모바일 헬스케어 디바이스에서 가장 많이 사용되는 PPG 신호는 디바이스 사용자의 움직임의 영향에 따라 심박수 측정의 정확도가 떨어진다. 그 이유는 사용자의 동잡음의 주파수 대역이 PPG 신호의 주파수 대역과 겹쳐 있기 때문이다. 이러한 동잡음을 제거하기 위해 주파수 분석법, 가속도 센서 적용 등의 다양한 방법들이 연구되어 우수한 성능을 제시하였지만, 저가의 헬스케어 디바이스에 이들 필터법을 적용함에 있어 많은 연산처리 시간과 센서 가격 측면 때문에 적용하기가 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 실시간으로 보다 정확한 심박수를 추출하기 위해 퍼지추론 시스템과 적응노치 필터를 이용한 PPG 신호처리 기법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 그 결과, 기존의 방법보다 우수한 결과를 보였으며, 이 결과를 토대로 제안된 방법을 모바일 헬스케어 디바이스 설계에 적용한다면 실시간으로 보다 정확한 심박수 측정이 가능할 것이다.
본 논문은 human visual system(HVS)에 따른 주파수 민감도와 공간에서 다양한 특성들을 구현하기 위한 신호처리 방법을 개발하였다. 인간의 눈은 주파수 성분에 따라 민감도가 다르며 초점에서 멀수록 인지 가능한 해상도가 떨어진다. 주파수 민감도를 구현하기 위해서 본 논문은 영상 신호의 에너지 스펙트럼 모양이 contrast sensitivity function(CSF)의 모양이 되도록하여 영상 신호의 에너지를 증가시켰으며 신호 방향에 적응적인 multiband energy scaling 방법을 개발하였다. 기존의 시스템에서 능률만을 향상시키는 기존의 분석 모델과 비교하면 개발한 방법은 HVS에 좀 더 적절하고 선호되게 영상 신호를 처리 할 수 있다.
자동차 번호판 인식 시스템에서 가장 중요한 요소는 자동차 이미지 영역에서 번호판 영역을 추출, 추출된 영역에서 문자 추출, 추출된 문자의 인식 등의 과정이다. 본 논문은 자동차 번호판 인식 과정에서 적응 알고리즘을 이용하여 보다 정확한 인식이 될 수 있도록 한다. 본 논문에서 사용하는 적응 알고리즘은 기존의 방식과는 달리 특정한 알고리즘을 이용한 인식을 하지 않고 다양한 알고리즘을 이용한 인식 결과의 조합으로 최적의 해법을 찾는다. 번호판 인식을 위한 적응 알고리즘은 원형 정합 알고리즘, 벡터 알고리즘, 세선화 알고리즘 등이다. 적응 알고리즘을 이용한 실험 결과 자동차 이미지에 대해서 90% 이상 인식이 가능함을 확인할 수 있었다.
음향 전력 증폭기의 출력단에서 발생하는 비선형성을 보상하는 디지털 신호 처리 기술을 제안하고 그 모의실험 결과를 제시한다. 음향 전력 증폭기에 사용되는 소자에 의한 비선형성을 간접학습구조와 적응형 필터로 구성되는 디지털 신호 처리 기술로 보상한다. 적응형 필터를 사용함으로써 증폭기의 비선형 특성이 시간적으로 변하더라도 이를 적응적으로 보상할 수 있다. 모의실험 결과 전치 보상기는 3 차의 다항식으로 구현할 수 있으며 홀수차 비선형성을 효과적으로 제거할 수 있음을 보였다. 짝수 차 비선형은 출력 신호에 존재하는 직류 옵셋이 가장 큰 부분을 차지하며 이는 제안하는 기술로는 제거가 어려우므로 바이어스 회로 설계 시 유의해야 한다. 제안하는 기술은 아날로그 시스템의 본질적 특성 결함을 디지털 신호 처리 기술로서 보상할 수 있음을 보여준다.
압축센싱은 이미지, 음성신호, 레이더 등 많은 분야에 적용되고 있다. 압축센싱은 주로 통계적 특성이 시불변인 신호에 적용되고 있으며, 측정 데이터를 줄여 압축률을 높일수록 복원에러가 증가한다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해 음성신호를 프레임 단위로 나누어 병렬로 처리하였으며, dictionary learning을 이용하여 프레임들을 sparse하게 만들고, sparse 계수 벡터와 그 복원값의 차를 이용하여 압축센싱 복원행렬을 적응적으로 만든 적응압축센싱을 적용하였다. 이를 통해 통계적 특성이 시변인 신호도 압축센싱을 이용하여 빠르고 정확한 복원이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 선형적응필터를 사용하고 있는 기존의 적응잡음제거 기 의 단점을 보완하기 위해 신경망 적응필터를 이용한 비선형 적응잡음제거기를 다루고 있다. 제안된 적응잡음제거기는 광대역 시변 잡음신호를 사용하여 잡음제거 성능을 조사하였으며 상대평가를 위해 TDL (tapped-delay -line) 선형필터의 적응잡음제거기와 비교하였다. 실험결과에 의하면 적응잡음 제거기의 주입력에 포함된 잡음과 기준입력 사이에 비선형적인 상관관계가 존재하는 경우 신경망 적응잡음제거기는 평균자승오차값을 기준으로 선형잡음제거기보다 더 우수한 성능을 보여주었으며, 또한 리커런트 신경망 적응필터가 순방향 신경망 필터보다 성능이 우수하였다. 따라서 적응잡음제거기에서 광대역 시변잡음을 제거하는데 신경망 적응필터가 선형 적응필터보다 효과적임을 확인하였다.
본 논문에서는 다양한 배경잡음에 의해 열화된 음성을 강조하기 위하여 청각모델에 기초로 한 잡음환경에 적응된 잡음억압 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 먼저 유성음과 무성음의 구간을 검출한 후, 각 입력 프레임에서 적응적인 청각기강의 처리를 한다. 마지막으로 진폭성분과 위상성분이 포함된 신경회로망을 사용하여 잡음신호를 제거한 후에 음성을 강조하는 처리를 한다. 본 시스템은 신호대잡음비의 평가방법을 통하여 다양한 잡음에 의해서 열화된 음성신호에 대해서 유효하다는 것을 실험으로 확인한다.
본 논문에서는 백색 잡음이 첨가된 오디오 신호로부터 잡음을 추정하고 이에 따른 지각 필터 보정을 통한 적응적 지각 필터의 속도 개선 알고리즘을 제안한다. 제안된 잡음 추정 알고리즘은 고주파 구간에서 획득한 잡음 에너지를 사용하여 지각필터를 구성하고 일정 대역에서 추정된 기울기를 고주파 영역에 적용함으로써 전 대역의 잡음 에너지를 효과적으로 제거할 수 있게 되며 필터의 속도 향상에도 크게 기여하게 된다. 이는 기존의 적응지각필터와의 비교를 위하여 수행속도 및 SSNR, NMR 비교를 수행하였고 그 결과를 통하여 성능 개선을 확인할 수 있었다.
실제의 음성 인식 및 음성 통신 등의 음성 처리 시스템에서는 음성 신호를 손상시키는 배경 잡음 신호의 존재로 그 성능이 많이 저하된다. 특히 차량 내와 같은 잡음이 극심한 상황에서는 전처리 부분에서 이러한 잡음을 제거시켜 주어야한다. 본 연구는 자동차 내의 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성 정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 추정하는 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법 사용의 전제 조건은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재한다. 이러한 이유에서 본 연구는 잡은 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화하는 차감법을 제안한다. 이러한 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 정용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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