유-무-묵음 분류 과정은 음성분석시에 아주 중요한 문제중의 하나이다. 음성에너지, ZCR, 자기 상관계수, LPC 계수, 예측에러 에너지등을 퍼래미터로 사용하여 지금까지 많은 분류기법이 제안되어져 왔다. 이런기법들은 기본적으로 퍼래미터를 추출해야 하고, 이 때문에 많은 계산량이 요구되고, 이들 퍼 래미터는 음성 본래의 정보들의 대부분을 상실하게 된다. 이 때문에 각 프레임의 진폭분포를 사용하는 새로운 앨고리즘을 제안하였다. 첫째로 V-U-S 영역은 개별 진폭분포형태를 가지기 때문에 주어진 프레 임에서 진폭분포를 구한다. 그런 다음에는 신경망을 통해 분류를 하게 된다. 신경망은 문덕값을 별도로 선정할 필요없고, 배경잡음에 강력하며, 또한 실시간 처리에 적합하다.
IEEE 802.15.4는 저전력 무선 개인 네트워크(LR-WPAN, Low Rate-Wireless Personal Area Network)를 위한 표준으로 무선 센서 네트워크 기술에서 광범위하게 사용되고 있다. 그러나 IEEE 802.15.4는 멀티홉 네트워크나 여러 개의 PAN(Personal Area Network)으로 구성된 네트워크에 대해서는 상세하게 기술하고 있지 않다. 본 논문에서는 IEEE 802.15.4를 기반으로 하는 ZigBee RF4CE 네트워크에서 사용하는 multiple star 토폴로지를 주목하였다. multiple star 토폴로지처럼 여러 개의 PAN 간에 통신이 이루어질 경우, 이를 에너지 효율적으로 수행할 수 있도록 하는 비컨 간격(Beacon Interval)과 슈퍼프레임 시간(Superframe Duration)을 분석한다. 이를 위해 QualNet 시뮬레이터를 이용하여 multiple star 토폴로지 네트워크를 형성하고, 비컨 간격과 슈퍼프레임 시간을 결정하는 요소에 대해 분석하였다.
최근 USN(Ubiquitous Sensor Network) 기술은 시범사업 수준의 테스트 환경을 벗어나 산업 현장 전반에 적용이 시도되고 있다. 현재의 USN 기술은 신뢰성 및 보안성이 취학하여 대규모 플랜트와 같은 난환경 산업 현장에의 적용이 어려운 현실이다. 또한 표준화된 기술의 부재로 인해 사용되는 USN 관련 장치들의 상호호환이 어려우며 기존 설비와의 호환이 어려워 산업 현장에 설치 규제가 심한 상태이. 다이러한 현실에도 불구하고 에너지 플랜트와 같은 고위험 시설물의 경우 설비에 대한 지속적인 감시 및 관리가 필요하며, 이를 위한 관련 기술의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 USN 기술을 기반으로 에너지플랜트와 같은 고위험 시설물을 위한 고도화되고 지능화된 안전 인프라를 구축하여, 다양한 사고위험으로부터 안전성을 확보할 수 있는 스마트 플랜트안전 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 플랜트를 위한 고위험 시설물의 감시에 필수적인 요소기술을 소개하고, 이를 통합하기 위한 프래임워크 구조를 제시하여 향후 관련 기술에 대한 기준점을 제시한다.
IoT 기기가 대중들에게 보급화 됨에 따라서 임베디드 시스템의 성능뿐만 아니라 소모하는 에너지에 관한 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이는 특히 휴대용 임베디드 기기에서 더 중요한데, 휴대용 임베디드 기기들은 각 디바이스들이 가지고 있는 배터리를 통하여 전원을 얻기 때문에 얼마나 효율적으로 잘 사용하는지가 곧 시스템의 사용시간으로 귀결되기 때문이다. 본 논문에서는 임베디드 리눅스 시스템에서의 에너지 소모량을 줄이기 위하여 디바이스의 frequency를 조절해주는 주파수 변경 프레임 워크를 통하여 최고의 에너지 효율을 갖는 메모리 frequency를 찾고, 메모리 총 사용량을 통한 새로운 디바이스 주파수 변경 기법을 제안한다. 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 정책은 이전의 정책과 비교하여 최악의 경우에도 나쁜 에너지 효율을 보이지 않으며 최대 18%의 에너지 감소율을 보였다.
지그비에서는 Trust Center 역할을 정의하고 이를 통한 키 분배를 통해 안전한 통신을 한다. 그러나 현재 표준에서 사용하는 TCA 는 모든 트래픽이 Trust Center 로 집중됨으로써 부하 및 지연이 발생된다. 또한 표준에서 사용하는 보안 프로토콜은 서비스의 중요도와 상관없이 암 복호화를 수행한다. 본 논문에서는 지그비 네트워크에서 효율적인 TCA 및 MAC 프레임 구조 설계하였다. 제안하는 TCA 는 Trust Center 간의 키 분배를 통해 이전의 키 정보를 재사용한다. 또한 MAC 프레임에 추후 적용 가능할 서비스들을 위해 차등적 보안 레벨을 적용하여 에너지 효율성을 높이고, 통신 지연시간을 줄였다.
본 논문에서는 디지털 홀로그램을 효율적으로 분해하기 위해서 다양한 웨이블릿 함수들을 이용한 프레넬릿 변환 방식을 제안하였다. 제안한 웨이블릿 함수 기반의 프레넬릿 변환들을 구현한 후에 디지털 홀로그램에 적용하고 계수들의 에너지에 대한 특성을 분석한다. 구현한 웨이블릿 함수 기반의 프레넬릿 변환은 광학적으로 획득되거나 혹은 컴퓨터 생성 홀로그램 기법으로 생성된 홀로그램의 복원과 처리에 매우 적합하다. 스플라인 함수의 특성을 분석한 이후에 이를 기반으로 하는 웨이블릿 다해상도 해석 방법에 대해서 살펴본다. 이러한 과정을 통해 광학적 간섭 현상을 통해 생성된 프린지 패턴을 효과적으로 분해할 수 있는 변환 도구를 제안하였다. 다양한 분해 특성을 갖는 웨이블릿 함수기반의 프레넬릿 변환을 구현하였고 이를 이용하여 프린지 패턴을 분해한 결과들을 보인다. 결과를 살펴보면 랜덤 위상의 포함여부에 따라 계수들의 에너지 분포가 크게 다르다는 것을 확인할 수 있다.
본 논문에서는 임의의 시점에서 발생하여 음성 신호의 일부분을 심하게 손상시키는 시간선택 잡음 (time-selective noise)을 보상하기 위한 프레임 신뢰도 가중 방법을 제안한다. 음성 프레임들은 서로 다른 정도의 신뢰도를 갖으며, 신뢰도는 프레임의 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio)에 비례한다. 잡음이 일정한 경우에는 무음구간에서 획득한 잡음 정보를 이용하여 프레임의 신호대잡음비 추정이 용이하나, 시간선택 잡음은 잡음추정이 어렵다. 따라서, 본 연구에서는 프레임 신뢰도를 추정하기 위해 깨끗한 음성의 통계적 모델을 사용하였다. 제안한 MFR (model-based frame reliability) 방법은 탐조 모델의 평균 벡터열과 입력 MFCC (mel-frequency cepstral coefficient) 특징 벡터 열의 역변환에 의해 얻은 필터뱅크 에너지를 이용하여 프레임 신호대잡음비를 근사한다. 다양한 버스트 (burst) 잡음에 대한 인식 실험 결과, 제안한 방법은 프레임의 신뢰도를 효과적으로 나타낼 수 있었으며, 이 신뢰도를 우도 계산에서 가중치로 적용하여 인식 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 연구에서는 인터넷전화에서 전체 음성 트래픽의 56% 이상을 차지하는 묵음을 제거해줌으로써 네트워크 트래픽을 줄여 통화품질을 향상시키기 위한 방안을 제안하고 그 성능을 분석하였다. 묵음을 검출하기 위해서 평균 에너지 값을 이용하는 방법을 사용하였으며, 묵음을 제거함으로써 발생하는 음성과 묵음간의 부자연스러움에 대한 해결 방안 및 음성이면서 묵음구간에 포함되어 제거되는 프레임에 대한 보상기법을 제안하였다.
In this study, a $100cm^2$ cell frame for a molten carbonate fuel cell was designed using CFD analysis. Electrochemical reactions, gas flow, and the heat transfer in $100cm^2$ cell frame were modeled using COMSOL Multiphysics. Two design variables such as the height of the cell frame and the length of the gas input area were determined to obtain minimized temperature distribution and uniform gas distribution. With two design parameter such as height of the cell frame and the length of the gas flow channel, the temperature difference in the cell fame was decreased to $5^{\circ}C$ and the gas uniformity in the flow channel were achieved.
본 논문에서는 이동하는 로봇에 탑재한 대화체 음성인식기의 주위 잡음 환경에 강인한 새로운 음성 끝점 검출 기법을 제안한다. 기존의 기법은 특징 값의 갑작스러운 변화점을 찾기 위해 에지 검출 필터(edge detection filter)를 적용하여 끝점을 찾았다. 하지만 프레임 에너지의 특징은 잡음 환경에서 불안정하기 때문에 음성의 끝점을 정확하게 찾기 어렵다. 그러므로 두 번의 고속 퓨리에 변환과 통계적 모델 기반의 특징 추출 기법을 제안하여 에지 검출 필터에 적용한다. 제안한 기법이 기존의 기법보다 강인한 특징이 될 수 있음을 본 실험을 통하여 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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