서비스 로봇에서 사용되는 음원인식 시스템은 사람이 로봇을 향해 말할 때 화자의 위치를 추정한다. 로봇용 음원인식 알고리즘들 중에서 복수개의 마이크로폰에 소리가 도착하는 시간지연 정보를 이용하여 음원을 추정하는 방법이 널리 이용된다. 마이크로폰에 도달하는 지연시간 정보를 구하기 위해서 상관관계 함수가 사용된다. 상관관계 함수에서 최대 값의 위치를 각도로 변환할 때 코사인 역함수가 사용되며 코사인 역함수의 비선형적인 특성 때문에 음원의 위치에 따라 마이크로폰 쌍에서 추정하는 각도의 정확성이 다르게 된다. 본 논문에서는 음원의 위치에 따라 각도를 가장 잘 추정할 수 있는 각도 영역을 구분하여 정확하게 음원의 위치를 인식하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하면 각 마이크 쌍에서 60도 범위에 대해서만 각도를 계산하므로 기존의 180도에 대한 방법에 비하여 연산이 1/2로 줄어든다. 테스트 환경을 구축하여 제안한 영역 분할 위치 추정 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘의 기존 알고리즘에 의한 평균오차의 31%에 불과함을 보인다.
본 논문에서는 시뮬레이션 모델을 통해 호유형뿐만 아니라 개인통신서비스에서 필수적인 핸드오버 및 위치등록 등의 모든 트래픽 유형을 고래했을 때 개인통신교환기(PCX : Personal Commuincations Exchange)에서의 지연시간을 분석하며, 지연시간에 대한 결과와 프로세서의 이용율로부터 개인통신교환기의 호처리 및 이동성처리용량을 분석하고 그에 따른 가입자의 수용능력을 추정한다. IPC(Inter-Processor Communications) 메시지의 송수신시간 및 메시지의 처리시간등 교환기 제어계의 성능분석에 필요한 입력 파라미터 값은 기존 ISDN(Integrated Services Digital Network) 및 CMS-MX(CDMA Mobile System-Mobile Exchange) 교환기의 측정자료를 이용하였다. 시뮬레이션 분석결과 PCX 교환기의 호처리 성능은 주로 번호번역 기능을 담당하는 프로세서인 NTP(Number Translation Processor)의 용량에 의해 결정되며, 가입자 밀도가 1,500명$/km^2$인 경우 호처리용량은 약 42만 BHC(Busy Hour Call Completion)로 추정되었고, 이에 상응하는 핸드오버 및 위치등록 처리용량은 각각 시간당 약 2만 6천히 및 40만 6천회로 나타났다. 이것은 가입자당 호처리 부하가 1.6BHC일 경우, 약 15만 7천 가입자를 수용할 수 있는 용량에 해당한다.
We reviewed controllers with a time delay estimation in this paper. Time delay control (TDC) and sliding mode control (SMC) are well known robust control schemes. Basically, the TDC has a main characteristic called a time delay estimation from which we can estimate the total uncertainty of a system. . The TDC causes the stick-slip in the case of systems with a friction. The so-called TDCSA which are short for TDC with switching action was developed to reduce the stick-slip. The TDC has the additional switching action term in the TDC structure. In the other hand, the SMC dose not have a time delay estimation but instead it can estimate the system uncertainty through the switching action. The SMC has a difficulty to estimate the total uncertainty of a system because it does not have a time delay estimation. In order to solve the difficulty, some control schemes were developed. Among them, we need to focus our attention on two control schemes: SMCPE and SMCTE, which are short for sliding mode control with a perturbation estimation and sliding mode control with a time delay estimation, respectively. In this paper, we analyzed and compared the characteristic of above three controllers. Even though the motives for the development of three control schemes are different, three control schemes have much in common in terms of their controller structures.
지금까지 삽입(Embedding)백터를 이용한 국소적예측방법은 고차미분방정식으로부터 생성된 카오스 시계열을 예측할 때, 파라메타 $\tau$의 추정이 정확하지 않으면 예측성능은 떨어졌다. 지금까지 지연시간 ($\tau$)의 값을 추정하는 방법은 많이 제안되어있지만 실제로 고차원미분방정식부터 생성되어진 수많은 시계열에 모두 적용 가능한 방법은 아직 없다. 이것을 기울기 백터를 이용한 기울기 선형모델을 도입하는 것에 의해 정확한 지연시간 ($\tau$)의 값을 추정하지 않아도 예측성능에 만족할 수 있는 결과를 표시했다. 이것을 이론뿐이 아니고 경제시계열에도 적용해서 종래의 예측방법과 비교해서 그 유효성을 표시했다.
기존의 IMBE (개량형 다중대역 여기 : Improved Multi-band Excitation) 음성 부호기의 초기 피치 추정 과정은 전체 부호기 연산 시간의 대부분을 차지하며 또한 미래의 음성 프레임들이 초기 피치 추정시 사용되므로 시간 지연이 유발되어 실시간 구현에 장애 요소로 작용되었다. 또한 무성음에 해당되는 프레임에 대해서도 유성음과 동일한 피치 추정을 수행하므로 알고리즘의 효율성을 떨어뜨린다 본 논문에서는 초기 피치 추정 전에 다이애딕 웨이브렛 변환 (Dyadic Wavelet Transform)을 이용하여 이를 바탕으로 유/무성음을 판별한 후 유성음으로 결정된 프레임에 대해서만 피치 추정을 행하고 무성음으로 결정된 프레임은 랜덤 잡음을 주어서 부호화시의 처리 시간을 단축하였다. 또한, 초기 피치 추정 전에 판별된 유/무성음을 판별하여 유성음과 무성음에 각기 다른 초기 피치 추정 알고리즘을 사용하고 미래의 두 프레임을 사용하지 않음으로써 송, 수신단에 유발되는 시간 지연을 제거하였다. 그 결과 초기 피치 추정 과정의 상대적인 복잡도가 23% 감소되었고 프레임당 처리 시간이 1/10∼ 1/11로 감소되었고 기존의 부호기와 거의 같은 음질을 얻을 수 있었다.
최근 국내 외에서 버스운행의 효율화 및 D2D(: Door to Door)서비스, 대중교통의 자율주행을 위해 교통데이터를 분석하여 다양한 분석결과를 도출해내고 있다. 하지만 대중교통, 특히 버스 지연시간의 예측을 위해 다양한 연구가 수행되고 있으나 단순분석, 데이터 취득의 한계로 현재까지의 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 버스의 운행정보를 기반으로 요일, 날씨, 시간대 등의 데이터를 추가적으로 수집 가공하여 지연시간 추정을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 향후 변수를 추가하여 정확도를 향상시킴으로써 자율주행 대중교통 및 대중교통 관제시스템에 활용이 가능하다.
본 연구는 데이터 기반의 딥러닝 접근 방식을 통해 도달 방향 추정의 정확성과 정밀성의 개선을 통해 보다 강건하고 정확한 음원 위치 추적 기술을 제안한다. 본 연구에서는 도달시간 차 기반의 음원 위치 추적법을 개선함을 목적으로 하며, 이를 위해 상호상관함수로부터 정확하고 정밀한 시간 지연을 추정한다. 실제 마이크로폰으로부터 계측된 값은 많은 잡음이 혼입된 형태이므로, 따라서 실제 도달시간 차이를 정확히 추정하는 것이 여전히 이 분야의 한계로 남아있다. 또한, 마이크로폰으로 부터 실제 신호를 계측하는 과정에서 신호는 디지털화가 되며, 계측 시스템의 샘플링 주파수에 의해 측정 정밀도가 한정되는 양자화 오류를 수반한다. 본 연구에서는 딥러닝 기반 접근법을 통해, 기존의 방법이 가지는 한계를 극복한다. 또한 본 연구에서는 획득된 상호상관함수로부터 시간 지연을 추정하는 원리를 분석하기 위해, 두 개 및 세 개의 마이크로폰으로 구성된 배열에 대한 검증을 수행한다. 마지막으로, 실험을 통해 본 방법의 실제 활용성을 검증한다.
멀티미디어 응용 서비스에서는 특정 시간 내에 데이터 전송이 이루어져야 하는 시간 의존성이 있다. 이러한 실시간 특성은 네트웍의 QoS 보장을 위한 중요한 요소이다. 네트웍 사용자의 증가와 응용 프로그램의 데이터 전송율의 증가로 네트웍 자원을 효율적으로 사용하기 위한 연구는 계속 진행되고 있다. 종단간(End-to-End) 지연시간 제한 조건을 만족하면서 최소 비용을 갖는(Delay Constrained Least Cost, DCLC) 경로를 찾는 문제는 이미 NP-hard 문제로 알려져 있다. 최소 지연시간 경로의 비용은 최소 비용 경로의 비용보다 상대적으로 높은 경로 비용을 갖으며, 역으로 최소 비용 경로의 지연시간은 최소 지연시간 경로의 지연 시간보다 상대적으로 높은 지연시간을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하여 DCLC문제에 접근하기 위해 링크비용과 지연시간을 확률적으로 조합한 인자를 사용한 새로운 알고리즘을 연구하였다. 최근 Salama에 의해 제안된 DCUR 알고리즘은 최적에 가까운 알고리즘이나, 제안한 알고리즘은 DCUR 알고리즘과 비교하여 종합적인 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 의하면 노드 수 200에서 38% 이상의 효과를 보았다. 본 알고리즘의 특징은 선택의 요소로서 새로운 인자를 만들었고, 링크를 순차적으로 선택하지 않고 동적으로 선택하는 방법을 구현하였다는 것이다.
디지털 TV 신호를 수신함에 있어서 복호화 지연과 채널변경 지연은 응용측면에서 매우 중요한 요소들이다. B-화면이 없는 MPEG-2의 SIMPLE PROFILE에서 intra-slice 부호화방식은 영상 복호화과정에서 지연시간을 짧게 하는 근원적인 방식들 중의 하나이다. 그 방식에는 복호화 지연시간은 짧은 장점이 있으나 채널변경 지연시간은 길어지는 단점이 있다. 본 논문에서는, SNR 성능의 손실은 무시할 수 있을 만큼 적게 하며 채널변경 지연을 줄이는 방법을 제안한다. 이를 위해서 슬라이스들의 여러 영역으로 화면들을 구분하고 화면간 부호화를 위한 이동벡터 추정에서 약간의 제한을 부가하며, 이로 인해 임의접근 위치가 효과적으로 증가되고, 채널변경 지연시간이 줄어듬을 확인한다.
본 논문에서는 능동소음제어를 위하여 망각형 지연 LMS(least mean square) 알고리듬을 이용한 이중루프제어 모델을 제안하였다. 제안한 이중루푸제어 모델은 계산양을 줄이기 위해 이득과 음향시간지연인자를 이용하여 온라인으로 라우드스피커 특성 및 오차음경로를 추정한다. 이중루프구조를 통한 오차신호의 제어는 보다 견실한 제어시스템이 된다. 음향시간지연을 추정하기 위한 필터의 입력신호는 입력 마이크로폰 신호와 적응필터의 차를 사용한다. 망각형 지연 LMS 알고리듬은 비정상상태에서 계수들의 발산을 방지하기 위해 사용한다. 실제 소음신호에 대하여 제안한 이중루프제어 모델은 소음레벨이 평균 12.9dB정도 감쇠되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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