MUSIC(multiple signal classification) 알고리즘은 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 이용하여 표적의 도래각을 추정하는 대표적인 알고리즘이다. 일반적으로 고유값과 고유벡터는 고유치 해석(eigen-analysis)을 이용하여 구할 수 있으나, 계산 복잡도가 높고 수렴 시간의 긴 문제점이 있다. 그러므로 저가형 실시간 시스템 구현에 한계가 있다. 이런 문제를 개선한 고유치 해석 방법으로 QR 반복법이 제안되었으나, 기존의 QR 반복법 수렴 판단 방법으로는 MUSIC 알고리즘 적용에 부적합하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 QR 반복법의 고유치 기반의 기존 수렴 판단 방법의 문제점을 분석하고, 고유벡터를 활용한 개선된 수렴 판단 방법을 제안한다.
본 논문에서는 등간격으로 배치된 환형배열센서를 이용하여 근거리 표적의 3차원 위치를 추정하기 위한 효과적인 기법을 제안한다. 원거리 표적의 입사각 추정 알고리즘으로 추정한 근거리 표적의 입사각 (고각, 방위각)과 근거리 표적의 실제위치 (거리, 고각, 방위각)와의 대수적인 관계를 유도하고, 이를 3차원 MUSIC 스펙트럼의 극대값을 찾기 위한 경로로써 이용한다. 기존의 3차원 MUSIC 기법을 이용한 근거리 표적의 위치추정 기법에서는 3차원 탐색이 필요하나, 제안한 기법을 이용하면 경로를 초기화하기 위한 1번의 2차원 탐색과 경로를 추종하기 위한 1번의 1차원 탐색만이 요구되므로 연산량을 크게 감소시킬 수 있다.
본 논문에서는 다중 신호 분류 기반의 음성신호의 입사각 추정 향상 방법을 제안한다. 기본적으로 제안한 방식은 복소 대역통과 필터를 이용하여 신호 분석을 위한 협대역 신호를 생성한다. 또한, 공간 스펙트럼에서의 반향 성분 제거 및 2차 함수 기반의 응답 근사화를 사용하여 추정 각도의 정확도를 향상시켰다. 실험결과 제안한 방법은 일반화된 상호상관도 방식의 입사각 추정 알고리즘보다 검출 오차 및 검출 성공률 측면에서 더 좋은 성능을 보였다.
Localization with array sensors has been applied for not only military but also non-military purposes. The identification of submarines and fish finding are those examples. Nowadays the demand for noise identification is increasing to characterize noise sources and improve acoustic performance of underwater acoustic equipment. For that reason KRISO/KORDI recently constructed an anechoic basin which bus reflection only at the free surface. This paper suggests a noise identification methods using MUSIC algorithm in such an acoustic field. For comparison phase delay sum and minimum valiance methods are also described. At first basic principles are described. A several numerical simulations are also performed. The results say that reflection effect many cause a new non-real source although good estimation is obtained under no reflection conditions.
레이더 물표에 대한 반사성능은 RCS(Radar Cross Section)에 의하여 결정된다. 형상이 비교적 간단한 물체에 대해서는 고유함수 접근법에 의하여 RCS를 정확하게 예측할 수 있으나, 해상물표와 같은 복잡한 물표에 대해서는 저주파 및 고주파 산란해석 기법 등을 이용하여 근사적인 해를 찾을 수밖에 없고 계산적으로도 복잡하다. 본 연구에서는 수신신호의 파라미터를 정도 높게 추정할 수 있는 MUSIC 알고리즘을 이용하여 RCS 값을 근사적으로 구할 수 있는 레이더 신호모델을 제안한다. 제안된 방법에서는 레이더 물표는 산란체의 링으로서 가정되고 레이더 물표로부터 반사된 신호들의 진폭은 통계적 성질을 지니고 분포하게 된다. 결과적으로 제안된 레이더 신호모델에 MUSIC 알고리즘이 적용되고, 레이더 물표의 RCS는 간단한 대수적인 방법으로 계산된다.
본 논문에서는 실제 방송 환경에 적용 가능한 방송용 음원 모니터링 시스템을 구축하기 위한 사전연구로 방송 오디오 신호로부터 음악신호 구간을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 제안하였다. 음악구간과 비음악구간의 구분을 위한 특징으로는 사람의 음성 발화 특성을 반영하여 에너지 표준편차와 log 에너지 표준편차 그리고 log 에너지 평균 등 3개의 간단한 시간영역 특징들을 사용하였으며 최종 음악신호 구간 판별은 각 에너지 한계값(threshold)을 이용한 Rule-base 분류를 기반으로 하였다. 실제 FM 라디오 방송 신호를 24시간 녹음하여 진행한 모의실험에서 음악구간 인식률은 96%, 비-음악구간 인식률은 87%를 나타내어 방송용 음원 모니터링 시스템의 전처리기로 손색이 없음을 확인할 수 있었다.
ISAR(Inverse Synthetic Aperture Radar) 영상은 표적에 대한 RCS(Radar Cross Section)를 2차원 공간에 표현하며, 표적구분에 이용될 수 있다. 2차원 IFFT(Inverse fast Fourier Transform)를 이용하여 쉽고 빠르게 ISAR 영상을 만들 수 있다. 하지만 IFFT를 이용하여 만든 ISAR 영상은 측정된 주파수 대역 폭과 각도 영역이 작아질 경우 해상도가 떨어지게 된다. 이를 해결하기 위해 AR(Auto Regressive), MUSIC(Multiple SIgnal Classification), Modified MUSIC과 같은 고해상도 스펙트럼 예측 기법을 이용하여 주파수 대역 폭과 각도 영역이 작아도 높은 해상도의 ISAR 영상을 만들 수 있다. 본 논문에서는 IFFT, AR, MUSIC, Modified MUSIC 기법을 적용하여 만든 ISAR 영상을 이용하여 표적 구분에 이용하고, 표적 구분에 적절한 ISAR 영상을 얻기 위한 고해상도 기법을 연구한다. 그리고 표적 구분 결과를 보여준다.
본 논문은 사용자가 입력한 PDF 악보를 사용자가 원하는 조(chord)의 MIDI 파일로 제공하는 앱의 개발을 다룬다. 이 앱은 사용자가 PDF 악보 파일과 바꾸고자 하는 조를 입력하면 조 변환을 위해 PDF 파일을 PNG 파일로 변환한다. 이를 영상 처리 알고리즘을 통해 악보의 음계를 인식하여 구분하고, 딥러닝을 통해 악보 음표의 박자를 인식하여 구분한다. 이를 통해 사용자가 원하는 조와 기존 악보의 MIDI 파일을 제공한다. 개발한 영상 처리 알고리즘과 딥러닝은 2, 4, 8, 16분 음표, 2, 4, 8, 16분 쉼표, 잇단 음표, 화음 음표가 인식 가능하다. 실험결과 악보의 음표 인식률 100%, 딥러닝 모델을 통한 박자 인식률은 90% 이상인 것을 확인하였다.
This paper proposes a subband filtering technique to the MUSIC and the ESPRIT algorithm for estimating the magnitude and frequency of the harmonics of power signal. In proposed method, the input power signal is decomposed to the odd harmonics and the even harmonics respectively by the filter bank system. The amplitude and the frequency estimation of the decomposed harmonics are carried out using the MUSIC and the ESPRIT method. Subband filtering can reduce the autocorrelation matrix size of input data, and spectrum leakage between adjacent harmonics. Therefore, this subband technique has advantage in computational cost and estimation accuracy compared to fullband MUSIC and ESPRIT. To demonstrate the performance of the method, computer simulations are performed to the synthesized input signal, and experiment results are compared in subband and fullband cases.
맞춤형 교육을 위해 학습자에 맞는 학습 경로를 탐색하는 것은 필수적이다. 유전 알고리즘은 해공간이 매우 커서 결정적 방법으로 해를 구하기 어려울 때 타당한 시간 내에 최적해를 찾게 해준다. 본 연구는 유전 알고리즘을 이용하여 200개 코드를 가진 악보 27개를 대상으로 학습자 부담을 최소화하고 단계별 학습량을 균등하게 분산함으로써 학습 효과를 최대화 할 수 있도록 학습 경로를 최적화하였다. 학습 컨텐츠가 27개만 되어도 학습 경로의 순열 크기는 $10^{28}$을 넘지만, 본 연구에서 구현한 도구로 평균 20분 이내에 최적해를 구할 수 있었다. 실험 결과는 유전 알고리즘이 다양한 목적의 맞춤형 교육을 위한 복잡한 학습 경로 설계에 효과적임을 보여주었다. 제안한 방법은 다른 교육 도메인에도 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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