본 논문은 주파수 전이신호와 시간 전이 신호에 대해서 고조파 잡음 여기 방법과 시간 분리 여기 방법을 적용한 2.4 kbps 음성부호화 방법을 제안한다. 혼합 여기 부호화 방법은 주기 신호와 비 주기 신호를 효과적으로 표현하기 위해 하모닉 잡음 모델을 사용한다. 혼합신호에 대한 잡음 성분은 캡스트럴 분석 방법을 사용함으로써 추출되고, AR (Autoregressive Model) 모델에 의해 표현된다. 시간 전이구간 신호에서의 모호한 음성을 효과적으로 제거하기 위한 또 다른 방법이 제안된다. 제안된 시간 분리 방법은 시간 에너지 변화정도를 관찰함으로써 전이 시점을 감지하고 다른 시간 길이를 가지는 두 블록으로 분리하여 분석한다. 시간 분리 방법은 분석을 위한 비대칭 윈도우와 합성에서의 위상 합성 방법을 포함한다. 제안된 방법을 사용한 2.4 kbps 음성부호화 방법은 주관적 음질 평가에서 전이구간에서의 지각적 음질의 향상을 보여주었으며, 원본 음성 스펙트럼과의 고조파 비 매칭에 의한 윙윙거리는 기계적인 잡음을 감소시킨다.
신호교차로는 교통 네트워크 상에서 지체가 발생하는 중요 지점이며, 또한 신호교차로의 운영 효율성은 전체 네트워크 성능에 결정적인 영향을 끼친다. 신호 교차로 상에서의 MOE(Measure of Effectiveness)는 다양한 기준으로 측정되고 있으며, 그 중 교통류의 지체는 운전자와 교통 전문가들이 일반적으로 가장 잘 이해하기 쉽고 중요한 MOE라 할 수 있다. 따라서, 신호 교차로 상에서 교차로에 유입되는 차량의 지체에 대한 측정은 교차로의 교통 성능의 평가를 위한 중요한 기준이 되며, 그에 따라 지체를 측정하기 위한 다양한 지체 산정 모형들이 개발되었다. 그러나 실제 교통류가 혼합교통류인데 반해, 지금까지의 지체 측정 모형 대부분은 동질 교통류를 가정한 연구로 수행되었다. 그러므로, 본 연구에서는 버스와 승용차로 이루어진 비포화 혼합교통류 상황에서, 신호교차로와 버스 정류장에서 사이에서 발생하는 지체를 직접 산정하기 위한 모형을 개발하였다. 이 모형은 혼합교통류의 모든 교통상황을 반영한 모형이라기 보다는 2차로 도로에서 버스의 정차로 인한 지체현상을 설명하는데 주안점을 두었다. 모형의 검증은 지체 산정모형과 시뮬레이션인 INTEGRATION의 결과값을 비교하여 모형적용에 대한 유효성을 평가하였다. 평가결과 버스의 유입량에 대한 비교에서는 버스의 대수가 많아질수록 평균 지체량은 늘어나는 것으로 나타났다. 신호 교차로와 버스 정류장의 이격거리에 대한 비교에서는 버스가 전방차량의 영향을 받지 않는 경우 일정한 값을 유지하는 결과가 나타났다. INTEGRATION과 본 연구에서 개발한 모델과의 오차범위는 10% 내외로 나타났다.
본 논문은 위버구조 low-IF 송신부를 구성하는 위버구조 혼합기의 출력단에 나타나는 스퓨리어스 신호를 제거하기 위한 방법을 제안한다. 스퓨리어스 신호는 고주파 혼합기를 사용한I/Q경로 신호의 이득 및 위상 부정합 그리고 I/Q신호를 위한 국부 발진기의 90$^{\circ}$ 위상 부정합에 의해 위버구조 혼합기의 출력단에 나타난다. 고주파 I/Q 경로 신호의 부정합은 스퓨리어스 신호로부터 진폭 부정합과 위상 부정합으로 유도되어 진폭 및 위상 부정합 정도에 의한 부호와 크기 함수로 검출하였다. 제안된 방법은 low-IF상향 혼합기의 출력단에 나타나는 송신 신호를 부정합 검출 회로의 고주파 혼합기에 공급하여 얻어지는 하향 변환된 기저대역 신호와 디지털 신호 처리부에서 수정된 기저 대역 신호와의 상관도를 구하여 진폭 및 위상 부정합을 보상하고 스퓨리어스 신호를 제거한다. 진폭 및 위상 부정합의 크기와 부호는 A/D 변환 후에 디지털 영역에서 독립적으로 결정되며, 부정합의 크기와 부호를 이용하여 디지털 신호 처리부에서 I/Q 경로 신호의 크기와 위상을 연속적으로 조절하여 스퓨리어스 신호를 제거한다. 본 논문에서는 수식적 해석과 성능 시뮬레이션 통하여 제안된 방법의 타당성을 검증하였다.
본 논문에서는 고정 주파수 신호와 선형 주파수 변조 신호가 혼합된 연속 위상을 갖는 주기성 혼합 파형에 대한 선형 주파수 변조 파형의 측정 기법을 제시한다. 다양한 신호 파형을 생성하는 주파수 합성기와 송신 신호를 고출력으로 증폭하는 고출력 증폭기로 구성된 소형 레이더 송신기는 연속 위상을 갖는 혼합 파형을 생성한 다. 첫 번째로 위상이 연속적인 신호를 갖는 소형 레이더 송신기의 구성을 요약하고, 선형 주파수 변조 파형의 비정합에 의한 펄스 압축의 왜곡 특성을 고찰한다. 두 번째로 연속 위상을 갖는 혼합 파형에서 선형 주파수 변조 파형을 측정하기 위해 스펙트럼 분석기를 사용한 측정 기법, 신호원 분석기를 사용한 측정 기법 및 RF 혼합기와 위상 변위기를 사용한 새로운 측정 기법을 기술한다. 마지막으로 측정 결과를 적용한 송신 펄스 파형에 대한 수신 신호의 펄스 압축 결과로부터 측정 기법의 정확도를 확인하였다.
본 논문에서는 혼합된 입력음성신호들을 분리하기 위해 마이크로폰 어레이를 이용한 주파수영역 ICA 블라인드 음원분리 방법을 제안한다. 음성신호가 지연 혼합되어 입력되더라도 신호와 잡음을 분리하기 위한 분리행렬이 최적해로 수렴할 수 있도록 입력신호의 상호상관도를 이용하여 지연 혼합의 초기 지연값을 결정하는 방법을 제안한다. 그리고 계산량을 줄이기 위하여 주파수영역 블라인드 음원분리 알고리즘을 채용한다. 본 논문에서 제안하는 블라인드 음원분리 방법의 성능을 컴퓨터시뮬레이션을 통하여 확인한다.
본 논문에서는 우수 고조파 Anti-parallel 다이오드 링 혼합기를 이용한 직접변환 수신기를 설계하였다. 설계된 Anti-Parallel 다이오드를 사용한 SHP 혼합기는 LO 신호의 제 2 고조파를 이용한 혼합작용으로 LO신호원을 사용하는 대신에 1/2의 주파수를 갖는 저가의 LO신호원을 이용한다. 따라서, LO신호에 의한 낮은 스퓨리어스 특성과 넓은 주파수 대역에 걸쳐서 우수한 분리도 특성을 나타낸다. 또한, 링 형태의 혼합기는 고유의 LO신호에 대한 고조파 상쇄특성을 가지므로 RF 입력단을 통한 LO신호의 불요복사를 최대한으로 줄일 수 있다. 제작된 Anti-Parallel SHP 혼합기의 LO/IF, RF/IF와 LO/RF 분리도는 각각 24.6dB, 36.2dB 22.5dB로 우수한 특성을 나타내고 있다. 또한 링혼합기의 변환손실은 LO 신호전력이 5.5dBm일때, RF 입력전력 -20dBm에서, IF 출력은 -35.6dBm의 값을 얻었다. 따라서, 링혼합기의 변환손실은 약 15.6dB이고 또한, 1dB 압축점은 0dBm일 때 나타났다.
본 논문에서는 스테레오 형식의 음악 신호에서 가창 신호와 같은 음원을 분리하기 위한 통합 알고리즘을 제시한다. 스테레오 형식의 음악 신호에서 특정한 악기 음원을 분리하는 문제는, 획득한 음악 신호가 다양한 악기들이 동시에 연주되는 혼합신호라는 점을 고려하고, 각각의 악기를 음원이라고 가정할 때, 획득한 혼합 신호의 개수가 음원의 개수보다 적은 비결정(underdetermined) 환경에서의 음원 분리 문제가 된다. 비결정 환경에서는 신호가 혼합되는 공간에 대한 가정을 기반하는 전통적 음원 분리 방식을 적용하기 힘들며, 목표 음원의 특정한 특성을 활용하여 추출하게 된다. 본 논문에서 제안하는 통합 알고리즘은 이종의 특성을 활용하는 음악 음원 분리 알고리즘들을 유기적으로 통합하는 구조이며, 구체적으로는 가창 신호와 같은 특정한 음원 추출을 위해 주로 사용되어 왔던 스테레오 채널 정보를 활용하는 방식과, 모노 혼합 신호에서 두드러지는 음원의 음정을 이용하여 음원을 추출하는 두 가지 방식을 통합하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 제안하는 구조는 각각의 음악 음원 분리 알고리즘이 가지고 있는 고유의 약점을 해소함으로써, 목표 음원의 복원 신호가 통합 과정에 의해 향상될 수 있다는 강점이 있으며, 그것을 실제 상업 음악 콘텐츠를 대상으로 한 실험을 통해 검증한다.
본 논문은 근전도 패턴 인식에 의한 가상 로봇팔 제어 방식을 제안한다. 고차원의 근전도 신호를 정밀하게 분류하기 위하여 혼합형 신경 회로망 방식을 사용한다. 혼합형 신경회로망은 SOFM과 LVQ로 구성되고, 고차원의 EMG 신호를 2차원 데이터로 변환한다. 3개의 표면 전극을 이용하여 EMG 신호를 측정 한다. 제안한 혼합 시스템을 이용하여 한글 자음 6개의 수화 신호를 분류한다. 가상 로봇팔 실험을 통해서 제안한 혼합 시스템을 이용한 수신호의 EMG 패턴 인식의 유용성을 확인하였다.
비정상 잡음에 오염된 음성신호의 향상을 위하여 혼합 은닉필터모델 (HFM: Hidden Filter Model)에 기초한 기법을 제안하였다. 오염된 음성신호를 선형상태방정식으로 모델링하고 파라미터는 마코프 모델에 따른다고 가정하였다. 이 파라미터들은 잡음에 오염되지 않은 학습신호로부터 추정할 수 있다. 추정과정은 혼합 상호복합모델 (IMM: Interacting Multiple Model)에 기초하여 이루어지며, 음성신호의 추정값은 상호작용하는 병렬의 칼만 필터들의 가중합으로 주어진다. 실험결과로부터 제안한 방법의 성능이 기존의 방법에 비해 개선되었음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 잡음이 포함된 4채널의 음원신호를 주파수 대역의 독립벡터분석 알고리즘에 의하여 깨끗한 음성신호와 혼합잡음신호를 분리하는 기법을 먼저 제안한다. 제안한 독립벡터분석 알고리즘에 의하여 분리된 음원신호를 주파수대역 지연합 빔형성기로부터 출력되는 신호와 독립벡터분석으로부터 분리된 출력신호 간의 상호 상관성을 이용하여 향상된 출력음성신호를 구한다. 본 실험에서는 백색잡음이 포함된 0dB, -5dB의 SNR의 입력 혼합잡음음성에 대하여, 본 논문에서 제안하고 있는 알고리즘이 주파수대역 지연합 빔형성기 알고리즘만을 사용하였을 때 보다 최대 10.90dB의 SNR 및 10.02dB의 Segmental SNR이 개선되었음을 확인하였다. 따라서 본 논문의 알고리즘 기법이 주파수대역 지연합 빔형성기와 비교하여 음성품질이 향상된 것을 실험 및 고찰을 통하여 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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