본 논문에서는 음성존재확률을 활용한 2채널 입력신호 상관행렬의 행렬식 기반 잡음제거 기법을 제안하였다. 제안한 기법은 음성존재확률을 이용해 기존의 행렬식 기반 2채널 잡음제거 기법의 위너 필터 이득을 음성과 잡음구간에 따라 적응적으로 조절함으로써 잡음제거 성능을 더욱 향상시키고자 하였다. 제안한 기법은 잡음 종류, 반향 조건, 신호대잡음비, 잡음원의 개수와 방향이 다양한 모의 환경에서 객관적 평가 방법을 통해 평가되었다. 실험 결과는 대부분의 실험환경에서 행렬식 기반의 기법들이 위상차를 기반으로 한 기법들보다 성능이 우수했고 특히 제안한 음성존재확률을 이용한 행렬식 기반 잡음제거기법이 음성 신호 왜곡을 최소화하면서 가장 우수한 잡음 제거 성능을 보였다.
본 논문에서는 다양한 전화선 채널을 통하여 수집된 음성 데이터에 포함된 잡음 및 채널 왜곡을 제거하여 음성인식 시스템의 성능을 향상시키는 방법에 관하여 연구하였다. 전 화선을 통과한 음성에 포함된 채널 잡음 및 왜곡을 제거하는 방법으로는 음성신호를 보상하 는 방법으로 CMS(Cepstral Mean Subtraction), SBR(Signal Bias Removal)과 SM(Stochastic Matching)의 성능을 비교 평가하였다. 잡음제거 방식의 성능을 평가를 위하 여 음소 단위의 반연속 HMM을 이용한 화자독립 단독음 인식을 수행하였다. 인식 실험 결 과, 멜 켑스트럼을 사용한 경우에 CMS가 가장 우수한 성능을 내었고 다음으로 SM과 SBR 순으로 나타났다. 또한 특징벡터를 주변 잡음에 강인하게 하는 가중함수(RPS, BPL)를 사용 한 켑스트럼 계수와 잡음제거 방식을 함께 사용한 경우에 인식 성능이 더욱 향상되었다.
본 논문에서는 심음 향상을 위해 단일 채널 적응 잡음 제거기를 제안한다. 청진음은 일상적이거나 응급 상황 시 다양한 소리가 섞여 심음의 판독이 어려운 특징이 있다. 기존의 두 채널의 입력을 가지는 적응 잡음 제거기에서 단일 채널의 구현을 위해 단일 채널로 입력된 청진음은 심음의 특징을 기반을 둔 HS 분석기와 BS-Gate를 제안하여 기준 신호를 생성하였다. 제안한 단일 채널 적응 잡음 제거기는 BIOPAC Systems, Inc의 SS30L과 MP 36을 이용하여 획득한 청진음을 이용하여 실험하였으며, 그 결과 효과적으로 호흡음이 감쇄하여 심음이 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 또한 단일 채널을 사용하는 적응 선 스펙트럼 강조기와의 비교 실험을 통해 심박의 변화에도 효과적으로 잡음을 제거하였음을 확인할 수 있었다.
무선 통신 환경에서 간섭과 잡음으로 인한 채널 추정 오류는 데이터 검출을 위한 등화 성능을 현저하게 저하시킨다. 포스트 프로세싱은 채널 추정 이후에 이러한 추정 오류를 줄이기 위한 작업이며, 여기서는 소수의 채널 계수만이 무선 채널의 다중 경로에 의한 신호 성분을 갖는 무선 채널의 특성을 이용하여 신호 성분을 포함하지 않은 계수를 선별하고 이를 제거함으로써 채널 추정 오류를 줄이는 방법을 위한 순환 알고리즘을 제안한다. 기존 알고리즘은 잡음 분산을 기준으로 문턱값을 결정하고, 그 문턱 값보다 작은 계수는 신호성분을 포함하지 않는다고 간주하여 이를 제거하였다. 제안된 순환 알고리즘은 잡음 분산의 추정치를 반복이 진행됨에 따라 갱신하여 이를 기준으로 구한 문턱값을 이용한 포스트 프로세싱을 반복함으로써 채널 추정 성능을 개선시킨다. 제안된 방법은 기존의 방법과 유사한 복잡도를 갖는 반복 횟수를 적용하는 경우에 월등히 성능이 개선되며, 특히 반복 횟수를 조절함으로써 처리 시간과 채널 추정 성능을 최적화할 수 있는 유연성을 갖고 있다.
단일 채널 탄성파 탐사는 소규모 자료획득 시스템으로 지하 지질구조를 파악하는 효과적인 방법이다. 영벌림거리 혹은 가까운 벌림거리를 사용하여 획득한 단일 채널 탄성파 자료는 연직 방향의 지하 지질구조를 직접 반영하므로 탄성파 단면도를 효과적으로 작성할 수 있다. 그러나 공통중간점 중합 과정을 적용할 수 없어 신호 대 잡음비가 매우 낮으므로 단면에 나타나는 반사 구조의 정밀한 해석에 있어 중합 단면 대비 불리함을 가진다. 본 연구에서는 단일 채널 탄성파 자료의 신호 대 잡음비를 향상시키기 위해 특이 스펙트럼 분석을 기반으로 한 잡음 제거 및 신호 향상 방법을 제안한다. 기존의 특이 스펙트럼 분석 방법은 행렬의 특정 특잇값을 임의로 추출하여 자료 내에 있는 무작위 잡음을 제거하는 방식으로 수행되었으나, 이는 낮은 신호 대 잡음비나 이상 잡음이 있는 자료에 적용할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 행렬의 특잇값을 최적화하고 저계수 근사를 수행하여 무작위 및 이상 잡음을 동시에 효과적으로 제거한다. 또한, 잡음 제거로 인한 신호 손실을 보정하고 탄성파 이벤트의 수평적 연속성을 향상시키기 위해 행렬의 고유 영상에 기반한 가중치를 계산하여 탄성파 단면의 품질을 향상시킨다. 본 연구에서 제안하는 기술의 적용성 및 우수성을 확인하기 위해 북극해 척치해저고원에서 획득한 단일 채널 스파커 탄성파 자료에 대한 자료 처리 실험을 수행하였으며, 수치 예제를 통해 매우 높은 수준의 신호 대 잡음비와 최소의 신호 손실을 가진 탄성파 단면을 얻을 수 있었다. 본 연구에서 제안하는 단일 채널 탄성파 자료 처리 기술은 향후 국내 연안지역의 해양개발과 해저 지질재해를 규명하기 위한 단일 채널 및 초고해상도 탄성파 탐사에 매우 효과적으로 기여할 것으로 기대된다.
부엽 잡음 재머 제거를 위한 SLC(Sidelobe Canceller, 부엽제거기)는 주 채널(합 채널) 빔 패턴에 의한 수신 신호 외에 보조 채널 빔 패턴에 의한 수신 신호를 요구한다. 적응형 SLC가 최상의 부엽 잡음 재머 제거 성능을 발휘하기 위해서는, 주 채널 빔 패턴의 부엽에 해당하는 고각/방위각 영역에서 각각의 보조 채널 빔 패턴의 우세한 이득(gain)을 보이는 영역이 서로들 겹치지 않게 되어야 한다. 그리고 주 채널 빔 패턴의 주엽에 해당하는 영역에서 보조 채널 빔 패턴들이 낮은 이득을 보여야 한다. 모노펄스 레이더에서 모노펄스 처리용 차 채널들의 빔 패턴들은 이러한 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 부엽 제거를 위한 보조 채널로서 모노펄스 처리용 차 채널을 이용하는 방법을 제안하고, 제안한 방법의 SLC 성능 분석 및 시뮬레이션 결과를 보였다. 모노펄스 레이더에서 모노펄스 처리용 차 채널의 빔으로 SLC를 구현하면 추가적인 채널 구성없이 기본적으로 사용되는 합, 차 채널들을 이용하여 SLC를 구성할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 퍼지 필터링 알고리즘의 문제점을 개선한 퍼지 필터링 기법을 제안한다. 제안된 퍼지 필터링 알고리즘은 컬러 영상에서 R, G, B 채널을 각각 분리한다. 분리된 각 채널에서 마스크 정보를 추출하여 채널에 대한 평균값과 중간값의 명암도를 제안된 퍼지 기법의 소속 함수에 적용하여 소속도를 구한 뒤, 추론 규칙에 적용한다. 그리고 R, G, B 각각의 소속도 값을 이용하여 잡음 가능성 여부를 판별한다. 제안된 퍼지 기법에서 소속 함수 구간은 세 개 구간으로 설정하였다. 잡음이라고 판단되는 경우에는 그 잡음 정도에 따라 중간값이나 평균값을 해당 픽셀 값으로 설정하여 잡음을 제거한다. 제안된 기법을 컬러 영상에 적용한 결과, 제안된 기법이 기존의 퍼지 필터링 기법보다 잡음 제거에 있어서 효과적인 것을 확인할 수 있었다.
최근 센서네트워크와 같은 에너지 제한 환경을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 분산 소스 부호화 기술(Distributed Source Coding)의 응용기술로 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상과정을 부호화기가 아닌 복호화기에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어져 왔다. 이에 가장 대표적인 기술인 Wyner-Ziv 코딩 기술은 채널 코드를 이용하여 원본 프레임과 이에 대한 복호화기의 예측영상인 보조정보 사이의 잡음을 제거하여 영상을 복원한다. 일반적으로 보조정보는 원본영상에 유사한 키 프레임간의 프레임 보간을 통하여 생성되며 채널 코드는 Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드가 사용된다. 이와 같은 채널 코드의 복호화는 채널 잡음 모델에 기반하여 수행되어지며 Wyner-Ziv 코딩 기술에서는 이 채널 잡음 모델을 '상관 잡음 모델' (Correlation Noise Modeling)이라 하고 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 하지만 복호화기에는 원본 영상에 대한 정보가 없기 때문에 정확한 상관 잡음 모델을 알 수 없으며 잡음 모델에 대한 예측의 부정확성은 잡음 제거를 위한 패리티 비트의 증가를 야기해 부호화 기술의 압축 성능 저하를 가져온다. 이에 본 논문은 원본 프레임과 보조정보 사이의 잡음을 정확하게 예측하여 잡음을 정정할 수 있는 향상된 상관 잡음 모델을 제안한다. 제안 방법은 잘못된 잡음 예측에 의해 Laplacian 계수가 너무 커지는 것을 방지하면서 영상내의 잡음의 유무에 별다른 영향을 받지 않는 새로운 문턱값을 사용한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 평균적으로 약 0.35dB에 해당하는 율-왜곡 성능 향상을 보여주었다.
본 논문에서는 간섭 제거기가 다중 톤 DS/CDMA 시스템의 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 최근 여러 가지 방법의 간섭 제거기가 제안되고 있으나, 여기서는 Yoon[4] 등이 제안한 간섭 제거기를 사용하였다. 또한 세 가지 종류의 간섭을 고려하였는데 다중 경로 간섭, 채널 간 간섭, 다중 접속 간섭이 그것이다. 이들 간섭 신호들과 가우시안 잡음의 분산을 구하여 신호 대 잡음비를 계산하였으며, 다중 경로 채널에서의 RAKE 수신기와 3단계의 간섭 제거기를 고려하였다. 성능 분석 결과, 간섭 제거기는 다중 톤 CDMA 시스템에서 매우 효과적이며, 최대비 결합 다이버시티와 심볼 당 칩 수를 사용함에 따라 성능이 크게 향상되어 이들 파라메터가 중요한 설계 요소가 될 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 전력선 채널에서 가장 심각한 문제인 임펄스성 고조파 잡음을 제거하기 위한 디지털 신호 처리 기술을 LMS(Least Mean Square)와 ITLMS(Individual Tapped LMS)의 두 가지의 알고리즘을 사용한 선형 예측에 의한 전력선 고조파 잡음 제거 방식을 통해 다루었고 각종 재밍(jamming)에 강한 특징을 가지는 DS(Direct sequnce) 대역 확산 통신을 전력선 채널에 적용하여 전송 성능의 개선을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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