본 논문에서는 안개가 제거된 영상의 색상 왜곡을 방지하기 위해서 영역 분할 방법이 적용된 대기값 추정 방법을 제안한다. 이때, 효과적인 영역 분할을 수행하기 위해서 문턱치 값을 이용하여 영역 분할을 수행할지 중단할지를 결정한다. 또한, 효율적인 전달량 맵을 얻기 위해서, 적응적 가중치 계수를 사용하여 픽셀 단위마다 적응적으로 전달량 예측을 수행한다. 이를 통해 색상이 안정적이면서 후광 효과가 발생하지 않는 안개제거 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 에너지 센서 네트워크 적용을 위한 AC 전력센싱 기능과 지능형 대기전력 차단제어 기능을 가진 무선 스마트 플러그 설계와 적응식 대기전력 차단제어 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 적응식 대기전력 차단제어 알고리즘은 사무기기나 가전기기마다 상이한 대기전력 문턱치를 학습기능에 의해 자동 감지하고, 적응 설정되게 함으로서 사용자의 편이성과 신뢰성 높은 대기전력 차단제어 기능을 제공하여 에너지소비 절감 효과를 극대화 할 수 있도록 하였다. 구현된 시제품의 기능을 검증한 결과, 설계 요구기능을 모두 만족하였으며 대기전력 소비를 절감할 수 있는 지능형 전력센서로서 실용성이 있음을 확인하였다.
의료영상에서 잡음을 제거하는 것과 명암대비를 좋게하는 것은 화질을 향상시키는 중요한 방법이다. 본 논문에서는 의료영상의 화질 향상을 위해 에지 기반 잡음 제거 방법과 적응적 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 제안한다. 첫째, 웨이블릿 변환을 수행하고 분해된 고주파 부밴드 각각에 대해 Haar 변환을 수행한다. 동시에 수평, 수직, 대각 방향의 Sobel 마스크를 적용하여 방향별 에지를 검출한다. 둘째, 고주파 부밴드에 대해 에지 기반 적응적 문턱치를 이용하여 잡음을 제거한다. 셋째, 적응적 가중치를 이용하여 고주파 부밴드 계수 값을 향상한 후, Haar 역변환 및 웨이블릿 역변환을 수행하여 복원영상을 얻는다. 마지막으로 복원된 영상의 화소 값의 범위가 좁아졌으므로 제안하는 비선형 히스토그램 스트레칭 알고리즘을 이용하여 명암대비가 향상된 영상을 얻는다. 제안한 알고리즘을 낮은 명암대비를 갖는 의료영상에 적용했을 경우 효율적으로 에지를 보존하면서도 시각적으로 우수한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 스케일러블 비디오 부호화기의 복잡도 감소를 위해, 공간 계층간 잔차 신호 부호화를 선택적으로 수행하고 그 정보를 바탕으로 향상 계층에서 모드를 고속으로 결정하는 방법에 대해 소개한다. 계층간 잔차 신호 부호화는 스케일러블 비디오 부호화에서 공간 계층간 상관도를 이용하여 계층간의 두 잔차 신호에 대한 차 신호를 부호화하는 방법으로서 부호화 효율을 증대 할 수 있는 장점이 있으나 향상 계층의 모든 화면간 모드에 대해 율-왜곡 비용을 계산하기 때문에 부호화기의 복잡도를 크게 증가시키는 주요 요인이 된다. 제안 알고리듬은 하위 계층으로부터 업샘플된 잔차 신호와, 하위 계층의 움직임 벡터, 참조 화면 정보를 이용하여 향상 계층에서 얻은 잔차 신호의 SAD값을 통해 정수 변환 계수의 특징을 미리 판별하여 계층간 잔차 신호 부호화를 선택적으로 수행하는 방법이다. 제안 알고리듬에서는 계층간 잔차 영상의 차 신호에 대한 SAD값에 양자화 계수와 시간 계위에 따라 문턱치 값을 적응적으로 적용시키면서 SAD가 적응적으로 설정된 문턱치 보다 작을때는 잔차 블록에 대한 정수변환 계수가 매우 작다고 판단하여 그 블록에 대해서는 선택적으로 계층간 잔차 부호화를 수행하고 역시 공간적 향상 계층에서 $16{\times}16$블록에 대해서만 율-왜곡 최적화를 수행한다. 따라서 계층간 차분 신호에 대한 SAD값만으로 정수변환계수의 특성을 양자화 계수와 시간 계위에 따라 분류하여 고속의 부호화를 달성함으로써 SVC 부호화기의 복잡도 및 부호화 시간을 크게 감소 시켰다. 제안 알고리듬을 적용하면 다양한 특성을 갖는 영상에 대하여 부호화 시간을 원래의 SVC 참조 소프트웨어 대비 평균 51.5%의 부호화 속도를 향상하였음에도 이에 따른 PSNR의 감소는 평균 0.03dB, 비트율의 증가는 0.64%로 무시할 수 있을 정도로 작았다.
영상신호의 수직축 및 수평축 화소 성분 분석을 통해서, 영상 내부에 존재하는 각 영역의 군집적 특성을 통계 및 영역적으로 처리 분류함으로써 필요한 특징을 추출할 수 있는 새로운 형태의 영역분할처리 알고리즘을 제시한다. 종래의 점처리나 면처리 방식에 비해 이 방식은 수평축과 수직축 상에서의 연속적인 선처리 방식이라고 할 수 있다. 영상을 구성하는 영역간 경계가 암시적으로 구분되어 있으나, 명시적으로는 불투명하고, 영상 특성의 분기점 또한 불명확하고 중복되어 있음으로 인하여 문턱치처리나 분기점처리로 그 영역간 특정을 분할, 추출하기가 곤란한 경우에 이 방식은 우수한 효과가 있다. 수평축 및 수직축 선처리를 통해 각 영역들의 특성들을 군집으로 처리한 다음 처리한 축과 수직 방향으로 축차적 적응진행처리한다. 그 결과 영상 내 각 영역은 화소값의 중복에도 불구하고 하나의 군집으로 자리매김하면서 군집 고유의 화소 값을 갖는다. 그리고 처리후 영상은 각 군집에 부여한 새로운 화소값으로 변환함으로 필요한 특정이 추출된다. 이 방식은 특히 영역 분할을 통해 시각적 효과를 극대화시킬 필요가 있는 경동맥 초음파 의료영상에서 우수한 결과를 보였다.
본 논문에서는 잡음에 강건한 적응 알고리즘을 이용하여 음향 반향을 제거하고 추정 오타 신호와 마이크 입력 신호간의 상관도를 이용한 후처리기로 잔여 반향을 감쇠시킴으로써 통화의 품질을 향상시키는 음향반향 제거기를 ADSP-2181을 이용하여 구현하였다. 제안하는 음향 반향제거기는 기존의 적응 필터를 이용한 음향 반향 제거기예 비해 계산량이 크게 종가하지 않으면서 잔여 반향을 제거하여 통화 품질을 개선하며, 감쇠기를 통과함으로써 원래 신호가 왜곡이 되는 현상을 방지하기 위하여 두 개 의 문턱치를 사용하여 후처리 여부를 결정하여 신호의 왜곡을 막아준다. 그리고 16 비트 고정 소수점 DSP를 이용한 실험 결과를 통하여 잡음에 강건한 적응 알고리즘이 동시 통화 상황에서도 우수하게 동작하고, 수렴 속도도 NLMS 알고리즘에 떨어지지 않음을 보았다. 그리고 후처리기를 사용함으로써 ERLE가 평균 20 dB 이상 향상되었다. 그리고 제안하는 후처리기를 사용하는 반향 제거기의 출력이 기존 후처리기를 통과한 출력보다 신호의 왜곡이 줄어 기존의 음향 반향 제거기에 비해서 성능이 향상됨을 보였다.
심장관련 질환은 현대사회에서 업무 과중과 스트레스에 의해 발병 가능성이 높아지고 있으며, 일상생활 중 건강상태를 지속적으로 모니터링하여 심장질환 관련 응급상황에 대처하기위한 많은 연구들이 수행되고 있다. 본 연구에서는 가정 또는 사무실에서 무구속적인 방법으로 지속적인 심장 활동상태의 모니터링이 가능한 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템을 구현하였다. 구현된 시스템에서 계측된 심탄도 신호로부터 건강모니터링을 위한 특징성분을 검출하기위해 웨이브렛 변환과 템플릿 매칭을 혼합한 신호처리방법을 제안하였다. 또한 적응 문턱치를 통해 심탄도 신호에서 심박동을 검출하였으며 심박동의 간격으로부터 HRV(heart rate variabillity)를 계산하였다. 구현된 시스템의 성능평가를 위하여 심전도와 동시에 심탄도를 측정하였으며, 두 신호로부터 심박동 검출 성능을 비교하여 구현된 무구속 의자형 심탄도 계측 시스템의 유용성 및 무자각 건강모니터링의 가능성을 확인하였다. 또한 스트레스에 따른 HRV의 변화를 관찰하기 위하여 피실험자로부터 인위적으로 숨을 참고 강제호기를 통해 흉강내압을 증가시켜 인위적인 육체적 스트레스를 가하는 발살바를 유도하였으며, HRV의 시간 및 주파수 영역에서 도출되는 파라미터들을 평가하여 심탄도 모니터링을 통해 안정 상태와 스트레스 상태의 판별 및 무구속 건강모니터링의 가능성을 평가하였다.
본 연구에서는 일상생활에서 보다 편리하게 건강모니터링을 수행하기 위해 신체에 착용 가능한 심전도 및 맥파 계측 시스템을 구현하고자 하였다. 이를 위하여 배터리로 구동 가능한 초소형의 심전도 및 맥파 측정 시스템을 구현하였으며, 계측된 생체신호의 무선전송을 위해 초저전력 무선 센서네트워크 기술을 적용한 무선 생체신호 전송시스템을 구현하였다. 무선으로 전송된 심전도 및 맥파 신호는 잡음 제거 및 심박동을 검출하기 위하여 전처리과정과 적응 가변형 문턱치를 적용하였으며, 검출된 심박동으로부터 동맥순환계의 긴장도 및 유순도의 변화를 반영하는 맥파전달시간(pulse transit time, PTT)을 계산하였다. 구현된 무선 맥파전달시간 계측시스템과 기존 상용시스템의 비교 평가를 수행함으로써 구현된 시스템의 유용성을 평가하고자 하였으며, 혈압 및 맥파전달시간의 동시계측을 통해 자세 변화에 따른 혈압의 변화 및 맥파전달시간의 변화양상을 관찰함으로써 혈압과 맥파전달시간의 관계를 추정하고자 하였다.
본 논문은 음성인식 기술을 사용자 인터페이스로 하여 국내 행정 단위 시(도), 구(군), 동(읍,면), 번지로 구성되는 주소를 인식의 대상으로 하는 주소 입력 시스템 구축에 대하여 기술한다. 본 시스템은 사운드카드가 장착된 개인용 컴퓨터상의 윈도우 95환경에서 동작하며, 음성인식부는 인식의 기본단위로 유사음소단위(Phoneme Like Units: PLUs)를 이용하여 CHMM(Continuous Hidden Markov Model) 음소모델을 작성하고, 주소인식을 위해서 주소명의 특징을 고려하여 이에 적합한 유한상태 오토마타(Finite State Automata)를 구성하여 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법으로 인식을 수행하였다. 실용성있는 시스템 성능을 얻기 위하여 마이크, 환경잡음 및 화자의 변화 등의 사용환경변화에 대해 최대사후확률추정법(Maximum A Posteriori Probability Estimation: MAP)으로 적응화시켜 인식률의 향상을 도모하였고, 개인용 컴퓨터상에서의 인식속도를 향상시키기 위하여 가변프루닝 문턱치를 이용한 고속화 기법을 제안하였다. 평가결과, 화자적응화 후의 성인 남자 3인에 대한 100개의 연결주소명의 연결단어 인식률은 평균 96.0%이상, 인식속도는 발성완료후 약 2초 이내로 인식이 완료되어 본 시스템의 유효성을 확인할 수 있었다.
다중 사용자 검출 기법을 기반으로 하는 무선 통신 수신기는 단일 사용자 검출 기법에 비해 더욱 정확한 채널 추정을 필요로 한다. 추정 채널 계수 중에서 잡음 성분만을 포함하는 계수를 제거함으로써 더욱 정확한 채널 응답을 추정해 내기 위한 방법으로 주 경로를 선택하는 기법이 있다. 일반적으로 주 경로를 선택하기 위해서는 잡음과 간섭의 전력을 먼저 추정한 후에 그 값과 상대적인 문턱값을 기준으로 하여 신호의 유무를 판단하는 기법이 사용된다. 본 논문에서 제안된 적응적 주 경로 선택 기법은 문턱값 기법을 반복적으로 수행하며 각 반복 단계에서 계산된 오차로 반복 지속 여부를 판단하기 때문에 반복 횟수가 채널 환경에 따라서 적응적으로 변화한다. 제안된 기법의 반복에 의한 처리 속도 지연은 상대적으로 무시할 수 있을 정도로 작고, 하드웨어 복잡성의 증가가 거의 없이 보다 정확한 잡음 전력의 추정치를 얻을 수 있는 장점을 갖고 있다. 제안된 기법의 다중 사용자 기반 3GPP TDD 환경에서의 실험 결과는 BER 성능의 향상을 보이지는 않지만 잡음 및 간섭 전력 추정의 오류는 $10\%$정도이며 이는 최대 $50\%$의 오류를 갖는 일반적인 방법에 비해 현저히 낮다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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