방송 대역의 한정된 주파수 자원을 보다 효율적으로 사용하고, 지상파 방송의 난시청 지역 해소와 방송 품질 향상을 위해 중계기의 중요성은 계속적으로 증가하고 있다. 그러나 OFDM 시스템의 T-DMB 동일 채널 중계기는 전송된 신호의 일부가 궤환되어 다시 수신 안테나에 입력되는 궤환 간섭 신호가 발생하고, 위상 잡음(phase noise)으로 인한 ICI(Inter Carrier Interference)가 증가하여 등화기에 심각한 영향을 미친다. 그러므로 본 논문에서는 상관도를 적용한 LMS(Least Mean Square)를 이용하여 궤환 간섭 신호를 제거한다. 또한, 전력 증폭기(high power amplifier)의 백-오프 특성과 위상 잡음에 의해 발생하는 ICI를 제거할 수 있는 효과적인 등화 알고리듬을 제시한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 back-off=9 dB 상태에서 위상 잡음 -20 dBc의 경우 위상 잡음을 보상하여 SNR=14 dB 이하에서 BER=$10^{-4}$의 성능을 만족할 수 있다.
본 논문에서는 깨끗한 환경에서 녹음된 음성데이터와 채널환경에서 수집된 음성데이터의 화자확인 성능을 비교하였다. 채널데이터의 화자확인 성능을 향상시키기 위하여 채널환경에 강인한 특징 파라메타 및 전처리에 대해 연구하였다. 실험을 위한 음성 DB는 어구지시(text-prompted) 시스템을 고려하여 두 자리의 한국어 숫자음으로 구성하였다. 적용한 음성 특징은 LPCC(Linear Predictive Cepstral Coefficient), MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), PLP(Perceptually Linear Prediction), LSP(Line Spectrum Pair)이며, 채널 잡음을 제거하기 위한 전처리 과정으로는 음성신호에 대한 필터링을 적용하였다. 추출된 특징으로부터 채널의 영향을 제거 또는 보상하기 위해 cepstral weighting, CMS(Cepstral Mean Subtraction), RASTA(RelAtive SpecTrAl)를 적용하였다. 또한 각각의 특징 및 처리 방법에 대한 음성인식 성능을 제시함으로써 화자확인에서의 성능과 음성인식에서의 성능을 비교하였다. 적용한 음성 특징 및 처리 방법들에 대한 성능 평가를 위해 HTK(HMM Tool Kit) 2.0을 이용하였다. 남자, 여자 화자별로 임계값을 다르게 주는 방법으로 깨끗한 음성데이터와 채널 데이터에 대한 EER(Equal Error Rate)을 구하여 비교하였다. 실험결과 전처리 과정에서 대역통과 필터(150~3800Hz)를 적용하여 저대역 및 고대역의 채널 잡음을 제거하고, 이 신호로부터 MFCC를 추출하였을 때 EER 측면에서의 화자확인 성능이 가장 좋게 나타났다.
본 논문에서는 LTE-Advanced 상향 링크 시스템을 위한 적응적 채널 추정을 통한 고속 ICI 제거 알고리즘을 제안한다. 시변 채널 환경에서 위상 잡음과 반송파 주파수의 영향을 효과적으로 제거하기 위해서 comb type 파일럿을 사용하였다. 본 논문의 목적은 기존의 PNFS(Phase Noise & Frequency offset Suppression) 알고리즘보다 계산상의 복잡도를 줄여서 시스템 처리 속도의 향상을 가져오는 것이다. 중복되거나 불필요한 계산을 줄여서 계산상의 복잡도를 줄였다. 또한, 효과적으로 다중 경로 채널을 추정하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 적응적 채널 추정 방법을 이용하여 다중 경로 채널을 효과적으로 추정하고 보상한다. 제안된 방법이 Vehicular A 채널 환경에서 BER이 약 0.5 dB 정도 성능이 더 좋다.
본 논문에서는 AM 대역 디지틸 라디오 방송의 표준안인 DRM 시스템에 효율적인 채널 추정 방식에 대해 비교, 분석하였다. 채널의 다중경로 페이딩을 보상하기 위해 주파수 영역에서 선형 보간법, 이차 보간법, cubic-spline 보간법, time-domain 보간법을 통하여 채널을 추정하였다. 그리고 잡음에 의한 왜곡을 제거하기 위해 채널의 주파수 응답을 시간축으로 평균을 취하였다. 각 보간 방식의 성능 분석을 위해 시뮬레이션을 수행하여 MSE, BER의 성능과 연산의 복잡도를 비교, 분석하였다.
PC기반의 디지털 탄성과 시스템에 다중채널 수진기(6채널)를 연결하여 천해져 탄 성과 반사법 자료를 취득하고 이를 P에서 전산처리하였다. 자료처리 내용은 전처리, 너울효과보정, 주파수필터링, 이득회수, 디콘볼루션, 종합, 구조보정, 단면도작성 등 이다. 이러한 다중채널 디지털 자료취득 및 처리를 거친 최종 단면을 종래의 아날로그 기록계의 단면과 비교해 본 결과 다중반사를 포함하는 잡음이 제거 혹은 억제되고 신 호는 강화되었으며 해상도 또한 향상되었다. 종래의 아날로그 탄성과 장비에 결합하여 사용하는 천해저 다중채널 디지털 탄성과 시스템 및 자료처리 소프트웨어는 경제성이 높고, 아날로그 시스템에 비해 현장작업이 용이하면서도 양질의 지질정보를 효율적으 로 획득하게 해준다.
음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널잡음에 의한 왜곡이다. 일반적으로 배경잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 받게 한다. DSR (Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이와 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 잡음제거 알고리듬이 사용되고 있으나 낮은 SNR환경에서 부정확한 잡음추정으로 발생하는 스펙트럼 손상과 잔존 잡음은 음성인식기의 인식환경과 학습 환경의 불일치를 만들게 되어 인식률을 저하시키는 원인이 된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 잡음제거 알고리듬으로 MMSE-STSA 방법을 사용하였고 손상된 스펙트럼을 보상하기 위해 Ideal Binary Mask를 이용하였다. 잡음환경 (SNR 15 ~ 0 dB)에 따른 실험결과 제안된 방법을 사용했을 때 향상된 스펙트럼을 얻을 수 있었고 향상된 인식성능을 확인했다.
다중경로 페이딩과 충격성 잡음에 의한 채널 왜곡을 보상하기 위하여 오차 엔트로피 최소화 (MEE)에 근거한 결정 궤환 등화 (DFE) 알고리듬을 제안하였다. MEE 성능기준이 아직 결정 궤환 구조나 충격성 잡음환경에 대해 연구된 바가 없다. 결정 궤환 구조의 등화기의 가중치에 대해 오차 엔트로피를 최소화함으로써 제안된 알고리듬은 심각한 다중경로와 충격성 잡음 환경에서 탁월한 잔여 심볼간 간섭제거능력을 보였다.
DS/CDMA 시스템은 이동통신 시스템에서 다중경로, 고의적인 반방해 전파 및 동일대역폭을 공유하기 위한 다중 사용자에 의해 발생되는 협대역 간섭과 부가적인 백색가우시안 잡음을 제거한다. 본 논문에서는 다계층 퍼셉트론을 기반으로 한 역전파 신경망을 이용한 정합필터 채널 모델이 DS/CDMA 이동 통신 시스템에서 직접 순차 확산 스펙트럼의 협대역 간섭을 고려하면서 신호 대 잡음비와 전송 전력비에 따른 컴퓨터시뮬레이션 결과는 역전파 신경망을 이용한 정합 필터의 비트 에러율이 직접 순차 확산 스펙트럼의 RAKE 수신기의 비트 에러 율보다 적음을 입증하였다.
간섭 채널에 대한 연구는 정보 이론적으로 매우 중요한 문제로써 이에 관한 많은 연구가 진행되어 왔다. 하지만 가장 간단한 경우인 두 사용자 간섭 채널에서조차 특별한 경우를 제외하고는 채널 용량이 아직까지 밝혀져 있지 않다. 따라서 최근에는 채널 용량을 정확히 알아보는 대신, 높은 신호 대 잡음 비(SNR: Signal to noise power ratio) 대역에서의 전송률의 경향을 보는 다중화 이득에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 최적의 다중화 이득을 얻으면 높은 신호 대 잡음 비 대역에서 채널 용량의 경향을 알 수 있다. 두 명의 사용자가 존재하는 간섭 채널에서는 간섭을 제거하면 최적의 다중화 이득을 얻을 수 있다. 하지만 사용자 수가 셋 이상인 경우에는 간섭 제거(Zero Forcing)만으로 최적의 다중화 이득을 얻을 수 없고, 간섭 정렬이라는 새로운 기법이 필요하다는 것이 최근 연구에서 밝혀졌다. 간섭정렬 기법은 크게 두 종류로 나눌 수 있다. 송수신 빔 형성(Beamforming) 행렬을 적절하게 골라서 신호와 간섭을 효과적으로 분리하는 방법과 유리수와 무리수의 성질을 이용하여 구조화된 코드(Structured code)를 구성하는 방법이다. 간섭 정렬 기법은 간섭 채널, X 채널, 복합 방송 채널(Compound broadcast channel), 다중 송수신처(Multi source multi destination)를 위한 다중 홉(Multi hop) 네트워크 등의 다양한 환경에서 최적의 다중화 이득을 달성할 수 있으며, 최근에는 데이터 분산 저장(distributed storage)에도 적용되고 있다. 본 논문에서는 지연된 채널 정보의 DoF를 구했다.
콘크리트 건물의 보수 작업은 표면에 발생하는 균열을 정확하게 계측함으로써 비용적인 측면과 안전성이 결정된다. 하지만 표면에 발생한 균열은 대부분 점검자에 의해 수작업으로 계측되기 때문에 시간적 측면에서 비효율적이다. 또한 콘크리트 표면의 균열은 영상 획득 과정에서 빛이나 외부 환경에 의해 훼손되는 경우가 발생한다. 또한 콘크리트 표면이 고르지 않은 영상이나 잡음이 많이 존재하는 콘크리트 영상에서는 기존의 균열 추출 방법으로는 균열이 검출되지 않는 경우가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 형태가 왜곡되지 않은 균열뿐만 아니라, 잡음과 유사한 미세 균열까지 효과적으로 추출하고 분석할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 균열 검출 방법은 콘크리트 슬래브 표면의 R, G, B 채널 값을 퍼지 기법에 적용하여 후보 균열 영역을 추출한 후, 추출한 후보 균열 영역에 SOM 기법을 적용하여 1차적으로 잡음 영역을 제거한다. 잡음이 제거된 후보 균열 영역에서 밀도 정보를 이용하여 2차적으로 세부적인 잡음 영역을 제거하여 최종적으로 균열 영역을 검출한다. 실제 콘크리트 균열 영상을 대상으로 실험한 결과, 다양한 콘크리트 균열 영상에서 기존의 균열 추출 방법보다 균열 검출 성능이 개선되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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