Acoustic feedback is perceived as whistling or howling, which is a major complaint of hearing-aids users. Acoustic feedback cancellation is important in hearing-aids because acoustic feedback degrades performance of the hearing aid device by reducing maximum insertion gain. Adaptive systems for estimate acoustic feedback path and feedback suppression algorithms have been proposed in order to solve this problem. A typical feedback cancellation algorithm is LMS(least mean squares) because of its computational efficiency. However it has problem of convergence performance in high correlated input signal. In this paper, we propose a new variable step-size normalized LMS(least mean squares) algorithm using VAD(voice activity detection) to overcome the limitation of the LMS algorithm. The VAD algorithm is GSAP(global speech absence probability) and the feedback cancellation algorithm is normalized LMS. The proposed algorithm applies different step-size between voice and non-voice using VAD, for high stability, fast convergence speed and low misalignment when correlated inputs, such as speech. The result of simulation with white noise mixed speech signal, the proposed algorithm shows high performance then traditional algorithm in terms of stability, convergence speed and misalignment.
본 논문에서는 다채널 능동 소음 제어를 위한 적응 필터에 적용할 수 있는 정규화된 FxLMS(Filtered-x Least Mean Square) 알고리즘을 제안하였다. 단일 채널 능동 소음 제어를 위한 FxLMS 알고리즘의 경우는 기존의 NLMS(Normalized Least Mean Square) 알고리즘과 같은 방식으로 정규화할 수 있는 반면, 다채널 능동 소음 제어의 경우에는 단일 채널 방식의 정규화 알고리즘을 그대로 적용할 수 없다. 먼저, 최소 교란 원리에 근거한 일반화된 정규화 알고리즘을 이용하여, 역행렬 연산을 피하기 위하여 대각 성분만을 고려한 정규화 알고리즘을 제안하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘을 정규화되지 않은 기존의 알고리즘들과 비교하였다. 제안된 알고리즘이 정규화되지 않은 기존의 알고리즘에 비하여 비정상 환경에서 우수한 성능을 가진다는 것을 보였다.
철강공정 중에서 고로에서 용융된 쇳물은 연주공정을 거쳐 슬라브(slab) 재질로 변한 후 다음 공정인 열연공정으로 이동하게 된다. 본 논문은 슬라브 재질의 단면에 마킹된 소재관리번호를 슬라브가 열연공정으로 이동하기 전에 철강공정 상에서 실시간으로 인식하기 위한 인식시스템 개발에 관한 연구다. 이를 위해 획득한 슬라브의 단면 영상에 대해 전처리 필터를 적용하여 노이즈를 제거시킨 그레이레벨 영상에 대해 대략적인 번호영역을 추출한 후, 개별 번호영역을 추출하여 최종으로 소재의 관리번호를 추출하는 방법을 사용한다. 그리고 슬라브의 소재 관리번호 추출을 위해 KL-변환 (Karhunen-Loeve transform) 알고리즘을 사용한다. 개발된 슬라브번호 인식 시스템을 사용하여 실제로 공정 상에서 획득한 슬라브 단면 영상데이터에 대해 적응해본 결과 약 94%의 인식률을 가졌다.
실시간으로 입력되는 영상으로부터 지역정보 및 색 정보의 단계적 적용에 의한 Pan, Tilt 카메라를 이용한 능동객체추적방법을 제안한다. 환경 잡음을 제거하기 위하여 가우시안 필터링으로 전처리를 행한다. 적응적인 가우시안 혼합 모델링을 이용하여 배경과 객체를 분리한다. 객체가 분할되면 객체의 중심에 가깝게 탐색 윈도우를 설정하고 객체의 색 정보를 추출한다. 추출된 색 정보를 카메라가 이동하는 동안에도 추적이 가능한 CAMShift 추적 알고리즘을 적용하여 객체를 실시간으로 추적한다. 추적에 있어서 객체의 중심점이 화면의 중앙에 놓이도록 Pan, Tilt를 제어함으로써 적합한 추적이 이루어지도록 한다. 실험을 통하여 제안한 방법이 기존의 수동 영역 설정 방법보다 효과적임을 보였다.
본 논문에서는 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 영상에 차선 변화벡터와 카디널 스플라인을 이용하여 변화에 강인한 곡선 차선 검출 방법을 제안한다. 이 방법은 역 투시변환과 차선 필터의 전처리 과정이 적용된 영상의 시작 S 프레임과 그 다음 S+1 프레임에서 차선 후보 영역을 설정하여 차선 영역을 검출하고, 검출된 차선영역을 이용하여 차선 변화벡터를 계산한 결과를 가지고 이후의 프레임에서 차선이 위치할 지점을 예측한다. 이후에 예측된 차선 위치에서부터 스캔 영역을 설정하고 이 영역 내에서 새로운 차선 위치를 검출하며, 검출된 차선 위치를 이용해 차선 변화벡터를 갱신하고, 차선 영역 내의 제어 점들에 카디널 스플라인을 적용하여 차선을 검출한다. 제안하는 방법은 차선의 형태 변화에 강인한 곡선 차선 검출방법이지만 직선 차선에도 잘 적응됨을 보였으며 한 프레임을 처리하는 데 약 20ms 정도의 양호한 차선검출 속도를 보였다.
본 논문에서는 OFDM 신호의 높은 PAPR과 전력 증폭기의 비선형성에 의한 신호의 왜곡과 스펙트럼의 확산을 방지하기 위한 전치 보상기의 설계 기법으로 디지털 영역에서 구현 가능한 p차 역필터를 이용한 방법, 간접 학습 구조를 이용한 방법 그리고 룩업 테이블을 이용한 방법 등 3가지 방식을 설명하고 각각의 성능을 비교 분석하였다. 앞의 두 방법은 다항식을 이용한 방법으로, 계수의 개수가 적어 많은 메모리가 필요 없고 수렴 속도가 빠르고, 진폭과 위상의 보상을 나누어서 구성하므로 복소 계산이 필요 없어 계산도 간단하다. 룩업 테이블 방법은 연산 과정이 간단하기 때문에 구현이 가장 쉬운 장점을 가지지만 위의 두 방식에 비해 많은 메모리를 필요로 하는 단점을 가진다. 모의 실험 결과 간접 학습 구조가 가장 좋은 성능을 가지지만 64QAM 변조 방식을 기준으로 $BER=10^{-4}$에서 최대 SNR 1 dB 정도의 차이를 가지므로 거의 같은 성능을 가진다고 볼 수 있다. 위의 세가지 전치보상기는 증폭기의 에이징(aging)과 환경 변화에 적응적으로 동작하며 구현 상의 요구에 따라 선택될 수 있다.
종이는 목재섬유와 물의 현탁액을 스크련을 통해 균일하게 분산시킨 판상섬유 제품 으로서 가격이 저렴하고, 열, 전기절연성, 필터기능, 난연성 및 폐기성이 우수하여 다양한 분 야에서 활용되고 있다. 특히 최근에는 종이의 고부가가치화, 차별화를 위하여 내열성, 전기 절연성, 내수성, 기계적 특성, 내약품성, 생체적응성을 지닌 다양한 기능지가 개발되어 식품, 전기, 전자, 건축, 화학, 의료 관련 산업에 있어서 주요 재료로 이용되고 있다. 특히 전기, 전 자산업 발전과 더불어 전기절연성이 우수한 종이의 역할과 수요는 크게 증대되고 있으며 산 업발전의 핵심적인 제품으로서 자리매김을 하고 있다. 하지만 국내의 경우 전기절연지와 관 련된 제품 및 생산기술 부족으로 전량을 수입에 의존하고 있는 실정이며, 그 수입량은 앞으 로 전기 및 전자 산업의 발전으로 인해 더욱 증가할 것으로 예상된다. 이러한 수입의존성을 극복하기 위해서는 전기절연지와 관련된 제품개발 및 생산기술에 관한 연구가 시급히 요청 되고 있다. 이러한 기술의 국산화는 수입 대체 효과 뿐만 아니라 관련 산업의 발전에도 기 여할 수 있을 것으로 예상되며 수출산업으로 성장할 수 있을 것으로 예상된다. 종이의 전기적 성질은 유전상수, 유전손실율과 같은 유전적 특성과 전기저항, 절연 파괴강도의 기계적 특성으로 구분할 수 있다. 종이의 전기적 성질 가운데 유전율은 전기장 에 대한 종이의 물리화학적인 반응으로 일반적으로 종이의 밀도와 종이를 구성하는 성분의 쌍극자 모멘트에 비례하며 온도에 따라서도 변화한다. 일반적으로 온도가 상승하면 열에너 지를 얻게된 쌍극자가 전기장에 배열됨으로써 유전율이 상승하지만 온도가 유리전이점 이상 으로 높아질 경우 열적 교란에 의해서 분극 능력이 감소하게 되어 유전완화 현상이 나타난 다. 전기절연지로 사용될 종이의 절연특성을 이해하기 위해서는 사용환경에 따른 유전적 특 성 및 tan$\delta$에 관한 연구가 펼요하다. 본 연구에서는 종이의 유전특성을 개선하기 위해서 펼름형성능력이 우수한 polyvinyl alcoholCPV A)과 aery lonitrile을 이용하여 시아노에틸화한 P PYA의 표면처리에 따른 종이의 유전적 특성의 변화를 검토하였다. 그 결과 PYA에 도입된 시아노에틸기에 의해 유전율을 증가시킬 수 있음을 확인하였다. 또 본 연구에 적용된 시험 범위에서는 온도상승에 따라 유전율이 상승하였다.
항공기용 복합재료 내부 여러 층에서 발생하는 박리를 정량적으로 평가하기 위한 X-ray 후방산란 검사장치를 개발하였다. 복합재료 두께방향으로의 역산란 밀도변화로부터 층간 박리를 검사하는 슬릿 방식의 카메라와 컴퓨터로 제어되는 X-ray 선원, 그리고 센서로 구성되는 X-ray 후방산란장치를 제작하여 그 성능을 충격하중에 의해 만들어진 인공결함시편을 이용해 검증하였다. 결함평가를 위해 복합재료내 산란장의 크기를 이론적으로 계산하는 수학적 해석 모델을 볼츠만 방정식을 이용하여 제안하였으며 적응필터 알고리즘을 사용하여 산란 노이즈를 최소화 하였다. 다중 박리 결함을 X-ray 후방산란장치를 통해 효과적으로 검출하였으며, 박리 위치와 박리 상태를 모두 정확하게 검사할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
The filtered-x LMS(FX-LMS) algorithm has been applied to the active noise control(ANC) system in an acoustic duct. This algorithm is designed based on the FIR(finite impulse response) filter, but it has a slow convergence problem because of a large number of zero coefficients. In order to improve the convergence performance, the step size of the LMS algorithm was modified from fixed to variable. However, this algorithm is still not suitable for the ANC system of a short acoustic duct since the reference signal is affected by the backward acoustic wave propagated from a secondary source. Therefore, the recursive filtered-u LMS algorithm(FU-LMS) based on infinite impulse response(IIR) is developed by considering the backward acoustic propagation. This algorithm, unfortunately, generally has a stability problem. The stability problem was improved by using an error smoothing filter. In this paper, the recursive LMS algorithm with variable step size and smoothing error filter is designed. This recursive LMS algorithm, called FU-VSSLMS algorithm, uses an IIR filter. With fast convergence and good stability, this algorithm is suitable for the ANC system in a short acoustic duct such as the intake system of an automotive. This algorithm is applied to the ANC system of a short acoustic duct. The disturbance signals used as primary noise source are a sinusoidal signal embedded in white noise and the chirp signal of which the instantaneous frequency is variable. Test results demonstrate that the FU-VSSLMS algorithm has superior convergence performance to the FX-LMS algorithm and FX-LMS algorithm. It is successfully applied to the ANC system in a short duct.
본 논문에서는 H.264 표준 동영상 부호화 방식을 위한 순차적 움직임 벡터 오류 은닉 기법에 대해 제안한다. H.264 표준 동영상 부호화 방식에서의 움직임 예측과정은 다양한 크기의 서브 매크로 블록 모드에 따라 각기 다른 움직임 벡터 개수를 갖게 되고, 이로 인해 움직임 벡터는 기존의 표준 부호화 방식에 비해 상대적으로 적은 영역을 대표하게 된다. 그러므로 이웃한 블록의 움직임 벡터간의 상관관계는 서브 매크로 블록의 크기가 작을수록 더 커지게 된다. 제안 방식에서는 변화된 국부 통계 특성에 대한 적응도에 따른 $\alpha$-trimmed mean 필터를 이용하여 움직임 벡터를 순차적으로 복구하는 움직임 벡터 오류 은닉기법에 대해 제안한다. 실험 결과를 통해 제안한 방식이 실시간 동영상 전송에 적합하며 기존의 블록 경계 정합 방식 및 라그랑즈 보간 방식과 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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