이 논문에서는 잘 모르는 플랜트에 대하여 TDC를 위한 관측기를 설계하고, 이 관측기와 TDC제어기가 연결된 전체 계의 안정화에 대하여 해석한다. 그리고 이 관측 기와 TDC제어기를 DC서보 모터 시스템에 적용하여, 모터에 가해지는 외란과 내부의 매개변수 변동에 강힌한 재어기를 설계하고 그 성능을 실험한다.
Recently, many techniques have been proposed to improve the noise robustness for speaker verification. In this paper, we consider the feature recombination technique in multi-band approach. In the conventional feature recombination for speaker verification, to compute the likelihoods of speaker models or universal background model, whole feature components are used. This computation method is not effective in a view point of multi-band approach. To deal with non-effectiveness of the conventional feature recombination technique, we introduce a subband likelihood computation, and propose a modified feature recombination using subband likelihoods. In decision step of speaker verification system in noise environments, a few very low likelihood scores of a speaker model or universal background model cause speaker verification system to make wrong decision. To overcome this problem, a reliable feature selection method is proposed. The low likelihood scores of unreliable feature are substituted by likelihood scores of the adaptive noise model. In here, this adaptive noise model is estimated by maximum a posteriori adaptation technique using noise features directly obtained from noisy test speech. The proposed method using subband-based reliable feature selection obtains better performance than conventional feature recombination system. The error reduction rate is more than 31 % compared with the feature recombination-based speaker verification system.
본 논문에서는 다채널 위너 필터를 이용하여 마이크로폰 어레이에서 취득된 신호의 잡음을 제거하는 방법을 다룬다. 다채널 위너 필터는 음성 신호의 방향에 대한 정보를 필요로 하지 않는 필터로서 단일 음성 음원의 경우, 음성 왜곡을 발생시키지 않는 MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 공간 필터와 단일 채널 스펙트럼 필터로 분리될 수 있다. MVDR의 방향벡터에 해당하는 단일 음성 음원과 마이크로폰 어레이 간의 음향 전달 함수는 다채널 위너 필터의 부공간 분해 (subspace decomposition)를 이용하여 추정할 수 있다. 이 때 상관 행렬 추정 과정에서 발생하는 오차로 인해 추정되는 음향 전달 함수에도 오차가 발생하게 되며 이에 따라 다채널 위너 필터를 구성하는 MVDR은 음성 왜곡을 발생시키게 된다. 이러한 음성 왜곡을 완화시키기 위해 diagonal loading을 적용하고 실험을 통해 그 효과를 검증한다. 실험에서는 7개의 선형 마이크로폰으로 수집된 데이터를 이용하였으며 잡음을 섞기 전 신호와 잡음을 섞은 후 필터를 통과시킨 신호 간의 MFCC 오차를 측정한다. 실험 결과, diagonal loading을 통해 MFCC 오차를 줄일 수 있음을 확인하였다.
일반적인 음성인식 시스템은 보통 실내 환경에서는 잘 동작하지만 잡음이 존재하는 실제 환경에서는 여러 가지 잡음의 영향으로 그 성능이 급격히 떨어진다. 본 논문에서는 잡음환경에 강인한 음성인식을 위하여 훈련 환경과 실제 환경의 불일치를 줄이기 위한 방법으로 켑스트럼 거리기반 묵음특징 정규화(CSFN: Cepstral distance based SFN) 방법에 켑스트럼 정규화 방법(CMVN:cepstral mean and variance normalization)을 결합한 CSFN-CMVN 방법을 제안하였다. 이 방법은 켑스트럼 특징의 분포 특성의 차이를 나타내는 켑스트럼 유클리디언 거리를 결합하여 음성/묵음 분류에 사용하여 묵음특징을 정규화하는 CSFN 방법에 켑스트럼 정규화 방법을 결합하는 방법이다. Aurora 2.0 DB를 이용한 실험결과, 제안한 CSFN-CMVN은 기존의 대표적인 묵음특징 정규화 방법인 SFN-I 과 비교했을 때 모든 테스트 세트에 대한 평균 단어인식 정확도에서 약 7%의 인식률 향상을 가져옴을 확인하였다. 또한, 기존의 SFN-II, CSFN에 비해서도 약 6%, 5% 향상되었음을 확인 할 수 있어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
현대의 수동소나 시스템에서는 자함 소음의 영향을 최소화하고 더 높은 신호대잡음비를 얻기 위한 목적으로 예인형 선배열 센서를 운용한다. 얇고 긴 예인형 선배열 센서는 예인선의 기동에 따라 비선형 형태로 유도될 수 있다. 이러한 배열 형상의 변화가 고려되지 않는다면 빔형성기의 성능이 저하될 수 있다. 따라서 예인형 선배열 센서를 이용한 빔형성 시 센서 배열에 대한 정확한 형상의 추정이 필요하다. 선배열 형상 추정에는 다양한 기법이 존재한다. 그 중 방위센서를 이용한 기법의 경우, 방위센서 잡음의 영향으로 추정성능이 감소할 수 있다. 이러한 잠재적 오류를 제거하기 위해 가중 다항 근사화 기반 배열 형상 추정 기법을 제안하였다. 제안 기법의 성능 검증을 위하여 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 제안 기법의 성능이 기존 기법에 비해 잡음에 강인함을 확인하였다.
본 논문은 상관형 위상비교(correlative interferometer) 방향탐지 장치의 정확도 분석용 시뮬레이터 설계에 대하여 기술하였다. 상관형 위상비교 방향탐지는 잡음에 강인하므로 안테나 설치가 복잡한 항공기나 함정 등에서 많이 사용되며 방향탐지 정확도가 매우 높다. 또한 전파가 특정 방위각에서 입사될 때 잡음이 없는 환경에서 계산한 위상차와 잡음이 있는 실제 환경에서 측정한 위상차를 융합하여 상관계수가 가장 큰 값을 전파의 방위각으로 추정하는 방식이다. 시뮬레이터는 전파의 주파수, 방탐장치 안테나 수, 안테나 좌표, 전파의 송신신호 세기, 수신기의 대역폭, 이득, 플랫폼(platform)의 전파간섭 등을 입력으로 받아서 0-360도 방위각과 0-60도 고각에 대한 방향탐지 정확도를 계산한다. 시뮬레이터는 실제 환경에서 발생할 수 있는 요소를 대부분 반영하였으므로 방향탐지 오차 분석이 0.5도 이하로 정확하고 함정과 항공기의 방탐장치 설계에 잘 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 천해 배경잡음 환경에서 과도신호 분류에 적합한 특징 선택을 위해 특징의 변별력을 분석하였다. 과도신호 분류는 해양환경 특성상 낮은 신호대잡음비(SNR)를 가지므로 잡음변화에 강인한 특징이 요구된다. 천해 배경잡음을 모델링하기 위해 이론적인 잡음 모델과 Wenz의 천해 관측 자료 그리고 Yule walker 필터를 이용하였다. 과도신호의 SNR에 따른 각 특징의 변별력은 Fisher score를 이용하여 분석하였다. 변별력이 높은 특징을 선택하여 24 클래스의 과도신호원에 대한 분류정확도를 분석한 결과 잡음이 없는 환경에서 선택된 특징에서 상대적으로 높은 분류정확도를 보였다. 이러한 결과를 토대로 최종적으로 선택된 특징은 전체 28가지 특징 중 16가지 특징이 선택되었다. 다중 클래스 SVM분류기를 이용하여 선택된 특징의 인식률 분석결과 과도신호의 SNR 20dB 환경에서 약92%의 분류정확도를 보였다.
디지털 멀티미디어 데이터에 대한 소유권 문제가 근래에 중요한 문제로 대두되면서 이를 효율적으로 보호할 수 있는 기술적 해결책으로 디지털 워터마킹에 대한 연구가 활발히 진행되어져 왔다. 본 연구에서는 디지털 영상 데이터에 대해 다양한 공격에 강인한 웨이브릿 기반 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 웨이브릿 변환을 이용하여 워터마킹된 영상의 변화를 감지 못하도록 하면서 시각적으로 중요한 영역에 워터마크를 삽입하여 일반적인 영상 신호 처리에 강인한 워터마킹 방법을 제시한다. 웨이브릿 변환된 계수의 레벨과 각 부대역별 특성을 고려하고, 영상의 복잡도를 반영한 다중 임계치를 적용하여 원본영상과 워터마킹된 영상이 시각적으로 차이가 없도록 가우시안 랜덤 수열(Gaussian Random Sequence)을 워터마크로 삽입한다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 영상에 대하여 실험해 본 결과 워터마크가 삽입된 영상이 시각적으로 전혀 구별할 수 없을 정도의 비가시도를 보이면서 다양한 공격, 즉 JPEG 손실압축, 필터링, 잡음첨가, 리샘플링, 크로핑 등에 대하여 우수한 워터마크 검출결과와 강인함을 보였다.
이 논문은 지진을 받는 축소 3층 건물모델의 제어 실험에 관한 것이다. 건물모델에 대해 능동 질량 감쇠기를 사용하여 강인제어기인 $\mu$합성 제어기를 설계하고 실험적으로 검증하였다. 외란 입력과 제어용 출력에 적합한 주파수 가중함수를 설정하고 가중함수의 조합을 분석하여 최적의 $\mu$합성 제어기를 제시하였다. 실험 결과 백색잡음 가진 입력에 대한 RMS 응답에서 60-70%의 감소를 보여주었고, 축소 지진 입력에 대한 최대 응답에서 30-45% 정도의 감소효과를 나타내었다. 수치해석결과와 실험의 결과가 매우 정확히 일치하였으며 불확실성을 갖는 구조물에 대하여 제어기가 불확실성의 범위 내에서 강인하다는 것을 보여주었다.
본 연구에서는 플랜트의 잡음, 부하, 및 변경된 파라미터를 제어하는 퍼지 PI+퍼지 D제어기 즉, 일종의 강인한 제어 시스템을 고려하고자 한다. 차분 방정식에 대하여 PI+D제어기를 적용하였으며 PI+D제어기의 PID 파라미터에 대응 입력에 대한 퍼지 제어기를 계획하고 따라서 파라미터 변화에 따른 환경 변화에 강인한 제어 시스템을 설계하였다. 퍼지제어는 편리한 4가지 규칙과 멥버쉽 함수를 가지고 있다. 본 연구에서는 3상의 유도 모터 제어에 대하여 퍼지 PI+퍼지 D제어기를 설계하고 그 성능을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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