휴대폰에는 기본적으로 마이크가 탑재되어있다. 이것을 어플리케이션에 활용한다면 다양한 콘텐츠를 만들어 낼 수 있고 그러한 콘텐츠가 가진 가능성은 무궁무진 할 것이다. 게임 엔진을 사용하면, 제공되는 마이크 입력 클래스를 사용하여 마이크 입력 값을 가공할 수 있는데, 주변 잡음을 구분하지 하고 소리 입력 값을 받아들이는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 기기에 탑재되어 있는 마이크에 접근, 각종 마이크가 출력하는 값을 얻어와 그 값을 가공하는 것을 분석하고, 주변 잡음을 구분하지 않고 받아들이는 문제를 해결하기 위하여 미리 주변 잡음을 체크하고 그 이상의 소리만 입력받도록 하는 방법에 대하여 연구하였다.
수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적에서 발생되는 토날 신호 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경하에서 표적의 토날 신호성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 준위 설정이나 주변 잡음의 변화에 의해 어려움이 있다. 본 논문에서는 ASM 신경망을 이용하여 신호 탐지 준위 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 토날 신호 탐지 방식을 제안한다. 모의 시뮬레이션 및 실제 표적 신호에 적용하여 우수한 토날 신호 탐지 성능을 보인다.
초고압 송전선에 의한 전파장해는 주로 Corona 잡음에 의한 라디오 수신장해와 전파산란에 의한 TV수신장해 및 기타 무선 통신에 영향을 주는 잡음장해가 있다. 본고에서는 먼저 초고압 송전선에서의 Corona 잡음 특성을 논하고 신설 345KV 송전선 주변에서의 라디오 장해 범위를 예측해 보고자 한다.
일상생활에서 음성안내 시스템을 이용한 안내 방송을 많이 접하게 되는데, 이러한 신호에 주변잡음이 추가되면 그 명료도가 떨어져서 이해하기가 곤란하다. 주변잡음은 항상 일정한 것이 아니라 시시각각 변화하는 불안정한 신호이다. 이렇게 불안정한 신호에 맞춰 출력신호를 조절하기는 어렵다. 본 논문에서는 백색소음 환경에서 잡음의 변화에 따라 음성안내출력신호를 적응적으로 변화시키는 방법을 제안하였다. 주변잡음은 열화된 방송신호에서 저장된 출력신호의 차로 구했다. 이 신호를 이용하여 신호대 잡음비를 추정하였으며, 음성안내레벨은 잡음의 변화에 따라 적응적으로 변하게 된다. 제안한 방법은 청자의 어음변별력을 향상시켜주며, 엠프의 에너지를 효율적으로 사용하는 장점이 있다.
본 논문에서는 잡음이 첨가된 연속음성에서의 자동 음절분할을 위해 기존에 사용되고 있는 특징 파라미터인 단구간 에너지 이외에 잡음에 강인한 특성을 가지고 있는 새로운 특징인 스펙트럼 밀도비교척도와 의사역행렬을 이용한 선형판별함수를 제안한다. 기존에 사용되는 단구간 에너지는 잡음이 없는 환경에서는 좋은 성능을 나타내지만 잡음환경에서는 그렇지 못하다. 반면에 논문에서 제안한 척도들은 반대의 성능을 가지므로 주변잡음의 크기에 따라 각각의 파라미터를 적절한 가중치로 조합하는 음절구간 결정함수와 유한상태 머신을 추가로 사용면 무 잡음 환경뿐만 아니라, 잡음이 첨가된 연속음성에서도 일정수준 이상의 음절구간을 분리해 낼 수 있다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용한 주변 잡음제거기를 제안하였다. 기존의 고정된 시간-주파수 해상도를 가지는 단구간 푸리에 분석법 대신 다양한 시간-주파수 해상도를 제공하는 웨이블릿 분석법을 사용함으로써 시간 특성이 변하는 베이블 (Babble) 잡음에 좀더 효율적인 잡음제거 방법을 설계하였다. 본 논문에 제안된 웨이블릿 변환 잡음제거기는 스펙트럴 차감법에 기반하여 구성하였으며, 고주파 영역에서 높은 시간 해상도를 갖는 웨이블릿 마스크 패턴을 사용함으로써 시간 특성이 빠르게 변화하는 고주파 잡음에 더욱 효율적인 동작을 하도록 설계하였다. 성능평가를 위해 차량 잡음, 길거리 잡음, 베이블 잡음과 같은 이동통신에서 많이 사용하는 주변잡음에서 시험하였으며, 그 주관적 음질 평가 결과 베이블 잡음의 경우 기존의 EVRC(Enhanced Variable Rate Coder) 잡음 제거기보다 Mos (Mean Opinion Score) 0.2의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 출력 음성의 스펙트로그램에서도 성능 개선을 확인할 수 있었다.
음성 통신을 할 때 배경 잡음이 존재하게 되면 일반적으로 음질이 저하된다. 이것은 잡음 자체가 듣기 싫다거나 음성을 더 작게 들리게 만들기 때문이기도 하고 음성 코덱이 잡음이 섞이지 않은 깨끗한 음성에 최적화되어 있어서 잡음이 섞인 음성에 대한 코딩 효율이 떨어지기 때문이기도 하다. 이 논문에서는 잡음에 의한 음성 통신의 품질 저하를 막기 위한 방법으로서 음성 향상(speech enhancement) 기술과 음성 강화(speech reinforcement) 기술에 대해 소개한다. 음성 향상 기술이란 전송부의 마이크에서 녹음된 잡음과 음성이 섞인 입력 음성으로부터 깨끗한 음성을 추정하는 기술을 말한다. 음성 향상 기술은 상당히 오랜 기간 동안 연구되어 온 기술이며, 최근에는 각 파라미터의 분포에 의존하는 방법보다 확률 모델에 기반한 방법이 각광을 받고 있으며 인간의 청각 특성을 고려한 음성 향상 방법도 제안되고 있다. 음성 강화 기술이란 수신단에서 주변 잡음에 따라 전송되어 온 음성을 주파수별로 증폭하여 더 잘 들리도록 만드는 기술이다. 음성 향상이 내 주위의 잡음이 상대방에게 들리는 음성에 미치는 영향 혹은 상대방 주변의 잡음이 나에게 들리는 소리에 미치는 영향을 줄여주는 기술이라면 음성 강화는 내 주위의 잡음이 나에게 들리는 음성에 미치는 영향을 상쇄해 주는 기술이다. 이 경우 주변 잡음은 어떤 전자 시스템도 거치지 않고 귀로 직접 들어오기 때문에 잡음 자체를 줄여 주는 것은 힘들고 전송되어 온 음성을 적절히 증폭 혹은 변형함으로써 귀에 들리는 음질 또는 명료성을 개선하게 된다. 이 논문에서는 통계 모델을 기반으로 한 음성 향상 기법과 인간의 청각 특성을 고려한 음성 향상 기법, 그리고 음성 강화 기법에 대해 설명한다.을 시도한 결과 안정적이고 반복 가능한 급성 심부전 모델을 얻을 수 있었다. bench scale실험결과와 같이 AOC는 배수관망에서의 박테리아 증식과 크게 상관관계를 갖고 있는 것으로 밝혀졌다.)', 'have a headache (2.10±0.79)', 'poor memory (2.09±0.83)', 'no appetite (1.99±0.85)', As for the correlation between iron parameter and clinical symptoms related to anemia, the hematocrit rate was negatively correlated with 'get a cold easily', 'pale face', 'feeling blue', 'difficult digestion' (p<0.05). The level of iron was negatively correlated with 'tired out easily', 'get a cold easily' (p<0.05) and TS (%) were negatively correlated with 'tired out easily (p<0.05)', 'get a cold easily (p<0.01). Our study resulted that the prevalence of a iron deficiency of a middle school girl is very high, therefore the guidelines for iron supplementation and nutritional education to improve their iron status should be provided.한 질소제거를 N-balance로부터
본 논문에서는 주변광으로 인한 잡음이 적외선을 사용한 반사형 PPG 측정 장치에 미치는 영향을 고찰하였다. 주변광으로 인한 잡음은 일반적인 상황과 특수한 상황으로 나누어 고찰하였으며, 일반적인 상황은 시간과 주변 광원의 변화로 인한 잡음을 무작위로 관찰하였고, 특수한 상황은 할로겐램프를 사용하여 측정 장치와 광원과의 거리에 따른 잡음 변화를 관찰하였다. 실험은 각각의 상황에 따라 PPG 신호를 실시간으로 측정하고 데이터를 획득하였으며, 측정된 데이터는 시간 영역과 주파수 영역에서 분석하였다. 먼저 일반적인 상황 실험을 통해 주변광의 밝기에 따라 잡음이 커짐을 육안으로 확인하였고, 주파수 분석을 통해 백색잡음, 전력선 잡음, 회로 내부 잡음이 발생함을 확인하였다. 또한 할로겐램프를 사용하여 주변광과의 거리 변화에 따른 잡음의 변화를 실험하고 SNR을 계산하였다, 실험 결과, 278.3W/m2의 복사조도를 갖는 50cm 거리에서는 3.2dB의 SNR을 나타내었고 그 이하의 SNR에서는 정상적인 측정이 어려움을 확인하였으며, 27.7W/m2의 복사조도를 갖는 2m의 거리에서 18.2dB 값을 나타내었고 그 이상 값에서 필터를 통해 정상적인 PPG 측정이 가능함을 확인하였다.
수동 소나 시스템에서 표적을 탐지, 식별하는데 가장 중요한 인자는 표적소음에서 나타나는 신호 주파수선 성분이다. 수중의 주변잡음과 표적소음이 복합된 환경에서 표적의 신호 주파수선 성분을 정확히 추출하는데는 신호 탐지 문턱값 설정이나 주변잡음의 변화 때문에 어려움이 따른다. 이 연구에서는 자동 연상 기억장치 신경망을 이용하여 신호 탐지 문턱값 설정이나 주변잡음의 변화에 강인한 음향 표적의 신호 주파수선 탐지 방식을 제안한다. 모의 실험 및 실제 표적 신호에 적용하여 제안한 방식이 우수한 신호 주파수선 탐지성능을 나타냄을 보인다.
영상 잡음의 제거를 위해서는 영상에 대한 통계적 모델을 설정하고, 잡음이 섞인 영상에서 원 영상의 분산을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 분산을 추정하기 위해서는 일반적으로 유한한 크기의 주변 영역 정보를 이용한다. 주변 영역의 크기는 평탄 영역 및 에지 영역과 같이 영상의 영역에 따라 달라진다. 즉, 에지 영역인 경우는 주변 영역의 크기를 작게 설정할수록 추정 분산이 보다 정확하며, 평탄 영역의 경우는 주변 영역의 크기가 크면 분산의 추정이 정확해 진다. 이와 같이 추정된 원 영상의 분산을 이용하여 잡음 영상에 Wiener 필터를 적용함으로써 영상의 잡음을 제거하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 영역의 부모-자식 관계를 이용하여 중요도를 작성하고, 이를 이용하여 분산을 구하기 위한 이웃 영역의 범위를 결정하는 방법을 제안한다. 먼저 웨이블릿 계수의 중요한 특성을 획득할 수 있는 중요도를 작성하기 위해 간단한 분류 방법을 사용한다. 중요한 웨이블릿 계수의 수에 근거하여 웨이블릿 계수의 범위를 결정한 뒤 ML 방법을 이용하여 원 신호의 분산을 추정한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 나은 결과를 보여줌을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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