기존의 AR HMM(auroreg ressive hidden morkov model)에 의한 화자인식 방법은 그 성능이 우수하나, 잡음에 대한 것이 고려되지 않아 실제 환경에 적용시 성능저하가 문제가 된다. 본 논문에서는 실제 환경에 맞추기 위하여 관측 신호 모델에서 잡음을 고려하고, 화자인식 성능을 개선하고자 지속시간항 (duration-term)을 포함하는 AR HMM을 이용하여 잡음환경에서의 강인한 화자인식 시스템을 제안한다. 100명의 화자 (남자 77명, 여자 23명)가 2주에 걸쳐 6번 발성한 숫자음 데이터베이스을 가지고, 백색잡음 및 자동차 잡음하에서 실험한 결과, 제안된 방법으로 성능이 향상됨을 확인하였다.
디지털 정보화 시대의 사회로 발전함에 따라 수많은 전자통신장비들이 대중화 되고 있다. 그러나 통신장비간 신호 전송 과정에서 여러 가지 원인으로 잡음이 발생한다. 통신시스템에 발생하는 잡음에는 모든 주파수 대역에 고르게 분포하여 나타나는 백색 잡음이 대표적이다. 이러한 백색 잡음은 시스템의 오류를 일으켜 신뢰도를 저하시킨다. 따라서, 본 논문에서는 백색 잡음을 제거하기 위한 기존의 가우시안 필터, 메디언 필터, 알파 트림드 평균 필터, 최소/최대 필터를 구현, 각 필터들의 특성 및 성능을 서로 비교하였다.
돼지 호흡기 질병은 돈사에 막대한 경제적 손실을 초래하는 질병들 중 하나이다. 본 논문에서는 저비용으로도 구축이 가능한 소리 센서 기반의 돼지 호흡기 질병 탐지 시스템을 제안하며, 특히 잡음 환경에서도 강인한 시스템의 구성에 초점을 두었다. 제안하는 시스템은 먼저, 돈사 내의 소리 센서로부터 취득한 돼지 소리를 2차원 회색조 이미지로 변환한다. 이후, 잡음에 강인한 성능을 보이는 Dominant Neighborhood Structure(DNS) 알고리즘을 이용하여 질감정보를 추출한다. 마지막으로, 이미지 분류에서 그 성능이 이미 입증된 딥러닝의 대표적 모델인 Convolutional Neural Network(CNN)에 사용하여 돼지 호흡기 질병을 탐지 및 분류한다. 실제 국내 돈사에서 취득한 돼지 소리를 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한 바 96%가 넘는 안정적인 시스템임을 확인하였다.
RFID(Radio Frequency Identification) 시스템은 응용 서비스의 비용과 에너지 효율성으로 인해 사물인터넷 기술의 핵심 구성 요소로 각광받고 있다. RFID 기술을 사물인터넷 응용 서비스 분야에서 사용하기 위해서는 RFID 시스템의 리더와 태그 사이의 단순한 인식뿐만 아니라 다양한 정보를 장기간 저장하고 관리할 수 있어야 한다. 그리고 정보를 태그에 읽고 쓰기 위하여 열악한 무선 채널에 강하고 신뢰성 있는 성능 향상 기술이 필요하다. 특히, UHF(Ultra High Frequency) RFID 시스템에서는 다수의 태그가 밀집 환경에서 수동적인 방법으로 통신하기 때문에 개별 태그의 인식률과 전송속도 향상이 필수적이다. 본 논문에서는 임펄스 잡음 환경에서 RFID 시스템의 성능을 분석하기 위하여 Middleton의 A급 임펄스 잡음 모델을 선정하였고 태그에서는 FM0 인코딩과 Miller 인코딩을 적용하여 RFID 시스템의 오율 성능을 분석하였다. Middleton의 A급 임펄스 잡음 채널에서 RFID 시스템의 성능을 분석한 결과, 가우스 잡음 대 임펄스 잡음의 전력비 값과 임펄스 잡음 지수 값이 클수록 가우시안 잡음 채널과 유사함을 알 수 있었다.
집단으로 사육되는 돼지 농장에서 돼지 소모성 질환의 자동 탐지는 매우 중요한 문제이다. 특히, 밀집된 돈사에서 사육되는 돼지들의 호흡기 질환은 축산 농가의 막대한 경제적 손실을 야기하는 대표적 질병들 중 하나이다. 본 논문에서는 소리 신호 해석에 기반하여 돼지의 호흡기 질환을 조기 탐지 및 식별하는 잡음에도 강인한 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은, 먼저 1차원의 소리 신호를 2차원의 회색조 영상으로 변환한 후, DNS기법으로 질감 특징 정보를 갖는 이미지를 생성한다. 마지막으로, 이를 CNN에 입력함으로써 잡음에도 강인한 돼지 호흡기 질병 탐지 및 식별 시스템을 구현하고자 한다. 실제 국내 돈사에서 취득한 돼지의 발성음을 이용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 제안된 시스템은 경제적인 비용(저가의 소리 센서)과 시스템 정확도(96.0% 정확도)로 다양한 잡음 환경에서도 돼지의 호흡기 질병들을 탐지할 수 있음을 실험적으로 확인하였다. 제안된 시스템은 독자적인 혹은 기존 방법들의 보완책으로 사용될 수 있다.
본 논문은 임펄스 잡음 환경하에서 전자파 장해의 유형에 따른 M-ary PSK 통신시스템의 오율성능을 분석하였다 M-ary PSK 신호로는 BPSK와 QPSK 신호를 대상으로 하였으며 방해파의 유형으로는 가우스파, 정현파, 구형파의 세가지 형태에 대해 고찰하였다. 검토한 결과 장해의 정도는 가우스, 정현, 구형 방해파 순서로 시스템의 성능이 열화됨을 알 수 있었다. 따라서 가우스파의 장해환경이 가장 큰 영향을 미치므로 시스템 설계시 전자파 장해의 영향올 고려할 경우, 가우스파를 기준으로 하는 것이 안전하고 신뢰할 수 있는 시스템 설계가 됨을 알 수 있었다. 한편 임펄스 잡음이 강한 환경에서는 방해파 성분이 약해진다고 해도 임펄스 잡음에 의해서 시스템의 성능이 심한 열화를 받음을 알 수 있었다. 따라서 임펄스 잡음은 통신시스템의 성능열화에 지배적인 요인이 됨을 확인할 수 있었다.
다양한 잡음환경에 노출되는 텔레메틱스 기반의 음성 통화 시스템에서 고품질의 통화 품질을 제공하기 위해서는 저연산량을 가지며 효과적으로 배경 잡음을 제거할 수 있는 잡음제거 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 Mel-Filter 기반의 잡음제거 알고리즘을 제안하며, 제안된 알고리즘을 기존 잡음제거 알고리즘들과 비교하여 설명한다. 자동차 잡음과 배블 잡음 환경에서 잡음제거 알고리즘의 성능 측정 결과, 제안된 Mel-Filter 기반의 잡음제거 알고리즘이 기존 잡음제거 알고리즘들에 비해 비슷한 PESQ 성능에 적은 연산량을 가지는 장점을 가지고 있으며, 제안된 잡음제거 알고리즘이 텔레메틱스 단말기에서 효과적으로 잡음을 제거할 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 충격성 잡음 환경에서 직교 주파수분할다중화 시스템의 성능에 대하여 분석한다. 여기서는 충격성 잡음 완화알고리즘 가운데 윈도우 비선형성 방법이 적용된 직교 주파수분할다중화 시스템의 오류 성능이 과표본화율과 윈도우 크기에 의존적임을 모의실험을 통하여 확인한다. 그리고 과표본화율과 윈도우 크기의 변화에 따라 표본화된 신호의 진폭을 제어하는 문턱치의 적절한 영역을 제시한다. 그 결과, 이전의 연구에서 보고된 인자 조합보다 직교 주파수분할다중화 시스템의 심볼 오류 성능 면에서 더욱 우수한 성능을 가지는 인자 조합을 제시한다.
본 논문에서는 다층 신경회로망의 구조를 가지며, 백프로퍼게이션 학습 알고리즘을 이용한 적응신호처리 시스템을 구현하였다. 최소자승 알고리즘을 이용한 적응 잡음 제거기는 기준 신호와 잡음과의 상관도에 영향을 많이 받고, 정보 신호가 잡음에 비하여 상대적으로 작은 경우에 한계를 보이고 있다. 이와 같은 잡음에 대하여 본 논문에서 제안된 시스템은 좋은 성능을 보인다. 또한, 은닉층의 수와 노드 수를 다르게 구성했을 경우에 시스템의 출력에 미치는 결과에 대하여 분석하였다. 제안된 적응 신호처리 시스템의 장점을 알아보기 위하여 성능 평가의 기준이 되는 최소자승 알고리즘을 이용한 시스템과 비교하였다.
초 광대역 레이더는 숨겨진 물체를 찾는데 많은 장점을 가지고 있기 때문에, 지표 투과 레이더나 수풀 투과 레이더와 같은 투과레이더에 널리 이용되고 있다. 초 광대역 레이더의 종류 중에 하나인 잡음 레이더는 간섭 환경에 강한 특성을 가지고 있다. 그러나 일반적인 잡음레이더는 고속의 아날로그 디지털 변환기가 필요하여 광대역 레이더로 제작하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 간섭에 강한 특징을 가지면서 고속의 아날로그 디지털 변환기가 필요하지 않은 가상 잡음 레이더 시스템이 연구되었다. 또한, 초 광대역 시스템이 저주파에서 구현되었고, 이는 실험으로 성능이 검증되었으며, 제안된 가상잡음 레이더 시스템의 개념도 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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