유사 시퀸스 검색에서 시간 왜곡 변환을 지원하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 음성 인식과 같은 몇몇 응용에서는 시간 왜곡 변환을 적용할 때 과도한 타이밍의 차이는 허용하지 않을 필요가 있다. 그래서 대부분의 경우 윈도우라는 제약 조건을 추가하게 된다. 이 논문에서는 윈도우 제약 조건이 있을 때 시간 왜곡 변환을 지원하는 유사 검색 방법으로 세그먼트 분할 기법(Segment Partition Approach:SFA)을 제안한다. SFA는 각 시퀸스를 세그먼트로 분할한 뒤 특징을 추출하여 다차원 인덱스를 구성한다. 유사 검색 질의를 수행할 때 이 인덱스를 검색하여 질의 시퀸스와 유사할 가능성이 큰 후보들을 빠르게 찾아낼 수 있고 찾아낸 후보들에 대해서만 정확한 시간 왜곡 변환 거리를 계산하기 때문에 전체 질의 처리 시간을 단축할 수 있다. SPA는 순차 검색에 비하여 좋은 성능을 보이며, 특히 거리 허용치가 작을 때 더욱 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 지수형, 삼각형 및 체비쉐브 테이퍼 전송선로에서 디지털 펄스가 전송될 때 분산과 반사에 의해 나타나는 펄스의 왜곡 특성을 시간영역에서 해석하여 그 전송특성을 비교하여 나타내었다. 그리고 테이퍼 선로에서 전압과 전류의 전달함수를 구하여 상승과 하강 시간을 갖는 비이상형 구형 펄스를 입력했을 때 왜곡 특성을 해석하고, 선로에서 나타나는 분산과 반사가 파형의 왜곡에 미치는 영향을 분석하였다. 주파수 분산에 의한 왜곡은 파형에 오버슈트와 기울림이 나타났고, 반사에 의한 왜곡은 꼬리 부분에 잔류 특성이 나타났다.
흥미는 학습을 비롯한 여러 인지 과제 수행에 있어서 중요한 변인이 된다. 그러나 그 개념의 모호성이나 측정 가능성에 대한 문제 등으로 인해서 이에 대한 직접적인 연구가 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 컴퓨터 게임의 상황에서 발생하는 흥미와 관련된 변인으로서 주관적 시간 지각과 flow 경험에 대한 설문을 통해서 흥미관련요인을 알아보고자 하였다. 게임에서의 흥미의 경험이 실제 시간보다 짧은 주관적 시간 지각의 왜곡으로 나타날 것이며 flow와 관계된 요인들이 결국 흥미 유발에 유의한 관련성이 있을 것이라고 기대되었다. 결과에 따르면 주관적 시간 지각이 흥미의 정도에 따라 차이가 있는 것으로 나타났으며, 도전감, 주의, 시간 왜곡감, 기술, 각성 등의 변인도 흥미와 관련된 것으로 나타났다. 또한 네트웍과 개인 조건에 따른 흥미와 시간의 왜곡감, 전략, 시간 지각의 차이도 역시 유의하였다.
본 논문에서는 음성 신호를 시간축으로 분할하는 새로운 기법으로, 분할 시 왜곡과 엔트로피가 함께 고려된 기법이 제안되었다 시간축 분할에 필요한 보간 함수와 타겟 특징 벡터는 동적 프로그래밍 기법을 이용하여 왜곡과 엔트로피가 동시에 최소화되도록 얻어진다. 보간 함수는 학습 데이터를 이용하여 구성되도록 하였으며, 분할과 추정의 반복적인 수행에 의해 왜곡과 엔트로피가 지역적으로 최소화 되는 지점에서 설계되도록 하였다. 모의 실험에서 제안된 시간축 분할 기법은 현존 음성 부호화 기법에 널리 사용되고 있는 분할 벡터 양자화 기법과 비교하여, 왜곡-비트율 특성 관점에서 보다 우수한 성능을 나타내었으며, 주관적인 청취 테스트 결과, 음질적인 면에서도 기존의 벡터 양자화 기법에 비해 우수한 방법임을 알 수 있었다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.460-464
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1998
일반적으로 파형 부호화법에서는 발성자의 개성과 메시지 정보를 보존하여 음질의 명료성이 우수하다. 하지만 파형 부호화법이 규칙에 의한 합성에 적응되도록 하기 위해서는 운유 조절에서 피치 변경법이 요구되어 진다. 본 논문에서는 스펙트럼의 왜곡율을 최소화하면서도 위상을 그대로 보존할 수 있는 시간영역에서의 피치변경법을 적용하였다. 이러한 방법들은 시간영역에서만 처리됨으로써 계산량을 줄여 실시간 운율조절에 적합하다. 결과적으로 피치주기를 100%에서 50%로 압축한 경우 평균 스펙트럼 왜곡율은 5.62%이고, 피치주기를 100%에서 200%로 신장한 경우 평균 스펙트럼 왜곡율은 4.20%정도로 비교적 우수한 결과가 얻어졌다.
고음질 합성을 하면서도 다양한 음색을 갖도록 하기 위해서는 파형부호화를 이용한 합성법에 적용할 수 있는 피치 변경법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 스펙트럼 왜곡률을 최소화하는 영교차 단위의 시간축 조절에 의한 피치 변경법과 피치 동기분석이 용이하고 다른 영역으로의 변환과정이 불필요한 피치시점 검출법을 제안함으로써 고음질을 유지하면서 시간영역에서만 처리됨으로써 계산량을 줄이고 스펙트럼 왜곡률을 최소화하고 위상을 그대로 보존할 수 있는 시간영역에서의 피치 변경법을 제안하였다. 결과적으로 전체 피치 변경율에 대해서는 기존의 방법에 비해서 제안한 방법의 스펙트럼 왜곡률이 0.73%개선되었고 피치 압축시에는 제안한 방법의 스펙트럼 왜곡율이 2.18%개선되었다.
가변적인 블록을 이용하는 H.264/AVC 인터 화면에서의 모드 결정 방법은 $16{\times}16$부터 $P8{\times}8$ 모드까지 인터 모드에 대해 비트율 왜곡값을 계산 한 뒤 공간적 상관도를 고려하기 위해 인트라 $4{\times}4$와 인트라 $16{\times}16$ 모드까지 비트율 왜곡값을 계산하고, 계산된 비트율 왜곡값 중 가장 작은 값을 갖는 모드를 최종 모드로 선택한다. 하지만 이러한 과정으로 부호기의 복잡도는 증가한다. 복잡도를 감소시키기 위해 본 논문에서는 IPPP구조에서의 인터 모드와 인트라 모드의 특징을 이용하여 고속 부호화를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 인터 모드에 대해서 최적 모드를 결정하기 위한 비트율 왜곡값의 상관도와 시간 상관도를 이용하고, 인트라 모드에 대해서는 인트라 화면 내에서의 각 인트라 모드에 대한 최대 최소 임계값을 이용하여, 발생확률이 낮은 인터와 인트라 모드의 활성화 여부를 결정한다. 본 알고리즘의 적용 범위는 상대적으로 인터 화면에서 발생 빈도가 낮은 $16{\times}8$, $8{\times}16$, $P8{\times}8$와, 인트라 $4{\times}4$, 인트라 $16{\times}16$ 모드이다. 제안하는 알고리즘은 기존의 H.264/AVC에 비해 1.36% 비트가 증가 했고, PSNR은 0.06dB 감소했다. 즉, 부호화 효율의 큰 감소 없이 평균 42.58%의 부호화 시간을 감소시켰다.
모든 심전도 압축에서는 압축율과 신호왜곡간의 관계를 다루며 이는 매우 중요하다. 특별히 임상적인 의미를 가진다고 평가되는 5%의 Percent Root mean square Difference(PRD)값을 만족 시키면서 높은 압축율을 얻기 위한 연구는 필수적이다. 본 논문에서는 DCT를 사용하여 심전도 압축을 수행하였을 때, 심전도의 주요한 파라미터인 파형과 RRI(R-R Interval)가 압축율에 따라 어떻게 변화하는지를 평가하고 심전도의 두 가지 주요 파라미터를 진단정보의 왜곡 없이 압축할 수 있는 DCT계수 및 압축율을 도출해 내었다. 실험에는 MIT-BIH ECG Compression Test Database를 사용하였으며 DCT압축을 수행하였을 때 5 % 이하의 PRD를 확보하기 위해서는 81개 샘플에 대하여 평균 4.496 : 1, 최하 3.422 : 1 의 CR을 가지는 것을 확인할 수 있었으며, QRS를 올바르게 검출하는 범위에서의 78개의 샘플에 대하여 평균 CR은 17.3 : 1 최저 CR은 4.6512 : 1 로 나타났다. QRS 검출 한계에서의 RRI 시간왜곡은 평균 3.7149 $\pm$ 4.3147 ms로 나타났으며, 최대 시간왜곡은 13.0256 $\pm$ 14.2035 ms 로 조사되었다.
전압형 인버터의 경우 IGBT와 같은 전력용 반도체 소자를 사용하여 스위칭을 하게 되는데 이상적으로 on, off 되지 않기 때문에 시간 지연이 발생하게 되고, 공정 상의 이유로 기생 커패시터가 생성되어 사용자가 원하는 시간에 스위치의 on, off가 일어나지 않게 된다. 또한, 전압형 인버터에서는 스위칭 시에 윗단과 아랫단의 스위치가 단락되는 현상을 막기 위하여 데드타임이라는 여유 시간을 주게 되는데 이러한 요인들이 인버터의 비선형성을 일으키게 된다. 인버터의 비선형성은 사용자가 플랜트로 보내고자 하는 전압과 플랜트가 받는 전압 사이에 오차를 발생시키게 된다. 본 논문에서는 이러한 전압 왜곡을 보상하기 위하여 인버터로 전압을 직접 인가하는 방식을 통해서 전압 왜곡을 계산하고 실험적으로 얻어낸 정확한 데이터를 기반으로 수식에 대입하여 전압 보상을 진행한다. 본 논문에서는 측정 시퀀스를 하나의 알고리즘으로 구현하여 짧은 시간 내에 정확히 측정해 낼 수 있는 방식을 제안한다.
본 논문에서는 음성 신호 시간축 분할의 새로운 기법으로, 비트율과 왜곡을 함께 고려한 기법이 제안되었다. 시간축 분할에 필요한 보간 함수는 학습 음성 데이터로부터 얻어진다. 보간 함수는 두 타겟간의 길이에 따라 유일하게 결정되므로 보간 함수는 추가 정보없이 표현된다. 타겟 샘플은 비트율을 최소화시키면서 동시에 최대 스펙트럼 오차가 문턱 치보다 작게 되도록 선택하였다. 제안된 기법은 음성 부호화기의 스펙트럼 변수로 널리 사용되는 LSP계수의 부호화에 적용되었으며, 모의실험 결과 평균적으로 8 bits/Frame의 비트율에서 1.4 dB의 스펙트럼 왜곡이 얻어짐을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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