본 논문에서는 문-음성 합성기에서 사용되는 대용량 데이터 베이스의 구성을 목적으로 하는 음성 신호의 자동 분할기법을 기술하였다. 주된 내용은 은닉 마코프 모델에 기반을 둔 음소 분할과 여기서 얻어진 결과를 초기 음소 경계로 사용하여 이를 자동으로 수정하는 방법으로 구성되어 있다. 다층 퍼셉트론이 음성 경계의 검출기로 사용되었으며, 음소 분할의 성능을 증가시키기 위해, 음소의 천이 패턴에 따라 다층 퍼셉트론을 개별적으로 학습시키는 방법이 제안되었다. 음소 천이 패턴은 수작업에 의해 생성된 레이블 정보를 기준 음소 경계로 사용하여, 기준 음소 경계와 추정된 음소 경계간의 전체 오차를 최소화하는 관점에서 분할되도록 하였다. 단일 화자를 대상으로 하는 실험에서 제안된 기법을 통해 생성된 음소 경계는 기준 경계와 비교하여 95%의 음소가 20 msec 이내의 경계 오차를 갖는 것으로 나타났으며, 평균 자승 제곱근 오차면에서 수정 작업을 통해 25% 향상된 결과를 나타내었다.
본 논문에서는 적응 다중 전송율을 갖는 광대역 음성부호화기인 AMR-WB 의 알고리즘을 분석하고, TI사의 고정소수점 DSP인 TMS320C6201를 이용한 실시간 구현 결과를 제시한다. AMR-WB 음성부호화기는 두 가지 대 역으로 분리된 신호가 독립적으로 부호화되며, 저대역 신호는 ACELP 방식으로、 고대역 신호는 잡음 여기신호와 선형예측 합성필터를 사용하는 방식으로 각각 합성된다. 구현된 AMR-WB 음성부호화기는 프로그램 메모리와 데이터 메모리가 각각 218 kbytes, 92kbytes의 크기를 가지며 , 한 프레임인 20 ms를 처리하는데 평균 920,267 정도의 클릭 수가 사용되어 약 5.75 ms의 시간이 소요 되였다. 또한, DSP로 구현한 AMR-WB 음성부호화기의 결과와 PC에서 시뮬레이션 한 결과가 서로 일치함을 확인하였다.
본 논문은 신경망을 이용한 간섭 신호 제어 복합 다층 퍼셉트론에서 DS/SS 이동 통신에서 수신된 신호를 검출하는 것에 대하여 연구한다. 수신 신호가 일정한 비트율을 갖는 채널에 전송하기 위하여 신경망을 이용한 새로운 탭 가중치 갱신 제어 방법을 제안한다. 적응 횡단선 필터는 상호 심볼간 간섭을 억압하기 위해 LMS 알고리즘 사용하고, 응답과 실제 출력간의 차인 에러를 이용하여 탭 가중치 조절 메카니즘을 통해 탭 가중치를 갱신함으로서 효과적으로 간섭을 제거한다. 본 논문은 상호 심볼간 간섭을 효율적으로 억압해온 다계층 퍼셉트론 조합을 이용하여 제안된 알고리즘을 통해 탭 가중치 갱신이 보다 효율적으로 이루어질 수 있도록 한다. 시뮬레이션을 통해 평균자승 에러의 수렴 특성이 우월하다는 것을 연구한다.
광대역 무선 디지털 통신 시스템용 파이프라인 적응 결정귀환 등화기 (pipelined adaptive decision- feedback equalizer; PADFE)를 0.25-$\mu\textrm{m}$ CMOS 공정을 사용하여 full custom 단일 칩으로 설계하였다. ADFE의 동작속도를 향상시키기 위해 DLMS (delayed least-mean-square)을 적용한 2-stage 파이프라인 구조로 설계하였다. PADFE의 필터와 계수갱신 블록 등 모든 연산을 redundant binary (RB) 수치계로 처리하였으며, 2의 보수 수치계를 사용하는 기존의 방식에 비해 연산량의 감소와 동작속도의 향상이 얻어졌으며, 또한 전체적인 구조의 단순화에 의해 VLSI 구현이 용이하다는 장점을 갖는다. COSSAP을 이용한 알고리듬 레벨 시뮬레이션을 통해 파이프라인 stage 수, 필터 tap 수, 계수 및 내부 비트 수 등의 설계 파라메터 결정과 bit error rate (BER), 수렴속도 등을 분석하였다. 설계된 PADFE는 약 205,000개의 트랜지스터로 구성되며, 코어의 면적은 1.96$\times$1.35-mm$^{2}$이다. 시뮬레이션 결과, 2.5-V 전원전압에서 200-MHz의 클록 주파수로 안전하게 동작할 수 있을 것으로 예상되며, 평균 전력소모는 약 890-mW이다.
전력선 잡음은 ECG 신호 분석에 있어 특정 구간의 왜곡을 발생시킬 수 있다. 특히 P와 R파와 같이 부정맥 진단에 중요한 요소가 되는 구간은 전력선 주파수가 샘플링 주파수의 배수(multiple)일 경우와 그렇지 않을 경우에 각각 다른 형태의 잡음으로 나타나며, 잡음의 특성 또한 선형과 비선형으로 나누어진다. 본 논문에서는 ECG 신호의 가변적인 전력선 잡음 제거를 위한 적응형 차감 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 전력선 주파수와 샘플링 주파수와의 배수 관계를 multiple과 non-multiple로 구분한 후 각 구간에 대한 선형성 여부를 판단한다. 이후 선형 구간은 이동평균 필터를 이용하여 잡음성분을 추출하고, 비선형 구간 잡음은 선형구간에서 추출되어 임시버퍼에 저장된 잡음 성분을 이용하여 추출한다. 제안한 기법의 P파와 R파 검출성능을 평가하기 위해 MIT-BIH 데이터베이스의 119번 레코드를 사용하였다. 실험 결과 기존 노치 필터의 경우 P파 97.91%, R파 96.66%, 제안한 차감기법의 경우 P파 99.01%, R파 97.93%의 검출결과를 나타내었다.
본 논문에서는 양이 보청기의 음향궤환 및 잡음을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 이중 마이크를 사용하여 잔차신호에서 음성신호를 제거한 후 궤환제거 필터의 계수를 갱신시킴으로써 수렴성능을 향상시킨다. 먼저 궤환제거기가 마이크 선호에서 궤환신호를 제거하고, 이어서 빔포밍 기법을 이용하여 잡음을 제거한다. 양이 보청기의 안정적 수렴을 보장하기 위해 좌측 및 우측 보청기를 분리하여 먼저 좌측 보청기를 수렴시키고 나서 그 다음 우측 보청기를 수렴시키는 과정으로 진행한다. 본 연구에서 제안한 궤환 및 잡음제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, 제안한 적응 알고리즘을 사용하면 기존의 알고리즘을 사용하는 경우보다 궤환제거기에서 평균 14.43 dB의 SFR(Signal to Feedback Ratio), 잡음제거기에서 평균 10.19 dB의 SNR(Signal to Noise Ratio) 개선효과를 향상시킬 수 있는 것으로 확인하였다.
대표적인 추천 시스템 방법론인 협업 필터링(Collaborative Filtering)에는 이웃기반 방법(Neighbor Methods)과 잠재 요인 모델(Latent Factor model)이라는 두 가지 접근법이 있다. 이중 행렬 분해(Matrix Factorization)를 이용하는 잠재 요인 모델은 사용자-아이템 상호작용 행렬을 두 개의 보다 낮은 차원의 직사각형 행렬로 분해하고 이들의 행렬 곱으로 아이템의 평점(Rating)을 예측한다. 평점 패턴으로부터 추출된 요인 벡터들을 통해 사용자와 아이템 속성을 포착할 수 있기 때문에 확장성, 정확도, 유연성 측면에서 이웃기반 방법보다 우수하다고 알려져 있다. 하지만 평점이 지정되지 않은 아이템에 대해서는 선호도가 다른 개개인의 다양성을 반영하지 못하는 근본적인 한계가 있고 이는 반복적이고 부정확한 추천을 초래하게 된다. 이러한 잠재요인 모델의 한계를 개선하고자 각각의 아이템 별로 사용자의 선호도를 적응적으로 학습하는 적응 심층 잠재요인 모형(Adaptive Deep Latent Factor Model; ADLFM)이 등장하였다. ADLFM은 아이템의 특징을 설명하는 텍스트인 아이템 설명(Item Description)을 입력으로 받아 사용자와 아이템의 잠재 벡터를 구하고 어텐션 스코어(Attention Score)를 활용하여 개인의 다양성을 반영할 수 있는 방법을 제시한다. 하지만 아이템 설명을 포함하는 데이터 셋을 요구하기 때문에 이 방법을 적용할 수 있는 대상이 많지 않은 즉 일반화에 있어 한계가 있다. 본 연구에서는 아이템 설명 대신 추천시스템에서 보편적으로 사용하는 아이템 ID를 입력으로 하고 Self-Attention, Multi-head attention, Multi-Conv1d 등 보다 개선된 딥러닝 모델 구조를 적용함으로써 ADLFM의 한계를 개선할 수 있는 일반화된 적응 심층 잠재요인 추천모형 G-ADLFRM을 제안한다. 다양한 도메인의 데이터셋을 가지고 입력과 모델 구조 변경에 대한 실험을 진행한 결과, 입력만 변경했을 경우 동반되는 정보손실로 인해 ADLFM 대비 MAE(Mean Absolute Error)가 소폭 높아지며 추천성능이 하락했지만, 처리할 정보량이 적어지면서 epoch 당 평균 학습속도는 대폭 향상되었다. 입력 뿐만 아니라 모델 구조까지 바꿨을 경우에는 가장 성능이 우수한 Multi-Conv1d 구조가 ADLFM과 유사한 성능을 나타내며 입력변경으로 인한 정보손실을 충분히 상쇄시킬 수 있음을 보여주었다. 결론적으로 본 논문에서 제시한 모형은 기존 ADLFM의 성능은 최대한 유지하면서 빠른 학습과 추론이 가능하고(경량화) 다양한 도메인에 적용할 수 있는(일반화) 새로운 모형임을 알 수 있다.
조영 증강된 CT 영상의 화소값은 조영제에 의해 이산적으로 변한다. 또한 간의 중간부분에서는 간과 유사한 농도값을 갖는 췌장 때문에 간의 분할이 어렵다. 본 논문에서는 조영증강된 CT영상의 화소값의 이산적인 변화와 간과 겹치는 췌장을 제거하기 위하여 부분 히스토램 문턱치 알고리즘을 사용한 간 분할법을 제안한다. 히스토그램 변환 후 간 구조의 농도 값의 범위를 찾기 위한 적응 다봉성 분할과 췌장 제거를 위한 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 수행한다. 다음으로, 간 이외의 불필요한 대상을 제거하고 경계를 매끈하게 하기 위해 모폴러지 필터링을 수행한다. 제안된 방법을 평가하기 위해 8명의 환자로부터 획득된 CT 영상중 중간부분에서 4개씩 총 32단면을 선택하였다. 부분 히스토그램 문턱치 알고리즘을 사용한 자동 분할법 II와 수동 분할법의 정규화된 평균 면적의 평균은 0.1671과 0.1711이었으며, 이 두 방법은 아주 적은 차이를 보인다. 또, 자동 분할법 II와 수동 분할법의 평균 면적 오차율은 6.8339 % 이다. 이 실험 결과로부터 제안된 자동 간분할 법은 의사에 의해 시행된 수동 분할법과 매우 유사한 수행능력을 갖는다.
무선 통신 시스템은 전자파 신호의 전파 특성과 주위 환경/장애물에 의해 다중 경로 페이딩을 겪게 되어 수신 신호의 급격한 전력 감쇄가 생길 수 있음은 잘 알려져 있는 사실이다. 한편으로 송신기에서 생성된 하나의 동일한 송신 신호가 여러 경로를 통해서 해당 수신기에 도달하므로 이점을 적극적으로 활용하면 데이터 수신 성능을 향상 시킬 수 있는데 이것의 한가지 방법이 레이크 신호처리 기법이다. 본 연구는 PN (pseudo noise) 수열을 사용하여 주파수대역 확산을 구현하는 무선통신 수신기에서 레이크 신호처리 기법에 대해서 연구하였다. 기존의 고정 PN 레이크 복조기는 다중 경로 페이딩 채널의 임펄스 응답 계수의 공액 복소수 값을 계수로 하는 유한 길이 디지털 필터에 의해 수신 신호론 처리한 후, PN 복조 과정을 거쳐 데이터 신호를 재생하게 된다. 본 연구에서는 기존의 PN 복조 과정을 대체하는 최적 복조기의 개념 및 적응 설계 기법을 제안하였다. 제안된 최적 레이크 복조기에 대해 이론적인 성능 분석을 수행하였으며, 컴퓨터 모의 실험을 통해 유도된 결과들의 타당성을 검증하였다. 결과로 새로운 최적 레이크 신호처리기법을 통해 기존의 고정 PN 레이크 복조기에 비해 심볼평균제곱오차가 10dB 이상의 월등한 성능 향상이 가능함을 보였다. 또한 다중 경로 신호의 결합과 PN 복조를 동시에 한 복조 심볼 구간 안에서 수행하는 통합 복조기에 비해서도 약 10 dB 정도의 성능 향상이 있었다. 그리고 최적 레이크 복조기의 심볼평균제곱오차가 이론적인 한계치인 백색잡음 채널에서 QPSK 복조기의 심볼평균제곱오차에 매우 근접함을 보였다.
본 논문에서는 컨투어렛 변환 영역 상에서 저작권 보호, 인증 및 변형 검출 등을 위한 다중 목적의 워터마킹 기법을 제안한다. 컨투어렛 변환은 웨이블릿 변환보다 다방향성의 에지 및 부드러운 윤곽선 검출 성능이 보다 우수하여 제안한 방법에서는 4레벨 라플라시안 피라미드와 2 레벨 방향성 필터 뱅크를 이용한 컨투어렛 변환 영역 상에서 워터마크를 삽입한다. 먼저 제안한 방법의 첫 번째 단계에서는 저작권 보호를 위한 강인성 워터마킹 기법으로 워터마크 비트에 따라 원 패턴의 시퀀스를 생성하여, 이들 시퀀스 형태로 방향성 고주파 대역의 평균 계수 대역 내에 투영한다. 그리고 투영된 계수들의 분산 분포에 워터마크 비트를 각각 삽입한다. 그리고 두 번째 단계에서는 인증 및 변형 검출을 위한 준연약성 워터마킹 기법으로써, 최상위 레벨의 저주파 대역 내에 이진 워터마크 영상을 적응적 양자화기에 의하여 삽입한다. Checkmark 2.1를 이용한 평가 실험에서 제안한 방법이 기존의 방법에 비하여 강인성 및 비가시성이 보다 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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