최근 인터넷전화는 IP기반에서 유선과 무선을 이용하여 음성뿐만 아니라 멀티미디어 정보전송을 제공한다. 유무선 인터넷전화는 네트워크상에서 인터넷전화 호 제어 신호 및 통화 내용의 불법 도청이 용이하며, 서비스 오용 공격, 서비스 거부 공격의 대상이 될 수 있는 등 기존 유선전화에 비해 여러가지 보안취약점이 존재한다. 본 논문에서는 인터넷전화 단말에서 IP Phone 정보를 획득하기 위한 스캐닝을 통해 IP Phone의 패스워드를 확인하고, 관리자 페이지를 통해 로그인을 성공한다. 그 후 IP Phone 관리자 페이지를 접속한 후 VoIP 설정 화면으로 전화번호, 포트번호, 인증번호 등을 수정한다. 또한 관리자 페이지에서 등록되어 있는 IP Phone들의 통화기록을 확인하여 개인정보 해킹을 연구한다.
An FIR filter for digital voice signal processing has been designed and implemented using a microcontroller in implantable middle ear hearing devices (IMEHDs). The designed digital voice signal processing filter which has fast and accurate filtering operation and controllable filter characteristics has been implemented using a hardware multiplier and a direct memory access (DMA) in the low power microcontroller, MSP430F169. It has been confirmed that each of the implemented 6-orders Remez FIR filters with 1 channel and 2 channels can be applied to the voice signal processing module of IMEHDs based on the evaluation results of the filtering performance experiment.
이동 Ad-hoc 네트워크 (MANET: Mobile Ad-hoc Network)는 기존의 통신 인프라의 구축 여부와 무관하게 무선 단말기간의 통신이 가능한 네트워크이다. Ad-hoc 네트워크는 음영지역, 재난지역, 전쟁 시와 같은 통신 인프라가 구축되기 어려운 상황에서 유용하게 사용 될 수 있다. 그러나 음성 및 데이터 서비스 등과 같은 무선 서비스의 제공을 위해 많은 양의 네트워크 용량이 필요하게 되지만 기존의 제한된 주파수 자원에 따른 주파수 부족 상황 및 주파수 자원정책의 규제에 따라 원활한 주파수 사용이 어려운 상황이다. 이에 따라 높은 주파수 활용을 제공하는 인지 무선 시스템을 ad-hoc네트워크에 적용하여 보다 다양하고 확장된 네트워크 서비스를 제공할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 인지 무선 기반 ad-hoc 네트워크에서 주로 사용되는 에너지 검출 기법의 성능 향상을 위해, 다중 안테나를 이용한 인지 무선 기반 ad-hoc 네트워크 시스템을 제안하여 신호 검출 성능을 보였다.
의사 표현 능력이 떨어지는 소아들은 질병 발생시 이를 효과적으로 자신의 불편함을 표현할 방법이 없다. 따라서 임상의들은 소아 환자의 부모들로부터 문진(inquiring)을 통해 질병 진단을 하고 있는 것이 현 실정이며 이는 잘못된 진단 결과를 초래 할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 인체 오장 육부의 생체 신호가 안면과 음성에 반영되어 나타난다는 한방 원리를 이용하여 소아 망진, 소아 청진 기기를 개발한다. 그 결과 진단시 임상의들의 직관을 시각화, 객관화, 정량화하여 소아 질병 진단의 정확성을 기하고자 한다. 본 논문은 전체 개발 시스템 중 그 첫 번째 작업 수행 결과로서 소아 망진의 경우 색상 보정, YCbCr 적용과 살색 영역 선정 그리고 오관 및 명당 추출 방법 등을 개발한다. 또한 소아 청진의 경우 피치, 강도, 포먼트 분석을 통해 영아 산통 질병의 울음소리 특성을 수치화하였으며 이를 통해 임상의들의 직관을 객관화한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증한다.
신뢰성 있는 다중태그 인식은 최근 다중태그 애플리케이션 이슈 중의 하나이다. 하지만, 데이터 확보 단계에서 다중태그 리더를 통한 신뢰성 있는 다중태그 인식은 리더간의 충돌, 소음, 태그가 부착된 물건들의 이동 등으로 발생하는 거짓양성인식, 거짓음성인식, 비 인식같은 신뢰성 없는 인식으로 인하여 신뢰서 있는 데이터를 확보하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 본 논문은 다중태그 리더를 통한 인식에서 발생되는 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 먼저 성능평가 기준을 소개하고, 1) 수신된 신호 강도 표시기 (RSSI)을 이용한 최소 중첩인식공간 설정방식, 2)시-공간 분할 처리방식, 3) 큰 사이즈의 이중 태그 부착 방식등과 같은 3가지 해결방안을 제시하였다. 그리고 본 논문은 멀티 RFID 리더가 설치된 스마트 사무실에서 태그의 성공 인식률 계산을 통하여 제안된 방법의 성능개선을 보여주었다.
현재 코로나19 확진자는 전 세계적으로 빠르게 증가하고 있다. 감염 확산을 억제할 수 있는 방법으로 신속한 코로나19 검사를 통한 확진자를 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 코로나19 진단을 위한 잡음 그룹검사(Noisy Group Testing) 문제를 살펴본다. 기존에 제안한 그룹검사 문제는 측정잡음을 무시하였지만, 최근 들어 코로나19 검사시에 위 양성(false positive)과 위음성(false negative) 사례가 발생하고 있다. 이에 대해 본 논문에서는 잡음 그룹검사 문제를 정의하고 측정잡음이 성능에 얼마나 영향을 미치는지 분석한다. 본 연구를 통해 우리는 코로나19 검사 양성률이 낮은 그룹검사를 수행할수록 측정잡음(measurement noise)에 덜 민감하도록 그룹검사 시스템이 설계되어야 함을 제시한다. 또한 최근 발표한 다른 복원 알고리즘들과 비교하여 본 연구에서 제안하는 신호 복원 알고리즘이 잡음 그룹검사에서 좋은 성능을 보여준다.
본 연구는 우리나라에 출원된 인공지능 기술이 포함된 전자상거래 관련 특허의 기술 융복합 분석에 관한 것으로 사회 연결망 분석(Social Network Analysis)을 이용하여 핵심 기술간 관계를 분석하고 시각화하였다. 사회 연결망 분석을 실시한 결과 인공지능 기술이 포함된 전자상거래 관련 특허에서 상호 기술 네트워크를 구성하는 핵심 IPC 코드는 G06Q, G06F, G06N, G16H, G10L, H04N, G06T, A61B 등으로 조사되었다. 특히 [G06Q-G06F], [G06Q-G06N] 등 데이터 처리 관련 기술 융복합과 [G06Q-G10L], [G06Q-H04N], [G06Q-G06T] 등 음성과 이미지 신호가 중요하게 융합되어 있음을 확인할 수 있다. 본 연구 방법을 활용하면 전자상거래 관련 특허의 미래 기술 트렌드를 확인하고 새로운 비즈니스 모델을 창안할 수 있다.
본 논문은 인지 모델과 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 단일 채널에서 유색잡음 또는 비정지적 성격의 잡음을 제거하는데 목적을 두고 있다. 이러한 잡음은 부대역을 나누어 접근해야하며, 잔여잡음과 음성의 왜곡으로 인한 문제를 해결하기 위해 웨이블릿 패킷 변환 후 웨이블릿 계수 문턱값을 적절히 개선해야 한다. 본 논문에서 부대역은 웨이블릿 패킷변환 후에 스케일과 임계대역을 매칭하여 설계하였으며, 웨이블릿 계수 문턱값은 세그멘탈 신호대잡음비 (seg_SNR)와 노이즈마스킹 임계값 (Noise Masking Threshold W)을 이용하여 적응적으로 계산했다. 결과적으로 TTA 표준인 EVRC 잡음 제거기와 유사한 성능을 가졌으며, 웨이블릿 변환 후 웨이블릿 계수에 Universal 문턱값을 적용하는 것보다 PESQ-MOS 값이 0.29 높았다. 인코딩과 디코딩 후 PESQ-MOS 값은 EVRC 잡음 제거기보다 0.23 정도 우수한 성능을 가졌다.
본 논문은 음성신호의 주파수를 반으로 나누어 양자화 계수 추출에 직선과 DCT (Discrete Cosine Transform)를 혼합하여 사용한 양자화 기법을 제안한다. 하모닉 부호화기에서의 하모닉은 가변이므로 저주파에서의 하모닉만을 오버샘플링하여 차원을 고정한다. 고정된 차원의 스펙트럼 포락선을 직선으로 표현한 후 직선이 불연속인 주파수에서의 샘플값만을 전송한다. 이 논문에서는 저주파에서의 하모닉은 복원을 위해 고정된 직선의 계수를 사용하였고 고주파에서의 하모닉은 가변 DCT를 적용하여 직선과 DCT가 격합된 형태의 양자화기법을 제안한다. 제안된 양자화 기법의 성능평가는 스펙트럴의 크기값에 대한 Spectral Distortion (SD)값을 사용하였다. 실험결과 HVXC보다 제안된 양자화 기법의 SD가 0.3dB 정도 개선되었다.
본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 소거하기 위한 시스템에서 최적의 wavelet을 제안한다. 이 시스템은 기존의 단구간 푸리에변환(STFT: Short Time Fourier Transform) 대신 이산 웨이블릿변환(DWT: Discrete Wavelet Transform)을 수행한 후 심층학습과정을 통하여 잡음소거 성능을 개선하였다. DWT는 다해상도 대역통과필터 기능을 하며 각 레벨에서 모 웨이블릿을 시간 이동시키고 크기를 스케일링한 여러 웨이블릿을 이용하여 변환 파라미터를 구한다. 여기서 음성을 분석하는데 가장 적합한 모(mother) 웨이블릿을 선정하기 위해 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거 성능을 실험하였다. 본 연구에서 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 가장 많이 사용되는 4개의 wavelet에 대해 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, Haar 또는 Daubechies 웨이블릿을 사용하는 경우가 가장 우수한 잡음소거 성능을 나타냈으며 타 웨이블릿을 사용하는 경우보다 평균자승오차(MSE: Mean Square Error)가 크게 개선되는 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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