본 논문에서는 반향제거기가 수렴하기 전에 동작할 수 있는 동시통화검출기의 성능 향상에 대한 방법을 제안하였다. 마이크로폰에 입력된 신호를 선형예측필터에 통과시키고, 이 필터링 된 신호를 사용하여 검출을 수행하게 된다. 선형예측필터 계수는 원단화자신호의 음성으로부터 얻어진다. 단일통화 시에는 반향신호가 원단화자의 신호와 유사한 음성특성을 가지므로 필터링 된 신호가 작은 값을 갖게 된다. 그러나 동시통화가 발생한 경우에는 마이크로폰 신호에 다른 특성을 갖는 신호가 포함되어 있어서 파워가 줄어들지 않게 된다. 이를 사용하여 동시통화를 검출하게 된다. 음성신호를 사용한 모의 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 동시통화를 빠르게 검출함으로서 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 디지털 음성 신호의 부호화 이력을 검출하는 방법을 제안한다. 음성 신호를 디지털 방식으로 전송 또는 저장할 때 데이터양을 줄이기 위해 부호화한다. 따라서 음성 신호 파형이 주어질 때, 해당 신호가 원본인지 부호화된 신호인지 판단하고, 만일 부호화 되었다면 부호화 횟수를 검출하는 부호화 이력 검출 과정이 필요하다. 본 논문에서는 12.2kbps 비트율의 AMR 부호화기에 대하여 원본, 단일 부호화, 이중 부호화 여부를 판단하는 부호화 이력 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 입력 음성 신호에서 음성 고유의 특성 벡터를 추출하고, 해당 특성 벡터를 심층 신경망으로 모델링 하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 특성 벡터가 일반적인 스펙트로그램으로부터 추출한 특성 벡터보다 우수한 부호화 이력 검출 성능을 제공하는 것을 확인하였다.
천체 B-선 관측용으로 많이 이용되고 있는 X-선 비례계수관을 실험실형으로 재작하고 그 특성을 조사하였다. X-선 검출기의 구조는 10 $\times$ 20 $\times$ 2cm3 인 검출체적내에 10개의 전극선이 설치되어있는 다중선 비례계수관이며, 검출가스로서 Argon(90%) + CH4 (10%)인 g혼합가스를 사용하였다. 이러한 구조에서 5.9 keV에 대한 에너지 분해능은 16%를 얻었으나, 정상적인 전극연결방법에서는 검출기 끝측에 위치한 전극에서 생기는 electric field 변형매문에, 양극선 배열방향에서 조정된 이득의 군일성이 나쁘게 나타났다. 따라서 다중선들의 각 전극선에 전압보상법(voltage compansation method)을 적용하여 검출기 전반에 걸친 이득의 균일성을 2 % (rms 값) 이내로 보정할 수 있었다. 아울러 신호처리회로 중 에너지분석을 위한 파고분석기, 비 X-선 재거를 위한 상승시간선별기(rise-time discriminator)등을 제작하였으며 이들을 이용한 전반적인 신호처리회로의 구성에 대하여 논하고자 한다.
레이다에서 정확한 표적 정보를 얻기 위해서는 우선 클러터나 간섭 신호를 효율적으로 제거하고 표적을 검출하여야 한다. 본 논문에서는 신호를 제한 조건에 의해 구별되는 직교 부공간으로 투사함으로써 최분산 기분을 갖는 최적 검출기를 제한 조건을 갖지 않는 검출기로 변형하였다. 제안된 방법은 기존의 최적검출 알고리듬과 등가이며, 역행렬을 구하지 않고서도 빠른 수렴속도를 얻기위한 Gram-Schmidt 적교화가 가능한 구조를 가지게 된다. 모의 실험을 통해 제안된 검출기가 공간과 주파수 영역에서 적응적으로 잘 동작하고 있음을 보였다.
본 논문에서는 M 채널 필터 뱅크를 이용하여 심전도 자동 진단 시스템에서 매우 중요한 파라미터로 사용되는 QRS complex 검출을 실시하였다. 제안된 알고리즘에서는 심전도 신호를 M개의 균일한 주파수 대역으로 분할(decomposition)하고, 분할된 서브밴드(subband) 신호들 중에서 QRS complex의 에너지 분포가 가장 많이 존재하는 5∼25Hz 영역의 서브밴드 신호들을 선택하여 feature를 계산함으로써 QRS complex 검출을 실시하였다. 제안된 알고리즘의 성능 비교를 위하여 MIT-BIH arrhythmia database를 사용하였으며, sensitivity는 99.82%, positive predictivity는 99.82, 평균 검출율은 99.67%로 기존의 알고리즘에 비해 높은 검출 성능을 나타내었다. 또한 polyphase representation을 이용하여 M 채널 필터 뱅크를 구현한 결과 연산 시간이 단추되어 실시간 검출이 가능함을 확인하였다.
전류 신호에 대한 고속 퓨리에 변환(FFT)은 유도전동기의 고장 검출에 널리 사용되어 왔다. 본 논문에서는 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 많은 영향을 받는 주파수 성분들로 특징 벡터를 구성하고, 이를 단순한 산술 연산만으로 처리함으로써 회전자 고장을 검출한다. 제안한 방법에서는 고장의 유무를 검출하기 위해서 기준 벡터와 입력 고정자 전류 신호로부터 추출된 특징 벡터 간의 차이 신호만을 이용하기 때문에 신경망에 의한 고장 검출 알고리즘 등에 비해서 훨씬 적은 계산량 만으로도 모터의 고장을 효율적으로 검출할 수 있다.
본 논문에서 제안한 동시통화 검출기는 기존의 전대역에서 이루어지던 상호상관계수를 이용한 동시통화 검출기의 검출성능을 향상시키기 위하여 웨이브릿변환된 각각의 서브밴드 내에서 동시통화 및 반향경로를 구별하여 효율적으로 검출할 수 있도록 구성하였다. 서브밴드 동시통화 검출기 사용으로 동시통화 시에 발생하는 적응필터의 계수 발산을 막음으로써 시스템의 안정성을 높이고, 근단화자 신호가 원단화자에게 더 유쾌하게 들릴 수 있게 함으로써 원활한 통화환경을 제공할 수 있도록 구현하였다.
신경신호의 계측은 신경계의 연구에 필수적인 도구로 최근 반도체미세전극기술 등 수십, 수백개의 채널로부터 신경신호를 기록할 수 있는 방법들이 발달함에 따라 많은 수의 뉴런으로부터 신경 신호를 측정하여 컴퓨터로 그 신호를 처리할 수 있는 시스템의 필요성은 더욱 커지고 있다. 본 연구에서는 최대 16채널의 신경신호를 실시간에 측정하여 기록하고, 저장된 신호로부터 활동전위를 검출하며, 단일 뉴런들로부터의 신호를 분류하여 spike train의 형태로 저장한 뒤 여러 뉴런들간의 상관관계를 분석하기 위한 spike train 해석이 가능한 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 보통사양의 PC이외에는 단지 신호획득보드만을 포함하여 다채널미세전극으로부터 뉴런의 신호를 측정, 증폭하여 호스트PC로 전송하고 저장하며 이로부터 활동전위를 검출하여 단일뉴런으로부터의 spike train으로 분류할 수 있다. 또한 저장된 spike train들로부터 신경회로망을 이루는 여러뉴런 들간의 관계를 분석하여 기능들이 시스템에 포함되어있다. 개발된 시스템을 사용하여 개구리 감각 신경의 신호를 실시간에 동시기록하여 활동전위을 검출하고 특징추출방법과 principal component analysis를 이용하여 분류한 뒤 spike train 해석을 수행하였다.
$SF_6$ 가스로 절연되는 GIS (Gas Insulated Switchgear)는 매우 우수한 신뢰성을 확보하고 있지만 사고 발생 시 파급효과가 매우 크므로 상시 감시할 수 있는 진단기술이 요구된다. 본 논문에서는 GIS 내부에서 발생하는 신호를 검출하기 위해서 전기적인 방법과 비전기적인 측정 법을 통해 전자파. 초음파, 전류펄스를 측정하고 비교하였다. GIS 내부알루미늄도체에 침 결함을 고정시켜 전원전압 인가 시 발생되는 부분방전신호를 UHF, AE, CT센서로 검출하였다. 측정 결과 UHF센서와 CT센서로 검출되어진 신호는 매우 유사하게 측정되었고 초음파와 전자파를 검출한 결과 진행속도 차이로 발생되는 시간지연현상이 발생되었다. GIS내 부분방전발생 시 발생되는 전자파 스펙트럼 분석결과도 650MHz에서부터 935MHz까지의 주파수대역이 측정되었다. 이후에는 현장에서 운전중인 GIS내부에서 발생되는 결함들을 실제와 가깝게 모델링하여 발생되는 부분방전신호를 스펙트럼 분석하여 대역에 맞는 UHF센서 개발에 노력하고자 한다. 또한 결함의 종류와 형태에 따라 다르게 발생되는 부분방전신호를 검출하여 측정하고 이를 진단하는 연구가 계속 진행되어야 할 것으로 사료된다.
본 논문에서는 신호준공간(signal subspace) 영역에서 통계적 모델을 이용한 향상된 음성검출기법을 제안한다. 이를 위해 EP(Embedded Prewhitening) 기법에 의해 비상관적인 (uncorrelated) 신호준공간을 생성하고, 이 영역에서 잡음음성과 잡음에 대한 통계적 특성을 파악하였다. 이러한 통계적 특성에 근거하여 GGD (Generalized Gaussian Distribution)을 사용하여 보다 효율적인 음성검출 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안된 기법이 0-15dB SNR의 시뮬레이션 환경에서 기존 Gaussian을 사용한 신호준공간 기법보다 향상된 음성검출 결과를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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