특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징의 스케일에 따른 오류를 줄이기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 기존 정규화 방법은 특징의 분포를 가정하는 경우가 많으며, 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 특징의 분포를 가정하지 않는 랭크 정규화 방법과 클래스 라벨을 사용하는 교사 학습법을 결합한 교사 랭크 정규화 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 데이터의 분포를 바탕으로 특징의 분포를 자동으로 추정하므로 특징의 분포를 가정하지 않으며, 데이터 포인트의 최근접 이웃이 가지는 클래스 라벨을 바탕으로 정규화를 시행하므로 오류의 발생을 최소화할 수 있다. 특히 SVM의 경우 서로 다른 클래스에 속하는 데이터 포인트들이 혼재되어 나타나는 영역에 경계선을 설정하므로 이 영역의 밀도를 줄임으로써 경계선 설정을 보다 용이하게 하고 결과적으로 일반화 오류를 감소시킬 수 있다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
이 글에서는 이진 증류탑을 위한 적응 제어 기법에 대해 소개하였다. 제안된 방법은 최근 개발된 다변수 예측 제어 알고리즘과 공분산 행렬 정규화 기능을 갖는 추정 알고리즘에 기초하고 있다. 이러한 적응 시스템은 그 설계과정이 복잡하지 않아 실저적 적용 가능성이 높다는 점에서 가치가 있다. 필터를 제외하면 단 두 개의 제어기 상수만이 결정되면 되고, 더욱이 이들이 공정의 상승 및 정정 시간과 관련되어 그 설정이 쉽다는 중요한 특징을 갖는다. 이와 같은 제어기 설계의 간소화에도 불구하고 증류탑의 설정값 추종 성능 및 Feed 변화에 대한 제어 성능의 우수함을 공정 모사를 통해 확인하였다.
화자독립 음성인식기의 화자 정규화를 위해 GMM(Gaussian mixture model)분포를 이용하는 방법에 대해 실험한다. 이 방법은 벡터 양자화기를 이용한 선행 연구를 개선한 것으로, 정규화된 학습용 특징벡터들의 확률분포를 최적의 클러스터의 수를 갖는 GMM분포로 모델링한 다음, 이 분포를 이용하여 시험용화자의 워핑계수를 추정한다. 이 연구의 목적은 기존의 ML을 이용한 방법의 단점을 개선하는 동시에 벡터 양자화기를 이용한 선행연구와'soft decision'이라 불리는 확률 분포를 이용한 방법의 성능을 비교하는데 있다. TIMIT 코퍼스를 대상으로 한 음소 인식 실험에서 클러스터의 수를 적절한 크기로 설정한 GMM분포를 이용함으로써 벡터 양자화기를 이용한 방법에 비해 약간 나은 인식률을 얻을 수 있었다.
무작위 발생된 심볼 집합과 최대 상호 코렌트로피 (maximum cross-correntropy) 로 설계된 MCC 알고리듬은 최소자승평균 (MSE) 기반 알고리듬과 달리, 충격성 잡음 하에서 최적 가중치가 동요 없이 안정을 유지하며 그 요인이 오차 전력에 따라 입력의 세기를 조절하는 입력 크기 조정기 (input magnitude controller, IMC)에 있음이 밝혀졌다. 이 논문에서는 스텝사이즈를 정규화한 알고리듬 (normalized MCC, NMCC)를 제안하였으며 여기서 IMC 통과된 신호 전력은 1-pole 저역 통과 필터로 반복적 추정한다. 두 가지 다중경로 채널 모델과 충격성 잡음 환경에서 시행된 시뮬레이션 결과, 정규화된 NMCC알고리듬은 MCC알고리듬에 비해 정상상태 MSE에서 1 dB 정도의 성능 향상을, 수렴 속도에서도 500 샘플 정도 빠른 성능을 나타냈다.
이 연구는 칼라 디지털 카메라 영상 분석에 의한 유수분화기 벼 군락의 건물중 및 질소흡수량 추정 모델, 유수분화기 질소흡수량과 질소 수비량에 따른 유수분화기 이후 질소 흡수량 추정 모델, 유수분화기 질소 흡수량과 유수분화기 이후 질소 흡수량에 따른 수량 및 쌀 단백질함량 추정 모델을 구축하고 이를 종합하여 목표 수량 또는 단백질함량을 달성하기 위한 질소 수비량을 추천하는 원시 프로그램을 개발하여 현장 적용성 예비 검토를 실시하고자 한 것이다. 1. 군락피복도(CC)와 군락체적(CV)은 초장, 건물중 및 질소흡수량과 고도로 유의한정의 상관을 나타내었으며, R, G, B, NDI 및 명도 값은 이들과 유의한 부의 상관을 나타내었다. 한편 표준화된 색지표인 r은 잎 및 지상부 질소함량과 유의한 부의 상관을 나타내었으나 표준화 색지표 b와 g는 이들과 유의한 상관을 보이지 않았다. 2. 벼 군락의 디지털 카메라 영상분석을 이용한 벼 지상부 건물중 및 질소 흡수량을 추정하기 위한 비선형회귀 모델을 작성하였다. 지상부 건물중 추정 모텔에는 CC와 정규화된 R값(r, NorR)이 변수로 채택이 되었고, 질소흡수량 추정에는 CC와 정규화된 G값(g, NorG)이 채택되었으며, 이들 모델의 결정계수는 각각 0.81과 0.68이었다. 영성분석 색지표 이외에 초장을 모델에 도입하는 경우 모델의 결정계수는 더 높아졌다. 3. 유수분화기에 적정 질소 추비량을 처방하기 위해서는 유수분화기 식물체의 질소 영양 상태(질소 흡수량, PNup) 및 질소 시비량이 수량과 단백질함량에 미치는 영향을 정량화하여야 하는데, 이를 위하여 Npi와 PNup이 유수 분화기부터 성숙기까지의 지상부 질소흡수량에 미치는 영향 및 PNup과 PHNup이 벼 수량 및 쌀 단백질 함량에 미치는 영향을 검토하여 중회귀 모델을 작성하였으며 이 모델들은 결정계수가 모두 0.8이상으로 높았다. 4. 상기의 모델들을 종합하여 유수분화기 벼 군락 영상분석을 이용한 수비처방 원시 프로그램을 작성하여 예비 검증 실험을 하였다. 벼 수비 처방 프로그램에 의해 쌀단백질 함량 6.0%를 기준으로 처방된 수비질소 분시율이 19%~21%로 표준재배 분시율 30%에 비해 낮은 수준으로 처방되었으나 완전미 수량은 대등하였고, 단백질함량은 수비처방 목표단백질 함량 6%보다는 다소 낮은 5.7~5.8%였으며, 수량과 단백질함량의 변이 계수는 관행 수비 처방구에 비하여 프로그램 처방구에서 크게 낮아져서 프로그램 처방에 의하여 수량과 품질이 균질화되는 결과였다.
본 논문에서는 OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템의 반송파 주파수 동기화부 구현을 위하여 Compact CORDIC 처리기를 제안한다. Compact CORDIC 처리기는 반송파 주파수 옵셋 추정 및 보상시에 요구되는 OFDM 시스템의 독특한 특성을 이용하여 제안되었으며, Compact CORDIC 전처리부와 Compact CORDIC 처리부로 구성된다. Compact CORDIC 전처리부에서는 신호의 정규화를 효율적으로 수행하며, Compact CORDIC 처리부에서는 Vector 모드 CORDIC 과 Rotation 모드 CORDIC 연산을 효율적으로 결합하여 동시에 처리하여 반송파 주파수 동기화를 수행한다. FPGA 구현을 통하여 제안된 Compact CORDIC 처리기가 기존 CORDIC 방법보다 성능이 우수하며 구현 복잡도가 크게 감소함을 확인한다.
이 논문에서는 직접수열 부호분할 다중접속 시스템의 여러 경로 감쇄 환경에서 MMSE 검파기의 성능을 분석한다. MMSE 필터는 출력단에 나머지 쓰는 이의 간섭 성분이 남아 있다. 따라서 비트 오류율을 계산하려면 다른 쓰는 이 신호의 조합을 모두 생각해야 하므로, 쓰는 이 수에 따라 지수적인 계산량이 필요하다. 특히 여러 경로로 수신한 신호를 결합하여 심볼 결정을 할 경우, 각 쓰는 이의 모든 경로에 나머지 간섭이 영향을 미치므로, 이들 모든 조합을 다 고려하여 계산하기는 실질적으로 불가능하다. 여기서는 MMSE 검파기의 성능을 유도하기 위하여, 필터의 출력단에서 신호를 제외한 나머지 간섭과 배경 잡음 성분을 정규 분포로 근사한다. 이 경우 필터의 출력값을 상관관계를 갖는 정규분포의 잡음이 신호에 더해진 형태로 모형화 할 수 있으므로, 다른 쓰는 이 신호의 조합에 상관없이 성능 분석을 할 수 있다. 쓰는 이 수와 수신 경로 수를 변화시켜 가며 상관제거기와 성능을 비교하고, 정확도를 확인하였다.
본 논문에서는 재귀적 지연추정기를 갖는 적응여파기를 이용하여 음성신호에 내재한 배경잡음을 제거하는 단일입력 적응잡음제거기를 TMS320C30 EVM 보드에서 실시간 구현하였다. 이를 위하여 샘플시간마다 지연정보를 구할 수 있는 재귀적 평균 절대차 함수를 사용하고, 정규화 된 최소평균자승(NLMS: Normalized Least Mean Square) 알고리듬을 사용하는 단일입력 잡음제거 시스템을 시뮬레이션한 (1)의 내용을 EVM 보드에 구현하였다. 그리고, (1)과 동일한 방법으로 백색 가우시안 잡음에 의해 왜곡된 음성에 대하여 SNR(Signal-to-Noise Ratio)에 따른 잡음제거 실험을 하였으며, EVM 보드에서의 실험결과를 (1)의 시뮬레이션 결과와 비교/검토하였다.
의료용 초음파 영상 시스템에서 스트레인 영상 기법은 병변 주위의 조직보다 단단한 성질을 가지는 암이나 종양을 영상화할 수 있다. 준정적인 압축(quasistatic compression) 방법을 이용하여 스트레인 영상을 얻는 방법은, 조직에 변형을 가하기 전의 초음파 신호를 기준으로 하여 변형을 가한 후에 얻어진 초음파 신호 사이의 변위를 계산하고, 이를 공간 미분하여 스트레인을 구한다. 본 논문에서 변위의 계산은 복소 기저대역 신호의 자기상관(autocorrelation)을 계산하여 위상차로부터 구하고, 위상차를 시간 혹은 거리로 변환할 때 발생하는 오차를 중심주파수 편차를 보상하여 줄였다. 조작자의 손 움직임의 영향을 줄이기 위해 모든 스캔라인의 변위를 정규화시키는 알고리즘을 적용하여 균일한 스트레인 영상을 얻었다. 제안한 스트레인 영상 기법을 초음파 영상 진단기에서 실시간 동작하도록 구현하였다.
음성신호에 내재한 배경잡음을 제거하는 단일입력 적응잡음제거 시스템을 구성하였다. 기존 방법에서는 프레임 단위로 분석된 음성신호의 피치 정보를 이용하여 적응여파기의 기준신호를 얻는데 비해 제안된 방법에서는 매 샘플마다 지연 정보를 추정하여 기준신호를 만든다. 입력되는 음성신호로부터 매 샘플시간마다 지연 정보를 구하기 위하여 일반적인 자기상관 함수와 평균절대차 함수로부터 재귀적 자기상관함수와 재귀적 평균절대차함수를 유도하였다. 정규화된 최소평균자승(NLMS) 적응알고리듬을 사용하는 단일입력 잡음제거 시스템에 제안된 지연추정 방법을 적용하여 백색 가우시안 잡음에 왜곡된 음성에 대해 음성개선 실험을 하였으며, 기존 방법과의 성능비교 실험을 하였다. 제안된 방법에 의한 음성개선이 기존 방법보다 음질 및 SNR면에서 더 좋은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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