스트림 암호 시스템에서는 비선형 결합 LFSR 키 수열을 이용하였다. 주기가 존재하고 상관관계 공격에 약한 비선형 LFSR 키 수열의 문제를 개선하기 위해 제안된 카오스 키 수열은 균형성과 랜덤특성을 만족하지 못하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 적응적 임계값 적용 방법을 이용하여 균형성과 랜덤특성을 만족하는 카오스 키 수열 생성 기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 키 수열 생성 기법은 로지스틱 방정식을 이용하여 키 수열 생성을 위한 카오스 신호를 만든 다음 카오스 신호를 적응적 임계값 적용방법을 통해 '0'과 '1'로 양자화하여 키 수열을 생성한다. 제안한 알고리즘으로 생성된 키 수열의 특징을 분석한 결과 균형성과 랜덤특성이 기존의 카오스 키 수열에 비해 개선되었음을 알 수 있다.
본 논문에서는 멀티웨이브릿 변환영역에서 통계적 모델과 지각적 동조특성을 이용한 적응적 디지털 워터마킹 기법을 제안한다. 워터마크는 4레벨로 분해된 멀티웨이브릿 변환영역에서 최저주파 영역과 최고주파 대역들을 제외한 중간 및 고주파 영역에, 인간 시각 시스템(human visual model BWS)을 이용한 JND(just noticeable difference) 특성과 NVF(noise visibility function)를 이용한 통계적 특성을 기반으로 정상상태 가우시안 모델과 비정상상태 가우시안 모델에 따라 지각적 동조 특성을 이용하여 적응적으로 삽입된다. 실험 결과 제안한 방법에서 에지나 텍스쳐 영역에 더 강하게 삽입할 수 있었고, 평탄영역에서 보다 적응적으로 은닉할 수 있었으며 정상상태 가우시안 모델에서 지각적 동조특성을 이용한 방법이 더 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였다.
통신기술의 발달과 정보화 사회로 빠르게 변화되면서, 유선ㆍ무선, 핸즈프리, 원거리 화상회의 등의 다양한 방식의 통신이 이루어지고 있다. 음성통신의 어려운 문제 중에 하나는 주위의 소음이다. 소음은 상황에 따라서 다양하고 복잡하여 그 특성을 분석하기가 어렵다. 소음의 특성과 반향 등을 분석하기 위해서는 수 천 개의 적응필터 탭이 필요하게 된다. 따라서 실시간 소음제거를 위해서는 계산량이 많아 어려움이 따르므로 계산량 감소를 위해 FFT연산에 근거한 주파수 영역의 FDAF 적응필터를 이용하게 되었다. 하지만 계산량은 상당히 감소되었지만, 적응필터의 차수가 증가하면서 시간지연과 하드웨어적으로 복잡하게 되어 블록의 차수를 줄일 수 있는 MDF를 비교 검토하였다.
MPEG 및 H.263과 같은 동화상 압축 방식에 의하여 고 압축된 영상이 복원되었을 때 블록화 현상, 코너 이상치 (coner outliers), 링잉 잡음이 발생한다. 블록화 현상은 8x8 블록의 코너 (corner) 점에서 발생하는 잡음이며, 링잉 잡음은 영상의 에지 주변에서 발생하는 잡음이다. 그 이유는 MPEG 및 H.263이 8x8 화소 블록의 DCT 계수를 양자화 (quantization)하기 때문이다. 본 논문에서는 MPEG-4 및 H.263의 복원된 영상에서 발생하는 블록화 현상, 코니 이상치, 링잉 잡음을 줄이기 위해 기존의 저자들에 의하여 제안된 방법에 대한 주관적, 객관적 평가를 수행한다. 이 신호 적응형 후처리 방법은 압축된 데이터로부터 추출한 8x8 DCT 계수의 분포 정보와 움직임 벡터 정보를 이용하여 적응적으로 양자화 효과를 (quantization effect) 줄인다. 블록화 현상은 1차원 수평 및 수직 저대역 필터에 (low pass filter) 의하여 줄게 되고, 링잉 잡음은 2차원 신호 적응 필터 (signal-adaptive filter)에 의하여 줄게 된다. 신호 적응형 후처리 방법과 MPEG-4 VM (verification model)의 후처리 방법에 대한 MSSM (Modified Single Stimulus Method)을 이용한 주관적 \ulcorner질평가, 객관적 화질평가 (PSNR), 계산량 복잡도 (complexity)에 관한 비교연구가 컴퓨터 실험에 의하여 수행된다. 컴퓨터 실험을 위하여 MPEG-4에서 입력으로 사용하는 시험용 비데오 시퀀스를 이용하였다. 주관적인 화질 평가에서 두 방법은 비슷한 결과를 보였다. 반면 객관적 평가와 계산량 복잡도 분석 측면에 있어서, 신호 적응형 후처리 방법이 MPEG-4 VM의 후처리 방법보다 우수한 성능을 보였다.
This paper presents a new approachtothe design of adaptive control system using DSPs(TMS320C30) for robotic manipulators to achieve trajectory tracking by the joint angles. Digital signal processors are used in implementing real time adaptive control algorithms to provide an enhanced motion control for robotic manipulators. In the proposed control scheme, adaptation laws are derived from the improved Lyapunov second stability analysis method based on the adaptive model reference control theory. The adaptive controller consists of an adaaptive feedforward controller, feedback controller, and PID type time-varying auxillary control elements. The prpposed adaptive control scheme is simple in structure, fast in computation, and suitable for implementation of real-time control. Moreover, this scheme does not require an accurate dynamic modeling, nor values of manipulator parameters and payload. Performance of the adaptive controller is illustrated by simulation and experimental results for a SCARA robot.
본 논문에서는 다양한 배경 잡음에 의해 열화된 음성을 강조하기 위하여 청각모델에 기초로 한 잡음환경에 적응된 잡음억제 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 유성음, 무성음 및 묵음의 구간을 검출한 후, 각 입력 프레임에서 적응적인 청각기강의 처리를 한다. 마지막으로 진폭성분과 위상성분이 포함된 신경회로망을 사용하여 잡음신호를 제거 한 후에 음성을 강조하는 처리를 한다. 본 시스템은 신호대잡음비의 평가방법을 통하여 다양한 잡음에 의해서 열화 된 음성신호에 대해서 유효하다는 것을 실험으로 확인한다.
본 논문에서 제안한 동시통화 검출기는 기존의 전대역에서 이루어지던 상호상관계수를 이용한 동시통화 검출기의 검출성능을 향상시키기 위하여 웨이브릿변환된 각각의 서브밴드 내에서 동시통화 및 반향경로를 구별하여 효율적으로 검출할 수 있도록 구성하였다. 서브밴드 동시통화 검출기 사용으로 동시통화 시에 발생하는 적응필터의 계수 발산을 막음으로써 시스템의 안정성을 높이고, 근단화자 신호가 원단화자에게 더 유쾌하게 들릴 수 있게 함으로써 원활한 통화환경을 제공할 수 있도록 구현하였다.
기존의 2-채널 오디오 복호화기와 호환성을 유지하기 위해서는 다채널 오디오 부호화기에 할당되는 비트율이 제한되어야 한다. 늘어난 채널 신호에 적은 양의 비트를 할당해줌으로 인해서 복원음의 음질이 저하되는 결과를 초래한다. 따라서 기존의 방법에 신호의 채널 간 중복성을 이용한 다채널 오디오 신호의 음질을 개선시킬 필요가 있다. 본 논문에서는 채널간 중복성을 이용하기 위한 방법으로 적응 채널 간 예측법을 제안하였다. 적응 채널 간 예측법은 주로 저주파 대역에서 스테레오 신호 간에 존재하는 중복된 정보를 제거하고자 하는 방법이다. 저주파 대역에서는 큰 예측 이득을 얻을 수 있어서 스테레오 음상에 불필요한 정보를 없애는데 유리하다. 기존의 방법과 제안된 예측 부호화법을 비교해 보면 두 신호의 상관 관계가 클수록 개선폭이 증가함을 알 수 있으며 낮은 비트율에서 기존이 부호화기가 처리하기 어려운 광대역 신호에 대해서 음질이 개선되는 결과를 얻었다.
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.
본 논문은 선형적으로 파라미터화된 시스템에 대한 보상방식을 제안한다. 이 보상기는 전형적인 선형 제어기와 적분형의 적응법칙을 갖는 적응 관측기로 구성되며 이 때 적응법칙은 SG 알고리즘에 근거하여 설계된다. 제안된 보상전략에서는 다른 여러 연구에서 제안된 중간함수 대신에 growth조건, convex조건, attainability조건, 그리고 pseudo gradient 조건을 만족하는 함수들로 적응법칙이 설계된다. 제안된 방식은 추적오차에 대한 점근적 안정도 및 파라미터에 대한 추정오차의 bounded stability를 만족한다. 예제를 통하여 제안된 보상방식의 타당성을 보인다. 그리고 기존의 방식인 Huang의 방법과의 비교를 통해 제안된 방식이 정상상태에서의 파라미터 오차가 더 작아짐을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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