본 논문에서는 잡음 환경에 강인한 음성 인식 성능을 위해 특징 보상 이득을 이용한 음성 향상 기법을 제안한다. 본 논문에서는 변분모델 생성 기법을 채용한 병렬 결합된 가우스 혼합 모델(Parallel Combined Gaussian Mixture Model, PCGMM) 기반의 특징 보상 기법으로부터 계산할 수 있는 특징 보상 이득을 이용하는 음성 향상 기술을 제안한다. 불일치 환경 음성 인식 시스템 적용 환경에서 본 논문에서 제안하는 기법이 실험 결과에서 기존의 전처리 기법 및 이전 연구에서 제안된 특징 보상 기반의 음성 향상 기법에 비해 다양한 잡음 및 SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 월등한 인식 성능을 나타내는 것을 확인한다. 또한 잡음 모델 선택 기법을 적용함으로써 음성 인식 성능을 유사한 수준으로 유지하면서 계산량을 대폭적으로 감축할 수 있다.
At present, an important research area is the search for materials that are compatible with CMOS technology and achieve a satisfactory response rate and modulation efficiency. A strong local field of graphene surface plasmon polariton (SPP) can increase the interaction between light and graphene, reduce device size, and facilitate the integration of materials with CMOS. In this study, we design a new modulator of SPP-based cycle branch graphene waveguide. The structure comprises a primary waveguide of graphene-$LiNbO_3$-graphene, and a secondary cycle branch waveguide is etched on the surface of $LiNbO_3$. Part of the incident light in the primary waveguide enters the secondary waveguide, thus leading to a phase difference with the primary waveguide as reflected at the end of the branch and interaction coupling to enhance output light intensity. Through feature analysis, we discover that the area of the secondary waveguide shows significant localized fields and SPPs. Moreover, the cycle branch graphene waveguide can realize gain compensation, reduce transmission loss, and increase transmission distance. Numerical simulations show that the minimum effective mode field area is about $0.0130{\lambda}^2$, the gain coefficient is about $700cm^{-1}$, and the quality factor can reach 150. The structure can realize the mode field limits of deep subwavelength and achieve a good comprehensive performance.
본 논문에서는 새로운 개념의 공정 검출 회로를 제안하였다. 제안된 공정 검출 회로는 장채널 트랜지스터와 최소의 배선폭을 갖는 단채널 트랜지스터 사이의 공정변수의 차이를 비교한다. 이 회로는 공정 변이에 따라 발생하는 캐리어 이동도의 차이를 이용하여 이에 비례하는 차동 전류를 생성해 낸다. 이 방법에서는 고 이득 연산증폭기를 사용한 궤환 회로를 구현함으로써 두 개의 트랜지스터의 드레인 전압이 같아지도록 유지한다. 또한, 본 논문은 제안한 자기-바이어스 슈퍼 MOS 복합회로를 이용하여 고 이득 자기-바이어스 rail-to-rail 연산증폭기를 설계하는 새로운 방법을 소개한다. 설계된 연산증폭기의 이득은 단상의 $0.2V{\sim}1.6V$ 공통모드 범위에서 100dB 이상으로 측정되었다 최종적으로, 제안한 공정 검출 회로는 차동 VCO 회로에 직접 적용하였으며, 설계된 VCO 회로를 통해서 공정 검출 회로가 공정 코너들을 성공적으로 보상하고 광범위한 동작 영역에서 안정된 동작을 수행함을 확인할 수 있었다.
다양한 열전쌍(TC)의 냉점보정(CJC)과 단선 감지 회로설계와 이를 이용한 다채널 TC 인터페이스 회로를 설계하였다. 냉점보정(CJC)과 단선 감지 기능 회로는 열전쌍, CJC 반도체 소자, 계측 증폭기(IA), 단선 감지용 저항 2개와 하나의 다이오드로 구성된다. 이 기본회로를 바탕으로 다채널 인터페이스 회로도 구현하였다. CJC는 보상 전용 반도체와 IA를 사용하여 구현하였고, 단선감지는 2개의 저항과 하니의 다이오드를 사용하여 IA 입력전압이 -0.42V가 되도록 하여 검출하였다. R-형 TC를 사용하여 실험한 결과 설계한 회로는 0℃~1400℃의 온도범위에서 냉점보정 후 오차가 0.14mV에서 3㎶로 감소되었다. 또한, TC가 정상에서 단선인 경우 IA의 출력전압이 88mV에서 -0.42V로 포화된 것을 확인하였다. 0℃~1400℃의 온도 범위에서 설계한 회로의 출력전압은 0V~10V이였다. R-형 TC를 사용하여 4-채널 인터페이스를 실험한 결과에서도 각 채널에 CJC와 단선 감지 결과와 거의 동일하였다. 구현한 다채널 인터페이스는 CJC 반도체 소자의 단자의 변경과 IA의 이득을 조절하면 E, J, K, T, R, S-형 TC에도 동일하게 적용할 수 있는 특징을 갖는다.
H.264/AVC의 인터 부호화 기술은, 정교한 움직임 보상 부호화를 위해 다양한 블록 크기의 7가지 모드를, 그리고 인트라 부호화 기술은 2가지의 블록부호화 모드를 사용한다. 이러한 정교한 부호화 기술은 기존 표준에 비해 높은 부호화 효율을 제공 하지만 비트율-왜곡 최적화 기법을 사용할 경우, 많은 계산량을 요구하므로 연산량이 제한된 장치에서는 실시간 구현에 문제점이 발생한다. 따라서 H.264/AVC 부호화 표준의 실시간 구현을 위해서 계산 복잡도를 줄이는 고속 모드 결정법이 필요하다. 본 논문에서 제안한 LBHM(Large Block History Map)을 이용한 블록 크기 활동도 기반 고속 모드 결정 기법은 발생 확률이 낮은 $P8\times8$ 모드를 조기에 생략하여, 부호화 효율의 감소는 최소화 시키면서 H.264/AVC의 전체 부호화 시간을 평균 53% 감소시켰으며, H.264/AVC 참조 모델의 조기 SKIP 모드와 같이 사용할 경우, 전체 부호화 시간을 평균 63% 이상 감소시켰다.
기존 비디오 표준과 비교해 볼 때, H.264 비디오 표준이 갖는 중요한 두 가지 특징으로는 높은 부호화 효율과 네트워크 친화성을 들 수 있다. 그러나 이러한 중요한 특성에도 불구하고 H.264 표준은 구현시 요구되는 메모리 대역폭과 연산량의 복잡도가 높기 때문에 실시간 응용에 적용하는데 어려움이 있다. H.264 부호화 기술 가운데 특히 복수 참조 영상을 이용한 다양한 블록 단위 움직임 탐색은 높은 부호화 효율을 갖도록 하는 핵심 요소지만 최적의 움직임 벡터를 찾기 위해 다양한 블록 단위 조합의 모든 경우에 대하여 SAD (Sum of Absolute Difference)를 구해야 하므로 상당한 계산량을 요구한다. 그러므로 본 논문에서는 움직임 탐색의 연산량을 줄이기 위해 정수화소 움직임 탐색 및 부화소 움직임 탐색을 위한 고속 알고리즘을 제안한다. 정수화소 단위 움직임 탐색의 경우, 기존의 고속 움직임 탐색 기법은 H.264의 다양한 블록 단위 움직임 탐색 구조에 그대로 적용할 경우 효과적이지 못하기 때문에 본 논문에서는 종래 다이아몬드 탐색 기반 방법을 계층적 블록 구조에 맞게 개선한 적응적 움직임 탐색 기법을 제안하도록 한다. 또한 부화소 단위 움직임 탐색을 위해서는 움직임 벡터의 통계적 특성을 이용하여 예측벡터를 중심으로 한 다이아몬드 탐색 기반 고속 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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