적 방법으로 보상하고 그를 토대로 왜곡된 신호에서 만들어진 Cepstrum을 보정하여 음성 인식기의 성능을 향상시키는 방법을 연구하였으며, 그 견과 손상된 음성신호의 인식률 $64.88\%$에 대하여, 본 논문에서 제안하는 보상 방법을 적용한 음성신호의 인식률은 $79.73\%$로서 $14.85\%$가 향상된 결과를 얻을 수 있었다.
배열 안테나에서 안테나 소자의 개수의 증가는 안테나의 이득을 증가시킬 수 있으므로 열악한 채널 환경에서도 채널이 필요로 하는 링크 마진을 얻을 수 있다. 그러나, 기존 빔 형성기에서 사용되는 배열 안테나 기법은 많은 계산량과 소모 메모리량 때문에 배열 소자의 개수에 제한이 따르게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 배열 안테나의 구조에 따른 위상차이를 보상하여 적은 계산량과 메모리를 갖는 배열 위상 차이 보상을 이용한 평행 구조 빔 형성기를 제안한다 배열 위상 차이를 보상하는 기법으로 적은 계산량과 메모리로 개수가 많은 긴 배열 안테나에서 얻을 수 있는 분해능과 안테나 이득을 얻을 수 있다. 제안된 기법의 성능을 비교하기 위해 기존의 빔 형성기법으로delay-sum 빔 형성기와 공분산 행렬의 고유치 해석을 통한 고유벡터 기법의 빔 스펙트럼과 연산량을 비교하였다. 제안된 기법으로 빔 형성을 하면, 배열 안테나의 소자의 개수가 늘어나도 기존의 방법보다 최소 30%의 연산량으로 스펙트럼 상 비슷한 성능을 얻을 수 있다.
$0^{\circ}C$에서 5$0^{\circ}C$까지 온도를 변화시켜 가며 100 GHz의 채널 간격으로 L-band 40채널을 운용했을 때, 온도에 따른 L-band EDFA의 출력 스펙트럼 변화와 이득 변동폭을 측정하였다. 이득 포화 영역에서의 이득의 변화로 인한 출력 스펙트럼의 변화는 온도에 따른 출력 스펙트럼의 변화와 상반되는 점을 이용하여 1단과 2단 사이에 삽입한 가변 감쇄기를 조절하여 온도에 따른 이득 변동을 보상하였다. 그 결과, $0^{\circ}C$에서 최대 3 dB까지 차이를 보이던 이득 변동 폭은 가변 감쇄기를 이용한 온도 보상으로 1 dB 이내로 줄어듦을 볼 수 있었다.
초고속 통신을 위해 HPA(High Power Amplifier)를 사용할 때, HPA의 비선형 특성은 전력 효율 및 BER(Bit Error Rate) 성능 및 스펙트럼 효율 등을 열화시키는 원인이 된다. 초고속 통신을 위한 충분한 송신 전력을 얻기 위해서는 HPA의 사용이 불가피하므로 사전왜곡기를 사용하여 HPA의 비선형성을 보상시켜줄 필요가 있다. 본 논문에서는 HPA의 비선형성을 보상해주기 위한 용도의 사전왜곡기를 HPA의 앞단에 사용하여 비선형 왜곡을 보상하여, 이를 성좌도, 스펙트럼, BER 성능 등으로 비교하여 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 사전왜곡기를 사용하여 HPA의 비선형성을 보상해줌으로써 이상적인 선형 증폭기와 비슷한 수준의 BER 성능을 얻을 수 있었으며 스펙트럼 마스크도 충족하는 것을 확인할 수 있었다.
디지털 통신 시스템에서의 음성 인식은 음성 부호화기에 의한 음성 신호의 왜곡으로 인하여 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 음성 부호화기에 의한 스펙트럼 왜곡을 분석하고 왜곡된 주파수 정보를 보상하는 전처리 과정을 통하여 음성 인식 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 현재 널리 사용되는 표준 음성 부호화기인 IS-127 EVRC, ITU G.729 CS-ACELP. IS-96 QCELP를 사용하여 부호화에 의한 왜곡을 분석하고, 모든 음성 부호화기에 공통으로 적용하여 왜곡을 보상할 수 있는 전처리 방법을 개발하였다. 본 논문에서 제안하는 왜곡 보상 방법을 세 종류의 음성부호화기에 각각 적용하였으며, 왜곡된 음성 신호에 대한 음성 인식률에 비하여 최대 $15.6\%$의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.
음성신호를 관찰하였을 때 성문특성으로 인해서 고주파쪽 특성이 약화되는 경향이 있다. 약화된 고주파 특성을 보상하기 위하여 프리 엠퍼시스 필터를 통해 보상하고 있다. 프리 엠퍼시스 필터를 간단한 수식으로 표현하면 y(n)=s(n)-As(n-1)와 같이 차분 방정식으로 나타낼 수 있다. 여기서 A값은 보통 0.9에서 1사이의 값을 사용한다. 본 논문에서는 QMF 필터를 이용하여 입력신호를 고주파와 저주파의 2개의 대역으로 분할하여 각 밴드에 프리 엠퍼시스 필터를 적용하여 약화되어진 특성을 정확히 보상하는 방법을 제안한다.
본 연구는 Z-source 인버터롤 단상 능동전력필터에 적용하여 전원 측 고조파 전류를 보상하기 위한 방법을 제시하였다. Z-source 능동전력필터는 연료전지를 dc전원으로 하고 있으며, 단상 p q이론에 의해 보상기준전류가 연산된다. PSIM 시뮬레이션에 의하여 제안된 방법의 보상성능을 확인하였으며, 부하전류와 전원전류에 대한 파형 및 스펙트럼을 비교 검토하였다.
본 논문은 보상함수 수정을 통해 보다 완벽한 DSA(Dynamic Spectrum Access)를 수행하는 새로운 방법을 제시하였다. POMDP(Partially Observable Markov Decision Process)는 미래의 스펙트럼 상태를 예측하는데 사용되는 알고리즘으로서, 그 중 보상함수는 스펙트럼을 예측하는데 있어 가장 중요한 부분이다. 그러나 보상함수는 Busy 및 Idle의 두 가지 상태만 갖고 있기 때문에 채널에서 충돌이 발생하게 되면 보상함수는 Busy를 반환함으로써 2차 사용자의 성능을 감소시키게 된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 Busy를 Busy 및 Collision 의 두 상태로 구분하였고, 이렇게 추가된 Collision 상태를 통해 2차 사용자의 채널 접근 기회를 보다 향상시킴으로서 데이터 전송율을 증대시킬 수 있도록 하였다. 또한 본 논문은 새로운 알고리즘의 신뢰도 벡터를 수학적으로 분석하였다. 마지막으로 시뮬레이션 결과를 통해 개선된 보상함수의 성능을 검증하고, 이를 통해 새로운 알고리즘이 CR 네트워크에서 2차 사용자의 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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