본 논문은 원신호의 지역 평균값을 등가적으로 제거함으로써 검출 오류확률을 감소시키는 워터마킹 기법을 제안한다. 우선 원신호의 지역 평균값의 제거가 검출 오류확률을 감소시킴을 보인다. 여기서 원신호의 지역 평균값의 제거는 원신호를 변형하게 되므로 원신호를 변형하지 않고 등가적으로 원신호의 지역 평균값을 제거하는 방식을 필요로 하게 된다. 그 방식은 워터마크 신호의 지역 평균값을 제거한 워터마크를 삽입함으로써 워터마크 검출 시 원신호의 지역 평균값을 제거한 것과 같은 효과를 가짐에 기초한다. 이러한 결과들이 이론적으로 증명되며, 다양한 워터마크 신호를 적용한 실험을 통해 검증한다.
본 논문은 오디오의 masking특성을 적용한 심리음향 모델을 이용하여 오디오의 고음질을 보장하면서 잡음과 압축 등의 공격에 강한 오디오 워터마킹 방법을 제안한다. 제안하는 워터마킹 방법은 심리음향 모델에 의해 생산되는 masking thresholds와 원신호의 power spectral density의 각 주파수별 차이 에너지를 이용하여 시간도메인에서 워터마크를 삽입하는 방법으로 오디오의 품질을 유지할 수 있다. 워터마크로는 자기상관성이 강한 PN-시퀀스를 이용하여 강인한 워터마킹을 구현한다. 그리고 PN-시퀀스와 같은 이진 시퀀스 워터마크의 검출을 위한 유사도 측정식을 제안한다.
음성인식, 합성 및 분석과 같은 음성신호처리 분야에 있어서 기본주파수 즉, 피치를 정확히 검출하는 것은 중요하나 만일 음성신호의 기존주파수를 정확히 검출할 수 있다면 음성인식에 있어서 화자에 따른 영향을 줄일 수 있기 때문에 인식의 정확도를 높일 수 있고, 음성합성 시에 자연성과 개성을 쉽게 변경하거나 유지할 수 있다. 또한 분석시 피치에 동기 시켜 분석하면 성문의 영향이 제거된 정확한 성도 파라미터를 얻을 수 있다. 따라서 제안한 논문에서는 시간영역처리에서 시간영역파형에서 먼저 성도성분이 제거된 성문특성 즉 피치주기 성분을 강조하기 위해 음성신호의 기울기를 이용한 Positive 센터 클리핑를 수행하고 주파수 영역에서는 원신호의 스펙트럼과 센터클립된 신호의 스펙트럼과의 Peak-Fiting을 수행하고 선형 인터폴래이션(스무딩)을 통해 평탄화된 스펙트럼을 얻었다. 결과적으로 유성음 구간과 음성이 변하는 전이구간에서 G-peak가 강조된 더욱 정확한 Pitch를 검출할 수 있었다.
본 연구에서는 심전도 신호의 전처리 과정에서 원신호의 왜곡을 최소화하여 기저선을 제거 할 수 있는 웨이브렛 모함수를 결정하기 위하여, European S-T T database의 심전도 신호에 다양한 웨이브렛 모함수를 적용하여 기저선을 제거하였으며 제거효율을 평가하기 위하여 SNR과 RSE를 계산하였다. 실험결과 가장 우수했던 웨이브렛 모함수는 db8(diff: 27.12), coif5(diff: 25.32), sym7(diff: 25.13)이었으며, diff(meanSNR-meanRSE)의 값이 23미만으로는 심전도의 진단 파라미터까지 왜곡시키므로 사용할 수 없다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 신재생 에너지를 전력 계통에 효율적으로 연계시키기 위한 요소 기술로 Filter 대신 DFT 기법을 사용한 고정밀 계측에 대해 제안한다. 일반적으로 Filter를 사용할 경우 원신호의 위상 지연, 크기 감소 같은 신호 왜곡으로 정확한 제어가 어려우나, 제안된 DFT 기법을 사용하면 기존 문제점을 해결 가능하다. 따라서 본 논문에서 제안된 DFT 기법은 PSIM을 이용한 시뮬레이션과 실험을 통해 제안된 알고리즘의 타당성과 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 IMT-2000용 AB급 대전력 증폭기를 설계 및 제작하였다. 전력증폭기의 주파수 대역은 IMT-2000용 순방향 주파수인 2110MHz-2170MHz에서 AB급으로 동작하도록 하였고, 고효율성과 우수한 선형성 소자인 LDMOSFET를 사용하였다. 설계 특성에 맞는 최적부하를 찾아 마이크로 스트립 회로로 입력 및 출력 정합 회로를 구현하였다 임피던스 정합 방법으로는 소자를 실제 측정상태에서 입력단과 출력단에 튜너를 삽입하고 기본 주파수에서 최대 출력상태를 만족하는 임피던스를 튜너로 구현한 후, 튜너를 제거하고 튜너의 입력 임피던스를 Network Analyzer로 측정하여 최적 부하 임피던스를 추출하는 로드풀 방법을 사용하였다. 대전력 증폭기의 측정결과로는 2-톤 인가시 40.57dBm의 출력결과를 얻을 수 있었고 30.61dBc의 상호 혼변조 특성을 확인하였으며, 원신호의 하모닉(Hamonic) 주파수 성분과는 21.46dBc의 차이를 보였다.
본 논문에서는 웨이브렛을 이용한 임펄스 노이즈 제거 방범을 제시하며, 노이즈 제거에서 웨이브렛의 시간과 주파수 국부성은 신호의 상세 정보를 포함하고 있으므로, 기존의 방법들에 비해 우수한 결과를 제공한다. 임계치에 의한 노이즈 제거와 웨이브렛에 의한 신호의 slope를 이용하여, 노이즈 제거 효과를 최대로 함과 동시에 원신호의 edge를 인식하도록 하였다. 객관적인 판단을 위해, 테스트 신호고서 HeaviSine과 DTMF를 사용하였으며, 서로 다른 크기를 갖는 임펄스 노이즈를 동일한 시간에 원신호에 중첩하여 시뮬레이션 하였다.
웨이브렛 변환 데이터는 신호의 상세 정보를 포함하고 있으므로 주파수 대역별로 필터링할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 중요한 두 가지 잡음을 웨이브렛을 사용하여 제거하였다. AWGN 환경에 대해서 hard-threshold를 적용한 UDWT(undecimated discrete wavelet transform)를 사용하였으며, 임펄스 잡음환경에 대해서는 임계치에 의한 잡음 제거와 웨이브렛에 의한 신호의 slope를 이용하여, 잡음 제거 효과를 최대로 함과 동시에 원신호의 edge를 인식하도록 하였다. 이러한 잡음 제거 효과의 판단 기준으로 SNR을 사용하였으며, 테스트 신호로서 Blocks와 DTMF(dual tone multi frequency)를 사용하였다.
본 연구에서는 고정점 알고리즘의 독립성분분석과 원신호의 시간적 상관성을 고려한 견실 알고리즘의 독립성분분석을 혼합한 조합형 독립성분분석에 의한 혼합영상의 분리를 제안하였다. 여기서 고정점 알고리즘은 뉴우턴법의 경신규칙을 이용함으로써 빠른 분리속도와 우수한 분리성능을 가지며, 견실 알고리즘은 2차적 통계성의 일괄처리 알고리즘으로 시간적 상관성 및 낮은 kurtosis를 가진 영상분리에 효과적이다. 이들 기법들을 $512{\times}512$ 픽셀의 4개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 흔합영상의 분리에 적용한 결과, 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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