본 논문에서는 잡음 환경에 강인한 음성 인식 성능을 위해 특징 보상 이득을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 변분모델 생성 기법을 채용한 병렬 결합된 가우스 혼합 모델(Parallel Combined Gaussian Mixture Model, PCGMM) 기반의 특징 보상 기법으로부터 계산할 수 있는 특징 보상 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 불일치 환경 음성 인식 시스템 적용 환경에서 본 논문에서 제안하는 기법이 실험 결과에서 기존의 전처리 기법 및 이전 연구에서 제안된 특징 보상 기반의 음성 향상 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다. 또한 잡음 모델 선택 기법을 적용함으로써 음성 인식 성능을 유사한 수준으로 유지하면서 계산량을 대폭적으로 감축할 수 있다.
본 논문에서는 이기종 음성 인식 시스템에 독립적으로 적용할 수 있는 음성 향상 기법을 제안한다. 잡음 환경 음성 인식에 효과적인 것으로 알려져 있는 특징 보상 기법이 효과적으로 적용되기 위해서는 특징 추출 기법와 음향 모델이 음성 인식 시스템과 일치해야 한다. 상용화된 음성 인식 시스템에 부가적으로 전처리 기법을 적용하는 상황과 같이, 음성 인식 시스템에 대한 정보가 알려져 있지 않은 상황에서는 기존의 특징 보상 기법을 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 기존의 PCGMM 기반의 특징 보상 기법에서 얻어지는 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 실험 결과에서는 본 논문에서 제안하는 기법이 미지의 (Unknown) 음성 인식 시스템 적용 환경에서 기존의 전처리 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다.
본 논문에서는 자이레이터를 사용하여 자기유도 전력전달시스템의 보상 회로를 해석하는 방식을 제안한다. 보상회로를 주로 구성하는 갖가지 공진 회로와 유도 결합 코일이 자이레이터의 특성을 가지고 있음을 보인다. 그러므로, 자이레이터의 바람직한 특성들을 보상 회로의 전원-로드 이득, 전원의 역률 등을 해석하는데 사용할 수 있음을 보인다. 제안된 방식은 수식 기반이 아닌 회로 기반의 해석 방식이라 적용이 간편하고, 모든 주파수 영역에서도 해석이 가능하며, 코일의 직렬 기생 저항 또한 포함할 수 있다는 특징이 있다.
본 논문에서는 경쟁학습 신경회로망의 디지탈 칩 구현에서 뉴런의 집적도를 향상시키기 위해 하드웨어 구현이 용이한 새로운 신경회로망 모델로서 일정 적응이득과 이진 강화함수를 가진 여러 가지 경쟁학습 신경회로망 모델들을 제안하고, 그 중 안정성과 분류성능이 가장 우수한 일정 적응이득과 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망의 FPGA위에서의 하드웨어 구현에 대해서 논한다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 적응이득이 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 적응이득이 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가한다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형태가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA 위에서도 다수의 뉴런을 구현 할수 있으며 비교적 소수의 제어신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다.실험 결과 각 구서부분은 모두 이상 없이 올바로동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 능동형 스너버를 사용한 비대칭 하프-브리지 컨버터를 제안한다. 비대칭 하프-브리지 컨버터는 홀드-업 시간을 고려하여 넓은 입력전압 범위에서 설계되면, 노미널 동작 시 작은 시비율로 동작하여 변압기에 큰 오프셋 전류가 발생한다. 또한 변압기가 작은 턴 비로 설계되어 1차측 전류 스트레스와 2차측 정류기의 전압 스트레스가 커지는 문제점이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해, 제안하는 컨버터에서는 추가 스위치를 사용해 추가적인 전압이득을 얻음으로써, 홀드-업동작 시 낮아지는 입력 전압을 보상한다. 때문에 제안하는 컨버터는 홀드-업 상태를 고려하지 않고 설계될 수 있어, 노미널 시에 큰 시비율로 동작한다. 게다가 추가 스위치는 능동형 스너버로 사용되어 2차측 정류기 다이오드의 전압 링잉을 제거하여 전압 스트레스를 저감시킨다. 이와 같은 특징으로 인하여 제안하는 컨버터는 전 부하 영역에서 높은 효율을 갖는다. 제안하는 컨버터의 효용성을 검증하기 위해 320-410V 입력전압과 19.5V/200W 출력에서 실험이 진행되었다.
본 논문에서는 자동차용 내비게이션(navigation) 단말기에 내장된 DSRC 방식의 5.8GHz 대역 무선통신을 위한 패치 안테나를 설계하고 제작하였다. 폭이 좁고 긴 구조적 특징을 갖는 내비게이션 단말기의 상단면에 장착될 수 있도록 기존에 사용되어왔던 단일 반파장 마이크로스트립 패치안테나를 소형화하였고 배열하였다. 또한 배열을 통해 주행차선 안쪽으로 빔폭을 제한하였고, 소형화에 따른 이득저하를 보상하였다. 제안된 안테나를 시뮬레이션 함으로써 타당성을 검증하였으며, 제작된 안테나는 $18{\times}40{\times}0.8mm^3$ 크기를 갖고, 4dB 축비대역폭이 40MHz인 원형편파특성을 나타낸다. 또한, 6.2dBi 이득과 자동차 진행차선의 횡단면 방향으로 약 70도의 빔 폭이 측정되었다.
다양한 물리적 신호를 디지털 신호 영역에서 처리하기 위해서 센서의 출력을 디지털로 변환하는 아날로그-디지털 변환기 (ADC)는 시스템 구성에 있어 매우 중요한 구성 블록이다. 센서 신호 처리를 위한 아날로그 회로의 역할을 디지털로 변환하는 추세에 따라 이러한 ADC의 해상도는 높아지는 추세이다. 또한 ADC는 모바일 기기의 배터리 효율 증대를 위해서 저전력 성능이 요구된다. 기존 integrating 시그마-델타 ADC의 경우 고해상도를 가지는 특징이 있지만, 저전압 조건과 미세화 공정으로 인해 적분기의 연산증폭기 이득 오차가 증가해 정확도가 낮아지게 된다. 이득 오차를 최소화하기 위해 버퍼 보상 기법을 적용할 수 있지만 버퍼의 전류가 추가된다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 단점을 보완하고자 버퍼를 스위칭하며 전류를 최소화시키고, 하이패스 바이어스 회로를 통해 settling time을 향상시켜 기존과 동일한 해상도를 갖는 ADC를 설계하였다.
천정크레인 설비의 자동화에 사용될 수 있는 반진동 제어알고리즘을 제안하였다. 제안하는 제어알고리즘은 1) 복잡한 비선형계통 제어에 유용한 것으로 알려진 보상 FLC를 갖는 FCL, 2) 화물의 진동을 적게 하도록 가속도, 속도, 위치 기준 궤적을 발생하는 기준패턴발생기, 3) 속도, 위치 오차를 궤환하는 가속도 궤환제어기로 구성된다. 특히, 제안한 알고리즘은 화물의 진동각 정보를 제어에 활용하지 않으므로 고가의 진동각 센서가 필요 없다는 특징을 갖는다. 시뮬레이션에 의한 연구와 모형 크레인에 대한 실험 연구에 의해 제안하는 알고리즘의 유용성을 보인다.
측면주사소나 영상의 화질은 소나 운용 주파수의 영향을 받는다. 저주파 측면주사소나 장비로 얻는 영상은 저화질 영상이며, 잡음이 화질 저하의 요소 중 하나가 된다. 균일한 잡음을 가정하는 광학 영상과는 달리. 측면주사소나 데이터의 잡음은 해양 환경(장비 소음, 신호 간섭 등)에 의해 발생한다. 또한 소나 신호의 전달 손실을 보상하고자 시간변환이득(Time-Varied Gain, TVG)을 수행하며, 이로 인해 측면주사소나 영상에 비균일 잡음이 생성된다. 본 논문에서는 측면주사소나 영상에 포함된 비균일 잡음을 제거하는 구조적 희소성에 기반한 압축 센싱 알고리즘 (Structural Sparsity based Compressive Sensing, SSCS)을 제안한다. 영상의 구조적 특징 도메인에서 국부적 및 비국부적 모델링을 동시에 구현하여 계수의 희소성을 보장하면서 비국부적 자가 유사성을 강화한다. 그리고 잡음의 비균일성을 고려하여 비국부적 모델링을 보상한다. 다양한 모의 실험을 통해 제안한 알고리즘의 우수성을 입증한다.
내용 기반 부호화에서는 장면내의 객체를 독립된 단위로 부호화를 수행하므로, 객체의 모양, 질감, 움직임등의 정보가 중요한 부호화 대상이 된다. 특히, 객체의 모양정보를 나타내는 윤곽선은 전체 정보량의 큰 부분을 차지하면서 주관적 화질에 커다란 영향을 끼치므로 부호화시 심각한 왜곡이 발생하지 않도록 해야한다. 본 논문에서는 윤곽선 부호화를 위해 윤곽선 다각근사화와 이때 발생하는 오차신호를 보상하기 위해 이를 변환 부호화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는, 윤곽선의 다각 근사화시 발생하는 윤곽선의 단편들이 완만한 곡선의 형태를 갖고 오차신호의 양 끝점이 0이라는 특징을 고려해서, 르장드르 다항식에 기반한 새로운 기저를 설계해서 오차신호를 변환한다. 제안한 방법은, 원, 타원 등의 합성영상에 적용했을 경우 이산 여현 변환, 이산 정현 변환 등에 비해 변환부호화 이득면에서 전반적으로 우수한 결과를 얻었고, 자연영상에 적용했을 경우에도 이산 여현보다 우수한 결과를 얻었으며, 이산 정현변환과 대등한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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