• 전기전자학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-7
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• 2010

본 논문은 디스플레이포트 v1.1a 표준에 적합한 AUX(Auxiliary) 채널 구현에 대한 논문이다. 디스플레이포트는 영상 및 음성을 전달하기 하기 위해 메인 링크, AUX 채널, 핫 플러그 검출 라인을 사용한다. 등시적 전송 서비스를 제공하기 위해서 소스 디바이스는 메인 링크를 통해 전달될 영상 및 음성 신호를 특정 형태로 변환하여 재구성하고 싱크 디바이스로 전달한다. AUX 채널은 메인 링크를 구성하고 유지하기 위해 링크 서비스를 제공한다. 그리고 디스플레이 장치가 소스 디바이스에서 전송된 데이터를 정상적으로 나타낼 수 있는지 파악하기 위해 디바이스 서비스를 제공한다. 핫 플러그 검출 라인은 두 디바이스간의 연결을 확인하기 위해서 사용한다. 본 논문은 AUX 채널 구현을 목표로 설계하였으며 설계된 시스템은 SoC Master3를 이용하여 검증을 수행하였다. 합성 툴은 Xilinx ISE 9.2i를 사용하여 3315개의 LUTs와 1466개의 Flip Flops을 사용하였고 최대 168.782MHz 동작 속도의 결과를 얻었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.297-304
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• 2010

This paper presents a link layer design of DisplayPort interface with a state machine based on packet processing. The DisplayPort link layer provides isochronous video/audio transport service, link service, and device service. The merged video, audio main link, and AUX channel controller are implemented with 7,648 LUTs(Loop Up Tables), 6020 register, and 821,760 of block memory bits synthesized using a FPGA board and it operates at 203.32MHz.

• 한국음향학회지
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• 제41권3호
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• pp.326-334
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• 2022

이 논문에서는 배경 잡음이 포함되는 환경에서 강인한 음성 인식을 하기 위한 전처리 단계로서 쓰이는 목표 음성 향상 방법을 제안한다. 보조 함수 기반의 독립 벡터 분석(Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis, AuxIVA) 기법을 기반으로 가중 공분산 행렬에서 시간에 따라 변하는 분산에 의해서 가중치가 결정된다. 목표 음성에 대한 시간-주파수별 기여도를 나타내는 마스크를 통해 분산의 크기를 조절한다. 이러한 마스크는 음성 향상을 위해서 학습된 신경망 혹은 목표 화자로부터의 직선 성분의 기여도를 찾기 위한 확산성으로부터 추정할 수 있다. 이에 더하여 둘러싼 잡음에 대한 출력들은 서로 다차원 독립 성분 분석을 도입하여 의존성을 주어 안정적으로 노이즈 성분을 추출할 수 있다. 이 AuxIVA 기반의 목표 음성 추출 알고리즘은 또한 노이즈에 대해서 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF)를 비음수 텐서 분해(Non-negative Tensor Factorization, NTF)로 확장하여 독립 단순 행렬 분석(Independent Low-Rank Matrix Analysis, ILRMA)의 틀에서도 수행될 수 있다. 이러한 확장을 통해서 여전히 잡음 출력 채널에서의 채널간 의존성을 유지할 수 있다. CHiME-4데이터셋에 대한 실험 결과는 소개된 알고리즘에 대한 효과를 보여준다.