• 제목/요약/키워드: 입력 전력 정규화

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입력신호와 오차신호의 상관도를 이용한 음향반향제거 알고리즘 (An Acoustic Echo Cancellation Algorithm Using the Correlation of Input Signals and Error Signals)

  • 류종훈
    • 한국음향학회:학술대회논문집
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    • 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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    • pp.432-437
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    • 1998
  • NLMS 알고리즘을 채용한 음향반향제거기는 주변잡음에 대해서 적응필터의 계수가 오조정되어 반향제거기의 성능이 저하된다. 본 논문에서 음향반향제거기의 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 이용해서 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정이 작은 적응 알고리즘과 잔여반향을 제거하기 위한 후처리기로 구성된 음향 반향 제거기를 제안한다. 기존의 NLMS 알고리즘이 입력신호의전력으로 적응상수를 정규화하지만 제안하는 알고리즘은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의상관도와 입력신호 전력의 합으로 정규화한다. 적응필터가 반향 경로를 추정한 경우, 추정 오차신호에는 근단화자 신호가 대부분을 차지한다. 따라서 근단화자 신호가 있는 경우에는 상관도 값이 커져서 적응 상수가 작아지고 근단화자 신호에 의한 계수의 오조정을 줄일 수 있다. 후처리기도 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 마이크 입력신호의 전력으로 정규화한 값으로 추정 오차신호를 감쇠시킴으로써 근단화자 신호는 감쇠를 적게 하고 잔여반향을 감쇠시킨다. 멀티미디어 PC를 이용한 실험을 통해서 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해서 우수한 성능을 보임을 확인했다.

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랜덤 심볼에 기반한 정보이론적 학습법의 스텝 사이즈 정규화 (Step-size Normalization of Information Theoretic Learning Methods based on Random Symbols)

  • 김남용
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제21권2호
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    • pp.49-55
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    • 2020
  • 랜덤 심볼열을 기반으로 한 정보이론적 학습법 (ITL)은 특정 확률분포를 갖도록 랜덤하게 발생시킨 심볼열을 타겟 데이터로 활용하고, 입력 데이터 사이의 확률분포 거리 최소화를 비용함수로 하여 설계된다. 이 방식의 단점으로, 고정상수를 알고리듬 갱신의 스텝사이즈로 사용하므로 입력 전력의 통계적 추이를 활용할 수 없다. 정보포텐셜 출력(information potential output, IPO)와 연관된 기울기에서는 정보포텐셜 입력(information potential input, IPI)이, 정보포텐셜 오차(information potential error, IPE)와 관련된 기울기에서는 입력자체가 입력으로 작용함을 이 연구에서 밝혀내고, 입력의 전력 추이를 따로 계산하여 스텝사이즈 (step size)를 정규화하도록 제안하였다. 제안된 알고리듬은 충격성잡음과 다중경로 페이딩 환경의 통신시스템 실험에서 기존 방식보다 약 4dB 정도 더 낮은 정상상태 오차 전력, 약 2배 이상 빠른 수렴속도를 나타냈다.

후처리기를 이용한 음향 반향 제거기의 성능향상 (Performance Improvement of Acoustic Echo Canceller Using Post-Processor)

  • 박장식;김현태;손경식
    • 한국음향학회지
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    • 제18권5호
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    • pp.35-43
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    • 1999
  • 본 논문에서는 크게 계산량이 증가하지 않으면서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 잡음에 강건한 적응 알고리즘과 후처리기를 제안한다. 제안하는 적응 알고리즘은 기준 입력신호와 마이크 입력신호의 전력 합으로 적응 상수를 정규화 한다. 근단화자의 음성신호나 주변 잡음이 마이크로 입력되면 그 전력만큼 적응 상수가 작아지기 때문에 이들 주변 잡음에 의한 계수 오조정을 줄일 수 있다. 잔여 반향을 제거하기 위해서 잡음에 강건한 알고리즘과 연동하는 새로운 후처리 방법을 제안한다. 제안하는 후처리 방법은 마이크 입력신호와 추정 오차신호의 상관도를 활용한다. 잔여 반향은 마이크 입력신호의 전력으로 정규화된 상관도에 의해서 감쇠되어 제거한다. 정규화 상관도는 잔여 반향에 대해서 Wiener 필터 역할을 한다. 동시 통화시에는 추정 오차신호에는 근단화자의 음성신호가 대부분을 차지함으로 정규화 상관도는 거의 1이 되어 근단화자의 음성신호는 감쇠없이 전송된다. 반향 신호만 있을 때에는 잔여 반향은 후처리기에 의해서 대부분 감쇠되어 제거된다. 제안하는 후처리기를 이용한 음향 반향 제거기의 계산량은 NLMS 알고리즘에 비해서 크게 증가하지 않는다.

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최대 상호코렌트로피 알고리듬을 위한 스텝사이즈 정규화 (Step Size Normalization for Maximum Cross-Correntropy Algorithms)

  • 김남용
    • 한국통신학회논문지
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    • 제41권9호
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    • pp.995-1000
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    • 2016
  • 무작위 발생된 심볼 집합과 최대 상호 코렌트로피 (maximum cross-correntropy) 로 설계된 MCC 알고리듬은 최소자승평균 (MSE) 기반 알고리듬과 달리, 충격성 잡음 하에서 최적 가중치가 동요 없이 안정을 유지하며 그 요인이 오차 전력에 따라 입력의 세기를 조절하는 입력 크기 조정기 (input magnitude controller, IMC)에 있음이 밝혀졌다. 이 논문에서는 스텝사이즈를 정규화한 알고리듬 (normalized MCC, NMCC)를 제안하였으며 여기서 IMC 통과된 신호 전력은 1-pole 저역 통과 필터로 반복적 추정한다. 두 가지 다중경로 채널 모델과 충격성 잡음 환경에서 시행된 시뮬레이션 결과, 정규화된 NMCC알고리듬은 MCC알고리듬에 비해 정상상태 MSE에서 1 dB 정도의 성능 향상을, 수렴 속도에서도 500 샘플 정도 빠른 성능을 나타냈다.

가우시안 신호를 갖는 적응 정규화 LMS 앨고리듬의 통계학적 수렴 성질 (Statistical Convergence Properties of an Adaptive Normalized LMS Algorithm with Gaussian Signals)

  • Sung Ho CHO;Iickho SONG;Kwang Ho PARK
    • 한국통신학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.1274-1285
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    • 1991
  • 이 논문에서는 극이 하나 있는 저역 여파기를 쓰는 정규화된 LMS 앨고리즘의 통계학적 수렴을 분석하였다. 이 앨고리즘에서 저역 여파기는 출력이 입력 신호전력의 추정 값에 가깝도록 순환적으로 조정하는 데에 쓰인다. 또한 이때 얻은 입력신호 전력 추정값은 수렴 매개변수를 정규화하는데에 쓰인다. 적응여파기 입력값들이 독립이고 평균이 0이며 넓은 뜻에서 정상인 가우시안 확률과정이라는 가정아래에서 여파기 계수의 평균, 제곱 평균과 제곱 평균 추정오차의 성격을 나타내는식을 얻었다. 평균과 제곱 평균수렴에 필요한 조건을 살펴보았으며 정규화된 LMS 앨고리즘의 성능과 LMS 앨고리즘의 성능을 견주어 보았다. 해석적 방법과 경험적 방법이 매우 잘 들어 맞는다는 것을 보여주는 실험결과도 보였다.

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추석 연휴 전력수요 특성 분석을 통한 단기수요 예측 모형 개발 (Short-Term Load Forecasting Model Development Through Analysis on Power Demand during Chuseok Holiday)

  • 권오성;박래준;송경빈;주성관;박정도;조범섭;신기준;이익종
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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    • pp.608-609
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    • 2011
  • 전력수요 예측 오차가 큰 추석 연휴 및 전, 후일 전력수요 예측의 정확성을 향상시키기 위해 과거 추석 연휴 및 전, 후일에 대한 전력수요 특성을 분석하고 최대/최소 전력 예측을 위한 퍼지 입력데이터 선정 방법과 24시간 예측을 위한 정규화에 필요한 입력 데이터 선정방법을 개발하여 퍼지 선형회귀분석 모델을 사용하여 2006년에서 2010년까지 5개년의 사례연구를 통해 알고리즘의 우수성을 검증하였다.

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영오차 확률 기반 알고리즘의 입력 정력 정규화 (Input Power Normalization of Zero-Error Probability based Algorithms)

  • 김종일;김남용
    • 한국통신학회논문지
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    • 제42권1호
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    • pp.1-7
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    • 2017
  • 충격성 잡음 환경에서 최대 영확률 (MZEP) 알고리듬은 최소자승오차 (MSE) 기반의 알고리듬 보다 우수한 성능을 지닌다. 그리고 알고리듬 자체에 내재한 크기 조절 입력 (MCI)가 MZEP 알고리듬을 충격성 잡음으로부터 알고리듬을 안정되게 유지하는 역할을 하는 것으로 알려져 있다. 이 논문에서는 MCI 입력의 평균전력으로 MZEP 알고리듬의 스텝 사이즈를 정규화하는 방식을 제안하였다. 충격파 발생률이 0.03인 충격성 잡음하의 시뮬레이션에서 정상상태 MSE 성능 비교에서 기존 MZEP에 비해 제안한 방식이 약 2dB 정도 향상된 특성을 보인다.

음향 반향 제어를 위한 가변수렴인자를 갖는 잡음에 강건한 적응 NLMS 알고리즘 (A Noise-Robust Adaptive NLMS Algorithm with Variable Convergence Factor for Acoustic Echo Cancellation)

  • 박장식;손경식
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제2권1호
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    • pp.99-108
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    • 1999
  • 본 논문에서는 계산량이 크게 증가하지 않으면서 음향 반향 제거기의 성능을 향상시키는 잡음에 강건한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 NLMS 알고리즘을 기반으로 적응 상수를 기준 입력신호와 마이크 입력신호의 전력합으로 정규화한다. 마이크 입력으로 근단화자의음성신호와 잡음이 입력되면 그 전력만큼 적응 상수가 작아지기 때문에 이들 주변 잡음신호에 의한 계수 오조정을 줄일 수있다. 따라서 제안하는 알고리즘은 동시통화와 주변 잡음이 있는 상황에서 반향 제거 기능을 잘 수행한다. 제안하는 알고리즘의 수렴 속도는 반향 신호가 10~20 dBSPL 정도 감쇠되기 때문에 NLMS 알고리즘에 비해서 크게 느려지지 않는다. 본 논문에서는 제안하는 알고리즘의 성능을 분석하고 기존의 알고리즘과 비교한다.

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모듈라 곱셈의 충돌 입력에 기반한 부채널 공격 및 대응책 (Side-Channel Analysis Based on Input Collisions in Modular Multiplications and its Countermeasure)

  • 최용제;최두호;하재철
    • 정보보호학회논문지
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    • 제24권6호
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    • pp.1091-1102
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    • 2014
  • 전력 분석 공격은 물리적 장치에 내장된 암호 알고리듬을 수행할 때 발생하는 부채널 전력 정보를 이용하여 사용자의 비밀 키를 찾아내는 공격 기법이다. 특히, RSA와 같은 공개 키 암호 시스템에 사용되는 멱승은 수백 번의 모듈라 곱셈으로 이루어져 있는데 이 연산이 전력 분석 공격의 목표가 되어 왔다. 최근에는 동일한 입력을 가지는 두 개의 모듈라 곱셈에서 발생한 전력의 상관 분석을 통해 비밀 키를 추출하는 공격이 제안되었다. 본 논문에서는 모듈라 곱셈의 입력충돌에 기반한 부채널 공격의 원리를 살펴보고 정규화 특성을 갖는 멱승 알고리듬에 대한 취약성을 분석하였다. 또한, 충돌 입력쌍을 이용한 상관 전력 분석 공격을 포함한 기존 부채널 공격에 대응할 수 있는 효율적인 멱승 방법을 제안하고 안전성을 비교 분석하였다.

변형된 에스컬레이터 알고리즘을 이용한 적응 등화기 설계 (Adaptive Equalizer Design Using Modified Escalator Algorithm)

  • 조성훈;유경렬
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 B
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    • pp.760-762
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    • 1999
  • 본 논문에서는 기존의 적응필터인 LMS(Least Mean Square)와 RLS(Recursive Least Square)의 수렴속도의 향상과 안정성을 개선하기 위한 방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 시간영역 LMS 알고리즘보다 상당히 빠른 수렴속도를 보일 수 있도록 설계하였다. RLS 알고리즘는 역행렬연산으로 인한 연산량이 많고 자기상관행렬이 positive definite 특성을 잃어버릴 경우 시스템이 수치적으로 불안정하게 되어 발산하는 단점이 있다. 이런한 단점을 보완하기 위해 제안된 알고리즘을 사용하였다. 기존의 알고리즘은 전력 정규화 과정에서 입력신호의 변환이 백색화가 완전히 이루어지지 않게 되어 자기상관행렬이 순수한 대각행렬이 되지 않는 단점을 지니고 있으나, 본 연구에서는 이러한 대각화 과정에서 좀더 많은 정보를 포함하도록 설계하였다. 아울러 제안된 알고리즘을 적응 등화기에 적용하여 수렴속도가 개선됨을 검증하였다.

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