• 한국음향학회지
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• 제18권1호
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• pp.38-44
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• 1999

본 연구에서는 단일 채널 단구간 진폭 스펙트럼 추정 기법의 하나인 Spectral Subtraction 방법과 2 채널 Griffiths-Jim Beamformer를 결합한 음성 강조기법을 제안한다. 기존의 단구간 진폭 스펙트럼 추정 기법에서는 관측된 신호의 스펙트럼에서 잡음의 평균 스펙트럼을 감산하여 잡음을 제거하고 있지만, 이 방법을 이용하여 잡음을 제거 할 경우에는 잡음 변동시 잡음 억제 능력이 미약하고, 목적 신호의 단구간 진폭 스펙트럼 추정 성능이 낮아진다는 단점을 갖고 있다. 그 이유는 실제 잡음의 스펙트럼은 평균값 주위에 분산되어 있기 때문이 다. 그러므로, 2 채널 Beamformer의 사각(Blocking Matrix)를 이용하여 분석 구간에서의 잡음의 단구간 진폭 스펙트럼을 추정하고, 이 추정된 값을 이용하여 목적 신호의 스펙트럼을 추정하는 기법을 제안하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.

• 한국음향학회지
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• 제34권3호
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• pp.227-233
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• 2015

본 논문은 커널 스펙트럼 모델 backfitting 기반의 로그 스펙트럼 진폭 추정부를 적용한 배경음과 보컬음 분리를 제안한다. 기존의 커널 스펙트럼 모델 기반의 배경음과 보컬음 분리는 추출하고자하는 객체의 모델을 기반으로 위너형태의 평균 제곱의 오차의 이득값을 학습함으로써 배경음과 보컬음을 분리하는 기술이다. 본 논문은 기존의 커널 스펙트럴 모델 기반의 배경음과 보컬음 분리 방식에서 위너형태의 이득값 대신 로그 스펙트럼 진폭 추정을 적용하여 기존 방식 보다 명료한 배경음과 보컬음을 추출한다. 실험결과는 본 논문에서 제안한 방식이 기존의 방식들보다 더 우수하다는 것을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.597-599
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• 2012

음성인식 및 음성신호처리 분야에서 신경회로망은 음성인식의 카테고리 분류에 주로 이용되고 있다는 점에 착안하여, 본 논문에서는 신경회로망의 입력신호로 음성의 진폭 스펙트럼 및 위상 스펙트럼을 사용한 잡음억제를 위한 신경회로망을 제안한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform, FFT)에 의한 진폭 스펙트럼 및 위상 스펙트럼을 사용한 잡음억제 신경회로망을 이용하여 각 프레임에서 FFT 스펙트럼을 추정한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.1867-1872
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• 2016

디지털신호처리 분야에서 다양한 환경에서 존재하는 배경잡음을 제거하여 음성신호의 품질을 개선시키는 것은 반드시 필요한 문제이다. 음향학적으로 배경잡음을 제거할 때 고려해야 할 중요한 점은 인간의 청각기전이 주로 음성의 진폭 스펙트럼의 정보에 의존하여 문제 해결을 하고 있다는 사실이다. 본 논문에서는 음성의 진폭 스펙트럼의 추출을 주요 목적으로 하는 주파수가중 스펙트럼성형필터의 특성을 도입한다. 따라서 본 논문에서는 배경잡음으로 중첩된 음성신호 성분 중에 이 진폭 스펙트럼 정보를 추출하여, 위너 필터법과 음향학적인 모델에 의한 주파수가중 스펙트럼성형필터를 사용한 알고리즘을 제안한다. 본 실험에서는 스펙트럼 왜곡률(SD)에 의하여 제안한 알고리즘의 출력 SD가 기존의 다른 방법과 비교하여 약 5.28 dB 이상 개선되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.512-514
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• 2011

본 논문에서는 스펙트럼 회복의 수단으로써 신경회로망을 사용하여 푸리에변환(FFT) 진폭성분 및 위상성분을 복원하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서는 먼저 각 프레임의 FFT 진폭성분들을 유성음 구간과 무성음 구간으로 검출한 후, 유성음 및 무성음 구간에 대해서 각 프레임의 FFT 진폭성분들을 저역, 중역 및 고역으로 각각 분리한 후에 각 대역의 FFT 진폭성분들을 저역용 신경회로망(NN), 중역용 NN, 그리고 고역용 NN의 입력으로 하여 각 NN에 학습시킴으로써 최종 FFT 진폭성분들을 구한다. 본 실험에서는 Aurora2 데이터베이스를 사용하여 FFT의 진폭성분을 복원하는 잡음제거의 알고리즘을 사용하여 여러 잡음에 대해서 본 알고리즘의 유효성을 실험적으로 확인한다.

• 방송공학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.967-970
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• 2014

이 논문에서는 M-FSK(frequency shift keying) 변조신호를 자동으로 분류하는데 필요한 효율적인 첨두 검출 방법을 제안하였다. 다른 디지털 변조신호와 FSK 신호는 진폭 스펙트럼의 특성을 이용하여 분류할 수 있다. FSK 신호의 진폭 스펙트럼은 다른 디지털 변조신호와 다르게 변조차수와 동일한 수의 첨두를 나타낸다. 일반적으로 신호의 첨두를 검출하기 위해서는 임계치가 필요한데, 변조인식과 같이 사전에 신호에 대한 정보가 없는 경우 임계치를 정하기 어려운 점이 있다. 이 논문에서는 진폭 스펙트럼의 히스토그램을 이용하여 자동으로 간단하게 임계치를 결정하는 방법을 제시하였다. 모의실험 결과 적은 수의 표본과 잡음이 많은 환경에서도 매우 우수한 분류확률을 나타내었다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제17권4호
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• pp.112-118
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• 2013

성능기반 내진설계 및 평가의 정밀도 향상에 있어서 적절한 지반운동 데이터 선정과 이를 합리적으로 수정하는 것에 대한 중요성이 부각되고 있다. 지반운동 데이터를 수정하는 방법으로 단일 진폭수정법 (Amplitude scaling)이 널리 사용되고 있으나, 단일 진폭수정법에서 는 단 하나의 주기, 특히 구조물의 고유주기에서만 그 응답스펙트럼 값이 설계스펙트럼의 값과 일치하도록 수정되므로 특정 지역의 지진 재해도에 대해 일관성 있는 구조 해석 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 이에 대해 여러 가지 대안 수정법들이 제시되고 있으나 이들의 타당성을 평가할 수 있는 방안이 마련되어 있지 않다. 본 논문에서는 단일 진폭수정법의 문제점을 설명하고, 대안 수정법과 비교 평가하기 위한 구조 응답에 대한 회귀 모델을 제시하는데 목표를 두었다. 대안 수정법으로써 전체 주기 범위에서 지반운동의 응답스펙트럼이 설계스펙트럼의 값과 일치하도록 수정하는 다중 스펙트럼 수정법을 고려하였다. 설계스펙트럼은 ASCE7-05에 따라 구하였다.

• 한국추진공학회지
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• 제2권2호
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• pp.88-98
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• 1998

충격반응 스펙트럼 시험을 수행하기 위한 가진기의 파형이 웨이브레트들을 이온하여 시험규격에서 규정한 충격반응 스펙트럼을 만족하도록 합성된다. 웨이브레트의 매개변수는 중간주파수, 진폭, 반파의 개수, 지연시간 그리고 극성이다. 시험규격에서 규정한 충격반응 스펙트럼과 정합이 되도록 각 웨이브레트의 진폭은 반복하여 조절된다. 이렇게 합성된 파형은 가진기를 이용한 충격반응 스펙트럼 시험의 참조 가속도 파형으로 간주된다. 본 연구에서는 충격 지속시간을 길게 하여 첨두치가 작은 파형을 제안한다. 몇 가지 사례를 통하여 이 방법의 유용성이 확인되었다.

• 지구물리
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• 제6권1호
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• pp.25-29
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• 2003

3성분 지진기록을 주파수 영역에서 벡터적으로 합성하여 퓨리에 진폭스펙트럼 분석의 불확실성을 저감하는 방법을 제시하였다. 3성분 합성 퓨리에 진폭스펙트럼을 이용한 분석기법은 두 가지 장점이 있다. 첫째, 단일 성분에서 나타나는 벡터 분할비를 제거함으로써 지진모멘트 추정의 신뢰도를 향상시킨다. 둘째, 퓨리에 스펙트럼의 형상을 강화시킴으로써 지진모멘트, 모서리 주파수, 고주파성분 감쇠상수($χ$) 등을 정확하게 추정할 수 있다. 특히, 두 번째 장점은 신호/잡음비가 낮은 미소지진 기록의 분석에 유용하다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제17권3호
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• pp.137-146
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• 2014

원주 KSRS 지진관측망을 이용하여 한반도 및 주변지역의 인공지진원을 식별하기 위한 연구를 수행하였다. 신호대 잡음비가 높은 자연지진 150개와 인공지진 56개를 선별하여 표본 집단을 형성하였다. 2차원 Pg/Lg 스펙트럼 진폭 비의 격자를 구성하여 지진원 식별이 용이한 최적의 주파수 영역으로 Pg(4-6 Hz)/Lg(5-7 Hz)을 도출하였다. 스펙트럼으로 부터 진폭에 대한 지진 규모와 진원 거리의 영향을 보정함으로써 식별 능력을 향상시키고자 하였다. 지진모멘트에 대한 모서리주파수의 역비례 관계로 인한 규모 의존 효과를 보정하기 위하여, Brune의 진원 모델을 가정한 이론 스펙트럼을 관측 스펙트럼에서 제거하였다. 진원 거리에 따른 감쇠효과를 제거하기 위하여, 최적의 감쇠상수를 계산하여 스펙트럼을 보정하였다. 지진파 전파 경로에 대한 보정으로 지역에 따라 스펙트럼 진폭 비가 달라지는 효과를 제거하였다. 자연지진과 인공지진 표본 집단 사이의 식별 정도를 각 보정 단계에서 Mahalanobis 거리 계산을 통하여 비교하였다. 규모와 거리 및 경로 보정 전후 두 표본 집단 사이의 Mahalanobis 거리가 1.98에서 3.01로 증가하여 식별 결과에 뚜렷한 향상이 있었다.