본 연구에서는 임의 공간에서 정사면체 형태의 마이크로폰 어레이(microphone array)를 이용하여 음원(sound source)추적 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 음원추적 시스템은 마이크로폰 어레이의 각 마이크로폰에 도착하는 음원신호의 도착 지연시간(TDOA, Time Delay Of Arrival) 정보를 이용하여 음원의 방향성 정보를 추정한다. 임의 3차원 공간에서 음원추적을 위해서는 최소 3개 이상의 마이크로폰이 필요하다. 3개 마이크로폰으로 구성된 음원추적 시스템의 경우 만약 1개의 마이크로폰이라도 신호 오차가 발생한다면 정확한 음원 방향성 추정이 불가능하다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 1개의 마이크로폰을 추가한 정사면체 형태(tetrahedron shaper)의 마이크로폰 어레이를 구성하고 좌표변환 기법을 이용하여 주변 잡음이나 오류에 강인한 새로운 음원추적 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘의 성능을 입증하기 위하여 3개의 마이크로폰을 이용한 삼각형 기반 음원추적 시스템과 본 연구에서 제안한 정사면체 기반 음원추적 시스템에 대하여 실시간 비교 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안된 정사면체 기반의 시스템이 최대 약 16% 이상의 향상된 검출율을 보였다.
현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
시간 정보는 문서나 문장 등에서 매우 중요한 정보로 사용되기 때문에 다양한 종류의 데이터에서 시간 정보의 인식은 매우 중요하다. 시간 정보는 일정한 형태를 가진 것으로 간주되지만 실제 사용되는 시간 표현은 매우 다양하고 복잡하며 정보의 일부가 빈번하게 생략되는 경우가 발생한다. 본 연구에서는 시간 표현의 추출뿐만 아니라 추출된 표현을 정규화된 표준 형식으로 변환하는 범용 시간 표현 추출 및 변환 시스템을 제안한다. 다양한 시간 표현의 추출과 변환에 필요한 노력을 줄이고 새로운 데이터에 대한 확장성을 보장하기 위해 기본 시간 단위를 정의하였다. 추출단계에서는 기본 시간 단위의 조합으로 구성된 사전을 사용하여 가능한 시간 표현들을 추출한다. 정규화 변환 단계에서는 인접 추출 정보와 기준 시간 등을 사용하여 생략된 기본 시간 단위 정보를 복원하고 최종적으로 모든 기본 시간 정보들은 통합되어 정규화된 표준 형식으로 변환된다. 제안한 시스템은 모바일 기기 등의 잡음 환경에서 강인한 성능을 보장하며 영역이나 언어에 대해 독립적이므로 많은 영역에서 응용이 가능하다. 본 연구는 실험에서 다량의 오류가 포함된 SMS 데이터에서 시간 표현 추출 정확도 93.8%, 시간 표현 변환 정확율 93.2%을 보임으로써 오류에 강인하면서도 높은 성능을 유지함을 증명하였다.
본 논문에서는 전체 송신 안테나 중 일부 안테나만을 활성화하여 신호 송신에 사용하는 일반화 공간변조(Generalized Spatial Modulation) 시스템을 위한 최대우도 수신기를 제안한다. 제안 수신기는 신호 검출시 채널 정보 오차의 효과를 완화시키기 위하여 채널 정보 오차로 인해 생성되는 실질 잡음 신호의 순시 공분산 행렬을 추정한다. 추정된 공분산 행렬은 검출 정확도를 높이기 위해 반복수행을 통해 갱신되며, 추정 결과는 최대 우도 검출에 사용된다. 모의 실험 결과에서 기존의 채널 정보 오차를 고려하지 않는 수신기와 비교하여 높은 성능을 얻음을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 무인비행체를 실시간으로 제어 및 통제하는 무인항공시스템(Unmanned Aerial System, UAS)에서 상향링크의 강건성을 강화하기 위하여 재밍신호를 제거하는 기법을 제안한다. 일반적인 통신시스템에서는 노이즈 및 재밍신호의 영향을 최소화하기 위하여 대역확산기법을 적용하고 있으며 이러한 대역확산기법을 적용한 시스템에서는 확산이득으로 인한 재밍신호에 강인한 특성을 보인다. 그러나 확산이득을 넘어서는 재밍 및 잡음 신호에 대해서는 성능이 급격히 나빠지는 특성이 있다. 본 논문에서는 이러한 확산이득을 넘어서는 재밍신호를 FFT(Fast Fourier Transform)변환을 통하여 주파수 영역에서 검출하고 시간영역에서 사인파 생성기로 추정된 재밍신호를 생성하여 원신호에서 재밍신호를 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 하드웨어 복잡도가 낮으면서 원신호의 왜곡을 최소화하면서 재밍신호를 제거할 수 있다.
세계 각국에서 연구개발 중인 ITS 기술은 기존 도로 인프라의 효율성 극대화, 복잡한 교통문제 해결 그리고 운전자 편의 서비스 제공 등을 해결하기 위한 방안으로 기대되고 있다. 이러한 ITS 기술의 핵심은 서버가 교통정보를 수집하고 수집된 정보를 빠르고 정확하게 필요한 사용자에게 제공하는데 있다. 실제 주행환경에서는 차량과 기지국 주변에 수많은 통신장애요소들이 혼재함으로 ITS관련 서비스를 끊김없이 보장하기 위해서는 정확하고 잡음신호에 강인한 핸드오버 기술이 필요하다. 본 논문에서는 실제 차량용 통신장치에 구현된 WAVE 핸드오버 알고리즘을 소개하고 성능에 영향을 미치는 5가지 주요 파라미터를 도출하였다. 본 논문에서는 고속주행 시험도로에서 도출된 파라미터들에 대해 여러 값을 대응하여 각각의 조건에서 핸드오버 성능 변화를 분석하였다. 본 논문의 시험결과는 빈번하게 발생하는 핸드오버 핑퐁 문제 해결을 위해 핸드오버 알고리즘에 사용되는 파라미터 값을 얼마나 잘 설정해야 하는지를 설명해준다.
워터마킹 기술 중에 공간 영역을 주파수 영역으로 변환하여 워터마크 신호를 삽입하는 이유는 워터마크를 삭제하려는 악의적인 공격에 대해 살아 남을 수 있고 인간이 삽입되는 워터마크 신호를 쉽게 인지할 수 없는 주파수 대역을 고려할 수 있기 때문이다. 그러나 3차원 데이터의 비정규성(irregularity)으로 인하여 공간영역의 3차원 데이터를 주파수 영역으로 자연스럽게 변환한다는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 3차원 메쉬(mesh) 데이터를 주파수 영역으로 변환하여 수행하는 새로운 워터마킹 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 3차원 모델을 운행(traversing)하여 삼각형 스트립을 생성하고, 각 스트립에 속한 꼭지점 좌표들을 각 좌표축에 따라 독립적으로 1차원 DCT 변환한다. 그리고 쉽게 인지되지 않으면서도 불법적인 공격으로부터 워터마크 신호가 살아남기 위해 AC 계수의 중간 주파수 대역에 워터마크 신호를 삽입한다. 마지막으로, 컴퓨터 실험을 통해 제안한 3차원 데이터 워터마킹 방법은 무작위 잡음 첨가 공격이나 Affine 변환, 그리고 MPEG-4 SNHC의 표준 기하 압축에 강인하다는 것을 보였다.
현대 사회에서 영상처리 기술이 발달함에 따라 영상은 정보를 저장하거나 표현하기 위한 중요한 수단이 되고 있다. 일반적으로 영상을 획득 및 저장하는 과정에서 노이즈에 의해 영상이 훼손되며 이러한 노이즈에는 크게 AWGN(Addictive White Gaussian Noise)와 임펄스 잡음(Impulse Noise)이 있다. 임펄스 노이즈는 영상신호에서 예리하고 급작스런 교란으로 영상 전반에 걸쳐 black and white로 불규칙하게 펴저 나타나게 된다. 임펄스 노이즈 환경에서는 알고리즘이 간단하면서 노이즈 제거 성능이 우수한 SM(standard median)필터가 많이 사용되며, SM 필터는 노이즈를 제거하지만 영상에지에서 오류를 나타내어 전체 영상의 품질을 저하시킨다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 따라서 본 논문에서는 임펄스 노이즈 환경에서 영상을 복원하기 위해 비선형 필터를 제안하였으며, 노이즈를 제거함과 동시에 방향성을 이용하여 영상의 에지성분을 보존하도록 하였다. 그리고 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
본 논문에서는 다양한 정보단말기에 활용될 수 있는 손동작기반의 실시간 숫자 인식기 구현 기법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 키넥트 센서를 활용하여 3차원 공간에서 손의 움직임을 획득한다. 획득한 손의 궤적은 잡음과 제스처의 크기 변화에 의한 궤적 변화를 최소화하고 일관성 있는 추적을 유지하기 위해 주성분 분석으로 단순화 된다. 또한, 기울기와 위치정보 특징을 동시에 고려한 새로운 특징 기반 은닉 마르코프 모델을 제시한다. 그 결과 제안한 기법은 손동작의 크기와 움직임 속도에 강인한 실시간 인식기를 구현하였다. 실험을 통하여 기존의 기울기 정보만을 사용하였을 때 보다 30% 이상의 높은 인식률을 보였으며, 98%의 높은 숫자 인식률을 나타내었다.
대규모 컨테이너항만의 건설과 함께 컨테이너 크레인의 생산성 향상으로 선박 체항시간을 단축시켜 항만의 서비스 수준을 높이려는 노력이 가속화되고 있다. 컨테이너 크레인 시스템에 가해지는 입력에 대하여 바람직한 성능을 보이도록 설계사양을 고려한 상태 퍼드백 제어시스템을 사용한다. 컨테이너 크레인에서 측정이 까다롭거나 측정 잡음이 클 것으로 예상되는 상태 변수를 추정하는 방법으로 상태 관측기를 설계하고자 한다. 기존의 연구에서는 상태 피드백 제어시스템의 피드백 이득행렬과 상태 관측기 이득행렬을 분리하여 구하였다. 그러나 본 연구에서는 피드백 이득행렬과 상태 관측기 이득행렬을 선정함에 있어 최근 강인한 탐색법으로 많이 사용되는 REGAs를 사용해 설계사양을 만족하도록 동시에 구하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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