의료용 초음파 영상 시스템에서, 영상점의 밖에서 오는 신호가 초음파 수신 집속 과정에서 완전히 제거되지 않으면 부엽을 발생시킨다. 부엽의 시간 신호가 영상점에서 오는 시간 신호(주엽)와 같이 중첩되어 나타나면 시간 영역에서 필터 처리를 이용하여 완전히 제거하기 어렵다. 그러나 수신 집속 과정에서 시간 -채널 신호를 푸리에 변환하면, 주엽과 부엽의 신호는 주파수 스펙트럼 영역에서 공간적으로 분리가 된다. 따라서 스펙트럼 영역에서 계산한 주엽과 부엽의 신호크기를 이용하여 크기 가중치를 계산하여 영상에 곱함으로써 부엽을 억제하였다. 그리고 주엽과 부엽의 스펙트럼이 인접할 때, 주엽과 부엽 스펙트럼 사이의 거리에 따라 거리 가중치를 적용하였다. 64 채널 선형 트랜스듀서를 사용하는 5 MHz의 초음파 영상 시스템에서 점확산 영상과 다른 밝기의 낭종을 가지는 스페클 영상을 합성하고 가중치를 적용하여 초음파 영상을 계산하였다. 점반사체 영상에서 해상도의 변화 없이 부엽이 크게 줄어들었으며 낭종 영상에서 대조도가 크게 개선됨을 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하였다.
본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용 수신된 2개 신호의 도착 시간차를 계산하여 응원의 방향 각을 추정하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 제안된 MSCPSP 알고리듬은 기존의 CPSP 알고리듬을 개선한것으로, 마이크로폰에 수신된 2개의 입력신호에 대해 서브밴드 필터 뱅크를 이용하여 대역 분할하고 각 서브밴드 대역에서 구해지는 신호 대 잡음비(SNH)를 대역별 CPSP 결과에 가중치로 제공한다. 이러한 대역 분할 가중방식은 잡음의 영향을 각 대역으로 한정 분산시켜 보다 정확한 지연 시간 추정을 가능하게 한다. 제안된 알고리듬의 성능을 입증하기 위해 기존의 CPSP와 MSCPSP 알고리듬의 컴퓨터 모의 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 MSCPSP의 우수함을 볼 수 있었다.
기존의 음성인식시스템의 잡음환경에서 인식률의 한계를 극복하기 위해 음성신호뿐만이 아니라 입술정보를 결합하여 음성인식에 이용하여 바이모달(Bi-modal) 음성인식이 근래에 제안되어지고 있다. 그래서 바이모달 음성인식 시스템을 실제로 구현해보고 인식 실험을 수행해 보았다. 입술영상은 이미지에 근거한 입술모양을 파라메터화하여 인식실험에 사용하였으며 음성과 입술영상을 각각 인식한 후 인식스코어(Score)에 가중치를 적용하여 통합하는 방법을 사용하였다. 마지막으로 바이모달 음성인식의 잡음환경에서의 성능을 알아보기 위해 음성신호에 여러 레벨의 잡음을 섞어서 실험을 하고 잡음환경에서 인식률의 한계를 입술정보를 이용하여 극복할 수 있다는 것을 보이고자 한다.
본 논문에서는 수중 통신에서 은밀성과 성능 향상을 위해 직접 수열 확산 방식 기반 다중 밴드 기법을 사용한 부 대역 Frequency Shift Keying(FSK) 신호의 효율적인 송수신 구조를 제시하였다. 은밀성적인 측면에서는 Pseudo Noise(PN) 부호의 chip을 직접 곱하는 직접 수열 대역 확산 방식을 적용하였으며, 성능적인 측면에서는 다중 경로 특성, 도플러 확산 등으로 인한 성능 감쇠를 극복하기 위해 다중 밴드, 터보 등화, 각 밴드별 가중치 알고리즘을 적용하였다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로, 송수신기 사이의 거리가 약 300 m ~ 500 m인 호수에서 기동 실험을 하여 대역확산 신호의 chip 수를 8개, 32개로, 다중 밴드 수는 4개 일 때의 성능을 분석하였으며, chip 수가 증가할수록, 터보 등화 기법 적용 시 반복횟수가 증가할수록 성능이 향상되었고, 다중 밴드에서 프리엠블 오류율을 분석하여 밴드 별 가중치를 적용 시 더 많은 패킷 전송 성공률을 나타냈다.
본 연구는 폐쇄된 임의의 공간상에서 2개의 마이크로폰 어레이를 이용하여 마이크로폰에 수신된 신호들의 도착 시간차를 추정하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 입력 음성신호를 Discrete wavelet transform을 이용하여 인간의 청각 특성과 가장 유사한 주파수 해상도를 갖도록 대역 분할한 후 각 주파수 대역에서 신호 대 잡음비를 구하여 신호 대 잡음비가 가장 높은 대역만 선택적으로 취하고 해당 대역에서만 최종적인 시간 지연 값을 추정하게 된다. 최종 시간 지연 측정에 사용된 알고리즘은 기존의 CPSP에 해당 대역의 주파수 SNR을 가중치로 주어 구하게된다. 이러한 대역 분할 가중방식은 다양한 형태의 동적인 잡음 환경 하에서 안정적인 성능을 가질 수 있다. 제안된 알고리즘은 저주파와 고주파 각각의 모의 잡음환경 하에서 컴퓨터 실험을 통해 성능을 입증하도록 한다.
이동통신에서 배경잡음이 존재하는 실제 환경에서 음성신호처리의 가장 중요한 이슈중의 하나는 강인한 음성검출기를 설계하는 것이다. 상대적으로 간단하면서도 성능이 우수하여 대표적인 음성검출기로 사용되는 통계적모델기반 기법은 각 주파수 채널별 우도비를 이용하여 음성검출 검출식을 만들어내는 방식이다. 최근, 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training)을 이용하여 주파수 체널별 가중치가 인가된 우도비를 이용한 음성검출 결정식을 갖는 음성검출기가 제안 되었으며 상대적으로 우수한 성능을 보였다. 본 연구에서는 기존의 변별적 가중치 학습의 입력벡터에 이전프레임의 결정식을 궤환구조형태를 바탕으로 추가하는 새로운 방식을 제안한다. 제안된 기법은 비정상 (non-staionary) 잡음 환경에서 객관적인 방법을 통해 상호비교 분석되었으며 결론적으로 우수한 성능을 보였다.
초음파 영상 시스템의 수신 집속 과정에서, 채널 데이터를 2차원 푸리에 변환하여 부엽과 격자엽을 억제하는 방법을 제안하였다. 영상점에서 온 신호를 집속하면 모든 채널의 신호는 같은 위상을 가지는 직류로 나타난다. 그러나 영상점 밖에서 오는 신호를 집속하면 입사각에 따라서 다른 공간 주파수를 가지는 채널 신호로 나타난다. 따라서 집속 후의 채널 신호를 2차원 푸리에변환을 하면 입사각을 가지는 신호를 주파수 영역에서 효과적으로 분리할 수 있다. 수신 집속 지연 시간이 인가된 시간-채널 데이터를 2차원 푸리에변환을 하여 주파수 영역에서 직류 성분과 그 밖의 주파수 성분으로 분리하고, 두 값의 비율을 이용하여 가중치를 정의하였다. 초음파 영상에 가중치를 곱함으로써 부엽과 격자엽을 억제하였다. 64채널 선형 어레이에서 5 MHz의 주파수의 초음파 영상을 계산하였다. 초음파 영상에서 나타나는 격자엽은 제안한 방법을 적용하여 완전히 제거되었다. 또한 부엽이 줄어들어 측방향 해상도가 크게 증가되었다. 인체모사 영상의 시뮬레이션에서 대조도가 증가하여 병변의 진단에 도움을 줄 수 있음을 확인하였다.
선박의 수중방사소음은 다양한 기계류나 추진기 혹은 선체와 유체간의 상호 작용으로 인하여 여러 형태의 특성신호로 나타나게 된다. 이는 선박의 운용조건, 장비 회전특성 및 내부구조에 따라 스펙트럼상에 상이한 주파수로 확인됨은 물론, 신호의 출현 형태에도 다양성을 보이고 있다. 일반적으로 선박소음은 속력 종속적인 추진 계통 성분과 비종속적인 보기류 신호로 구분되나 다수의 신호성분이 혼재되어 발생기원을 분류하는 것은 복잡한 과정을 거쳐야 한다. 본 연구에서는 이러한 점을 해결하기 위해 선박의 Tonal성 신호를 자동으로 탐지하고 분류하기 위해 규준화된 스펙트로그램 상에서 연속되는 신호에 가중치를 주어 지속성 신호여부를 판별한 후에 정해진 임계치를 초과하는 성분을 Tonal로 선정하였다. 선정된 Tonal에 대해 주파수선의 대역특성 및 시간 변동성에 대한 패턴인식 방법을 적용하여 Tonal의 발생기원이 속력 종속/비종속적인지를 자동으로 판별하는 알고리즘의 유용성에 대한 결과를 기술하였다.
본 논문에서는 근거리 표적 탐지 빔형성 기법에 적합한 체비셰프 (Chebyshev) 및 해닝 (Hanning) 쉐이딩 함수를 제안하였다. 제안된 근거리 표적 탐지용 쉐이딩 함수는 최적의 센서 가중치를 얻기 위하여 비균일 견인 배열의 센서 위치 정보를 사전에 정확히 알고 있다고 가정하였으며, FFT (Fast Fourier Transform)를 통하여 시간영역으로 표현되어 있는 쉐이딩 함수 가중치를 주파수 영역으로 변환시키는 과정을 수행하였다. 이러한 과정을 통하여 산출된 쉐이딩 함수 가중치는 개별 센서에 대한 가중치 값으로 부여하였다. 또한 제안한 근거리 쉐이딩 기법을 기반으로 빔 패턴의 부엽 준위 저하 효과와 더불어 표적에 대한 방위각 및 거리 추정 성능이 향상됨을 모의실험을 통하여 확인하였다. 이와 더불어 수신신호 주파수 대역에 따라 차별적으로 구성된 비균일 견인 배열을 이용함으로 인해 다양한 수신신호 주파수에 따른 성능 감쇄 현상을 최소화하는 배열구조를 제안하였다.
시벼형 신호인 음성 신호의 분석에 칼만필터를 이용하였다. 일반적인 음성 분석은 프레임단위의 처리방법인 선형 예측 부호화 기법을 주로 이용하지만 음성의 시변 특성을 파악하는데에는 적절하지 못 하다. 따라서 순차적인 추정기법으로 많이 이용되는 칼만 필터를 음성 분석에 적용하였다. 또한 음성과 같은 시변신호에서는 과거 신호의 잡음의 분산값에 적당한 가중치를 부가하므로써 과거의 신호에 의해 서 현재의 추정값에 미치는 영향을 줄였으며 이를 음성의 천이 구간에서의 파라메타 추정에 사용하였 다. 그리고 음성신호 모델에서 생기는 모델링 오차는 일반적으로 백색 가우시안 잡음으로 가정하고 있 으나 이는 자음과 같은 무성음에서 특징 파라메타 푸정에는 오차가 적지만 모음등의 유성음에서는 음성 발생시의 여기신호인 펄스열에 의해서 많은 모델링 오차를 생기게 한다. 따라서 모델링 오차신호는 Non-Gaussian 확률분포로 가정한 후 로버스트 칼만 필터를 사용하여 합성으멩 대해 특징 파라메터를 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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