• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.81-90
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• 2005

어떠한 신호를 벡터 양자기(vector quantizer: VQ)로 양자화하고, 양자화된 신호, 즉 양자기 출력 인덱스를 잡음이 있는 전송로로 전송하려고 할 때, 전체적인 부호화 시스템의 성능은 사용된 양자화 기법과 전송로 오류에 대한 영향에 의해 좌우된다. 최적의 부호화 시스템 설계를 위해서는 전송로 최적 VQ 같이 소스와 전송로 부호화를 통합하여 최적화시켜야 한다. 설계를 위한 계산량을 줄이는 방법으로 부최적인 접근 방법으로 강인한 VQ (robust VQ: RVQ)가 있다. 양자기는 잡음이 없는 전송로에 최적으로 설계를 하고 양자화 출력인 인덱스 열을 전송로 심볼로 할당 시에, 전체 왜곡이 전송로 잡음에 보다 강인하게 되도록 인덱스 할당 함수를 설계하는 양자기가 RVQ이다. 그런데 최적의 인덱스 할당 함수의 설계도 계산량이 많이 요구된다. 최근에 VQ의 계산량을 줄일 수 있는 표본적응 프러덕트 양자기(sample-adaptive product quantizer: SAPQ)가 제안되었다. SAPQ는 벡터의 차수를 줄이는 프러덕트 양자기(product quantizer: PQ)와 유사한 구조를 가지지만 일반 PQ보다 더 좋은 성능을 가지면서 full-search VQ보다 부호화 복잡도가 낮고 부호책을 위한 메모리의 크기도 작은 일종의 구조적 제한을 가지는 VQ이다. 본 논문에서는 이러한 SAPQ를 사용하여 벡터의 차수를 줄임으로 전송로 오류에 강인한 RVQ 설계가 가능함을 SAPQ의 구조적 고찰과 모의실험을 통해서 살펴보았다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제5권1호
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• pp.87-94
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• 2004

본 논문에서는 모바일 환경하에서 모바일 컨텐츠를 보호하기 위해 CDMA (Code Division Multiple Access) 기술을 적용한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안한다. 디지틸 워터마킹은 경로손실(pathloss), 다중경로 페이딩(multipath fading), 간섭(interference) 및 잡음(noise)이 존재하는 모바일 환경하에서 발생하는 에러에 강인하도록 설계되었다. 모바일 환경하에서 멀티미디어 컨텐츠를 서비스할 경우, 모바일 컨텐츠의 저작권 보호에 적합한 워터마크의 구성 방법, 삽입 및 검출에 대한 알고리즘도 제안한다. 워터마크는 모바일 사용자의 정보를 이용해 구성하여 워터마킹의 요구조건인 비가시성(invisibility)과 외부 공격에 강인성(robustness)을 평가한다. 워터마크가 삽입된 모바일 컨텐츠의 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)이 90.31 dB이고 신호 처리와 잡음 공격에도 강인하다는 것을 알 수 있다. 특히, 무선 전송중에 발생하는 랜덤 잡음(randomn noise)을 극복할 수 있기 때문에 제안한 워터마킹 알고리즘은 모바일 환경하에서 멀티미디어 컨텐츠 보호에 적합하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.23-30
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• 2021

본 논문은 다수의 오토인코더 모델들을 이용한 잡음에 강인한 이미지 분류 시스템을 제안한다. 딥러닝 기술의 발달로 이미지 분류의 정확도는 점점 높아지고 있다. 하지만 입력 이미지가 잡음에 의해서 오염된 경우에는 이미지 분류 성능이 급격히 저하된다. 이미지에 첨가되는 잡음은 이미지의 생성 및 전송 과정에서 필연적으로 발생할 수밖에 없다. 따라서 실제 환경에서 이미지 분류기가 사용되기 위해서는 잡음에 대한 처리 및 대응이 반드시 필요하다. 한편 오토인코더는 입력값과 출력값이 유사하도록 학습되어지는 인공신경망 모델이다. 입력데이터가 학습데이터와 유사하다면 오토인코더의 출력데이터와 입력데이터 사이의 오차는 작을 것이다. 하지만 입력 데이터가 학습데이터와 유사성이 없다면 오토인코더의 출력데이터와 입력데이터 사이의 오차는 클 것이다. 제안하는 시스템은 오토인코더의 입력데이터와 출력데이터 사이의 관계를 이용한다. 제안하는 시스템의 이미지 분류 절차는 2단계로 구성된다. 1단계에서 분류 가능성이 가장 높은 클래스 2개를 선정하고 이들 클래스의 분류 가능성이 서로 유사하면 2단계에서 추가적인 분류 절차를 거친다. 제안하는 시스템의 성능 분석을 위해 가우시안 잡음으로 오염된 MNIST 데이터셋을 대상으로 분류 정확도를 실험하였다. 실험 결과 잡음 환경에서 제안하는 시스템이 CNN(Convolutional Neural Network) 기반의 분류 기법에 비해 높은 정확도를 나타냄을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권12호
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• pp.2324-2330
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• 2015

충격성 잡음하의 블라인드 신호처리 분야에서 최대 상호 코렌트로피 알고리듬 (MCC)이 MSE 기반의 알고리듬에 비해 우수한 성능을 보인다. 그러나 MCC 알고리듬에 대한 최적 가중치 조건들이나 충격성 잡음에 대한 내성과 관련된 특성들은 아직 충분히 연구되지 못한 상태이다. 이 논문에서는 MSE기반의 LMS 알고리듬과 비교를 통해 MCC의 최적 가중치의 성질을 분석하여 MCC 알고리듬의 최적 가중치가 MSE기반의 LMS 알고리듬과 같다는 보인다. 또한 MCC의 최적 가중치가 충격성 잡음 하에서도 동요 없이 안정을 유지하는 요인이 입력 크기 조정에 있다는 것을 시뮬레이션을 통해 입증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.736-738
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• 2005

최근 PDA나 PMP와 같은 개인용 모바일 기기의 인터페이스 개발로써 잡음환경에 강인한 음성인식 기술들이 연구되고 있으며 이러한 방법으로 오류패턴, 순차패턴, 의미정보, 문맥정보와 같이 인식기에 독립적인 정보를 이용하거나 영상 정보와 같이 언어와 성격이 다른 이질적인 정보를 이용하여 후처리를 하는 연구들이 진행되어 왔다. 그러나 인식기와 독립적인 정보로 후처리를 하는 방법들의 인식률은 인식기의 사전 인식률이 주변 잡음에 의해 떨어질 경우 후처리 인식률도 같이 떨어지는 현상이 벌어진다. 따라서 본 논문에서는 주변 잡음으로 인한 인식기의 사전 인식률에 저하를 줄이는 방법으로 사용자 적응형 후처리를 제안한다. 사용자 적응형 후처리에 사용되는 데이터는 사용자의 발화에 대한 인식기의 출력 값들이며, 출력 값들은 화자독립모델에 의해 계산되는 각 단어들의 유사도 들이다. 따라서 화자독립모델의 결과를 사용자 적응형 후처리에 적용한 결과 인식기의 오류를 $58.7\%$ 줄일 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제49권1호
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• pp.104-111
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• 2012

본 논문에서는 향상된 최소값 제어 재귀 평균 기법 (improved minima controlled recursive averaging, IMCRA) 알고리즘의 잡음 전력 추정성능을 향상 시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 IMCRA은 주파수 특성이 빠르게 변화하는 비정상적인 환경과 낮은 SNR을 갖는 상황에서 잡음 전력 추정에 직접적으로 영향을 미치는 음성 검출기의 성능이 강인하지 못한 단점이 있다. 본 연구에서는 강인한 음성 검출 성능을 위해서 기존 IMCRA의 음성 검출기에 전역 음성 부재 확률을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가는 음성의 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)와 composite measure를 통한 음질을 평가하였다. 실험 결과 다양한 잡음 환경 (car, white, babble)에서 전역 음성 부재 확률을 적용한 IMCRA의 음성 향상 기법이 향상된 결과를 보여주었다. 특히, 비정상잡음 환경인 babble 5dB에서 PESQ 0.026, composite measure 0.029의 향상된 음질을 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.511-515
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• 1999

음성의 인식율 저하는 주로 잡음에 의해 발생하고, 이러한 요인을 제거하기 위해 주로 필터뱅크를 사용하여 왔지만, 본 논문은 2 차원 선형예측이라는 영상 특징 추출 방법을 이용하여 잡음에 강인한 숫자 음 인식을 시도하였다. 먼저, 음성에 대한 인식결과를 도출하기 위해, 13 차 선형예측 계수를 이용하여 인식을 시도하였다. 이 때, 잡음을 추가한 음성을 이용하여 시험한 결과, 5 개의 숫자음, ‘영’, ‘사’, ‘오’, ‘육’, ‘구’에서 인식결과의 저하를 볼 수 있었다. 이러한 결과를 향상시키기 위해 2 차원 선형예측 계수를 추가한 인식기 입력 데이터를 구현하였다. 이 때, 선형예측 계수는 각 프레임별로 추출하였고, 음성데이터와 합한 영상 데이터를 가지고 인식 실험을 실시하였다. 이 때, 숫자음 ‘사’ 와 ‘구’ 에 대해서는 상당한 향상을 보였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.775-776
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• 2008

본 논문은 WLAN 환경에서 웨이블릿과 신경망을 사용한 실내 위치인식 방법을 제안한다. 제안한 방법의 기본적인 아이디어는 경제적이면서 효율적인 방법으로써 실내에 설치된 무선 AP들로부터 수신된 신호들의 수신세기로부터 비교적 정확하게 위치를 추정하는 연구이다. 일반적으로 무선 신호는 주위 환경 및 건물 구조적 요인에 의해 수신세기가 더해지거나 감해지는 현상이 발생함으로써 수신된 각 신호세기로부터 신호 잡음과 오류에 강인하고 시간과 주파수 도메인의 정보 표현이 가능하며 각 신호세기들간의 구별성을 갖는 특징값 획득이 필요하다. 제안 방법에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 수신된 신호로부터 중복 데이터와 잡음에 민감하게 반응하지 않는 특징값을 획득하고, 수신신호 전역 및 지역적 특징의 표현이 가능한 신경망을 사용하여 실내위치인식 방법은 제안한다. 실험 결과 실내위치 인식률이 94 % 이상 제시하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.222-228
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• 2010

본 논문에서는 비정상적인 배경 잡음 환경에서 음성향상을 위한 신호의 스펙트럼 변이 (Spectral Deviation)을 적용한 Soft Decision 기반의 잡음전력 수정 기법을 제안한다. 기존의 Soft Decision 기반의 잡음전력 추정에 있어서 잡음신호의 정상성(Stationarity)을 가정한 스무딩 파라미터를 사용하여 잡음전력을 추정하고 갱신하였지만, 잡음신호의 주파수적인 특성이 상대적으로 빠르게 변하는 비정상적인 환경에서는 강인하지 못한 단점을 가지게 된다. 본 논문에서는 신호의 스펙트럼 변이를 추정하여 정상적인 잡음 환경과 비정상적인 잡음 환경에 따라 적응적으로 잡음전력을 추정하고 갱신하여 잡음신호에 의해 오염된 음성신호를 향상시킨다. 제안된 알고리즘은 다양한 배경 잡음 환경에서 객관적인 음질측정 방법인 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)에 의해서 평가되었으며, 기존의 Soft Decision 기반의 음성 향상 기법과 비교하여 보다 향상된 성능을 보여주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1-6
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• 2017

이 논문에서는 충격성 잡음환경에서 탁월한 성능을 보이는 CIPD 알고리즘에 대해, 오차에 대한 가우시안 커널로 입력이 보정된 MCI의 전력 추이를 가중치 갱신 방정식에 반영한 새로운 방식을 제안하였다. 제안한 알고리즘이 기존의 CIPD 알고리즘보다 우수한 성능을 가지는지 평가하기 위해, 각 알고리즘의 가중치 벡터 변화량이 얼마나 충격성 잡음에 강인한가를 충격성 잡음하에서 비교하였으며, 실험 결과에서 2배 이상의 정상상태 안정성 향상, 약 1.8배 빠른 수렴속도와 약 2dB 정도 더 낮은 최소 MSE 값을 나타냈다.