실세계 환경의 원거리에서 녹음된 음성은 가산 잡음이나 반향 성분으로 왜곡되기 때문에 음성인식 성능이 현저히 떨어진다. 따라서 음성 전처리 과정은 실세계 환경에서 강인한 음성인식을 위한 필수과정이다. 모델 기반 특징 향상 방법은 전처리 방법 중 하나로 특징 영역 데이터의 적절한 동적 범위(dynamic range)와 차원 수로 인하여 실시간 처리가 가능하고 깨끗한 음성의 선험적 정보를 모델링하기에 용이하다. 또, 인식을 위한 최종 특징 입력에 가까운 단계에서 데이터를 처리하므로 인식에 밀접한 영향을 준다는 장점이 있다. 그러나 대략적인 왜곡 요인 관련 파라미터 추정 때문에 음성인식 성능이 하락되는 단점이 있다. 최근에 기존 모델 기반 특징 향상의 단점을 개선하여 가산 잡음이나 반향 환경에 적합한 방법이 제안되었다. 이글에서는 특징 향상 방법을 소개하고 개선된 방법의 음성인식 강인성을 알아보고자 한다.
실시간 음성 인식기의 구현에 있어서 선행되어야 할 과제는 신뢰성 있는 음성구간 검출과 적절한 음성특징벡터를 구하는 것이다. 그러나, 주변 잡음이 인가되는 환경에서는 신뢰성 있는 음성구간 검출이 어렵게 되어 적절한 음성특징벡터를 구할 수 없게 되어 최종적으로 인식기의 성능 저하를 초래하게 된다. 이러한 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 일반적으로 사용되어지는 단구간 파러 스펙트럼 외에 잡음에 강인한 특성을 가질 수 있도록 하는 새로운 특징 파라메터로써 스펙트럼 밀도비교척도와 선형회귀를 이용한 선형결정함수를 사용하였다. 이러한 두 가지 파라메터를 추가하여 주변 잡음의 크기에 따라 각각의 (파라메터를 적절한 가중치로 조합하여 음성구간 결정을 수행한 다음 DTW를 사용하여 인식실험을 한 결과 주변 잡음이 존재하는 환경에서도 강인한 특성을 가짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 POSC 기반의 3D 메쉬 워터마킹 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 3D 메쉬를 두 가지의 제약 조건 집합으로 수렴 조건을 만족할 때까지 반복 투영한다. 이들 집합은 워터마크를 삽입하기 위한 강인성 집합 및 비가시성 집합으로 구성된다. 원 모델없이 워터마크를 추출하기 위하여 제안한 방법에서는 워터마크가 삽입되는 위치 정보 및 결정치를 이용한다. 실험 결과로부터 제안한 방법이 메쉬 간단화, 절단, 아핀 변환, 및 랜덤 잡음 첨가 등의 공격에 우수한 강인성을 가짐을 확인하였다.
바이어스된 영-오차확률 (biased zero-error probability)과 이에 관련된 알고리듬은 매 반복시간마다 합산과정을 지니고 있어 많은 계산상의 부담을 요구한다. 이 논문에서는 바이어스된 영-오차확률에 반복적 접근법을 적용한 알고리듬을 제안하였고 천해역 통신채널과 충격성 잡음 및 바이어스된 가우시안 잡음이 혼재한 실험 환경에서 성능을 비교하였다. 샘플 사이즈에 비례하는 계산 복잡도를 지닌 기존 알고리듬과 달리 제안한 반복적 방식은 샘플 사이즈와 무관하여 계산량의 부담을 크게 줄였다. 이러한 계산효율 특성을 지닌 제안한 알고리듬은 블록 처리방식의 기존 알고리듬과 비교하여 다중경로 페이딩, 바이어스된 잡음 및 충격성 잡음에 대한 강인성에서 동일한 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 시스템의 모델 불확실성과 백색 가우시안이 아닌 $L_2$ 잡음이 존재하는 경우에 시스템 상태변수의 효과적인 추정을 위한 강인 필터를 제안한다. 제안된 필터는 적분이차제약조건(integral quadratic constraint)을 갖는 일반적인 비선형 불확실 시스템을 위해 선형근사화를 통하여 구성된다. 또한 제안된 필터의 중요한 특성인 변형된 $H{\infty}$ 성능 지수를 유도하고, 해석적 방법을 통해 제안된 필터의 잡음과 시스템 파라미터 불확실성에 대한 강인성을 분석하며, 시뮬레이션 결과를 통하여 제안된 필터가 추정치의 정확도를 효과적으로 향상시키는 것을 보인다.
능동 제어기를 설계하기 위해서는 제어대상 구조물의 수학모델의 구해야한다. 그러나, 무한차원의 구조물에 대하여 정확한 모델을 구하는 것은 불가능하므로 유한차원인 저차원화된 모델을 사용하여 제어기를 설계한다. 그러나, 실제 구조물과 저차원화된 모델사이의 오차에 의하여 제어기의 성능이 저하가 되면 제어기와 구조물의 상호작용, 지진과 같은 오란 등의 불확실성, 지진시 구조물의 동적 특성 변화로 인하여 제어기의 성능이 더욱 저하가 된다. 이러한 저하 요인은 제어기 설계시 요구되는 구조물의 수학모델에 대한 불확실한 요소로 작용하기 때문에 제어성능의 저하를 일으키며 응답의 불안정을 유발하기로 한다. 본 연구에서는 질량형 능동제어기(AMD)가 설치된 3층 건물 모형의 모델 오차에 관한 불확실성을 반영한 강인제어기법을 적용하여 제어성능과 안정성을 실험을 통하여 분석하였다. 강인제어 기법인 $\mu$ 합성법에 요구되는 여러 가지 가중함수인 주파수필터는 건물과 AMD의 특성, 모델 오차, 제어율과 AMD 성능의 , 측정잡음 및 지진외란의 특성 등을 고려하여 정량적으로 선택되었다. $\mu$합성법에 의하여 제어기를 설계하였으며 강인성을 비교하기 위하여 불확실성이 고려되지 않는 LQG 기법에 의한 제어기를 선택하였다. $\mu$합성법은 규정된 불확성에 대하여 제어의 강인성을 가지므로 동적특성이 바뀐 건물모형에 관한 강인성을 LQG 기법에 의한 제어성능과 비교하였다. 그 결과 동적특성이 변화된 건물에 대하여 $\mu$합성법만이 제어의 효율성이 유지되는 강인성을 나타내었다.
본 논문에서는 레이더(Radar)나 소나(Sonar) 시스템 등에서 중요하게 여겨왔던 신호의 방위각 추정기법들은 신호원의 수를 정확히 알아야 한다는 문제점이 있었다. 이러한 문제점들을 최근에는 빠른 수렴속도를 가지는 칼만 필터를 사용하여 신호원의 정보 없이 잡음 부공간을 성공적으로 추정하는 방법을 제안하게 되었는데 이 방법은 중간대 이상의 신호대 잡음비(SNR)가 유지되는 경우 신호의 정보 얼이 DOA를 추정할 수 있는 것으로 평가되어왔다. 그러나 이러한 알고리즘은 임펄스성 잡음이 섞인다면 성능저하를 가져을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 칼만 필터를 바탕으로 한 MUSIC 알고리즘에 시변메모리인자와 후버 영향 함수를 도입하여 임펄스 잡음에 강인한 DOA 추정알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 상관에 기반 한 비선형 합성필터를 이용한 왜곡과 잡음에 강인한 얼굴인식 방법을 연구한다. 상관도 기반 방법은 얼굴 영역의 검출과 인증을 동시에 수행하여 보다 신속한 처리를 할 수 있다는 장점이 있다. 최적화된 비선형 합성필터는 학습영상의 출력 값을 일정하게 유지하면서 입력 영상과 잡음의 필터 출력에너지를 최소화함으로써 얻어진다. 입력 영상의 출력에너지를 최소화하여 허위표적과의 식별력을 부여하고 잡음의 출력에너지를 최소화하여 가산성 잡음에 대한 강인성을 증대한다. 본 논문에서는 비선형 합성필터를 두 개의 학습 영상으로 구성하여 표적의 왜곡과 저해상도 그리고 잡음 환경 하에서 얼굴 인증을 실험하였다. 실험결과는 비선형 합성필터가 SDF(synthetic discriminant function) 필터와 비교하여 ROC(receiver operating characteristics) 커브에서 우수한 성능을 보인다.
영상에 워터마크를 삽입하는 것을 통신채널의 입장에서 해석한다면 워터마크는 신호로, 영상은 잡음으로 모델링이 가능하다. 따라서 이러한 잡음 속에서 신호에 대한 에러를 최소화하는 것이 워터마크의 추출을 최대화하는 것이라 할 수 있다. 통상적으로 Error Correction Code는 에러가 많은 통신채널에서 많이 이용되기 때문에 워터마킹 방법에서도 효과를 기대할 수 있다. 본 논문에서는 DCT 기반의 구간화 워터마킹 방법에 Turbo code를 이용하여 강인성 면에서의 향상된 성능을 실험 결과로 보이며, Turbo code의 해밍거리를 이용하여 워터마킹의 보다 효율적인 검출 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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