본 논문에서는 45명의 남자 대학생들에게 연산을 수행하게 한 후, 연산스트레스를 측정하기 위한 생리 파라메터의 추출에 대하여 연구하였다. 파라메터를 추출하기 위해서 1) 정규분포화를 위한 변환 2) 상관관계를 통해 상호관련성이 높은 파라메터를 조사 3) 휴식기간과 연산작업간의 파라메터의 값 비교를 통한 파라메터 표준화 4) 각 파라메터에 대해서 반복측정자료의 분산분석법을 통하여 검정함으로써 통계적으로 유의적인 차이가 있는 파라메터를 선정하였다. 위와 같은 절차를 통하여 연산스트레스의 지수화에 필요한 생리 파라메터로 Heart Rate, HRV의 LF/HF, HRV의 MF/(LF+HF), Return Map의 분산, Mean Temperature, GSR-Mean과 호흡수가 최종적으로 선정되었다.
스펙트럼 차감과정에서 발생하는 잔류 잡음을 제거하는 방법으로 파라메터를 이용하는 적응 스펙트럼 차감법이 있다. 이는 파라메터를 증가시켜 잔류 잡음을 감소시키는 방법이지만 파라메터를 과도하게 증가시킬 경우 음성 왜곡이 발생한다. 따라서, 적절한 파라메터를 추출하기 위하여 SNR이나, 마스킹 효과 등을 이용한 방법들이 제안되었으나 과도한 잡음의 제거로 인한 음성 왜곡 문제와 낮은 SNR에서 부정확한 파라메터의 추출 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아있다. 본 논문은 기존의 SNR을 이용한 방법에 마스킹 효과를 적용한 수정된 적응 스펙트럼 차감법을 제안한다. 제안된 방법에서는 마스킹 임계치를 이용하여 잡음 추정값을 재 계산 항으로써 SNR을 향상시켰고, 이를 이용하여 파라메터를 추출함으로써 성능을 개선했다 성능평가 결과, 제안한 차감법을 적용한 음성신호를 고립단어 음성인식 시스템에 적용했을 때 기존의 방법 보다 인식률이 향상된 것을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 20대의 건강한 남자대학생 45명을 대상으로 작업조건(안정상태, 연산작업상태, 휴식상태, 반복연산작업상태, 연산작업후 아정상태)과 연산레벨(연산작업의 난이도)에 따른 생리신호의 측정을 위한 실험 프로토콜을 제안하고 측정된 생리신호에 대한 분석을 하였다. 연산작업에 대하여 측정된 파라메터에 대하여 1) 정규분포화를 위한 파라메터의 변환 2) 파라메터간의 산관관계의 조사 3) 연산작업에 대한 파라메터의 표준화 4) 작업조건과 연산레벨에 대한 파라메터의 차이에 대한 유의성검정을 하여 연산스트레스를 평가할 수 있는 파라메터를 추출하였다. 연산작업시의 파라메터는 안정산태의 파라메터와 유의적인 차이를 나타내어 연구에 사용된 연산작업이 생리신호의 변화를 발생시키는 것으로 밝혀졌고 연산작업후의 휴식상태에서 측정된 대부분의 파라메터의 갓이 연산작업전의 안정상태의 파라메터의 통계적으로 유의적인 차이가 없어서 본 연구에 사용된 연산작업은 단기적 스트레스를 유발하는 것으로 밝혀졌다. 그리고, 동일한 연산레벨에 대한 연산작업을 반복하더라도 파라메터의 값은 처음으로 연산작업을 할 때의 파라메터의 값과 유의적인 차이가 없었다. 그러나, 연산레벨에 따라서는 Heart Rate, HRV의 LF/HF, HRV의 MF/(LF+HF), Return Map의 분산, 코끝의 Mean Temperature, GSR-Mean과 호흡수는 차이가 있는 것으로 밝혀졌다. 따라서 이들 파라메터를 사용하면 연산스트레스의 강도를 지수화할 수 있을 것이다.
본 논문은 DFB(Distributed Feed-Back) 구조를 갖고 있는 레이저의 성능을 ASE(Amplified Spontaneous Emission)을 이용하여 예측하고자 한다. 설계 후 제작된 레이저의 구조 파라메터 오차를 파괴적이 방법을 사용하지 않고 문턱전류이하에서 방출되는 ASE 스펙트럼을 통해 예측할 수 있다. ASE 스펙트럼은 격자 주기, 두께, 결합계수, 손실, 유전율 등의 구조 파라메터 정보를 포함하고 있다. 본 논문은 구조 파라메터가 발생시키는 ASE 스펙트럼 발생을 모델링한 후 출력된 스펙트럼을 통해 구조 파라메터를 추출하는 프로그램을 개발하여 시뮬레이션하였다.
본 논문에서는 음성신호 피치 정보를 이용한 감정 인식 시스템 개발을 목표로 피치 정보로부터 다양한 파라메터 추출방법을 연구하였다. 이를 위하여 다양한 감정이 포함된 한국어 음성 데이터베이스를 이용하여 피치의 통계적인 정보와 수치해석 기법을 사용한 피치 파라메터를 생성하였다. 이러한 파라메터들은 GMM(Gaussian Mixture Model) 기반의 감정 인식 시스템을 구현하여 각 파라메터의 성능을 비교되었다. 또한 순차특징선택 방법을 사용하여 최고의 감정 인식 성능을 나타내는 피치 파라메터들을 선정하였다. 4개의 감정을 구별하는 실험 결과에서 총 56개의 파라메터중에서 15개를 조합하였을 때 63.5%의 인식 성능을 나타내었다. 또한 감정 검출 여부를 나타내는 실험에서는 14개의 파라메터를 조합하였을 때 80.3%의 인식 성능을 나타내었다.
단채널 MOSFET의 열잡음 모델링을 위한 정밀한 잡음 파라메터를 유도하고 추출했다. MOSFET의 잡음 파라메터를 계산하기 위한 Fukui모델을 단채널에서의 기생성분의 영향을 고려하여 수정하였고, 기존의 모델식과 비교하였다. 또한 소자 고유의 잡음원을 얻기 위해서 서브마이크론 MOSFET의 잡음 파라메터(최소잡음지수 $F_{min}$, 등가잡음 저항 $R_n$, 최적 소스어드미턴스 $Y_{opt}=G_{opt}+B_{opt}$)를 추출하는 방법을 제시하였다. 이러한 추출방법을 통하여 프로브패드의 영향과 외부기생소자 영향을 제거한 MOSFET 고유의 잡음 파라메터가 RF잡음측정으로부터 직접 얻어지게 된다.
일반적으로 휴대폰에는 리튬이온(Ll-lon) 전지(battery)를 많이 사용하고 있으며 그 전지(battery)를 충전시키기 위해 Microcontroller를 사용해서 과충전과 방전, 그리고 전지(battery) 보호와 충전에 대한 일정한 전류를 제어한다. 여기에서 충전 동작 시 필요한 일반직인 충전 전류 제어를 PWM의 방식에 의존하지 않고 인공지능 기법을 이용해 소프트웨어적으로 처리가 필요한 파라메터 값을 추정해 적용시키고자 한다. 따라서 개발한 충전시스템에 일반적인 충전 파라메터를 전압과 전류 그리고 시간으로 분류하여 Microcontroller에 그 파라메터를 적용시켜 PWM 방식으로 제어한 후에 실험에 의한 결과값을 얻는다. 그리고 이것들을 비교하여 보다 나은 충전시스템을 구현하기 위해 인공지능 기법 중에 하나인 신경망을 이용하여 전압과 전류 그리고 시간에 대한 파라메터를 처리하였다. 본 논문에서 신경망에 대한 파라메터의 학습을 일반 FC에서 구현하고 여기에서 추출된 학습 값을 Microcontroller에 적용시켜 입력값에 따라 다양한 PWM 신호를 발생시키도록 구현했다. 이후 실제적인 실험에 의한 결과값을 본 논문에서 서술하였다.
새로운 전류원 모델과 이 전류원 모델에 대응하는 파라메터의 직접추출 방법을 제안하였다. 전류원 모델파라메터를 위한 정확하고 해석적인 계산방법을 유도하였다. 이러한 해석적 모델링 방법을 기반으로 스케일 가능한 H8T 모델을 만드는 방법에 적용되었다. 단조함수적 스케일링이 가능하도록 하도록 하기 위해, 모델링 과정에서, 몇몇 파라메터들의 증복성(redunduncy)을 제거하는 방법을 개발하였다. 이러한 방법에 기반을 둔 모델을 실제 소자에 적용 했을때, 소자의 온도, 바이어스 및 크기변화를 잘 예측할 수 있었다.
크로마키 합성이란 텔레비전 방송국 또는 일반 스튜디오에서 사용되는 영상처리 기술로써, 블루스크린을 배경으로 하는 스튜디오에서 촬영된 영상의 파란부분을 컴퓨터 그래픽 또는 실영상으로 교체하여 합성하는 기술이다. 특히, 가상 스튜디오의 크로마키 합성은 배경영상을 카메라의 움직임에 연동하여 변화시킴으로써 기존 스튜디오보다 자연스러운 합성을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 카메라의 움직임에 연동하여 블루스크린에 그려진 오각형패턴의 변화만을 인식하여 역으로 카메라 파라메터를 추출하는 방법을 제안하였다. 일반적으로 오각형패턴은 카메라의 움직임 즉 투영변환에 불변하는 특징을 가지고 있으므로 이를 이용하여 스크린 위의 오각형패턴과 촬영된 영상 위의 대응패턴을 용이하게 구할 수 있다. 그리고, 구해진 대응패턴과 대응점을 이용하여 평면의 투영 변환식을 구하고 이를 변형된 Tsai의 방법을 사용하여 카메라 파라메터를 추출한다. 실험 결과를 통하여 제안된 방법이 원래의 Tsai의 방법보다 정확한 카메라 파라메터를 구할 수 있었으며 Pentium-MMX PC에서 초당 12 프레임의 카메라 파라메터를 추출할 수 있었다.
HBT의 하이브리드 파이 등가회로모델에 대한 새롭고 안정적인 파라메터 추출방법을 제안한다. 측정된 S-파라메터로부터 베이스 내부 저항을 정확히 계산 할 수 있는 식이 유도 되었으며 이 식은 외부 접근 인덕턴스의 값에 크게 민감하지 않다. 이를 기반으로 다른 파라메터를 위한 6 개의 해석적 표현식이 개발되었고 하이브리드 파이 등가회로 모델링을 위한 이 식들은 안정적이고 빠르며 신뢰성 있는 파라메터 추출을 가능케한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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