본 논문에서는 심음신호를 이용해 강한 심 잡음이 나타나는 심장판막협착 영역을 검출하는 새로운 알고리듬을 제안하였다. 심음의 주성분을 찾거나 심 잡음을 제거하기 위한 지금까지의 많은 연구들은 대동맥판막협착증이나 승모판막협착증과 같이 강한 심 잡음이 나타나는 비정상 심음의 경우, 강한 심 잡음으로 인해 좋은 결과를 보이지 못하였다. 본 논문에서는 구간 잡음강도함수를 이용한 잡음 검출 알고리듬을 제안하였다. 제안한 구간 잡음 강도 함수는 심음 신호에서 제 1심음과 제 2심음을 검출하여, 이를 이용한 심음 구간을 설정한 후 구간 자기상관변화량을 이용하여 도출할 수 있다. 제안한 구간 잡음강도함수를 이용하여 심 잡음의 강도를 판단하고 심 잡음 유무를 검출하였다. 제안한 알고리듬으로 실험한 결과, 심장판막협착 영역 검출에서 기존의 연구보다 뛰어난 성능을 가지는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 잡음 환경에서의 음성 인식을 위한 전처리기로서 청각 모델을 제안하였다. 제안된 청각 모델은 와우각 대역 통과 필터와 비선형단으로 구성되어 있으며, 잡음 환경에서도 신호의 주파수 정보와 강도 정보를 효과적으로 표현할 수 있다. 주파수 정보는 신호의 영교차 간격에 의해서, 또 강도 정보는 피크 검출기와 포화 비선형 함수에 의해서 구해진다. 영교차 간격이 교란되는 양의 분산을 교차 레벨 값의 함수로 표현함으로써 영교차 간격을 사용하는 것이 레벨 교차간격에 비해 잡음에 둔감한 특성이 있음을 보였다. 제안된 청각 모델은 다른 청각 모델에 비해 계산량이 적고, 미리 많은 파라미터를 정해줄 필요가 없다. 화자 독립 격리단어 인식 실험 결과 제안된 방법은 잡음 환경에서 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 single array antenna 링크 상에서 각 스테이션 간의 안테나 빔의 스위트 스폿을 변형된 유전자 알고리즘(Modified Genetic Algorithm)을 이용하여 찾는 방법을 제안하였다. 제안한 방식은 각 스테이션에서 전송하는 데이터에 안테나의 정보를 같이 전송하며 빔의 강도를 거리함수로 나타내고 그 거리함수의 곱을 적합도 함수로 이용하여 최대값이 되는 각도를 찾는 방식이다. MGA방식은 전처리 과정을 통하여 우수한 초기세대를 선택하는 방식으로 일반적인 GA방식에서 랜덤하게 초기세대를 갖는 것과는 차별화가 된다. 제안한 방식의 유용성을 확인하기 위하여 잡음이 없는 경우와 백색 가우시안 잡음을 첨가한 경우에 일반적인 GA 방식과 시뮬레이션을 통하여 성능을 확인하였다. 시뮬레이션 결과 제안한 방식은 잡음이 없는 경우와 잡음을 첨가한 경우에 수렴율이 각각 99%, 82%로 일반적인 GA 방식보다 우수함을 확인하였다.
산업용 강판튜브 CR영상의 잡음특성과 기하학적 구조에 관한 해석적 접근을 시도한다. 산업현장에서 방사선 측정실험으로 직접 취득한 방사선영상을 방사선강도에 따라 30(개) 이상의 샘플을 수집하였다. 이들 각 영상은 배경부, 두께부 및 튜브내부의 세 영역으로 구성되었는바, 그 가운데 튜브내부영역을 분석 대상으로 삼았다. 통계적이고 함수적인 방법론에 의해 잡음특성을 포함한 기하학적 구조를 분석한다. 영상을 구성하는 화소라인별로 또는 공간적으로 분석을 수행하여 강판튜브의 기하학적 원형 형태가 방사선영상화 과정을 거치면서 일어나는 변형과 잡음속성 변화의 두 가지 특성을 규명한다. 분석시 부합함수와 그 오차를 기하학적 변형의 판별인자로, 표준편차, 평균 및 SN비를 잡음특성 판별인자로 설정하고 방사선투과정도의 영상에서의 실현인 회색도 변화에 따른 이들 인자들의 변화를 고찰하였다. 분석결과, 본래의 원형 구조가 방사선투과 강도에 따라 타원형에서 저반경 원형 그리고 고반경원형의 점차적인 구조 변형을 일으킨다는 사실을 밝혔고, 잡음의 편차가 투과강도에 반비례함을 규명하였다.
본 글에서는 음성인식에 적용된 신경망 구조를 알아본다. 또한 신경망 VLSI와 국내에서 개발된 신경망 VLSI인 URAN에 대해서 살펴보고 URAN을 이용한 음성인식 시스템의 설계에 관해 기술한다. 시뮬레이션을 통해 낮은 정밀도의 입출력 및 연결강도, 선형 출력함수를 가지는 뉴런을 사용하는 신경망 음성인식 시스템의 성능을 분석하고 잡음 환경에서 낮은 정밀도를 사용한 신경망의 성능저하 정도를 검토한다.
본 논문에서는 국내에서 개발된 신경망 VLSI 인 URAN에 대하여 살펴보고 URAN을 이요한 DAM성 인식 시스템의 설계에 관해 기술한다. 시뮬레이션을 통해 낮은 정밀도의 입출력 및 연결강도, 선형 출력함수를 가지는 뉴런을 사용하는 신경망 음성 인식 시스템의 성능을 분석하고 잡음 환경에서 낮은 정밀도를 사용한 신경망의 성능 저하 정도를 검토한다.
회로 구성 요소의 집적도가 꾸준히 증가하는 경박단소화 추세에 따라, 회로와 각종 전자 시스템들의 전자파 내성(EMS: Electromagnetic Susceptibility) 문제가 대두되고 있다. 그 중에서도 VCO(Voltage Controlled Oscillator)는 RF 시스템에서 중요한 역할을 하는 만큼, 해당 회로의 전자파 내성에 대한 연구를 필요로 하는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 전기적 발진기에서 발생하는 위상 잡음을 선형시불변(LTV: Linear Time Variant) 시스템으로 해석하는 위상 잡음 이론을 적용하여, 1.2 GHz 의 기준 발진 주파수를 갖는 링 VCO와 LC VCO에 대해 전원 전압에 가해진 잡음에 따른 전자파 내성을 분석하였다. 시간 영역 시뮬레이션 결과로, 위상잡음 특성을 나타내는 지표가 되는 임펄스 강도를 추출하는 알고리즘을 구현하였다. 전원 잡음이 존재하지 않는 경우에는 두 VCO에서 발생하는 지터의 크기가 2.1 ps로써 비슷하였으나, 다양한 전원 잡음이 인가됨에 큰 차이를 보이며, LC VCO의 EMS 특성이 링 VCO에 비해 우수한 것을 임펄스 감도 함수와 eye-diagram을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 웨이블릿 기반의 이미지 워터마킹 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법은 원영상의 주파수 영역에 의사 잡음 코드를 첨가하여 워터마크 된 디지털 영상을 만드는 것이다. 또한, 원영상은 워터마킹 검출을 위해 사용되어지고, 부가되는 서명의 강도는 원영상에 따라 달라지므로, 적합한 신호를 제안된 방법에 의해 산출 할 수가 있었다. 실험 결과, 제안된 방법이 주파수 영역에서 기존의 사설 방식에 비해 우수한 변조방지와 낮은 가시성을 보임을 나타내었다.
본 논문에서는 디지털 영상의 화질 개선을 위해 선명화와 잡음제거를 동시에 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 영상 화소들에 대하여 계산된 활동도의 통계적 정보를 활용하여 평탄영역과 평탄하지 않은 영역을 구분하고 각 영역에 대해 저주파 통과 필터와 고주파 통과필터를 각기 다르게 적용하여 화질을 개선한다. 각 필터의 적용 강도는 활동도의 히스토그램을 바탕으로 하는 사상함수에 의해 결정되므로 기존의 잡음제거 필터와 샤프닝 필터가 가지고 있던 복잡한 파라메터의 설정과정이 필요 없이 평탄영역에서의 잡음제거 및 블러링 효과와 활동성이 높은 영역에서의 선명화 효과를 동시에 얻을 수 있다. 또한 화질개선에 필요한 파라메터가 통계적 정보를 이용하여 자동으로 얻어지므로 많은 양의 화질개선 작업을 일괄적으로 수행하는 경우에도 최적의 결과물을 기대할 수 있다.
본 연구에서는 핫스템핑 소재로 사용되는 보론합금강판 22MnB5의 단일 겹치기 점용접에서 용접부의 강도 향상을 위한 최적화를 수행하였다. 최적화 과정은 다구찌 실험계획법에 의해 행해졌으며 공정변수는 전류, 가압력 및 통전시간으로 선정하였고, 잡음인자로서 핫스템핑 시 소재의 가열온도와 유지시간을 고려하였다. 가열조건에 따라 22MnB5 표면의 알루미늄 도금층과 모재 간의 확산반응에 의해 화합물층 두께에 산포가 발생하였으며 이러한 산포는 너겟의 형성에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 한편 용접부의 인장전단강도를 목적함수로 하였을 때, 이러한 가열조건에 강건한 최적의 용접 조건은 전류 8kA, 가압력 4kN, 통전시간 18cycle로 선정되었다. 최적 조건의 검증 결과 용접부의 인장전단강도 는 32kN으로서 요구되는 규격인 23kN보다 크게 증가되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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