• 한국음향학회지
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• 제30권3호
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• pp.115-122
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• 2011

본 논문에서는 십자 형태로 구성된 네 개의 마이크로폰을 이용하여 일반화된 상호 상관 기법을 적용한 음성 도달시간 지연을 측정하여 정확한 음원 방향을 실시간으로 계산하는 방식에 대해 제시하였다. 기존 시스템에서는 마이크로폰 어레이 신호처리를 위해 데이터 수집 장치를 필요로 하므로 시스템을 내장하기 힘들고, 또한 DSP 프로세서를 사용한 음원방향 인지는 마이크로폰의 채널의 수가 늘어날수록 실시간 처리가 어려워지는 두 가지 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위하여 마이크로폰 어레이 신호처리를 이용한 향상된 음원방향 인지 하드웨어의 개발을 제안하였다. 공간 구분 기법을 이용한 효율적인 설계 및 검증방식을 제안하였고 이를 통하여 보다 정확한 방향 추정과 설계시간 단축이 가능하다. 최종적으로 음성 코덱과 FPGA를 이용하는 임베디드 시스템을 위해서 사용이 가능한 시스템을 개발하였다. 실험 결과에 의하면 PC 기반이나 DSP 프로세서를 사용한 경우에 비해 보다 빠른 처리 시간을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.16-17
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• 2015

본 논문에서는 실내 환경 중 TV 시청환경에서 마이크로폰 어레이를 이용하여 다양한 다중 음원 방향을 추정하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 하나의 음원에 특화되어 있는 GCC-PHAT 기반의 방법을 GCC-PHAT 버퍼와 NMF를 도입하여 다중음원의 방향 추정을 가능하게 만들었다. 제안된 기법의 성능을 평가하기 위해서 실 거주 환경에서 발생하는 소음원과 TV 소리 방향 추정 결과에 대한 실측치와 추정치 간의 오차인 절대 평균오차를 측정하였으며, 실험 결과 제안한 기법이 기존의 방법인 GCC-PHAT보다 우수한 추정 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권1C호
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• pp.33-39
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• 2010

코렌트로피는 일반화된 상관함수로서 확률밀도함수의 고차 모멘트를 가지는데 이는 기존의 모멘트 확장 방식들보다 더 높은 고차 모멘트이다. 두 다른 랜덤 변수의 상호 코렌트로피를 최대화하는 이 기준 방식은 최소자승오차 기준 방식과 비교할 때, 비선형, 비 가우시안 신호 처리 환경에서 특히 탁월한 성능을 나타낸다. 이 논문에서는, 상호 코렌트로피 기준에 근거한 새로운 블라인드 등화 기법을 제안한다. 이 기법은 등화기 출력의 확률밀도함수와, 송신 심볼의 분포에 맞추어 발생시킨 랜덤심볼의 파전 확률밀도 추정치라는 두 확률변수에 상호 코렌트로피를 적용한다. 상호 코렌트로피에 근거한 제안 방식의 블라인드 등화 성능을 유클리디언 거리 최소화 방식과 비교하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1302-1309
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• 2014

본 논문에서는 다중 신호 분류 기반의 음성신호의 입사각 추정 향상 방법을 제안한다. 기본적으로 제안한 방식은 복소 대역통과 필터를 이용하여 신호 분석을 위한 협대역 신호를 생성한다. 또한, 공간 스펙트럼에서의 반향 성분 제거 및 2차 함수 기반의 응답 근사화를 사용하여 추정 각도의 정확도를 향상시켰다. 실험결과 제안한 방법은 일반화된 상호상관도 방식의 입사각 추정 알고리즘보다 검출 오차 및 검출 성공률 측면에서 더 좋은 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제36권4호
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• pp.279-284
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• 2017

음원 위치 추정은 여러 방면에서 쓰임이 있는 응용 기술이다. 음원의 위치를 추정하기 위한 기본 기법 중에는 시간 지연 추정 기법이 있다. 이 기법에선 음원의 위치를 추정하기 위해서 두 개 또는 그 이상의 수신기에 들어오는 신호간의 상대적 시간 지연을 알아내야 한다. 시간 지연 추정 기법에는 일반화 된 상호 상관(Generalized Cross-Correlation, GCC) 대표적이지만, 정준형 상관 분석(Canonical Correlation Analysis, CCA)을 이용한 방법도 있다. 본 논문에서는 시간 지연 추정용 정준형 상관 분석의 고유벡터의 희소성을 이용하기 위해 새로운 알고리즘을 제안한다. 이를 위해서 로그-합(log-sum) 정규화를 이용한다. 본 논문에서는 서로 다른 여러 신호 대 잡음비 환경 하에서 비교 모의실험을 하였고, 이 비교 실험을 통하여 얻는 데이터를 통해서 제안한 새 정준형 상관 분석 기반 알고리즘이 이전의 정준형 상관분석 기반 알고리즘이나 기존 GCC보다 더 우수하다는 것을 보인다.

• 해양환경안전학회지
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• 제17권2호
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• pp.167-172
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• 2011

표면조도에 의해 발생하는 난류유동은 공학적, 물리적 분야에서 매우 중요하게 다루어지고 있다. 표면조도는 선박에서도 설계, 용접, 도장 등 각각의 단계에서 다양한 측면으로 고려되어야 할 중요한 요소이다. 본 연구는 표면조도 형상을 일반화하여 PIV기법을 적용하여 수조실험을 수행하였다. 표면조도 조건은 거칠기 형상의 간격에 대해 변화를 주었으며, 실험유속은 Re = $1.1{\times}10^4$, Re = $2.0{\times}10^4$, Re = $2.9{\times}10^4$ 에서 시간평균에 대한 난류강도를 알아보았다. 거칠기 계수 증가에 따라 표면 거칠기 형상 근처에서 발생한 난류성분에 의해 난류강도는 강하게 나타났으며, 자유흐름 영역으로 갈수록 유동 방향의 변동이 전혀 없는 흐름이 나타났다. 실험유속 조건 변화에 대한 난류강도의 편차는 크게 영향을 받지 않았다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권2호
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• pp.135-140
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• 2007

특징선택은 문제 영역에서 관찰된 다차원데이터로부터 데이터가 묘사하는 구조를 잘 반영하는 속성을 선택하여 효과적인 실험 데이터를 구성하는 데이터 준비과정이다. 이 과정은 문서분류, 영상인식, 유전자 선택 분야에서의 같은 분류시스템의 성능향상에 중요한 구성요소로서 상관관계 기법, 차원축소 및 상호 정보 처리 등의 통계학이나 정보이론의 접근방법을 중심으로 연구되어왔다. 이와 같은 선택 분야의 연구는 다루는 데이터의 양이 방대해지고 복잡해지면서 더욱 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 데이터가 가지는 특성을 반영하면서 새로운 데이터에 대하여 일반화 할 수 있는 특징선택 방법을 제안하고자 한다. 준비된 데이터의 각 속성 데이터에 대하여 퍼지 클러스터 분석에 의하여 최적의 클러스터 정보를 얻고 이를 바탕으로 근접성과 분리성의 경로를 측정하여 그 값에 따라 특징을 선택하는 매카니즘을 제공한다. 제안된 방법을 실세계의 컴퓨터 바이러스 분류에 적용하여 기존의 대비에 의한 휴리스틱 방법에 의해 선택된 데이터를 가지고 분류한 것과 비교하고자 한다. 이를 통하여 주어진 특징에 시연을 부여할 수 있고 효과적으로 특징을 선택하여 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있음을 확인한다.