배경 잡음에 의해 저하된 음성을 복원하는 기술은 이미 오래 전부터 여러 가지 기법들이 연구되어왔다. 이들 기법 중, Spectral Subtraction 기법은 단일 채널에 의한 Speech Enhancement의 대표적인 방법이다. 그러나, 기존의 단일 채널 Speech Enhancement 기법의 중요한 단점은 Musical Noise라 불리는 잔존 Noise의 발생 및 목적신호가 왜곡된다는 것이다. 이 잔존 Noise에 의해 지금까지 연구 보고된 단일 채널 Speech Enhancement기법들은 거의 대부분 SNR은 향상되었지만 명료도의 향상이 곤란하였다고 보고되어왔다. 그러므로, 본 연구에서는 인간의 청각기구의 지각과정을 충실히 모방한 ROEX(Rounded Exponential) 청각 Filter를 이용하여 잔존 Noise인 Musical Noise를 억제시키는 기법을 제안하고자 한다.
잔향에 대한 인간의 주관적인 지각을 객관적인 수치로써 나타내는 방법으로 5자유도 잔향 모델이 제안된 바 있다[1]. 5자유도 잔향 모델은 잔향에 대한 다섯 개의 객관적인 평가량들을 이용하여 시간에 따른 음 에너지 감쇠 곡선을 근사한 것으로, 인공적으로 잔향을 합성하고자 할 때 잔향 필터의 설계 기준으로 유용하게 사용될 수 있다. 그러나 이로부터 구현할 수 있는 잔향 필터는 이론적으로 무한히 많을 수 있고, 따라서 인간이 듣기에 부자연스러운 합성음을 만들어 내는 경우도 존재할 수 있다. 본 논문은 5자유도 잔향 모델의 한계를 시간 영역과 주파수 영역으로 나누어 살펴보고 잔향 모델, 즉 원하는 잔향 조건이 주어졌을 때 자연스러운 잔향을 얻기 위해 필요한 필터 설계 기준을 실제 청음 실험을 통하여 제시하고 있다.
최근에 모바일 기기와 같은 적은 메모리를 요구하는 환경에 적합한 인공잔향기의 개발이 이슈화 되고 있다. 이러한 조건에 적합한 한가지 방법은 콤 필터의 궤환루프안에 시간변화 전대역통과 필터(APF)를 삽입하는 것이다. 본 논문에서는 시간변화 APF를 사용하는 잔향기의 이론적, 지각적 분석을 시행함으로써 지각적으로 수용 가능한 APF의 페이즈 변화량을 찾았다. 그리고 이를 바탕으로 새로운 시간변화 잔향기 설계 방법을 제안한다. 제안된 잔향기의 성능평가를 통해 제안된 잔향기가 적은 메모리를 사용하면서도 기존의 시불변 잔향기와 동일한 성능을 보임을 확인하였다.
GNSS 상시관측소 고시좌표는 측지기준점으로써의 중요성과 다양한 위성측위 응용 분야의 활용성을 고려할 때 최고의 정확도와 최신성을 갖도록 관리해야 한다. 특히, 지진 등에 따른 지각 변위는 그 크기에 해당하는 만큼 기존 성과에 편의를 유발함으로, 그 영향이 목표 정확도를 초과할 때에는 신속히 새로운 기준 좌표를 산정·제공하는 등 적절한 조치가 필요하다. 본 논문에서는 GNSS 상시관측소 데이터 자동처리 시스템과 연계 구현할 수 있는 칼만 필터에 기반 좌표 시계열의 편의검출 절차와 방법을 연구하였다. 이를 통해 필터 이노베이션과 재추정 시계열에 적용할 수 있는 통계 검정 기법을 구현한 후 과학기술용 GNSS 소프트웨어에 의해 추정한 국내 14개소 상시관측소 2010년~2011년 시계열에 적용해 그 성능과 특징을 파악하였다. 그 결과 통계검정의 오류와 신뢰성을 고려할 때 필터링 시계열에 대한 CUSUM(Cumulative Sum) 검사는 지진 등에 따른 잔류편의 그리고 이노베이션에 대한 광역검정은 특정 에포크에서 발생하는 돌출오차 검출에 효과적인 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 디지털영상 데이터의 저작권보호를 위한 워터마킹 방법을 제안하였다. 먼저 디지털 영상을 웨이브렛변환을 수행하여 주파수영역으로 변환하고, 변환된 주파수영역에 워터마크를 삽입하였다. 이때 워터마크를 삽입할 때 영상의 특징과 인간시각시스템의 공간지각특성을 고려하여 비기시적으로 워터마크를 삽입하였다. 제안된 방법은 비가시적인 방법이며 또한 워터마크를 검출할 때 원 영상이 사용되지 않는 blind워터마킹 방법이다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 다양한 디지털 영상에 적용한 결과 JPEG, 영상개선, cropping, 필터링 등의 기본적인 영상처리에 강인함을 보였다.
본 논문에서는 잡음에 열화된 대역에서 지능적으로 잡음의 패턴을 추정하여 지각 필터의 성능을 개선시켜 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 묵음 구간에서 추정한 고정된 추정 잡음을 사용하는 기존의 방식을 사용하지 않고, 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기와 잡음의 영향 정도를 고려하여 신호가 열세하고 잡음이 대부분을 차지하는 대역, 즉 잡음에 열화된 대역에서 잡음 패턴을 추정하여 신호를 열화시키는 잡음을 효과적으로 제어하는 방식으로 지각적으로 개선된 음질의 신호를 얻을 수 있다. 기존 방식과의 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비(signal-to-noise ration, SNR)에서 열화된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 $5\cal{dB},\;10\cal{dB},\;15\cal{dB}$와 $20\cal{dB}$의 각각의 경우에 대하여 객관적인 평가인 세그멘탈 신호 대 잡음비(Segmental SNR, SSNR)와 잡음 대 마스킹 비(Noise-to-mask ratio, NMR), 또한 주관적인 평가인 청감 테스트(Mean opinion score, MOS test)를 비교하였다. 그 결과, SSNR 측면에서는 각각의 경우에 대해 $7.4\cal{dB},\;6.8\cal{dB},\;5.7\cal{dB},\;5.1\cal{dB}$ 그리고, NMR 측면에서는 $15.7\cal{dB},\;15.5\cal{dB},\;15.2\cal{dB},\;14.8\cal{dB}$ 의 개선을 확인할 수 있었다. 또한 주관적인 측정 결과인 테스트의 개선 확인 및 음질 개선에 의한 성능을 확인할 수 있었다.
눈이 내리는 영상에서 눈송이들에 의하여 영상의 질이 저하되고 영상 내에 존재하는 객체들을 명확히 탐지하기 위해서는 눈송이를 제거해야할 필요성이 있다. 이 연구에서는 지각 Generative Adversarial Network에 기반하여 단일 영상으로부터 눈송이를 제거하는 방법을 제시한다. 잔류 U-Net을 눈송이가 제거된 영상을 생성하는 생성기로 설계하였다. 다양한 크기의 눈송이를 처리하기 위하여 다양한 필터 커널의 인셉션 모듈을 설계하고 입력한 눈이 내리는 영상의 다양한 해상도 특징을 추출하기 위하여 적용되었다. 눈송이 제거 영상의 품질을 높이기 위해서 대립손실을 제외하고는, 지각적 손실과 총 변동 손실 함수를 적용하여 제설 이미지와의 유사도를 찾아갈 수 있도록 하였다. 합성 강설 이미지와 실제 강설 이미지를 대상으로 제안 네크워크의 제설 기능을 실험하였다. 실험 결과 제안 알고리즘은 합성 이미지와 강설 이미지 모든 분야에서 육안으로 관찰해본 결과 화질이 우수함을 보여주었고, 객관적 평가를 위하여 신호강도를 나타내는 PSNR과 구조변화를 측정하는 SSIM 인덱스를 비교하였으며, 제안 알고리즘이 지수 상으로도 가장 우수한 성능을 보여주었다.
최근 넓은 동적 영역 이미지 기술은 컴퓨터 그래픽 분야에서 화제다. 본 논문에서는 가중 최소자승(가중회귀분석) 최적화 체계에 기반하여 넓은 동적 영역 이미지를 처리하는 톤매핑 알고리듬을 제안한다. 제안하는 방법은 시각적 후광 현상을 피하는 동시에 기존의 디스플레이에서 더 지각적인 넓은 동적 영역 이미지들을 보여주기 위해 가중 최소자승 필터링과 iCAM06모델을 결합한다. 제안된 알고리듬은 먼저 넓은 동적 영역 이미지를 base layer와 detail layer로 나눈다. Base layer는 큰 규모의 변화량을 가지고 있으며 가중 최소자승 필터링을 사용하여 얻어지고 iCAM06 모델을 포함한다. 다음으로, 인간의 시각 체계에 따라 base layer는 적응적으로 압축된다. 압축 시에는 base layer만 대비를 줄이고 detail layer을 보존한다. 본 논문에서는 객관적 화질 평가와 주관적 화질 평가를 통하여 제안하는 알고리듬을 적용한 이미지가 기존의 알고리듬을 적용한 이미지들에 비해 원본 넓은 동적 영역 이미지에 더 유사하다는 것을 보여준다.
큰 입사각을 가진 탄성파 반사법과 굴절법 자료의 분석은 지각 규모의 구조 연구에서 중요한 역할을 한다. 그러나, 관측된 자료로부터 적합한 속도 구조 모델을 바로 얻는 것은 상당히 어려운 일이며, 지각 구조 분석은 본질적으로 비선형 문제이기 때문에 구조 모델을 단계적으로 향상 시켜야만 한다. 광각 지각 구조 모델링에는 위상식별과 시행착오 전진 모델링과 같은 몇 가지 주관적인 과정들이 있다. 광각 자료 분석에서 이러한 주관적인 과정들은 결과 모델들의 유일성과 신뢰성을 감소시키기 때문에, 분석절차에서 주관성을 감소시키는 것이 중요하다. 이러한 관점에서, 우리는 지각 구조 모델의 개발에 사용될 PASTEUP과 MODELING이라는 2개의 소프트웨어를 설명하고 있다. PASETUP은 기록 단면도의 도시, 광각 탄성파 자료 분석 그리고 위상 피킹을 쉽게 해주는 대화식 응용프로그램이다. PASETUP은 신호대잡음 비를 향상시키고 위상식별을 도와주는 분석 기능과 다양한 필터를 갖추고 있다. MODELLING은 속도모델의 편집과 파선 모델링을 위한 대화식 응용프로그램이다. MODELING에 의해 계산된 주행시간은 PASTEUP에서 관찰된 파형과 바로 비교될 수 있다. 이것은 지각구조 분석에서 가장 주관적인 과정 중 하나인 주행시간 피킹이 필요 없기 때문에 지각 구조 모델링에서 주관성을 감소시킨다. MODELING은 편집 가능한 층서구조 모델을 다중 채널 탄성파(MCS) 반사파 자료의 시간 단면도와 비교할 수 있는 왕복 주시로 변환할 수 있다. 반사파 자료와 광각 자료의 구조 모델 사이의 직접 비교는 모델에 좀 더 신뢰성을 부여한다. 게다가 PASTEUP과 MODELING 둘다 큰 자료를 다루기에 효과적인 도구이다. 이 소프트웨어들은 광각 탄성파 자료를 이용한 좀 더 그럴듯한 지각-규모의 구조 모델을 개발하는데 도움을 준다.
인터넷의 보급으로 인하여 디지털 데이터의 복제가 확산됨에 따라 멀티미디어 데이터에 대한 소유권 보호와 인증에 대한 문제가 대두되고 있는 실정이다. 본 논문에서는 디지털 영상을 다중해상도 표현이 가능한 웨이브릿 변환(Wavelet Transform)을 통하여 저주파수 영역에 인간 시각으로 지각 할 수 없는 워터마크를 삽입하고, 삽입된 워터마크의 영상을 인증하기 위한 방법으로 오류 역전파 학습 알고리즘(Error Backpropagation)을 이용한 신경회로망적 접근방법을 제안한다. 워터마크를 추출하기 위해서는 원영상이 필요하고, 내장된 워터마크가 손실 압축과 필터링 등의 일반적인 영상 처리에 강인함을 실험 결과를 증명하고, 제안한 신경회로망적 접근방법이 좋은 결과를 나타냄으로 실험을 통하여 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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