본 논문에서는 음향반향제거기에서 상관계수를 이용하여 동시통화 구간을 검출하는 방법에서 검출 오류로 인해 발생되는 문제점에 대해서 다룬다. 상관계수(correlation coefficient)를 이용한 DT 검출 방법에서 동시통화 구간과 반향경로의 변화를 명확하게 구분 짓는 문턱값 설정이 어렵기 때문에 때때로 검출 오류가 발생한다. 즉, 동시통화 중간에 반향경로가 변함으로써 동시통화 구간의 끝점 검출에 실패하거나 반항경로 변화를 DT로 잘못 인식하는 경우가 발생하는데, 이럴 경우 더 이상 적응필터의 계수를 갱신을 할 수 없는 상태에 빠지기도 한다. 본 논문에서는 반향제거기에 보조필터를 사용하여 이러한 문제점을 해결하고자 한다. 이는 보조필터가 기준입력신호(reference signal)를 이용하여 변화된 반향신호 성분은 추정할 수 있지만 근단화자 신호는 추정할 수 없다는 점을 이용한다 실험을 통해 제안한 알고리즘이 검출 오류로 인해 발생되는 문제를 효율적으로 해결할 수 있음을 확인하였다.
일반적으로 유역의 기저유출 산정에는 적용의 간편성을 이유로 수평직선분리법, N-day법등을 주로 사용해 왔으며 이를 단기호우사상에 대한 모의에 적용해 왔다. 그러나 수평직선분리법이나 N-day에의한 기저유량의 산출은 연구자의 주관성이 반영될 수 있는 가능성이 다분하며 총 유출에 대한 기저 유출의 기여가 상대적으로 크게 되는 장기유출모의에 이용하기에는 효율적이지 못할 뿐 아니라 분석을 수행하는 사람에 따라서 그 결과에 많은 차이가 있을 수 있다. 그래서 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해서 다양한 'Digital Filtering' 방법이 수문곡선 분리에 많이 사용되고 있다. Eckhardt 필터는 출력의 신호대 잡음비가 최소화를 목적함수로 사용하는 최적선형필터의 형태를 갖고 있으며, BFImax 변수 값을 이용하여 수문분석 시 대수층별 특성을 반영할 수 있는 장점을 지니고 있다. 따라서 BFImax 변수 값에 따라서 분리된 직접유출과 기저유출 값에는 상당한 차이가 발생할 수 있는데, 정확한 수문분석을 위해서는 연구대상 유역 내 대수층의 특성에 가장 부합되는 BFImax 변수 값을 구하여야 하는 어려움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 감수곡선 분석방법과 최적화 기법을 이용하여 BFImax 변수 값을 결정해 주는 모듈을 사용하고 있다. 금강유역의 수문곡선분리를 위해 먼저 금강 유역 내 관측소의 강우 및 수위 일 자료를 수집하고 수위자료는 동향, 옥천, 천천, 청성, 호탄지점의 자료를 이용하였다. 관측단위는 일 단위를 사용하였다. 분리된 수문곡선에 대한 검증은 지하수관측이나 중간유출에 대한 관측에 한계가 있기 때문에 정량적인 검증은 쉽지 않은 상황이고 수문곡선에 대한 시각적 판단에 의지하고 있다. 하지만 효과적인 기저유출분리가 가능해진다면 하천 건천화에 대한 정확한 진단과 함께 기후변화에 따른 지하수 및 지표수 영향에 대한 보다 신뢰도 있는 전망이 가능해지므로 매우 중요한 연구 분야라 판단된다.
BOAO/KASINICS를 이용한 다주기 변광성들의 적외선 광도곡선 분석 연구의 중간 결과이다. 대표적인 천체인 BL Cam은 SX Pho에 속하며 그 중 가장 짧은 주기로 변광하는 천체이며, 2010년 9월 26일부터 2011년 11월 15일 총 30여 시간 동안 J, H, 그리고 Ks 필터에서 시계열 관측 자료를 얻었고, Period04를 이용하여 주기광도분석을 하였다. 그 결과 $f_0$의 경우 기존 광학 연구의 결과와 매우 근사한 값을 보였고, $f_1$의 경우 Ks 필터 자료에서 36.2137 cycle/day의 값이 검출되었다. 또한, 25 cycle/day와 51 cycle/day 영역에서 여러 개의 파워가 밀집되어있는 미세변광현상이 측정되었다.
육상 탄성파자료에 나타나는 일관성 잡음인 그라운드롤을 제거하기 위해 특이값 분해 필터링의 적용성을 살펴보았다. 상관성이 높은 반사에너지가 요구되는 특이값의 계산을 위해 먼저 자동이득제어로 감쇠된 진폭을 보상하고 송수신점의 높이보정 및 풍화대 보정을 실시하여 장파장 시간차이를 제거한 후, 나머지 정적보정으로 단파장 시간차이를 완화시켜 반사면의 수평적인 연속성을 높였다. 특이값 분해 필터링에 적합한 입력인자(최대 주성분)는 공통중간점 자료에 수직시간차 역보정을 수행하여 얻은 공통발파점 자료에 대한 연속 테스트로 결정하였다. 그라운드롤의 시간에 따른 분산이 뚜렷한 현장자료에서 특이값 분해 필터링은 일반적인 기법인 f-k 필터링에 비해 반사신호의 왜곡없이 그라운드롤의 영향을 최소화하면서 주요 반사면들의 연속성을 향상시키는데, 이것은 진폭 빛띠에서 반사파의 낮은 진동수 성분들이 필터링 후에도 보존되었다는 점과 잘 상관되었다. 특히 특이값 분해 필터링을 거친 후 S/N 비를 높일 수 있는 자료처리(송곳곱풀기, 시간변화 빛띠흰색화) 과정을 함께 수행하여 겹쌓기한 결과 저류층을 포함한 주요 반사면들의 향상된 연속성과 분해능을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 사람의 비정상적인 호흡과 정상적인 호흡 신호를 획득한 후, 이 신호들을 분석하고, 특히 비정상 호흡신호를 감지하는 방법과 정상 및 비정상 신호를 분류하는 방법을 제시한다. 본 연구에서 사람의 호흡신호는 BIOPAC 장비를 활용하여 획득하며, 사람의 호흡 상태를 정량적인 수치 정보를 활용하여 판단한다. 궁극적으로 본 논문에서는 일반 환경에서 사람의 호흡상태를 신호로 획득하여 분석하고, 호흡상태를 모니터링 할 수 있는 시스템을 개발하고자 하며, 무호흡 상태를 감지 할 수 있는 방법을 제안한다. 획득되는 호흡신호를 활용하여 정량적인 정보를 바탕으로 호흡신호를 상태에 따라 분류한다. 접촉식 의료장비를 활용하여 호흡신호를 획득하고 호흡상태를 분류하기 전에 잡음제거 알고리즘을 적용한다. 기존의 사비츠키-골레이 필터와 중간값 필터의 장점만을 활용하여 혼합필터를 사용하여 신호를 분석하기에 적절한 상태가 되도록 한다. 서로 다른 호흡 상태, 즉 서로 다른 클래스간 거리는 최대로 하고, 동일한 호흡상태, 즉 같은 클래스 간의 거리는 최소로 하기 위해 신호 획득후 신호의 특징값들 간의 상호상관 계수를 계산한다. 제안하는 알고리즘은 실제 호흡 환경에 적용할 수 있을 정도로 직관적이고, 제안하는 방법을 증명하기 위한 실험 결과들을 함께 제시한다.
본 논문에서는 노이즈에 둔감한 4*4 밴드패스 이산 코사인 (MF-DCT) 초점 값 연산자를 제안하였다. 제안된 연산자는 DCT 결과 중 중간 주파수 성분을 사용하는 8*8 MDCT 연산자를 노이즈에 둔감하도록 4 형태로 개선한 것으로써 연산자를 180도 회전하여도 같은 구조를 같도록 하였다. 이 연산자는 샘플링 주파수의 절반 부분지 주파수를 통과시키는 밴드패스 필터와 같이 동작하여 초점 정보를 가지고 있지 않는 저주파 신호와 노이즈에 의해 많은 영향을 받는 고주파 신호를 억제함으로써 노이즈에 둔감한 특성을 가진다. 또한 밴드패스 필터를 통과한 성분의 에너지를 초점 값으로 사용함으로써 초점 합의 선형성을 보장받게 된다. 실험 결과에서는 MF-DCT 연산자의 가우시안 노이즈 및 임펄시브 노이즈 특성을 살펴보기 위해 기존의 초점 값 연산자들과의 Autofocusing Uncertain Measure (AUM)비교를 통해 우수성을 검증하였다.
본 논문은 전 방향 에지예측 기법을 이용한 De-interlacing 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 DOI(Direction-Oriented Interpolation) 알고리듬을 기본 방법으로 사용 하였다. De-interlacing 방법은 크게 2단계로 나누어진다. 먼저 에지의 방향을 예측한 후, 잃어버린 화소값을 에지의 방향에 따라 보간하는 방법이다. 본 논문에서는 고각도 에지를 고려한 DOI 알고리듬을 통하여 에지를 예측한 후 잃어버린 화소값을 중간값(median) 필터를 사용하여 보간한다. 실험 결과는 제안된 알고리듬이 기존의 알고리듬들 보다 객관적 및 주관적인 평가에서 우수함을 입증한다.
원격탐사 영상에서 압축을 위한 근최적의 PSNR 값을 찾는 방법을 연구하였다. 예상 웨이블릿쌍은 다양한 영상에서 최적의 결과로 나타났다. 영상처리를 위한 최고의 웨이블릿쌍을 찾는 규칙은 없다. 제시된 알고리즘에 따라 예상 웨이블릿쌍이 다양한 종류의 영상에서 최적의 결과를 나타냈다. 먼저 세 개의 웨이블릿 패밀리에서 PSNR 값의 변화를 분석하였다. 직교 웨이블릿 패밀리에서는 많은 경우에 웨이블릿 필터의 길이가 길수록 높은 PSNR 값을 나타내지만, 그 증가 비율이 점차로 작아졌다. 연산비용의 측면에서 중간 필터길이의 웨이블릿을 제안한다. 쌍직교 웨이블릿 패밀리에서는 필터의 길이와 PSNR값의 관계를 예측하기는 어려웠다. 다차원 웨이블릿 분석에서는 세 개의 웨이블릿 패밀리가 3단계까지 처리되었다. 쌍직교 웨이블릿 패밀리는 최대 PSNR 값에서 불규칙한 패턴을 보였지만, 직교 웨이블릿 패밀리는 규칙적 패턴을 나타냈다. 직교 웨이블릿 패밀리는 1단계 결과로부터 근최적의 웨이블릿쌍을 예상할 수 있었다.
선형판별함수를 이용하여 음소단위의 판별필터를 구성하였다. 음소판별필터를 이용한 음성인식 시스템은 발성구간의 검출에 유용하고, 음성의 구분과 식별을 동시에 시행할 수 있으며 모든 음소를 동일한 인식모델로 취급하는 것이 가능하였다. 이 때 전문가의 경험적 지식을 이용하지 않고 수리적인 반복학습방법으로 시스템을 구성한 것이 특징이다. 모든 음소판별필터는 독립적으로 동작하므로 하나의 음소구간에 대해 복수필터 출력이 발생될 수 있으며, 발성구간의 음소가 탈락하는 경우도 있다. 따라서 본 연구에서는 무게벡터와 패턴벡터와의 내적에 통합계수를 이용하여 최대값을 선택하는 방법으로 다수개의 경합출력을 하나로 통합하였으며, 동시에 시간적인 정보와 중간값필터를 이용하여 탈락과 오인식되는 음소를 보상하므로써 인식율을 향상시켰다. 인식실험결과 모음의 경우 학습용자료에서는 $96.5\%$, 평가용자료에서는 $87.6\%$의 인식율을 얻었고, 자음은 각각 $84.0\%,70.8\%$의 음소인식율을 얻었다.
본 논문에서는 부쉬 트리를 할당 트리로 변환한 후 결합 연산을 수행하면서 실제 실행시간을 동적으로 계산하고 그 결과에 의해 실시간에 프로세서를 할당하는 동적 프로세서 할당 기법을 이용한 파이프라인 해쉬 결합 알고리즘을 제안하였다. 프로세서를 할당하는 과정에서 초기 릴레이션의 기본 정보만을 이용하여 미리 프로세서를 할당하는 기존의 정적 프로세서 할당 기법은 정확한 실행시간을 예측할 수 없었다. 따라서 본 논문에서는 할당 트리 각 노드의 실행결과를 포함한 결합 과정 중의 정보를 다음 노드의 실행시간에 충분히 반영하는 동적 프로세서 할당 기법을 제안하였으며, 이로써 프로세서를 효율적으로 분배하고 전체적인 실행시간을 최소화하였다. 또한 전체적인 질의 실행시간을 줄이기 위하여 결합 가능성이 없는 튜플들을 제거한 후 결합 연산을 수행할 수 있도록 해쉬 필터 기법을 이용하였다. 결합 연산을 수행하기에 앞서 모든 결합 속성 값에 대해 해쉬 필터를 생성하는 정적 필터 기법은 모든 결합 연산의 중간 결과로 발생할 수 있으나 최종 결과 릴레이션의 튜플이 될 수 없는 튜플들까지도 모두 추출이 가능하다. 따라서 각각의 결합 연산 직전에 해쉬 필터를 생성하는 동적 필터 기법에 비해 결합 가능성이 없는 튜플을 최대한 제거할 수 있으며 이로써 결합 연산의 실행비용을 크게 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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