• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.56-66
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• 2001

최근에 심리 음향 기준을 이용한 스펙트럼 차감법이 제안되었다. Virag의 알고리즘에서는 기존의 방법보다 청취자가 더 편안한 음성을 들을 수 있지만 잡음에 강인한 음성활동 검출기가 필요하다. 음성활동 검출기를 필요로 하지 않는 확장 스펙트럼 차감법에서는 신호 대 잡음비가 감소함에 따라 잔여 잡음이 더욱 잘 들리게 된다. 본 논문에서는 심리 음향 기준을 이용한 스펙트럼 차감법에 Wiener 필터를 결합한 새로운 음질 개선 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Wiener 필터를 사용하여 음성 구간에 서도 잡음의 추정치가 계속 갱신되므로 음성 검출기가 필요 없고 마스킹 임계값에 따라 차감 파라미터를 조정하기 때문에 잔여 잡음이 거의 들리지 않게 된다. 제안된 방법에 대하여 시뮬레이션을 통하여 기존의 스펙트럼 차감법과 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 사용하여 개선된 음성이 기존의 방법에 비하여 청취하기에 더 편한 음질을 제공하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권5호
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• pp.333-344
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• 2010

본 논문은 동일한 대상물을 촬영한 영상을 합성하여 파노라마 영상을 생성하는 방법에 대하여 설명한다. 디지털 카메라의 보급으로 파노라마 영상에 대한 관심이 높아지면서 다양한 방법의 파노라마 영상의 제작 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 크기 및 회전 불변 특징점을 활용하여 파노라마 영상을 합성하는 방법에 대해서 제안한다. 먼저, 입력 영상들에 대해서 특징점을 추출하고, RANSAC 알고리즘을 통해 추출된 특징점을 정합한다. 정합점을 이용하여 투영 변환식을 모델링하고, 모델링된 변환식을 통하여 영상을 정렬하여 파노라마 영상을 생성한다. 제안한 알고리즘은 SURF 특징점 추출 알고리즘을 적용하여 영상의 크기 및 회전 등의 기하학적 변형에 강인하며, 처리 속도도 향상하였다. 실험에서는 기존 Harris corner 검출기나 SIFT 알고리즘을 통해 검출한 특징과 제안한 알고리즘에서 사용된 SURF 알고리즘을 비교 분석 하였고, $640{\times}480$ 크기의 영상을 이용하여 제안한 알고리즘을 통해 파노라마 영상을 합성하였다. 그 결과 파노라마 영상의 합성에 소요되는 시간은 평균0.4초로 나타났고, 기존 알고리즘에 비하여 효율적인 것으로 나타났다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제48권3호
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• pp.50-59
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• 2011

본 논문은 주파수 영역에서 과거와 현재에 센싱된 결과들의 관계를 이용한 스펙트럼 센싱기법을 제안하였다. 기존에 제안된 대부분의 스펙트럼 센싱기법은 해당 시간에 센싱된 우선사용자의 신호만을 다루고 있다. 해당 시간 이전의 우선사용자의 상태는 조건부확률을 사용하여 검출기의 신뢰성을 증가시킬 수 있다. 따라서, 본 논문은 이전 시간과 해당 시간의 스펙트럼 센싱 결과를 사용하는 cross entropy 기반의 스펙트럼 센싱기법을 제안하며 이를 통해 우선사용자 신호 검출 성능을 향상시키고 잡음에 강인한 성능을 가질 수 있다. 이전 시간에 검출된 신호가 잡음인 경우 cross entropy 기반의 스펙트럼 센싱 성능 감소는 기존의 entropy 기반의 센싱기법과 동일하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 보다 향상된 cross entropy 센싱기법을 제안하였다. 본 논문은 시뮬레이션을 통해 가장 최근에 제안된 주파수 영역에서의 entropy 기반 스펙트럼 센싱기법 보다 제안된 방법이 더 나은 성능을 보이는 것을 보였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.89-97
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• 2011

본 논문은 space-time adaptive processing(STAP)의 불균일한 클러터 환경에 의한 성능 저하를 극복하기 위하여 제시된 다양한 기술에 대하여 성능 분석을 하였다. 불균일한 클러터에 의한 이상치(outlier)를 제거하는 기술인 nonhomogeneity detector(NHD)의 성능 향상을 위해, 다수의 이상치가 존재할 때 기존의 inner product(IP) 혹은 generalized inner product(GIP)보다 좋은 성능을 보여주는 projection statistics(PS)를 적용하였다. 또한, 중위수를 이용한 간섭 공분산 행렬의 예측 방법과 기존의 예측 방법에 따른 성능 분석을 하였다. 시뮬레이션을 통하여 STAP성능 분석을 한 결과, 중위수를 이용한 간섭 공분산 행렬의 예측 방법이 NHD 방법에 구애를 받지 않고 signal to interference plus noise ratio(SINR) 손실, MSMI를 이용한 단일 혹은 다수의 목표물 검출 모두 기존의 간섭 공분산 행렬의 예측 방법보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제12권1호
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• pp.88-97
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• 2013

기존에 제안된 대부분의 스펙트럼 센싱 기법은 해당 시간에 센싱 된 우선사용자의 신호만을 다루고 있다. 하지만 해당 시간 이전의 우선사용자의 상태를 이용하게 되면 조건부 확률을 사용하여 검출기의 신뢰성을 증가시킬 수 있다. 따라서 크로스 엔트로피(Cross Entropy) 기반의 스펙트럼 센싱 기법에서는 해당 시간 이전의 우선사용자의 상태도 함께 이용하는 기법을 제안하였으며 이를 통해 우선사용자 신호 검출 성능을 향상시키고 잡음에 강인한 성능을 갖도록 하였다. 그러나 이러한 크로스 엔트로피 기반의 스펙트럼 센싱 기법은 모두 실제 이상적인 센싱 환경만을 고려하였다. 다시 말해, 우선사용자의 채널 점유 시간이 항상 일정하다고 가정한 상태에서 센싱을 수행하였다. 하지만 실제 상황에서는 우선사용자가 채널을 점유하는 시간이 이상적인 상황보다 길어질 수도, 반대로 짧아질 수도 있으며 이로 인해 스펙트럼 센싱 성능이 변화 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 실제 상황에서도 센싱 성능을 일정하게 유지할 수 있는 기법을 제안하였으며 이를 시뮬레이션을 통해 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권8C호
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• pp.505-515
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• 2011

본 논문에서는 객체 검출에 사용되는 Haar-like feature의 정규화 방법에 대해 다룬다. 기존의 Haar-like feature의 분산 정규화는 후보 윈도우 픽셀들에 대한 표준편차 계산에 사용되는 별도의 적분 영상 생성을 위해 많은 연산을 필요로 했으며 밝기 변화가 작은 영역에서 오검출이 증가하는 문제를 가지고 있으나, 제안하는 정규화 방법은 별도의 적분 영상을 사용하지 않아 처리 속도가 빠르며 제안하는 방법을 사용하여 학습시킨 분류기는 밝기 변화에 대해 강건한 성능을 보인다. 실험 결과 제안한 방법을 사용했을 때 객체 검출기의 처리 속도는 26% 향상 되었으며, 제안한 방법을 사용하여 학습시킨 분류기들은 5% 이상 향상된 검출률을 보였으며, 밝기 변화가 심한 경우는 45% 향상된 검출률을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권6A호
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• pp.500-505
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• 2009

본 논문에서는 QAM 변조의 계층적 변조 특성을 이용하여 Iterative MIMO 수신기에서 LLR(log likelihood ratio)값을 구하기 위한 낮은 복잡도를 가지는 후보 리스트 발생 기법을 소개한다. QAM 변조는 에러에 강인한 HP(high priority) 심볼과 상대적으로 에러에 약한 LP(low priority) 심볼로 분해할 수 있다. 본 논문에서는 HP 심볼에 대해서는 간단한 ZF 수신기의 output 값과 인접 HP 심볼들을 이용하여 먼저 안테나별로 HP 심볼 리스트를 발생하고, 각 HP 심볼 리스트에 대해서 ML(maximum likelihood)의 검파 성능을 가지는 sphere decoder를 사용하여 LP 심볼 리스트를 발생하여 후보 심볼 리스트를 발생하였다. 두 번째 iteration 이후부터는 채널 디코더에서 피드백되는 apriori 값을 이용하여 후보 심볼 리스트를 발생하였다. 실험의 비교군은 MIMO 채널 용량에 근사적으로 접근하는 list sphere decoder(LSD)를 사용하였다. 전산 실험 결과, 제안하는 후보 리스트 발생 기법은 LSD에 비해서 첫 번째 iteration에서는 BER성능이 다소 떨어지나, iteration 이 진행될수록 LSD에 근접하는 성능을 보였으며, 후보 리스트의 발생 시간도 LSD에 비해서 월등히 우수한 성능을 가짐을 볼 수 있었다. 또한 LLR 계산 시 탐색해야 할 후보 리스트의 개수 역시 LSD에 비해서 적은 값을 가지므로, LLR 계산 시 필요한 연산의 복잡도가 낮음을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.25-35
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• 1997

음성 신호 처리에 널리사용되어 온 2차 통계에 의한 음성 분석 방법은 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 단점을 지닌다. 이에 반하여 고차 통계 방법은 Gaussian 잡음 등을 억제하는 특성을 가지고 있어서 잡음 환경에 상대적으로 강인한 음성 특징 추출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 고차 통계에 의한 음성 분석 방법을 이용하여 백색 및 유색 잡음 환경에서의 문맥 독립형(text-independent) 화자식별 시스템을 제안하고, 기존의 2차 통계에 의한 방식과 성능을 비교하였다. 본 논문에서의 화자식별 시스템은 벡터 양자화 방법에 기반을 두고 있으며, 고차 통계 방법에 의한 유성음/무성음 판별을 통해 non-Gaussian 특징을 가지면서도 화자 정보가 집중되어 있는 유성음 부분에 대해서만 음성 특징을 추출하여 인식에 사용하였다. 50명의 화자를 대상으로 한 화자식별 실험 결과, 고차 통계 방법이 2차 통계에 의한 방법보다 잡음 환경에서 상대적으로 우수한 인식 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제49권3호
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• pp.37-46
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• 2012

레이더 및 소나와 같은 탐지 시스템에서 잡음 환경은 균질 (homogeneous) 환경과 비균질 (heterogeneous) 환경으로 구분되며 비균질 환경은 간섭 신호 환경 (target masking)과 클러터 경계 환경 (clutter edge)으로 모델링 할 수 있다. VI (variability index) CFAR (constant false alarm rate)는 이러한 다양한 잡음 환경에 강건한 표적신호 탐지 성능의 확보를 위한 방법으로서, mean-level CFAR 알고리즘들 중에서 주어진 잡음 환경에 최적화된 기법을 선택하는 방법이다. 하지만, VI CFAR의 경우 클러터 잡음 경계 환경과 간섭 신호 환경에서 검출 확률이 저하되는 단점을 보인다. 이를 극복하기 위해, 본 논문에서는 TM (trimmed mean) CFAR와 sub-window를 이용하여 비균질 환경에 의한 검출 확률의 저하를 최소화시키는 방법을 제안한다. 모의 전산 실험 결과에 따르면, 제안된 알고리즘은 기존의 VI CFAR 및 단일 CFAR 알고리즘에 비해 간섭 신호 환경과 클러터 경계 환경에서 검출 확률 및 오경보 확률 측면에서 우수한 성능을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.67-76
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• 2012

본 논문에서는 보행자에 장착된 카메라로부터 입력된 자연영상에서 외부 환경 변화에 강인한 적응적인 보도 경계선 검출 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 두 단계로 구성되어 안정적으로 보도 영역을 분할한다. 첫 번째 단계에서는 복잡한 외부 환경에 강인하도록 적응적인 임계치를 이용하는 에지 검출 방법을 통해 소실선과 소실점을 추출한다. 두 번째 단계에서는 소실점에 기반하는 VRay를 이용한 방사형 영역 분할법을 통해 보도의 경계선을 검출한다. 성능평가를 위해서는제안된 에지 검출 방법과 케니 에지 검출기와의 비교를통해 제안된 방법이 외부 환경의 조명조건 변화에 강건함을 확인하였으며, VRay의 가상 광선의 길이 변화에 따른 영역분할 결과를 비교하여 방사형 영역 분할법의 타당성을 입증하였다.