다중경로 페이딩 환경에서 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)신호의 효율적인 전송을 위해 파일롯을 기반으로 한 시간 평균 채널 추정 방식을 제안하고, 그 성능을 분석하였다. OFDM 시스댐에 서는 각 부반송파의 채널 페이딩 왜곡을 보상하기 위해 주파수 영역 채널 추정이 사용된다. 이 방식은 주파수 축에서 분산 파일롯을 사용하여 간단한 보간에 의해 채널 왜곡을 추정하므로 이때의 채널 추정치는 잡음 으로 인한 왜곡 성분이 포함되어 있다 본 논문에서는 채널 추정치에 포함된 잡음으로 인한 왜곡 성분을 제거하기 위해 시간 영역 채널 추정 방식을 제안한다. 제안한 방식은 주파수 영역 채널 추정 후 채널의 주파수 응답을 시간 축으로 평균을 취함으로써 추정된 채널 응답에 포함된 잡음 성분을 효과적으로 제거할 수 있다. 제안한 채널 추정기의 성능을 평가하기 위해 캠퓨터 모의 실험을 수행하였다. 라이시안 채널에서 SER (Symbol Error Rate)이 $10^{-4}$일 때를 기준으로 하여 완벽한 채널 추정의 경우와 제안한 방법 및 기존 방법의 성능을 비교하였다. 제안한 채덜 추정기는 완벽한 채널 추정의 경우와 비교시에 16 QAM. 64 QAM에서 각각 0.07 dB. 0.6 dB 차이가 있었으며 가우시안 보간에 의한 채널 추정과 비교시는 각각 약 1. 7 dB. 1.9 dB의 성능 개선을 보였다.
전력선통신은 현재 홈 네트워크 및 검침기술과 같은 다양한 분야에서 활발하게 응용이 되고 있는 기술이다. 이러한 전력선 통신을 위한 전송선로는 통신을 위한 정보데이터를 전송하는 기능과 더불어 선로상의 전력 부하들을 위한 전력 공급용으로서의 용도도 가지고 있다. 그러므로 선로상의 부하변동은 다양한 형태의 임 펄스 잡음을 야기 시키고 이러한 임펄스성 잡음은 전송 데이터에 군집에러를 발생시킴으로써 통신성능을 크게 열화 시키는 요인이 되고 있다. 따라서 효율적인 전력선 통신시스템을 위해서는 전력 선로상의 임펄스 잡음의 특성을 명확히 분석하고, 그에 따른 에러제거기법을 적용하는 것이 필수적이라고 할 수 있다. 이러한 관점에서 본 논문에서는 새롭게 가정의 전력 선로에 연결되는 부하들의 동작 및 변동에 따른 임펄스 잡음 특성을 다양한 부하의 유형별로 디지털 하드웨어를 이용하여 실측 및 분류한 후, 새롭게 도출한 임펄스 잡음 모델을 기반으로 순방향 오류정정방식(FEC;Forward Error Correction)인 컨벌루션 부호화(Convolution Coding) 및 인터리빙(Interleaving) 방식을 가미하여 시스템의 비트오율 개선효과를 확인하였다. 본 논문에서 수행된 새로운 실측기반의 임펄스 잡음이 반영된 채널부호화 방식에 의한 성능평가 결과는 향후 홈네트워크기반의 전력선 통신시스템의 실질적인 참고데이터로서 유용하게 활용되리라 기대된다.
핸즈프리 마이크를 이용한 원격회의나 원격 통신 시스템과 같은 몇 가지의 응용분야에서, 음성 신호는 주위 잡음뿐만 아니라 마이크와 스피커사이의 결합에 의해 발생하는 에코에 의해서 왜곡되기 쉽다. 게다가 채널 왜곡이나 부가적인 잡음을 포함한 환경 잡음들은 원래의 입력 음성신호에 영향을 미치리라 고려된다. 본 논문에서는, 이러한 핸즈프리 음성에 있어서의 음성 인식률을 향상시키기 위해 에코 제거기와 최대 사후 추정(MAP)을 이용한 새로운 접근방식을 소개한다. 이 접근방식에서, 제안된 시스템이 에코를 포함한 주위 잡음 환경에서의 핸즈프리 음성인식에 효과적이라는 것을 보여준다 또한, 실험 결과는 에코 제거기와 MAP 환경적응 기술의 결합 시스템이 에코와 잡음 환경에 잘 적응하는 것을 보여준다.
본 논문에서는 단일 주파수 망(Single Frequency Network: SFN)으로 ATSC(Advanced Television Systems Committee) 지상파 디지털 TV 방송을 서비스하기 위한 간섭 제거 디지털 동일 재생중계기(Interference Cancellation Digital On Channel Regenerative Repeater: IC-DOCR)에 대한 실험실 테스트 결과를 기술하고, 그 결과를 분석한다. IC-DOCR 실험실 테스트는 수신부 테스트, 송신부 테스트, 그리고 궤환 제거 테스트로 구분된다. 수신부 테스트는 랜덤 잡음, 단일 에코, 다중경로 앙상블, 인접 채널 테스트 등을 포함하고, 송신부 테스트는 대역외 방사, 송신신호의 품질, 위상 잡음 테스트 등을 포함한다. 실험실 테스트 결과에 의하면, IC-DOCR은 수신신호 보다 28dB가 높은 궤환 신호를 제거할 수 있으며, 랜덤 잡음에 대한 TOV(Threshold Of Visibility)는 17.8dB이다. 또한 송신부 출력 신호는 미국의 FCC(Federal Communications Commission)규격을 만족하고, SNR 30dB 이상의 송신신호 품질을 유지한다.
전력선을 이용하여 신뢰성 높은 데이터 통신을 하기 위해서는 다양한 변복조 방법 및 채널코딩의 적용이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 변복조 및 채널코딩중에서 FSK 변복조와 HDLC코딩 방식을 적용하여 데이터 통신 시 발생하는 신호감쇠와 잡음을 제거하고, 신뢰성 있는 데이터 전송환경을 구축하기 위해 전력선 통신용 모뎀을 CPLD를 바탕으로 한 ASIC으로 구현하고 실제환경에 적용하였다.
최근, 사용자 제작 콘텐츠(UCC: User Created Contents) 또는 다시점 비디오(Multiview Video) 등의 응용을 위한 경량화 부호화 기술의 필요성이 대두됨에 따라 비디오 부호화 복잡도의 대부분을 차지하는 움직임 예측/보상 과정을 부호화기가 아닌 복호화기 측에서 수행하는 분산 비디오 부호화 기술(Distributed Video Coding)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코딩을 이용하여 원본 영상에 대한 복호화기 측의 예측영상인 보조정보에 포함된 잡음을 제거함으로써 영상을 복원하는 구조를 가진다. 일반적인 Wyner-Ziv 부호화 기술은 키 프레임 간의 움직임 예측/보상 과정에 기반한 프레임 보간법을 통해 보조정보를 생성하며, Shannon limit에 근접한 성능을 보이는 Turbo 코드나 LDPC 코드를 통해 잡음을 제거한다. Wyner-Ziv 부호화 기술은 채널 코드의 복호화를 위해 보조정보에 포함된 잡음의 정도를 예측하는데, 이를 '가상 채널 잡음(Virtual Channel Noise)'이라 하며 일반적으로 Laplacian이나 Gaussian으로 모델화 한다. 본 논문은 변환영역에서의 주파수 단위에 적응적인 채널 잡음 모델링에 기반한 Wyner-Ziv 부호화 방법을 제안한다. 다양한 영상에 대한 제안 방법의 실험 결과는 기존 방법과 비교하여 최대 약 0.52dB에 해당하는 율-왜곡 성능의 향상을 보여준다.
음성 인식 제어 시스템은 사용자의 음성을 인식하여 주변 장치를 제어하는 시스템이다. 최근 음성 인식 제어 시스템은 스마트기기 뿐만 아니라, IoT(: Internet of Things), 로봇, 차량에 이르기까지 다양한 환경에 적용되고 있다. 이러한 음성 인식 제어 시스템은 사용자의 음성 외에 주변 잡음에 의한 인식률 저하가 발생한다. 이에 본 논문은 사용자의 음성 외에 주변 잡음을 제거하기 위하여 MEMS(: Microelectromechanical Systems) 마이크로폰용 이중 채널 음성 빔포밍 하드웨어 구조를 제안하였으며, 제안한 하드웨어 구조를 TowerJazz $0.18{\mu}m$ CMOS(: Complementary Metal-Oxide Semiconductor) 공정을 이용하여 ASIC(: Application-Specific Integrated Circuit)을 설계하였다. 설계한 이중 채널 음성 빔포밍 ASIC은 $48mm^2$의 Die size를 가지며, 사용자의 음성에 대한 지향성 특성을 측정한 결과 4.233㏈의 특성을 보였다.
가스장 이온원(GFIS: Gas Field Ionization Source)은 전자현미경보다 분해능이 향상된 이온현미경의 광원으로 사용하기 위하여 연구되고 있고, 큰 각전류 밀도, 작은 크기의 가상 이온원 그리고 좁은 에너지 퍼짐을 특징으로 한다. 여러 가지 장점을 가지고 있는 GFIS을 개발하기 위해서는 GFIS에서 발생된 이온빔의 형상을 관찰 것이 매우 중요하며, 이러한 관찰을 위한 시스템에는 주로 마이크로 채널 플레이트 (MCP: Micro Channel Plate)가 사용된다. MCP는 채널내부에 입사한 입자의 에너지에 의해서 생성된 이차전자를 수 천 배에서 수 백 만 배 이상 증폭시켜 형광판에 조사하고 발광시키는 방법으로 작은 신호를 영상으로 관찰 할 수 있도록 한다. MCP의 큰 증폭비는 작은 크기의 신호를 큰 신호로 증폭하여 관찰하는데 용이하여, GFIS 방법으로 생성된 이온빔(이온빔 전류 값은 pA 수준)을 관찰하기에 적합하다. 그러나 MCP를 이용하여도 증폭된 이온빔의 세기가 매우 작기때문에 생성된 이온빔 형상을 정확하게 관찰하기 위해서는 MCP의 형광판을 촬영하는 카메라 노출시간을 길게하여 데이터 수집 시간을 늘려야 하는 문제가 있다. 본 발표에서는 이온빔 형상 관찰에 소요되는 시간을 단축하기 위하여 MCP의 잡음이 GFIS의 이온빔 이미지 관찰에 미치는 영향을 분석하고 이를 제거 방법을 소개한다. 본 연구에서는 GFIS 방출 이온빔의 이미지에 포함된 MCP 잡음 특성을 장(전계)이온현미경 (Field Ion Microscope)실험을 통하여 분석하였고, 디지털 이미지 처리 방법을 이용하여 방출 이온빔 이미지에서 MCP 잡음을 제거하여 방출 이온빔 이미지만 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법을 GFIS 방출 이온빔 관찰시스템에 적용함으로써 기존 방법에 비해 노출시간을 단축하여 방출 이온빔을 관찰 할 수 있었으며, 노이즈 제거 효과로 향상된 이온빔 형상을 얻을 수 있었다. 본 연구결과의 관찰시간 단축과 향상된 이온빔 형상 획득은 이온현미경 개발에 필수적인 단원자 이온빔을 보다 효율적으로 개발할 수 있으며 디지털 이미지 처리로 GFIS 이온빔 생성을 자동화하는데 응용할 수 있다. 더불어 기존방법에 비해 이미지 획득을 위한 MCP의 노출시간을 단축할 수 있으므로 실험장비 수명 단축 방지 및 관리에 큰 장점이 있다.
고효율의 멀티미디어 통신 서비스를 제공하기 위해 오류정정 능력이 뛰어난 채널코딩 기법과 차세대 통신 시스템에서 영상서비스는 그 데이터 양의 방대함으로 인해 효과적인 영상 압축 기법이 요구되고 있다. 또한 디지털 영상물의 저작권 보호(copyright protection)에 대한 디지털 워터마킹 기술이 중요한 현안이 되고 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 통신 시스템에서 고화질의 영상을 보장하기 위한 채널 코딩기법을 제안하고자 한다. 이를 위해 연집오류를 산발 오류로 분포시킬 수 있는 새로운 인터리빙 방법의 제안과 터보 코드를 적용하여 채널상에서 발생하는 잡음을 제거하는 방법을 제안하고자 한다
음성인식의 실용화에 가장 저해되는 요소는 배경잡음과 채널에 의한 왜곡이다. 일반적으로 잡음은 음성인식 시스템의 성능을 저하시키고 이로 인해 사용 장소의 제약을 많이 받고 있다. DSR(Distributed Speech Recognition) 기반의 음성인식 역시 이 같은 문제로 성능 향상에 어려움을 겪고 있다. 이 논문은 잡음환경에서 DSR기반의 음성인식률 향상을 위해 정확한 음성구간을 검출하고, 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특징추출을 하도록 설계하였다. 제안된 방법은 엔트로피와 음성의 하모닉을 이용해 음성구간을 검출하며 멀티밴드 스펙트럼 차감법을 이용하여 잡음을 제거한다. 음성의 스펙트럼 에너지에 대한 엔트로피를 사용하여 음성검출을 하게 되면 비교적 높은 SNR 환경 (SNR 15dB) 에서는 성능이 우수하나 잡음환경의 변화에 따라 음성과 비음성의 문턱 값이 변화하여 낮은 SNR환경(SNR 0dB)에시는 정확한 음성 검출이 어렵다. 이 논문은 낮은 SNR 환경(0dB)에서도 정확한 음성을 검출할 수 있도록 음성의 스펙트럴 엔트로피와 하모닉 성분을 이용하였으며 정확한 음성 구간 검출에 따라 잡음을 제거하여 잡음에 강인한 특정을 추출하도록 하였다. 실험결과 잡음환경에 따른 인식조건에서 개선된 인식성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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