본 논문에서는 디지털 필터 모델에 대한 역 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 안정한 non-causal IIR 역 필터를 안정한 causal 역 필터로 변환(근사)시키는 것이다. 실제로 이 역 필터에 대한 FIR 근사 방법을 제안한다. 전역통과 시스템에 대한 역 필터의 임펄스 응답은 그 시스템에 대한 임펄스 응답의 거울 영상(mirror image) 임을 알 수 있다. 특히 전역통과 시스템에 대한 임펄스 응답이 이러한 대칭성을 갖기 때문에, 제안한 기법은 다른 시스템 보다 전역통과 시스템에 더욱 유용하다. 제안한 역 필터링 기법을 설명하기 위하여, 네 개의 예제를 제시한다. 그들 중 둘은 전역통과 필터에 대한 것이며, 다른 두 개의 예제는 IIR과 FIR 필터에 대한 것이다. 또한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 기법이 잘 동작함을 보인다.
다채널 음장 재현 시스템에서 공간 전달 특성을 제거하는 역필터의 설계가 불가결하다. 주파수영역에서 최소 Norm해를 이용한 설계 방법은 시간 영역 설계방법과 비교하여 볼 때, 적은 계산량과 메모리량으로 설계할 수 있다. 그러나, 이 방법에서는 역필터를 필요로 하게 되고 FIR 필터로 설계 가능하다는 보장이 없다. 따라서, 본 연구에서는 주파수 영역 처리를 반복하여 수행하는 것으로 다 채널 음장 재현시스템을 위한 안정한 역필터를 설계하는 방법을 제안한다.
텍스트 데이터는 표현 방식의 차이, 타이핑 오류 등을 포함하고 있어 정확히 일치하는 검색으로는 유용한 정보를 얻기 어렵다. 따라서 유사도 기반 검색 방법이 많이 연구되고 있으며 효율적인 유사도 기반 검색을 위해 텍스트 데이터에 대한 역 리스트를 구성한다. 그리고 이를 병합하여 질의와 일정 기준 이상 유사한 데이터를 찾는다. 본 논문에서는 Suffix 필터링 과정에서 역 리스트의 탐색 비용을 줄이기 위해 역 리스트의 통계 정보인 비트맵 필터를 사용하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 비트맵 필터를 사용하여 Suffix 필터링 과정에서 역 리스트의 탐색 여부를 결정하여 불필요한 역 리스트 탐색을 회피함으로써 역 리스트 병합 비용을 줄인다. 실험을 통하여 제안된 기법이 기존의 연구에서 제안된 Suffix 필터링 알고리즘보다 더 효율적임을 보인다.
본 논문에서는 GSC(Generalized Sidelobe Canceller)를 기초로 새로운 부밴드 광대역 적응 빔포밍 구조를 제안하였다. 일반적으로 여러개의 필터계수를 갖는 광대역 빔포밍에서는 그 필터길이가 커짐에 따라 많은 계산량을 필요로 하고 그 성능이 감소한다는 단점이 있었다. 이러한 단점을 보완하기 위해 부밴드 필터구조를 이용함으로써 전밴드 필터구조에서보다 더 낮은 계산량과 그 pre-whitening 효과로 그 성능이 향상되었다. 부밴드 필터뱅크 구조에서 광대역 적응 빔포밍이 수행될 때 NLMS(Normalized Least Mean Squares) 적응 알고리즘을 이용하여 GSC의 수렴성능을 검증하였고, 각각의 부밴드 적응필터에서 MSE를 독립적으로 최소화시키는 적응 메카니즘을 사용하여 추정하였다. 모의실험을 통하여 제안한 부밴드 필터구조가 전밴드 구조에서보다 수렴성능이 더 우수함을 검증하였다.
본 논문에서는 두 개의 음으로부터 전달되어온 음장의 상태를 구하여 역 필터를 구성하는 적응필터 및 신경회로망을 사용한 음장의 역 필터링 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 최소 2승 평균법을 사용하여 FIR 필터의 계수를 계산하여 이를 갱신함으로써 역 필터링을 구축하는 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안한 신경회로망 및 적응필터의 기법에 의하여 비선형 왜곡이 있는 간단한 파형이 학습 가능한 것을 실험 결과로부터 확인할 수 있었다.
스트리밍 XML 필터링 기법은 사용자가 등록한 질의를 만족하는 XML 문서를 찾아 사용자에게 XML 문서의 복사본을 돌러주는 것을 목적하고 있다. 본 연구는 Xfiiter와는 차별된 방법으로 역 인덱스를 사용하여 Xfilter처럼 역 인덱스가 XML 필터링 동안 동적으로 변하는 특성을 제거한다. 또한 늦은 질의 삭제 전략을 이용함으로써 질의 삭제 시간을 $50\%$ 이상 줄인다. 따라서 본 기법은 Xfilter에 비해 적은 필터링 시간과 질의 추가/삭제 시간을 보여준다. 또한 역 인덱스를 사용한 기법들의 제한점을 Yfilter와 비교하여 보여 준다.
본 연구에서는, 웨이블릿 노이즈 감쇠에 고속 푸리에 역 변환을 포함하는 방법을 제안한다. 위너 필터링에 인자를 채용하여 역 필터링을 나타내고, 최적의 계수는 전체 평균 제곱 오차를 최소화하도록 선택된다. 위너 필터를 적용하기 위해, 손상된 그림에서 원 화상의 파워 스펙트럼을 계산한다. 위너 필터링은 역 필터링 처리를 포함하기 때문에 블링 필터가 반전되지 않을 때 노이즈는 확장한다. 큰 노이즈를 제거하려면 최고의 웨이블릿 임계값을 사용하여 노이즈를 제거하는 것이다. 웨이블릿 노이즈 감쇠 단계는 역 필터링 및 웨이블릿 기능으로 노이즈 감소로 구성된다. 실험결과는 전체 재생 성능 이상의 다른 방법을 능가하지는 않았다.
본 논문에서는 CSRR을 이용하여 0.5~1.5GHz 대역의 광대역 필터를 최적 설계 연구 하였다. Metamaterial의 일종인 CSRR은 LC 공진기 역할을 하며 전송선로와 결합하여 필터 특성을 나타낸다. 또한 높은 Q-factor의 특성을 갖기 때문에 협대역 대역통과 필터 특성을 갖는다. 이에 본 논문에서는 CSRR을 이용하여 광대역 대역통과 특성을 갑기 위해서 전송선로의 형태를 변형하고 진화알고리즘중 하나인 진화 전략기법을 이용하여 단일 셀의 최적 설계를 수행하였다. 이후 단위 셀을 다단으로 연결하여 최종 광대역 필터를 설계하였다. 본 논문에서 설계된 광대역 필터는 0.5~1.5GHz의 대역폭을 갖으며 00~00dB의 삽입손실을 갖는다. 그리고 저지대역에서 00~00dB의 저지 특성을 갖는다.
본 논문은 역필터링을 이용하여 이동에 의해 흐려진 영상을 복원하는 기법에 관한 논문이다. 적절한 역필터를 설계하기 위하여 저하과정(Degradation Process)을 정확히 모델링하여 그의 역특성을 갖는 필터를 구해내야 한다. 고속으로 이동하는 물체의 영상은 Blurring되는데, 이것은 수학적으로 시간에 대한 영상의 적분으로 모델링될 수 있으며, 공간좌표상 방향성 방형 윈도우(Rectangular Window)를 상승(Convolution)하는 것으로 분석된다. 본 논문에서는 주파수 영역에서 이를 분석하여, 이동방향을 고려한 역 Sinc 함수 특성을 갖는 필터를 이용하여 흐려진 영상을 복원하는 기법을 연구한다.
최근 고정된 길이의 적응필터에서 벗어나 신호의 통계적 특성에 적합한 가변길이 적응필터가 보고되고 있다[1-5]. 본 논문에서는 신호의 주파수 영역 분할을 이용한 부대역 적응필터에서, 가변길이 대역 적응필터를 적용한 새로운 적응필터를 제안한다. 이러한 부대역 가변길이 필터는 각대역에서 적응필터의 길이를 최적화하여 계산량을 최소화할 수 있다. 또한 추정하고자 하는 시스템을 주파수 영역에서 분해하여 추정함으로써 대역을 분할하지 않았을때 발생할 수 있는 불필요하게 긴 적응필터를 사용하지 않아도 되어서 효과적인 신호의 추정이 가능하다고 판단된다. 특히, 컴퓨터 모의실험결과 제안한 적응필터는 기존의 필터보다 협대역 신호를 좀더 정확하게 추정할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 특성을 갖는 제안한 가변길이 부대역 적응 필터는 적응 반향제거기 와 같은 특정한 응용에서 우수한 성능을 보일 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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