변수내장형 다채널 위너 필터는 내장된 변수를 이용하여 잔여잡음과 신호왜곡 간의 트레이드오프를 조절할 수 있는 선형 필터이다. 이러한 변수내장형 다채널 위너필터를 적용하기 위해서는 정확한 잡음추정이 중요한데 널리 쓰이는 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법이 있다. 하지만 다채널 최소 제어 재귀 평균 기법은 방향성 간섭 신호가 존재할 경우 잡음추정의 정확도가 하락하여 변수내장형 다채널 위너필터의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 변수내장형 다채널 위너필터를 위한 새로운 잡음 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 주로 잡음 섞인 마이크로폰 입력 신호의 전력 스펙트럼 밀도에 대해 고유값 분해, 방향성 정보를 이용한 목적신호의 기여도 추정, 목적신호의 기여도를 보다 합리적으로 추정하기 위한 지수 가중치 부가의 일련의 과정을 수행한다. 제안한 방법을 평가하기 위해 신호대잡음비, 음성왜곡도 등의 총 4가지 객관적 성능 평가 방법을 이용하여 기존의 방법과 비교하였다. 실험을 통해 방향성 간섭신호가 존재하는 환경에서 제안한 잡음 추정기법을 적용한 다채널 위너필터의 성능이 향상됨을 확인하였다.
CR시스템을 이용한 흉부검사 및 집단 흉부검사는 임상에서 자주 이용되고 있다. 흉부영상 획득과정에서 영상의 품질을 저하시키는 요인은 노후된 IP의 사용과 장시간 방치된 IP를 사용할 때이고 보관 시간에 노이즈가 대량 발생한다. 연구에서는 화질의 복원을 위해서 본 연구에서는 직접적인 계산방법인 위너필터와 개선된 위너필터를 적용하고 평가하였다. 실험결과 잡음의 변동이 작은 곳에서는 wiener의 방법이 우수하였고 잡음의 변동이 큰 곳에서는 개선된 방법이 우수하였다. 3일간 CR판독기로 잠상처리 않은 IP를 사용시 흉부CR 영상에 대해서 알고리즘 적용한 결과 잡음은 효과적으로 제거되었다 개선된 방법보다 고전적인 위너필터의 결과가 좋았다. CR영상 프로세스 과정에서 잠상처리를 하지 않고 다수의 환자를 검사했을 경우 제안한 알고리즘은 좋은 화질의 영상으로 복원가능하고 영상판독에 도움을 줄 것으로 판단한다.
본 논문에서는 다채널 위너 필터를 이용하여 마이크로폰 어레이에서 취득된 신호의 잡음을 제거하는 방법을 다룬다. 다채널 위너 필터는 음성 신호의 방향에 대한 정보를 필요로 하지 않는 필터로서 단일 음성 음원의 경우, 음성 왜곡을 발생시키지 않는 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 공간 필터와 단일 채널 스펙트럼 필터로 분리될 수 있다. MVDR의 방향벡터에 해당하는 단일 음성 음원과 마이크로폰 어레이 간의 음향 전달 함수는 다채널 위너 필터의 부공간 분해 (subspace decomposition)를 이용하여 추정할 수 있다. 이 때 상관 행렬 추정 과정에서 발생하는 오차로 인해 추정되는 음향 전달 함수에도 오차가 발생하게 되며 이에 따라 다채널 위너 필터를 구성하는 MVDR은 음성 왜곡을 발생시키게 된다. 이러한 음성 왜곡을 완화시키기 위해 diagonal loading을 적용하고 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 실험에서는 7개의 선형 마이크로폰으로 수집된 데이터를 이용하였으며 잡음을 섞기 전 신호와 잡음을 섞은 후 필터를 통과시킨 신호 간의 MFCC 오차를 측정한다. 실험 결과, diagonal loading을 통해 MFCC 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.
영상은 획득, 저장 그리고 전송 등의 처리과정에서 다양한 원인에 의해 훼손되며, 이러한 영상을 복원하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 AWGN(additive white gaussian noise)에 의해 훼손된 영상을 복원하는 방법으로 평균 필터와 위너 필터가 있으며, 특히 평탄한 영역에서의 노이즈 제거에 평균 필터가 우수하다. 그러나 평균 필터는 영상의 특징을 고려하지 않으므로 에지 성분이 왜곡되어 평활화되는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 평균 필터와 함께 에지 성분을 보존하면서 대조도 개선에 강한 위너 필터를 사용하여 각각 필터링한 후, 처리된 영상에 가중치를 설정하여 병렬처리하는 영상 복원 방법을 제안하였다.
본 연구에서는 자극에 대한 유발전위 발현시점의 변화와 유발전위에 혼입된 무작위 잡음을 시간지연현상과 자음혼입 가법모형으로 모델링 하였다. 동기시점 불일치에 따른 평균화 처리과정의 유발전위 신호의 왜곡을 개선하기 위하여 시간지연추정을 잡음제거 위너필터에 결합한 복합적 시간지연보상-잡음개선 위너필터-앙상블평균 처리기법 (DWEA: Delay compensated Wiener filtered ensemble averaging)을 적용하였다. 제시한 방법의 성능은 임의의 시간지연과 크기의 변화를 변화시킨 백색잡음 데이터를 합성한 대리모의실험을 통하여 검증하였다. 모의실험데이터에 대하여 DWEA 방법이 위너필터링앙상블평균 방법과 기존의 앙상블평균방법보다 우수 하였다. DWEA 방법은 10% MSE 오차한계에 대하여 잡음이득 7까지 동작 가능하였다. 실험결과를 통하여 DWEA 방법은 잡음의 혼입과 동기 불일치 현상을 보이는 유발전위의 신호개선의 가능성을 제시하였다.
위너-킨친 정리(Wiener-Khinchin)는 어떤 신호의 자기상관 함수(Autocorrelation)가 그 신호의 일율 분광띠(Power Spectrum)에 해당됨을 보이는 것으로써, 분광학 및 통신 공학에서 신호 처리와 관련된 매우 중요한 정리이다. 학부 실험실에서 이 정리를 시현하려면 상관기(Correlator)와 신호 처리 장비와 같은 비교적 고가의 장비가 요구되므로, 정리의 시현이 용이하지 않다. 근래에 들어 디지털 공학의 발전과 함께 보급되고 있는 디지탈 오실로스코프들은 측정 결과의 수치화와 그들에 관한 연산 기능이 포함되어 있어, 이 정리를 간단히 시현시킬 수 있다. 본고에서는 정리의 유도 과정에서 얻어지는 실험 이론과 함께 디지털 오실로스코프를 이용해서 이 정리를 시현시키는 방법을 소개한다. 1930년대에 소개된 정리를 다시 재조명하려는 이유는, 비록 정리가 오래전에 소개되었다고는 할지라도 구체적인 유도 과정이나 물리 분야와 관련된 내용들은 우리에게는 여전히 잘 알려져 있지 않기 때문이다. 유도 과정에서 교류 복소 총저항(Impedence) Z, 역율(Power Factor), 위너 분광곡선의 확장된 물리적 의미와 함께, 나아가, 흑체 복사에서 플랑크(M. Planck)의 양자화에 대한 배경이 자연스럽게 나타나므로, 일반물리학, 현대물리학, 분광학 및 물성실험 등과 관련된 강의에 참고가 될 수 있다고 생각된다.
무선 셀룰러 망에서 제한된 무선자원을 효율적으로 이용하기 위해서는 핸드오프 호가 요구하는 자원의 양을 정확히 예측하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 미래의 핸드오프 호가 요구하는 자원의 양을 기존의 방법보다 정확히 예측함으로써 자원의 낭비를 줄일 수 있는 방법을 제안한다. 위너모델을 개선한 기존의 방법은 현재의 핸드오프 호가 사용하는 자원의 양(대역폭)을 토대로 미래의 핸드오프 호가 요구하는 자원의 양을 예측함으로써 이웃 셀의 트래픽 정보를 이용하여 자원의 양을 예측하는 방법보다 자원예측을 위한 처리과정이 훨씬 간단하다. 그러나 기존의 방법에서는 실제 요구한 양과 예측한 자원의 양의 차이인 자원의 예측 오차량의 크기가 예측시점의 경과에 따라 증가하여 자원의 낭비를 초래한다. 본 연구에서는 예측시점의 경과에 따라 예측 오차량의 크기를 감소시키는 감소 지수 파라메타를 도입하여 기존방법의 자원낭비를 줄였다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법보다 원하는 핸드오프 호 손실률에서 핸드오프 호가 필요로 하는 자원의 양을 정확히 예측함으로써 자원의 이용률에서 성능이 우수함을 보인다.
무선 IP 망의 자원 예약 방식에서는 미래의 호가 요구하는 무선자원의 양을 정확히 예측함으로써 제한된 무선자원의 이용률을 높일 수 있다. 본 연구에서는 멀티미디어 무선 IP 망에서 미래의 핸드오프 호가 요구하는 무선자원(대역폭)의 양을 예측하는 LMS-Wiener 예측방법을 제안하고, 자원의 예측 오차양의 크기에 관해서 기존외 위너 모델링에 기초한 예측방법과 성능을 비교한다. 성능비교를 위한 트래픽 환경은 피코셀 구조의 무선 IP 망에서 장시간 호의 도착패턴이 일반적인 포아송 분포보다는 비포아송 분포를 보이므로, 핸드오프 호의 도착과정을 비 포아송 분포, 핸드오프 호의 채널 점유 시간도 비 지수 분포로 모델링 하였다. 시뮬레이션 결과 기존의 위너모델에 의한 방법에서는 예측시점이 경과함에 따라 예측 오차량의 크기가 증가하는 반면에 제안한 방법에서는 예측 오차량의 크기가 감소하는 수렴성을 보였다. 따라서 제안한 자원의 예측 방법이 기존의 방법보다 미래의 핸드오프 호가 필요로 하는 무선자원의 양을 상대적으로 정확히 예측함으로써, 필요이상의 과도한 자원의 예약으로 발생되는 무선자원의 낭비를 줄일 수 있음을 알 수 있다.
본 논문에서는 지능형 TV의 음성인터페이스를 위한 잡음제거 시스템에 대해서 제안한다. 음성인식 성능 저하에 매우 나쁜 영향을 주는 TV 소리를 제거하기 위해서 TV 소리 자체를 참조 잡음으로 하는 잡음제거 알고리즘이 구현된다. 제안된 알고리즘에서 TV 스피커와 다채널 장비간의 전달함수를 추정한다. 그 후, 위너 필터를 동작시키기 위해서 잡음의 전력 스펙트럼이 추정된다. 추가적으로 후처리 과정이 적용되어 잔존 잡음을 제거한다. 실험의 의해서 제안된 알고리즘이 5 dB 입력 SNR에서 88 %의 음성인식률을 나타내었다.
자산가격의 비대칭적 변동을 설명하기 위해 최근 비대칭적 점프확산 모형이 제안되었다. 본 논문에서는 이러한 자산가격 모형을 분석하는데 사용되는 효율적인 베이지안 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안되는 방법은 모형 요소가 쉽게 추출되는 편의성을 희생하지 않으면서도 조건부 분포들간의 함수적 비호환성을 통해 효율성을 향상시킬 수 있는 부분붕괴 깁스 샘플러를 고안함으로써 개발되었다. 제안된 방법은 모의실험 자료에 적용되어 그 효율성을 검증하였고 1980년 9월부터 2014년 8월까지 관찰된 일별 S&P 500 자료에 적용되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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