일반 통신용 단일모드 광섬유를 회전 감지용 광섬유로 사용하는 비편광 광섬유 자이로스코프를 제작하고 특성을 측정하였다. 이 자이로스코프의 잡음특성을 계산하여 예측하고, 신호대 잡음비가 최대가 되는 적정 변조진폭 둥의 최적 동작조건을 추출하였다. 자이로의 불규칙잡음계수를 여러 위상차 변조진폭에 대하여 측정한 결과, 위상차 변조진폭이 2.4 rad인 경우에 0.7$\times$$10^{-3}$ deg/√hr의 작은 불규칙잡음계수를 얻을 수 있었으며, 변조진폭에 따른 잡음특성의 경향이 계산에 의한 예측치와 거의 일치하였다.
본 논문은 스마트 빌딩을 위한 가시광 통신 시스템에서 데이터 신뢰성을 향상시키는 딥러닝 기반의 간섭 제거 알고리즘에 대해 연구하였다. 본 논문에서 제안한 기법은 딥러닝 기술을 적용하여 채널에서 발생하는 잡음을 예측하여 제거하는 기술로서 수신단에서 딥러닝에 의해 학습된 잡음들을 활용하여 효과적으로 잡음을 제거함으로써 신호의 품질을 향상시킬 수 있다. 딥러닝 기술의 잡음 예측 정확도를 향상시키기 위해 기존의 잡음 형태를 데이터베이스화하여 활용하였다. 모의실험을 통해 간섭 제거 기법이 적용된 시스템 모델의 성능을 검증하였으며, 제안하는 시스템이 잡음을 효과적으로 제거하여 신호의 품질 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다. 제안한 시스템 모델은 가시광 통신뿐만 아니라 일반적인 통신 시스템에서도 신호의 품질을 향상시킬 수 있도록 다양하게 적용이 가능하다.
본 논문에서는 낮은 비트율 CELP 음성 부호화기의 장구간 예측기의 성능 향상 방 법을 제안한다. 비트율을 낮추기 위해서는 분석 구간의 길이가 길어져야하며 이에 따라 장 구간 예측기의 성능이 저하되어 장구간 예측 후에도 준 주기성 성분이 상당량 존재하므로 백색 잡음으로 구성된 통계 코드북만으로는 이를 모델링하기 어려워진다. 제안 방법에서는 다중 대역 필터와 다중 펄스열을 이용하여 한 번 더 필터링(이차 장구간 예측)함으로써 장 구간 예측 후의 신호가 통계 코드북에 적합한 백색 잡음 형태로 되도록 모델링한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 4.8kbps 비트율로 양자화한 후, 기존에 제안된 같은 전송률의 MBCELP와 DoD-CELP와 비교하였다. 실험 결과 제안된 방법이 기존 부호화기들에 비해 주/객관적인 음질에서 우수한 성능을 보여준다.
부분응답 최대유사 (PRML: partial response maximum likelihood) 검출기법은 수직 자기기록 채널에 적합한 검출기법이다. 또한, 잡음 예측 (noise prediction) 기법을 비터비 (Viterbi) 알고리즘의 branch metric 계산에 삽입함으로써 부분응답 최대유사 기법의 성능을 향상시킬 수 있다. 그러나 비터비 알고리즘으로 구현된 시스템은 복잡도 측면에서 단점을 갖는다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해, 런 길이 제한 (RLL: un-length limited) 부호기의 최소 런 길이 제한 매개변수 d=1을 이용하여 새로운 저 복잡도 검출기법을 제안하였다. 제안된 검출 기법은 비터비 검출기를 대신하는 슬라이서와 궤환 여파기로서의 잡음예측기로 구성되어있다. 따라서 비트오율 성능을 향상시키기 위하여 제안된 기법을 쌍(dual) 검출기법으로 확장하였다. 모의실험을 통하여 제안된 구조가 낮은 복잡 도를 가지면서, 부분응답 등화기의 목적 응답이 (1,2,1)인 잡음예측 최대 유사 검출기법(NPML: noise-predictive maximum likelihood) 과 유사한 성능을 보임을 확인하였다.
IRR 적응 휠터의 공식오차 방식은 지역 최소값에 관계없이 전역 최소값에 수렴하며 안정성이 높다. 그러나 공식오차 방식은 입력 신호에 잡음이 섞여 경우 예측계수가 바이어스 되는 문제가 있다. 본 논문에서는 사전에 잡음에 대한 지식이 없이 바이어스가 없는 예측계수를 얻을 수 있는 새로운 공식 오차 방식을 위한 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 공식오차를 스므딩하는 방식을 이용하여 입력에 추가되는 잡음이 백색잡음인 경우 바이어스 없이 계수를 예측할 수 있다. 시뮬레이션을 통해 새로운 알고리즘이 공식오차의 중요한 장점인 빠른 수렴속도와 안정성을 유지하며 바이어스를 효율적으로 제거함을 볼 수 있다.
본 논문에서는 뇌파측정기에서 발생하는 전기적 잡음을 제거하기 위하여 뇌파 측정시 발생하는 안구운동, PVC 룰러 펌프 잡음등을 포함하는 전기적 잡음에 대하여 기술하였다. 적응 디지틀 필터는 이러한 뇌파 측정 잡음을 제거하는 효과적인 방법이다. 그러나 일반적인 적응 디지틀 필터는 뇌파신호의 일부주파수 성분에 영향을 주게되므로 자동 뇌파 처리에는 부적합하다. 그러므로 본 고에서 이러한 뇌파잡음을 제거하기 위하여 제안한 방법은 일반적인 적응디지틀 필터의 참조채널을 사용하지 않으며, EOG 잡음을 제거하기 위하여 선형예측기와 고정차수 FIR 필터를 연결하였으며, 펌프잡음을 제거하기 위하여 선형예측기와 잡음 제거기를 연결함으로써 실현하였다. 또한 시뮬레이션을 통한 결과는 잡음제거 능력의 관점에서 제안한 방법의 성능을 분석하였으며, 결과적으로 약 20dB의 잡음제거 성능을 보였다.
회전하는 기계시스템에서는 일반적으로 시변 진동신호가 발생되며, 회전기에 고장이 있는 경우 이 신호에 잡음이 포함된다. 본 논문에서는 잡음이 포함된 시변 진동신호를 분해하기 위한 적응예측기와 이진트리구조 필터뱅크로 구성되는 시스템을 제안한다. 그리고 이 시스템에서 분석된 진동신호 결과를 회전기 고장진단에 활용할 수 있음을 보인다. 제안 시스템 적응 예측기는 주기신호성분을 예측하며, 필터뱅크 시스템에서는 입력신호와 예측된 주기신호와의 차 신호를 부밴드 대역으로 분해한다. 각 부밴드 신호에는 고장에 따른 잡음 신호성분이 포함되므로, 이를 이용 회전기의 고장진단이 가능하다. 제안한 신동신호분석 방법의 타당성을 시뮬레이션에서 보이며, 시뮬레이션에서는 주기신호 성분이 제거된 진동신호를 32 부밴드로 분해하여 고장관련 신호 특성을 분석한다.
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.
본 연구에서는 오차분산을 명확하게 표현하지 못하는 협대역 수중음향 측정체계의 측정성능 및 운용성을 설계 단계에서 사전 예측할 목적으로, 신호대잡음비에 따른 신뢰도 기반의 협대역 측정정확도 예측 기준을 제안한다. 제안 기준에서 신호의 평균과 분산은 신호의 샘플 개수와 신호대잡음비에 의해 표현된다. 본 논문에서는 편향된 환경에서 수중음향을 분석하는 경우와 배경소음을 사전 예측하여 측정음향에서 제거시키는 경우에 대하여 협대역 수중음향 측정성능 예측을 제안 기준에 의해 시뮬레이션하고 그 결과를 고찰한다.
오실로메트릭 방법으로 휴대용 혈압 측정 시 빈번하게 발생하는 잡음에 의한 오실레이션 신호의 왜곡을 줄이기 위해 새로운 잡음 제거 알고리즘을 제안하였다. 제안된 잡음 제거 알고리즘은 선형 예측기 구조 기반의 적응 필터를 이용한다. 제안된 잡음 제거알고리즘의 성능을 평가하기 위해 왜곡된 오실레이션 신호에 선형보간법을 사용하는 기존의 방법과 적응 필터를 사용하는 제안된 방법을 적용하여 잡음 제거 성능을 비교하였다. 제안된 방법은 잡음이 오실레이션과 중첩되어 나타난 경우에 기존의 방법과 달리 잡음에 강인한 특징을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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