본 논문에서는 문자출력이 가능한 무선호출기에 음성인식 기술을 접목한, 특성화된 한 음성인식 시스템에 대하여 설명하고자 한다. 시스템 동작 과정은, 일단 호출자가 음성인식 서버와 접속하게 되면 서버는 호출자의 자연스런 입력음성을 인식, 그 결과를 문장 형태로 피호출자의 호출기 단말기에 출력시키는 방식으로 되어 있다. 본 시스템에서는 통계적 음성인식 기법을 도입하여, 각 단어를 연속 HMM으로 모델링하였다. 가우시안 혼합 확률밀도함수를 사용하는 각 모델은 전통적인 HMM 학습법들 중의 하나인 Baum-Welch 알고리듬에 의해 학습되고 인식시에는 이들에 비터비 빔 탐색을 적용하여 최선의 결과를 얻도록 한다. MFCC와 파워를 혼용한 26 차원 특징벡터를 각 프레임으로부터 추출하여, 최종적으로, 83 개의 도메인 어휘들 및 무음과 같은 특수어휘들에 대한 모델링을 완성하게 된다. 여기에 구문론적 기능과 의미론적 기능을 함께 수행하는 FSN을 결합시켜 자연발화음성에 대한 연속음성인식 시스템을 구성한다. 본문에서는 이상의 사항들 외에도 음성 데이터베이스, 레이블링 등과 갈이 시스템 성능과 직결되는 시스템의 외적 요소들에 대해 고찰하고, 시스템에 구현되어 있는 다양한 특성들에 대해 밝히며, 실험 결과 및 앞으로의 개선 방향 등에 대해 논의하기로 한다.
본 논문은 자체 에디터가 포함된 벡터 기반의 원격교육시스템(FVU)을 개발함으로써 컨텐츠 제작의 편의성을 높이고, 보다 효율적으로 원격교육 매체를 제작할 수 있는 저작도구를 만들고자 하였다. 본 논문에서는 UML을 이용하여 저작도구를 설계하였으며 FVU라 명명하였다. FVU의 VUEditor에서는 강의에 필요한 첫 화면을 구성할 수 있으며, 이렇게 제작된 강의안은 Vector변환을 통해서 VUAuthor로 익스포트(Export)함으로써 파일 사이즈를 감소시키며, 낮은 대역폭을 형성하게 한다. 또한 교수자는 VUEditor에서 이미지 삽입, 도형 그리기, 텍스트 입력, 지우기 등의 작업을 할 수 있으며, VUAuthor에서 교재 제작 과정 중 잘못 그려진 선, 도형 등을 수정할 수도 있도록 설계되었다. 이러한 설계는 결과적으로 이미지 툴이나 파워포인트와 같은 응용 프로그램이 없어도 강의에 필요한 첫화면을 VUEditor 자체적으로 구성할 수 있도록 하였으며, 교수자의 컨텐츠 제작에 편의성을 향상시켰으며, 결과 파일의 크기가 작아지므로 유비쿼터스 무선 환경에서의 원격교육에 적합하도록 네트워크 트래픽의 문제를 다소 해결하였다.
라섹 수술 방법을 결정하기 위한 기준을 상세화하고자 고식적인 라섹 수술 전과 후의 고위수차에 영향을 미치는 결정변수들을 분석하였다. 2011년 11월부터 2012년 7월까지 고식적 라섹 수술을 한 대상자 중 수술한지 2개월 후 고위수차검사가 가능한 51명(102안)을 대상으로 하였다. 고위수차는 수술 전 $0.341{\mu}m$에서 수술 후 $0.538{\mu}m$로 증가하였다. 선형회귀분석에서 수술 후의 고위수차 변동에 영향을 미치는 수술 전의 굴절성분은 설명력 크기순으로 각막난시 $J_0$ 성분이 0.400, 굴절성난시 $J_0$ 성분이 0.389, 각막난시량이 0.282, 구면렌즈대응치가 0.239, 굴절성난시량이 0.213, 동공크기가 0.194였다. 다중회귀분석에서 수술 후의 고위수차와 통계적으로 의미가 있는 변수는 각막난시 $J_0$ 성분, 동공크기, 구면렌즈대응치였다. 따라서 개인에게 적합한 수술 방법 결정을 위해서는 고위수차와 더불어 파워벡터분석에 의한 각막난시도 함께 고려하는 것이 필요하다.
본 논문은 적용적으로 빔패턴을 형성하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 원하는 신호가 각 간섭신호에 비하여 파워가 현저히 크다는 조건하에서 - 정상적인 COMA 이동통신에서 이 조건은 칩상관기를 거친 후에 무조건 성립한다.- 신호대 잡음비(SNR)/신호대 간섭비(SIR)를 증가시키는 빔패턴을 제공하기때문에 통신채널의 용량의 증가 및 통신품질 향상을 꾀할 수 있다. 제안 방법의 주요 장점은 다음과 같이 나열할 수 있다. (1) 학습신호나 학습기간이 필요없다. (2) 신호간의 상관성으로 인하여 성능이 나빠지거나 절차가 복잡해지지 않는다, (3) 어레이를 구성하는 안테나의 수가 도달하는 신호들의 수보다 많지 않아도 된다. (4) 전체의 절차가 반복적이어서 신호원의 움직임으로 인하여 도달각이 변하는 경우에도 새로운 데이타로부터 새로운 빔패턴이 형성될 수 있다, (5) 전체 계산량이 기존 방법에 비하여 매우 작기 때문에, 매 스냅샷마다 실시간으로 빔패턴형성이 가능하다. 실제로, 새로운 웨이트를 구하는데 소요되는 계산량은 $N{\times}N$ 크기(N은 어레이를 구성하는 안테나의 수)의 자기상관행렬을 갱신하는 과정을 포함하여 $0(3N^2 + 12N)$이다. 자기 상관 행렬을 매 스냅샷 마디의 순시신호벡터로 근사화시키면 0(11N)으로 줄어들게 된다.
본 연구의 목적은 수면상태 분석을 위한 분류기를 설계해줌과 동시에 생체신호를 기반으로 하여 수면상태 판별에 유효한 주요 특징벡터들을 추출함에 있다. 수면은 인간의 삶에 중요한 영향을 끼친다. 따라서 사람들이 수면부족 혹은 수면장애를 겪게 되면 집중력 감퇴, 인지기능 장애 등의 문제를 가질 우려가 생기게 되므로, 수면단계 판별에 관한 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 피험자가 수면을 취하는 동안 피험자의 생체신호를 획득하였다. 획득 된 생체신호로부터 필터링 등의 전처리 과정을 통하여 특징들을 추출하여 주었다. 추출된 특징들은 유전 알고리즘과 신경망을 결합하여 만든 새로운 알고리즘의 입력으로 사용되었으며, 알고리즘은 수면단계 분석을 위하여 높은 가중치를 가지는 특징을 선택하여 주었다. 이에 따른 결과로 뇌파 신호와 심전도 신호 모두 사용 시 알고리즘의 정확도는 약 90.26%가 나왔으며, 선택되어진 특징은 뇌파 신호의 ${\alpha}$파와 ${\delta}$파의 주파수 파워와 심전도 신호의 SDNN(Standard deviation of all normal RR intervals)이다. 선택된 특징은 수면상태를 분류하는데 중요한 역할을 함을 알고리즘을 반복적으로 수행하여 확인하였고, 이 연구는 추후 수면장애의 진단 혹은 수면분석의 지침을 만드는데 사용가능할 것으로 사료된다.
본 논문은 동일대역 전이중 통신(In-band Full-Duplex: IFD) 방식에 필요한 RF/아날로그 영역에서의 자기간섭 신호의 제거회로를 설계하고, 이를 이용하여 FM 변조 신호를 송신하면서, 동시에 수신 신호의 FM 복조가 가능하도록 설계했다. 서큘레이터(circulator)를 이용하여 단일 안테나 방식으로 송수신을 동시에 가능하게 했다. 수신 회로에는 송신으로 인한 자기간섭 신호 제거를 위해, 송신 신호를 탭핑하여 벡터 변조기(vector modulator)로 위상과 크기를 제어한 후, 수신 신호에 포함된 자기간섭 신호를 제거하였다. 자기간섭 신호의 제거를 위하여 채널변화에 따른 최적의 위상과 크기를 능동적으로 제어해야 한다. 이를 위해 동위상과 직교위상 아날로그 상관기를 이용하여 송신 신호와 수신측 자기간섭 신호의 상관 계수를 구하여 상관 계수가 최소가 되도록 제어회로를 구현하였다. 무전기 모덴 칩은 SA58646을 사용하였고, 반송파는 465 MHz 주파수에 12.5 kHz 대역폭을 가지는 FM 변조신호를 사용하였다. 안테나 포트 출력 파워가 17.2 dBm일때, 모뎀 입력단에 수신되는 자기간섭 신호가 -49.2 dBm으로 측정되어 SIC(Self Interference Cancellation) 레벨은 66.4 dB로 측정되었다.
본 논문은 효율적으로 라만 증폭기의 이득을 예측하고 잡음 특성을 분석하기 위해서 라만 증폭기 상관된 상미분방정식 (Ordinary Differential Equation: ODE)을 유효거리(Effective Length) 기반의 상관된 적분형(closed integral form)방정식 및 매트릭스로 전개하고 이 전개를 활용한 라만 증폭기 모델링 및 수치해석 알고리즘을 기술한다. 광섬유 라만 증폭기는 유연하고 넓은 이득 대역폭 및 낮은 잡음 등의 장점 때문에 최근 광통신 시스템에서 핵심기술로 각광받고 있으며, 특히 멀티채널 펌핑구조에서 성능예측을 위해 많은 라만 증폭기 모델링 방법들이 연구되어 왔다. 그러나 기존의 많은 연구들은 라만 증폭기 상관된 상미분방정식의 해를 "fiber propagation axis"를 기반으로 구해왔기 때문에 광섬유 길이에 의존적이고 복잡한 계산으로 상당히 많은 시간이 필요했으며, 실제 전송 시스템에서의 활용이 어려웠다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 기존의 상관된 상미분방정식을 접근이 용이한 "유효거리" 기반의 적분형 방정식으로 전개하고 매트릭스 및 벡터 형태로 알고리즘을 공식화하여 빠른 라만 이득 계산과 "iteration axis"를 이용한 해의 도출을 통해 새로운 라만 증폭기 모델링 방법과 수치해석 알고리즘을 제시하였다. 제안한 수치해석 알고리즘을 전방, 후방 및 양방향 펌핑구조의 라만 증폭기가 도입된 시스템에 적용하는 컴퓨터 모의실험을 수행한 결과 기존의 "Average power method와 비교하여 라만 이득과 광선로 내의 펌프 및 신호 광의 진행정도를 18배 이상의 정밀도에서 0.03 dB 이내의 매우 작은 오차범위 및 100배 이상 단축된 짧은 시간으로 정확히 예측하였다. 또한, 수치해석 알고리즘을 통해서 얻은 신호 광 파워의 분포를 바탕으로 Amplified Spontaneous Emission(ASE), 후방 ASE의 레일레이 산란 및 신호의 이중 레일레이 산란과 같은 라만 증폭기 잡음 요소들을 분석하였다. 새롭게 제안한 수치해석 알고리즘은 실제 광통신 시스템에 적용되어 신속하고 효율적으로 라만 증폭기 성능을 예측하고 분석할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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