휴대 전화는 이제 우리의 일상생활에서 없어서는 안 될 중요한 가전 기기로 자리 잡았다. 이러는 와중에 휴대폰에서 사용하는 문자 메시지 사용량 역시 꾸준하게 증가하여 현재는 음성 통화 이용량의 1.5배에서 2배에 이르고 있다. 문자 메시지의 사용량이 증가함에 따라 스팸 문자 메시지도 따라서 증가하였는데 기존의 모바일 기기에서의 스팸 필터링 방식은 단순 문자열 비교나 특정 번호 차단과 같은 아주 기초적인 수준으로 스팸 메시지를 필터링하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machine)과 시소러스(thesaurus) 사전을 이용하여 좀 더 강력하고 적응적인 스팸 필터링 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 샘플 문자 메시지로부터 전처리 기를 이용하여 문자 메시지 속에 담겨 있는 단어를 추출 한 후, 추출된 단어를 시소러스 사전을 이용하여 해당 의미가 가지는 대표 단어로 변경하였다. 변경된 단어들에서 카이 제곱 통계량을 계산하여 그 값이 높은 단어들을 특징 단어로 선정하였고 선정된 특징 단어들을 가지고 SVM 분류기로 학습을 진행하였다. 그 후 학습된 분류기를 이용하여 테스트 문자 메시지의 스팸 여부를 분류하였으며 평균 92%의 인식률을 보였다. 제안된 시스템은 PC에서 구현되어 있으며 실험을 통하여 그 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 능동소음제어를 위하여 망각형 지연 LMS(least mean square) 알고리듬을 이용한 이중루프제어 모델을 제안하였다. 제안한 이중루푸제어 모델은 계산양을 줄이기 위해 이득과 음향시간지연인자를 이용하여 온라인으로 라우드스피커 특성 및 오차음경로를 추정한다. 이중루프구조를 통한 오차신호의 제어는 보다 견실한 제어시스템이 된다. 음향시간지연을 추정하기 위한 필터의 입력신호는 입력 마이크로폰 신호와 적응필터의 차를 사용한다. 망각형 지연 LMS 알고리듬은 비정상상태에서 계수들의 발산을 방지하기 위해 사용한다. 실제 소음신호에 대하여 제안한 이중루프제어 모델은 소음레벨이 평균 12.9dB정도 감쇠되었다.
본 논문에서, LMS 알고리즘의 수렴 속도를 향상시키기 위한 효율적인 신호간섭 제어기법을 제안한다. 수신 데이터를 재활용하여 심볼 시간 주기에 계수들을 곱함으로써 적응되는 제안된 알고리즘의 수렴특성이 수렴 속도의 향상을 이론적으로 증명하기 위해 분석한다. 스텝-크기 매개변수 $\mu$가 증가됨에 따라 알고리즘의 수렴 속도가 제어된다. 또한, 스텝-크기 매개변수 $\mu$의 증가는 실험적으로 계산된 학습 곡선에서 분산을 감소시키는 효과를 갖는다. 고유치 확산을 증가시킴에 따라 적응 등화기의 수렴속도를 천천히 제어하고 평균 자승 에러의 안정-상태 값을 증가시키는 효과를 나타내며 데이터-재사용 LMS 기술이 수렴속도를 (B+1)배만큼 증가시켜 필터 알고리즘에서 신호간섭제어의 우수성을 입증한다.
본 논문은 신경망을 이용한 간섭 신호 제어로써 복합 다중 퍼셉트론에서 DS/SS 이동 통신에서의 수신된 신호들을 역전파 학습알고리즘을 이용하여 검출하는 것에 대하여 연구한다. 수신 신호가 일정한 비트율을 갖는 채널에 전송하기 위하여 신경망을 이용한 새로운 탭 가중치 갱신 제어 방법을 제안한다. 적응 횡단선 필터는 심볼간의 채널에 발생하는 상호 심볼간 간섭을 억압하기 위해 LMS 알고리즘 사용한다. 이 알고리즘은 원하는 응답과 실제 출력간의 차인 에러를 이용하여 탭 가중치 조절 메카니즘을 통해 탭 가중치를 갱신함으로서 효과적으로 간섭을 제거하였다. 본 논문은 상호 심볼간 간섭을 효율적으로 억압해온 기존의 LMS 알고리즘에 다계층 퍼셉트론 신경망을 조합한 새로운 BISP 알고리즘을 제안하였으며, 제안된 알고리즘을 통해 탭 가중치 갱신이 보다 효율적으로 이루어짐을 알 수 있다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 알고리즘의 평균 자승 에러의 수렴 특성이 기존 LMS 알고리즘을 이용한 수렴특성보다 우월하다는 것을 나타내었다.
목적: fMRI와 뇌파의 동시측정 방법은 높은 시간적-공간적 해상도를 동시에 달성할 수 있는 뇌기능 측정을 가능케 하고, 각각의 방법이 제공하는 정보를 상호보완적으로 동시에 이용할 수 있도록 하는 유용한 방법이다. 그러나 자기공명영상을 얻기 위한 경사자계가 유발하는 잡음과 높은 자기장 내에서의 심장박동으로 인한 미세한 움직임 때문에 생기는 잡음이 뇌파신호의 질을 크게 저하하는 요소로 작용하여 이를 해결하기 위한 계측시스템의 최적화와 신호처리 방법의 개발이 요구된다. 본 논문에서는 평균차감법과 recursive least square 적응 필터링 방법에 기반한 심장 박동잡음의 감소를 위한 신호처리 방법의 개발 결과에 대한 연구 결과를 제시한다.
In this research we propose the design of the Order Statistic-Adaptive Weighted Average Hybrid(OS-AWAH) filter which can suppress noise from the corrupted image sequence effectively while preserving the image structure. The proposed filter combines the desirable properties of the order static based spatial filter which can preserve the image structure while reducing noise and the adaptive weighted average based temporal filter which can adapt the filtering weights according to the amount of motion without motion estimation. Performance characteristics of the OS-AWAH filter in noisy sequences containing moving step edges are investigated throuth computer simulations and compared with the median based filters such as 3-D WM(weighted median) filter, MMF (multistage median filter), ADCWM(adaptive directional center weighted median) filter. The visual evaluations are also carried out by applyin gthe filters to the real images. The statistical analysis and experimental reslts show that the OS-AWAH filter is effective in preserving image structures while suppressing noise effectively without motion compensation preprocessing.
본 논문에서는 감도와 신뢰성이 높은 멀티모드 광섬유에서 스페클 패턴(speckle pattern) 변화를 이용한 침입자 탐지용 디지털 신호처리 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템의 성능은 실측 데이터로부터 분석되었다. 아울러 성능을 향상시키기 위하여 적응 디지털 필터를 도입하였다. 실험 결과 침입자 탐지는 96 % 이상이었으며, 사람과 차량을 구분하는 성능은 평균 90 %로 나타났다.
LPC 계수를 LSP 변환하는 방법에는 복소근, 실근, 비율 필터, 체비셰프 급수, 적응적 순차형 최소제곱 평균 방법(adaptive sequential LMS) 등이 있다. 이 방법들 중 음성 부호화기에서 주로 사용하는 실근 방법은 근을 구하기 위해 주파수 영역을 순차적으로 검색하기 때문에 계산시간이 많이 소요되는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 LPC에서 LSP로 변환하는 4가지 고속 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 방식에서는 검색간격에 멜 스케일을 적용하였고, 두 번째는 홀수번째 LSP 파라미터의 분포도를 이용하여 검색순서를 조정한 방법이다. 세 번째 방식과 네 번째 방식에서는 각각, 모음 특성, LSP 분포특성과 해상도를 이용하여 계산시간을 단축하였다. LSP 변환시간은 4가지 방법 모두 35~50% 단축되었다. 또한 실험결과에서는 각 알고리즘의 고유한 특성에 대하여 분석한다.
본 논문에서는 ATSC 지상파 DTV 시스템에서 심볼 타이밍 동기 성능 개선을 위한 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 심볼 타이밍 동기를 위해 사용되는 가드너 방법은 다중 경로 페이딩 환경에서 성능이 좋지만 지터에 의해 성능 열화가 발생한다. 지터량는 루프 필터 대역폭이 작을수록 작아지지만, 수렴속도는 느려지게 된다. 본 논문에서는 수렴속도는 빠르면서 수렴 후 지터량를 감소시키기 위해 일정시간마다 루프필터의 출력 값을 평균하고 이 평균값을 이용하여 옵셋량을 추정한 후 점차적으로 대역폭을 줄여 지터의 크기를 줄이는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 기존의 방식에 비해 수렴속도와 지터의 기에서 좋은 성능을 보인다.
본 연구에서는 PPG 신호에 포함되어 있는 동잡음을 제거하기위해 사용되는 가속도 센서를 대체하기 위한 새로운 PPG 센서와 그 신호처리 기법을 제안하며, 제안된 방법은 청색광으로부터 추정된 동잡음을 기반으로 하여 광용적 맥파의 동잡음을 제거하는 것이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기위해 청색광 LED와 적색광 LED, 포토센서를 이용하여 센서 프로브 설계하고 제작하였고, 제작된 센서 프로브와 적응필터를 이용하여 동잡음 제거 처리를 하였다. 실험의 결과에서는 제안된 센서와 신호처리 방법이 동잡음이 발생하더라도 신호 복원이 잘되었으며, 신호 대잡음비도 기존의 이동평균필터 보다 4.5배 이상 향상되었다. 이 실험의 결과로부터 제안된 방법이 저가의 헬스케어 단말기 설계에 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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