본 논문은 밀접한 간격의 두 개의 마이크 배열 환경에서 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 추정을 통한 잡음 억제 방법을 제안한다. 기존의 방법은 전 밴드에서 간섭 함수 기반의 SNR 추정을 통해 이득 함수를 얻는 잡음 억제 방법을 사용한다. 그러나 이 방법은 잡음으로 인한 손상이 모든 특징 벡터 성분에 영향을 미쳐 성능을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서 주파수 영역의 신호를 N개의 다중 주파수 밴드로 구분하고 각 밴드별로 간섭 함수 기반의 SNR 추정을 통한 이득 함수를 얻는 잡음 억제 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능평가는 ITU-T(International Telecommunications Union Telecommunication)에서 제공되는 객관적인 품질 평가 방법인 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)로 비교하여 나타내었다.
임상적으로 의사가 청진기를 이용해 초기 혈전이 생긴 기계식 판막 음향신호의 변화를 구분하기는 쉽지 않다. 기계식 판막의 이상은 환자의 죽음을 의미하기 때문에 기계식 판막의 신뢰성과 초기 혈전 현상을 비관혈적으로 조기 진단하는 방법은 매우 중요하다. 이 논문은 컴퓨터 보조진단 시스템과 음향신호의 주파수 스펙트럼의 이동을 관찰하여 기계식 판막의 혈전 현상을 비관혈적으로 평가하는 것을 목적으로 한다. 혈전 모델은 상용화된 기계식 판막에 폴리우레세인과 실리콘을 이용하여 제작하였다. 판막의 표면에는 폴리우레세인을 코팅하고, 봉합링에는 실리콘을 코팅하였다. 봉합링의 주위에서 혈전이 발생하고, 20%, 40%, 60%로 자라나는 현상은 실리콘을 이용하여 제작하였다. 실험 시스템에서 판막의 음향 신호는 마이크로폰과 증폭기를 사용하여 측정하였고, 마이크로폰에는 주위잡음을 제거하기 위해 커플러를 장착하였다. 측정된 음향신호는 A/D 컨버터를 이용하여 샘플링하고, 스펙트럼을 분석하였다. 정상적인 판막과 혈전이 형성된 판막의 주파수 구분을 위해 인공신경망을 구성하였고, 연속적으로 판막의 운동 주기성을 확인하기 위하여 return map을 사용하였다. 생체 내 실험에서는 기계식 판막을 사용하는 순환장치를 장착한 동물과 기계식 판막을 치환 받은 지 1년 이내와 1년이 넘은 환자에게서 데이터를 채집하였다. 실험에서 얻은 데이터 스펙트럼은 두 가지 형태의 첨두치를 보였고, 이중에서 두 번째 첨두치는 혈전의 모델에 따라 변화를 보였다. 생체 내, 외 실험에서 얻은 데이터를 인공신경망에 적용한 결과 정상 판막과 혈전이 생성된 판막을 구분하였고, 환자를 대상으로 한 실험에서는 10명 중 1명이 두 번째 첨두치가 이동하는 결과를 보였지만 다른 방법으로 확인하지는 못했다. 본 논문의 결과는 기계식 판막의 혈전현상을 비침습적으로 조기 진단하고, 상태를 지속적으로 감시할 수 있는 기술적 토대를 제공할 것이다.
본 논문에서는 Polarity Thresholding(PT) 알고리즘을 원자력 발전소의 중요 배관 재료인 스테인레스강(SUS-304) 탐상에 응용하여 초음파 수신신호를 개선시키는 방법을 연구하였다. PT 알고리즘은 수신신호의 스펙트럼을 분할하여 얻은 각각의 주파수분할 신호들이 갖는, 결정립에 의한 간섭패턴의 분산적 신호와 결함에 의한 비분산적 신호를 구분하여 S/N 비를 개선시키는 것이다. 실험을 위하여, 실제 검사부위의 특성과 유사하게 스테인레스강을 각각 1125, 1150, 1175, $1200^\circ{C}$로 열처리하였고, 시료의 배면에 원통형 결함을 인공 가공하였다. 중심주파수가 5MHz인 초음파변환기를 사용하여, 펄스-반사법에 의해 데이터를 획득한 후 PT 알고리즘을 적용한 결과 개선된 S/N 비는 평균 14.2 dB로 나타났다.
본 연구에서는 중성자-감마 스펙트럼검층 존데 설계를 목적으로 Monte Carlo 시물레이션을 이용하여 열중성자 반응의 우세한 영역 파악 및 포획감마 스펙트럼의 에너지피크 값에 기초한 지층 구성 원소 구분을 수행하였다. 14 MeV 에너지준위의 중성자를 방출하는 중성자발생장치를 선원으로 이용하여 선원으로부터 10 cm 간격으로 12개의 중성자 검출기들을 배열함으로써 거리에 따른 열중성자 양을 측정하였다. 시추공 영향 저감을 위해 존데모형에 차폐재를 적용하여 보다 정확한 열중성자 측정을 수행하여 열중성자 반응이 우세한 위치를 분석한 뒤, 이 위치에서 검출된 포획감마 에너지 스펙트럼을 분석하여 지층을 구성하는 주요 원소 및 그 양을 확인하였다. 본 연구 결과는 중성자-감마 스펙트럼검층 존데의 신호대잡음 비 향상과 포획감마 검출기 최적 위치 선정에 도움이 될 것으로 판단된다.
단세포 RNA 시퀀싱 데이터(single-cell RNA-sequencing data, 이하 단세포 RNA 데이터)는 세포 조직으로부터 추출한 각 단세포 별 유전자의 신호를 기록한 데이터로, 세포 간의 이질성을 파악하는 것을 주요 목적으로 한다. 그러나 단세포 RNA 데이터는 샘플링 및 기술적인 한계로 인해 결측비율이 높고, 노이즈가 크다. 이러한 이유 때문에 기존의 군집화 방법을 적용하는 데에 한계가 존재한다. 본 논문에서는 단세포 RNA 데이터 분석에서 모티브를 얻어 스펙트럼 군집화(spectral clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 유사도 행렬(similarity matrix) 계산에서 유전자 별로 가중치를 부여하여 기존의 단세포 데이터 분석 방법과 차별화하였다. 제안하는 군집화 방법은 유전자별 가중치를 부여함과 동시에 세포를 군집화한다. 군집화는 반복 알고리즘을 통해 제안하는 비볼록식(non-convex optimization)을 풀어 진행한다. 또한 실데이터 적용과 시뮬레이션을 통해 제안하는 군집화 방법이 기존의 방법보다 군집을 잘 구분하는 것을 보인다.
인체의 기도 내 섬모 세포는 세포간의 동기화된 고 속의 움직임을 통하여 호흡기를 통하여 들어오는 유해한 물질을 제거하는 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 자동화된 영상처리 기법을 기반으로 CBF를 객관적이고 정량적인 방법으로 측정할 수 있는 방법을 연구하였다. 광학 현미경의 세포 영상은 영상 수집 보드를 통하여 연속적으로 디지털화 된다. 이러한 디지털 영상으로부터 분석에 필요한 신호가 추출되고 분석된다. 획득된 영상을 현미경의 배율을 고려하여 적당한 크기의 사각형 블록으로 나눈 다음 각각에 대하여 FFT 방법에 의해 파워 스펙트럼을 구한다. 파워 스펙트럼의 최고치 주파수가 CBF로 간주되고 이 주파수들을 이용하여 영상 필드 내의 CBF분포를 시각적으로 보여주는 CBF 분포도가 구성된다. 스펙트럼의 최고치 주파수가 CBFD로 간주되고 이 주파수들을 이용하여 영상 필드 내의 CBF 분포를 시각적으로 보여주는 CBF분포도가 구성된다. CBF분포도는 세포간의 CBF차이를 쉽게 구분할 수 있게 해줄 뿐만 아니라 CBF분포의 전체적인 변화 양상을 파악하기 쉽게 해준다. 관찰자가 지정하는 다각형의 윈도우 내의 CBF히스토그램 분포를 통하여 세포 또는 세포 크러스트의 특정 부분의 CBF를 측정할 수 있다.
본 논문에서는 연방통신위원회 (Federal Communication Commission; FCC) 에서 제안한 CR (Cognitive Radio) 사용자가 주사용자 (primary user) 와 공존할 수 있는 간섭온도의 개념에 대해 살펴보고, 스펙트럼 센싱 (sensing) 후 주사용자의 신호와 간섭 및 잡음 신호의 구분가능성 여부에 따라 이상적인 간섭온도 모델과 일반적인 간섭온도 모델로 구분하여 각각의 모델에 대한 CR 사용자의 대역폭, 송신전력 및 용량을 산출할 수 있는 구체적인 간섭온도 모델 및 간섭온도 다중접속 기술에 대해서 살펴본다. 특히, T. Clancy가 제안한 간섭온도 다중접속 기술에서 공존을 위해 주사용자에게 간섭을 미치지 않게 CR 사용자에게 할당하는 방안만을 고려하였지만, 본 논문에서는 CR 사용자의 성능가지도 고려하는 공존방안을 제시하였다. 또한, 간섭온도 모델링을 통해 CR 사용자의 허용할 수 있는 최대송신전력을 도출하였으며, 도출된 대역폭과 송신전력 이용 시 주사용자 및 CR 사용자의 QoS를 만족하여 서로 공존할 수 있는 방안을 제시하였다.
본 연구에서 심리적으로 안정된 상태에서 맥율을 측정할 수 있는 장치를 개발하였다. 개발된 시스템은 뇌파, 호흡파, 맥동파를 검출하는 하드웨어장치와 이들 신호를 획득하고 처리하는 소프트웨어로 구성하였다. 뇌파는 전두부에서 쌍극형으로 유도하였고, 호흡은 서미스터 브리지를 이용하여 구성된 변환기를 사용하여 비강 전부에서 유도하였으며 맥동파는 귀볼에서 유도한 용적맥파를 사용하였다. 피검자의 심리적 안정된 상태의 판정은 뇌파의 스펙트럼을 이용하였다. 맥율의 결정은 원전에 따라 1호흡 당 맥동수를 사용하였다. 개발된 장치를 사용하여 맥율검출 실험을 한 결과, 뇌파의 주파수 대역별 구분, 안정된 호흡신호의 검출과 이득 조절이 되는 용적맥파의 검출이 실시간으로 가능하였다. 그리고 검출된 신호로부터 맥율을 검출할 수 있었다.
EVRC에서는 채널 스펙트럼의 효율을 높이고 시스템의 소비 전력을 줄이기 위하여, 통화시간 중에서 사용자가 말을 할 때만 음성신호를 압축하여 전달하고, 말을 하지 않을 때는 음성신호를 전달하지 않는다. 또한, EVRC에서는 음성 프레임을 1, 1/2, 1/8의 세 가지 전송률로 구분하여 다르게 처리 하고 있으며, 예를 들어, 1/8 전송률은 입력 신호가 묵음구간인 것을 의미한다. 본 연구에서는 LSP 파라미터의 분포특성을 이용한 유성음 구간, 무성음 구간, 묵음 구간을 구분하는 방법을 사용하여, 유성음인 경우에 대해 1 rate으로 부호화하고, 무성음 구간의 경우는 1/2 rate, 묵음의 경우에는 1/8 rate으로 전송하는 방법에 대하여 제안하였다. 즉, EVRC에서 full rate으로 보내는 부분에 대해서는 기존의 방식을 그대로 적용하며, half rate은 유성음, 무성음을 구분하여 유성음일 경우 full rate으로 바꾸어 전송하였고, 묵음에 대해서는 EVRC 기본 rate을 적용하였다. 실험과정에서는, SNR, ASDM, 전송률을 측정하였으며, 제안한 알고리즘을 사용하는 경우 EVRC에 비해 음성품질이 향상됨을 증명하였다.
본 논문에서는 남성화자 혹은 여성화자인지를 구분하는 성별인식 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 남성화자와 여성화자의 특징벡터를 분석하며, 이러한 남녀의 특징벡터를 이용하여 신경회로망에 의한 제안한 성별인식에 대한 인식실험을 수행한다. 신경회로망의 입력신호로 사용한 특징벡터로는 10차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 LPC 켑스트럼 계수, 12차의 FFT 켑스트럼 및 1차의 RMS, 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 FFT 스펙트럼들이다. 본 실험에서는 특히 12차의 LPC 켑스트럼 및 8차의 저역 FFT 스펙트럼의 특징벡터를 사용하여 20-20-2의 네트워크에 의하여 신경회로망이 학습되었다. 실험결과, 남성화자에 대하여 학습 시에는 평균 99.8%, 여성화자에 대해서는 평균 96.5%의 성별인식률이 구해졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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