본 논문은 다수의 비디오를 전송하는 직교 주파수 다중 분할 시스템의 다운링크에서 종단간 비디오에서 발생하는 왜곡을 최소화하는 자원 할당 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 제한된 시스템 리소스에서 다수 사용자의 다양성과 패킷 왜곡 모델을 이용한 비트 왜곡 함수를 이용하여 전체 사용자의 비디오 왜곡을 최소화한다. 첫 단계에서, H.264 비디오 코딩 구조에 존재하는 에러 은닉과 전파를 이용하여 비트 왜곡 함수를 유도한다. 두 번째 단계에서는 전체적인 비디오 화질 저하를 최소화하기 위해서, 직교 주파수 다중 분할 시스템의 자원을 사용자의 다양성을 이용하여 부 반송파와 파워를 할당하는 자원 할당 알고리즘을 제안한다. 또한 각 사용자에 의해서 요구되는 비디오 화질을 얻기 위해서, 비례 율의 요소를 적용한다. 실험결과에서, 제안된 자원할당 알고리즘은 기존의 시간 분할 다중 접속 방법 그리고 비트 왜곡의 정보를 이용하지 않는 알고리즘과 비교해서, 종단간의 비디오 화질을 크게 향상시키는 결과를 보였다.
인지통신(cognitive radio)과 같이 가변 스펙트럼 할당이 필요한 시스템을 위한 새로운 전치왜곡기를 제안한다. 본 논문에서 고려하는 시스템 모델에서 신호는 한 순간에는 작은 대역폭을 차지하지만 그 중심 주파수가 시간에 따라 변화할 수 있는 상황을 가정한다. 이러한 시나리오에서는 전력 증폭기 출력 단에 위치하는 종단 필터로는 전력증폭기에 의한 하모닉을 제거하지 못하는 상황이 발생할 수 있다. 제안된 전치왜곡기는 기본 주파수 (${\omega}_0$) 신호의 비선형 왜곡을 선형화할 뿐만 아니라, $2{\omega}_0$, $3{\omega}_0$, ...에서 발생하는 하모닉도 동시에 제거한다. 제안된 전치왜곡기는 ${\omega}_0$ 주파수의 정수배에 대응하는 여러 개의 전치왜곡기가 결합된 구조를 가지고 있다. 기본 주파수 ${\omega}_0$에 해당하는 전치왜곡기는 기본 주파수 신호의 선형화를 담당하며, 나머지 주파수에 대응하는 전치왜곡기는 하모닉을 제거하는 역할을 담당한다. 제안된 전치왜곡기에서 필요한 변수는 최소 평균 자승 에러 알고리즘에 의해 동시에 계산되며, 모의실험 결과에 따르면 제안된 방법을 이용하면 기본 주파수의 스펙트럼에 발생하는 스펙트럼 왜곡이 20dB 감소하며, 2차 및 3차 하모닉도 기본 신호의 전력대비 약 -70dB로 작아지는 것을 확인할 수 있다.
음성합성에 있어서 음의 자연성을 합성시키는 문제는 크게 두가지로 나누어진다. 첫째는 합성음을 원음에 가깝게 구현하려는 합성방법 자체의 문제로, 언어 합성이 가지고 있는 일반적인 문제이다. 또 다른 문제는 운율에 관한 것으로 낱말 또는 문장 내에서의 운율에 따라 합성음의 자연성이 좌우된다. 이러한 운율에 따라 합성음의 자연성이 좌우된다. 이러한 운율의 조절에는 지속시간, 피치, 그리고 음의 세기 등이 이용된다. 켑스트럼을 이용하여 분석합성을 하는 경우, pole-zero 모델로 스펙트럼 포락을 근사하므로 원음에 충실하고, 필터계수와 구동정보를 분리하여 분석, 합성하므로 인위적인 운율의 조절이 용이하여 음성합성이 가지는 위의 두가지 문제를 해결하는데 적합하다고 판단된다. 본 연구에서는 켑스트럼을 이용하여 분석합성 시스템을 구성하였다. 음성 합성 과정에서, 운율 조절 파라미터중의 하나인 피치 주기의 변경에 따라 스펙트럼 포락의 왜곡에 대해 살펴보고, 왜곡을 최소화하는 방안을 제안한다.
계통에 분산전원을 연계하여 운용하는 경우 인버터는 일반적으로 계통 전압의 위상 정보를 필요로 한다. 그러나 계통 전압의 불평형 또는 왜곡 조건은 계통 위상각 검출에 영향을 주어 정확성을 감소시킨다. 본 논문에서는 계통전압이 왜곡되거나 불평형 상태에서도 위상각 정보를 정확하고 신속하게 검출하기 위해 고속 푸리에 변환을 이용한 새로운 PLL (Phase-Locked Loop) 기법을 제안한다. 제안된 기법은 샘플링 속도와 변환할 시간 범위를 최적화하여 최소한의 연산으로 계통 전압의 위상을 계산한다. 제안된 기법의 타당성이 시뮬레이션을 통해 입증된다.
본 논문은 깊이영상의 화면 내 예측 부호화 과정에서 속도를 개선하는 기법을 제안한다. 부호화 과정 중 최적 모드 결정에 중요한 역할을 하는 율-왜곡 비용은 부호화 모드와 밀접한 관련이 있다. 영상을 분석한 결과, 컬러 영상의 최적 모드의 블록 크기에 따라 울-왜곡 비용이 차이나는 특징이 있다. 따라서 깊이 영상의 화면 내 예측 시 먼저 부호화 된 컬러 영상의 율-왜곡 비용에 따라 $16{\times}16$ 블록 크기를 결정한다. 제안한 기법을 참조 소프트웨어에 적용하여 실험한 결과 PSNR 차이는 거의 없었고, 부호화 시간은 평균 60% 이상의 속도를 개선하였다.
LiDAR는 조사된 빛이 피사체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 거리를 측정하는 장비로서, 넓은 영역과 긴 거리에 걸쳐 실세계의 정밀한 3차원 정보를 포인트 클라우드 데이터로 제공해 준다. 이러한 대용량 포인트 클라우드 데이터는 자율주행 자동차, 로봇, 3차원 지도 제작 등 컴퓨터 비전 기술을 이용하는 다양한 분야에 널리 활용될 수 있다. 그러나 유리 구조물을 포함하는 피사체를 LiDAR로 촬영하는 경우, 유리면에서 빛의 반사로 인한 가상의 포인트가 생성되어 실제 3차원 정보를 왜곡하는 문제가 있다. 포인트 클라우드의 후속 처리를 효율적으로 수행하기 위하여, 이러한 왜곡을 제거하는 전처리 기술이 필요하다. 본 고에서는 LiDAR의 취득 원리와 3차원 포인트 클라우드의 특성을 고찰하고, 유리 반사로 인한 왜곡된 가상의 포인트를 자동으로 검출하고 제거하는 새로운 연구 주제를 소개한다.
채널의 다중경로를 통과한 신호들은 지연확산 영향으로 심하게 왜곡이 되거나 Inter-Symbol Interference(ISI)가 발생하므로 왜곡된 채널을 추정하여 보상해야 한다. 기존 iterative 채널 추정 방식에서는 채널 시간 지연 길이 밖으로 zero padding함으로 노이즈 성분을 제거하는 알고리즘이다. 반면에 본 논문은 채널 시간 지연 길이 안으로 있는 노이즈 성분까지 노이즈 제거 문턱 값 추정(noise elimination threshold estimation: NETE) 알고리즘을 사용하여 노이즈를 효과적으로 제거한다. 시뮬레이션 결과는 채널의 mean square error(MSE)를 통하여 제안된 기법을 적용할 경우 채널 추정 성능 개선이 나타남을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 조영증강 의료 초음파 영상에서 조영제의 도달시간(arrival time)과 전이시간(transit time)에 관한 정보를 영상화하는 과정에서 정보의 왜곡을 개선하는 방법론을 제시한다. 간 질환 진단을 위한 파라미터 영상에서 병변 형태의 왜곡은 호흡에 의한 흔들림 현상과 노이즈의 영향에 기인한다. 본 논문에서는 이를 개선하는 방법으로서 MRF(Markov Random Field) 모델을 적용한 최적화 기법을 제안한다. 이를 위하여 Gibbs 샘플러를 적용하기 위한 에너지 함수를 정의하고 이를 기반으로 하는 영상개선 알고리즘을 구현하였다. 제안된 이론은 실제 의료진단 데이터에 적용함으로써 그 유용성을 평가하였다.
높은 PAPR을 갖는 직교 주파수 분할 다중 접속 신호는 비선형 왜곡을 발생시키거나, 송신기의 전력 증폭기의 효율을 나쁘게 한다. 그래서 비선형 왜곡을 줄이기 위한 상호 변조 왜곡 저감 기법이 제안되었다. IMD 저감 기법은 비선형 왜곡에 대하여 PAPR 저감 기법보다 비트 오차율 작게 한다. 하지만 IMD 저감 기법의 결정 기준은 주파수 영역에서 이루어지기 때문에 송신기에 FFT가 추가되어 시스템 복잡도가 증가하고, IMD 연산의 복잡한 계산 과정과, 이에 따른 처리시간이 증가하는 문제가 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 기존의 IMD 저감 기법의 복잡도와 계산량 저감하기 위한 새로운 방식의 IMD 저감 방식을 제안한다. 또한 본 논문에서는 제안된 방식을 PTS 방식의 OFDM 통신 시스템에 적용하여 기존의 기법과 복잡도와 계산량을 비교한다. 제안된 기법은 PAPR처럼 시간영역에서 IMD의 전력량을 계산하므로 송신기에서 시스템의 복잡도와 계산량을 크게 줄일 수 있다. 또한 새로운 기법은 기존 방식과 BER 성능 면에서 차이를 보이지 않는다.
본 논문에서는 채널왜곡과 부가잡음에 강한 한국어 단어 인식기 구현을 위해 사후확률추정법에 의한 환경적응화법을 제안하고 이 방법의 인식성능 향상에 대한 유효성을 확인하였다. 이를 위해 1)채널왜곡이 발생한 경우, 2)부가잡음이 첨가된 경우, 3)채널왜곡과 부가잡음이 동시에 존재하는 각각의 경우에 대해서 제안한 환경적응화법을 이용하여 인식실험을 수행하였다. 이때 회귀계수, 지속시간 정보와 같은 부가정보의 환경적응화에 대한 유효성도 검토하였다. 100단어에 대한 환경독립, 화자독립 인식실험을 수행한 결과, 1)의 경우에 대해서는 9.0%, 2)의 경우에 대해서는 75%이상, 3)의 경우에 대해서는 11%~61.4%의 인식률 향상을 보여 사후확률추정법에 의한 환경적응화 방법이 채널왜곡 및 부가잡음이 동시에 존재하는 음성에 대하여서도 유효함을 알수 있었다. 그러나 지속시간 정보의 인식에 대한 기여는 찾아볼 수 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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