The MPEG/audio standard results from three years of co-work by an international committe of high-fidelity audio compression experts in the Moving Picture Experts Group (MPEG/audio). The MPEG standard is rigid only where necessary to ensure interoperability. In this paper, a new approach of training and classification of acoustic signal is addressed. This is some what a fields of application aspects rather than technonical problems such as MPEG/codec, MIDI. In preprocessing, acoustic signal is transformmed using DWT so as to extract a feature parameters of sound such as loudness, pitch, bandwidth and harmonicity. these accoustic parameters are exploited to the input vector of neural perceptron. Experimental results showed that proposed approach can be used for tunning the dissonance chord.
This paper a new simple PWM (Pulse Width Modulation) signal generation based on modified relaxation oscillator is introduced. Its advantages of the proposed principle are that the precise PWM signal can be easily achieved with a high frequency range up to several megahertz and a low-voltage power supply. The proposed circuit can accept either voltage or current modulating signal. It is very suitable for developing into Integrated Circuits (ICs) form in communication applications. The simulation and experimental results are also depicted, they shown good agreement with theoretical anticipation.
본 논문에서는 코드북 학습 알고리듬의 대표적인 LBG 알고리듬의 탐색시간을 줄이기 위한 새로운 고속 학습 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 각 학습데이타가 모든 코드워드를 탐색하지 않고, 먼저 첫 번째 단계에서 각 학습데이타의 주위에 있는 일정한 개수의 코드워드에 대한 인덱스(index) 정보를 저장하고, 다음 단계에서부터는 이 인덱스가 가리키는 코드워드만을 탐색대상으로 함으로써 학습시간을 줄이는 것이다. 제안한 알고리듬을 기존의 고속 탐색 알고리듬인 FSLBG 알고리듬과 비교하면 제안한 알고리듬이 더 짧은 학습시간으로 더 좋은 성능을 갖는 코드북을 얻을 수 있음을 보인다. 또한 제안한 알고리듬을 LBG 알고리듬과 비교하면 영상데이타에 대해 코드북의 크기가 256인 경우에는 약 6%, 코드북의 크기가 1024인 경우에는 약 1.6%인 16개의 코드워드만을 탐색대상으로 해서 PSNR(peak signal-to-noise ratio)면에서 거의 성능이 같은 코드북을 생성할 수 있음을 보이고 있다.
본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이 용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드 시스템을 제안한다 HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후처리에 사용될 신경망의 학습용으로 사용하여 신경망을 학습하여 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 시스템을 만든다 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 MLP에서는 약 $4.5\%$ RBFN에서는 약 $2\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 패의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다
각종 디지털 기기의 보급으로 현대사회는 기기들이 일상화되었다. 더욱이 COVID-19라는 팬데믹 동안 실내에 머무르면서 기기 사용량의 증가와 온라인 학습의 증가로 눈 피로도에 따른 어린이들의 근시 증가, 젊은 노안 증가, 안구 건조증과 같은 증상이 증가하고 있고, 이제는 눈 건강에 대한 관심이 예전과 다르다. 눈 건강에 대한 처방은 여러 가지가 있지만 본 논문에서는 VR 콘텐츠를 활용한 시기능 강화 훈련 방법을 제안하고자 한다. 시기능 강화 훈련에 관한 기존의 교구에 의한 아날로그 방법들을 디지털 콘텐츠로 기획 및 제작하였으며, 일반 시기능 훈련센터에서 교구를 가지고 진행하는 다양한 방법 중 콘텐츠화가 가능한 7가지의 방법을 선택하여 VR 기반의 훈련콘텐츠로 개발하였다. 각 콘텐츠의 훈련 과정에서 사용자에게 훈련의 참여에 대한 피드백을 주기 위해 VR 기기에 아이트래킹을 적용하여 훈련 과정에 대한 관리와 집중도를 분석할 수 있도록 제안하였다.
본 연구의 목적은 장기간의 지구성 운동 또는 저항성 운동이 중년 흰쥐의 골격근 내 단백질 합성과 분해에 미치는 영향을 규명하는 것이다. 50 주령의 male Wistar rat 30 마리를 이용하여 3집단(좌업, 지구성 운동집단, 저항성 운동집단)으로 무선배정한 후 12 주간 처치를 실시하였다. 연구결과 12주간의 저항성운동은 중년 쥐의 족저근 내 Akt/mTOR 신호전달체계를 활성화시켰고, FoxO1/MuRF1 단백질 발현을 저해하였다. 지구성 운동은 mTOR 신호전달체계에는 영향을 미치지 않았으나 FoxO1/MuRF1 단백질 발현을 저해하였고, AMPK/PGC-1α 발현을 증가시켰다. 요약하면 12주간의 운동트레이닝은 중년 흰쥐의 골격근 내 단백질 동화/이화반응에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 지구성 운동은 근단백질 이화반응의 저해를 통해서 노화근육의 단백질 균형에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해서 근 손실에 따른 근 기능의 저하가 가시화되기 시작하는 중년을 대상으로 실시되는 운동처방 시 근 감소증 예방 및 치료를 위해 저항성 운동만이 아니라 중강도 이상의 지구성 운동도 유효할 것으로 생각된다.
본 논문은 OFDMA 기반의 Wibro 중계국에서 발생되는 루프 간섭 신호의 제거와 위상 보상을 위한 적응 등화기를 사용하여 성능을 개선하기 위한 것이다. Wibro 중계국은 기지국의 통신 가능 영역 확장 및 Throughput 개선을 위하여 사용되는데 송신기와 수신기가 인접해 있으므로 이들간에 루프 간섭의 문제가 성능을 결정하는 중요한 요인이 된다. 논문에서는 먼저 OFDMA 신호를 기저 대역에서 발생시킨 후 Training 시간동안 전송되는 파일롯 톤을 2 가지 삽입 방식으로 조합하여 전송하였다. 또한 부가 잡음 및 루프 간섭 신호에 의한 페이딩파를 발생시켜 수신 신호를 얻은 후 LS (Least Square) 알고리즘을 적용한 채널 추정을 이용을 하여 간섭 신호가 제거된 수신 신호를 복원한 후 적응 등화기를 통과시켜 위상을 보상하였다. 중계기의 성능을 채널 추정 결과, 간섭 제거 후와 등화 출력 신호의 성상도 (Constellation) 및 SNR 변화에 따른 BER 특성 분석을 통하여 개선되었음을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다.
IEEE 802.11a 무선 OFDM 시스템을 위한 동기 처리 방법을 연구하였다. 먼저 수신되는 포락선 신호의 평균 전력을 계속 측정하여 대략적인 심볼 동기를 수행한다. 이때 이 심볼 동기에 대한 판정 확률과 최적의 판별 경계치가 구해졌다. 이어서 짧은 훈련 신호와 수신된 포락선 신호간의 상관성을 측정하는 방법으로 정확한 심볼 동기가 수행된다. 그 다음 긴 훈련 신호를 이용한 주파수 동기가 이루어진다. 심볼 동기 과정에서 발생되는 미세한 심볼 동기 오차에 의한 성상도의 회전 효과는 채널 보상 과정에서 잘 교정될 수 있다. 이와 같이 고안된 동기 방법을 이용하면 주파수 선택적 페이딩 채널 하에서도 특성이 우수한 동기를 획득할 수 있다.
본 논문에서는 LMS와 CMA 알고리즘에 의한 적응 배열안테나의 training 원리와 제어방법을 기술하고 수렴특성, 지향성 패턴의 적응성, SINR 및 신호파의 재현 특성을 비교 분석한다. LMS와 CMA 적응 안테나 원리를 적용한 선형 $\lambda$/4 간격 4소자 배열안테나에 $\pi$/4 QPSK 신호파를 인가했을때 정상상태에서 SINR가 각각 13.8[dB]와 12.8[dB]로써 CMA에 비하여 LMS가 우수한 SINR와 빠른 수렴특성을 보였으며 간섭파의 방향에 적응하여 강한 영점을 잘 형성하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 발성장애아의 음성적 특징을 중심으로 컴퓨터 기반 발성훈련시스템을 설계 및 구현하였다. 본 발성훈련시스템은 선행훈련, 발성인지훈련, 발성강화훈련 단계로 구성되어 있으며, 발성장애 아동의 발성의 상황과 레벨을 분석하고 반복학습 및 개별학습이 가능하도록 하였다. 컴퓨터를 기반으로 발성장애아의 음성을 디지털 신호처리하기 위해 음성적 파라미터 즉, 음성의 강도, 음성의 고저, 유 무성음을 추출하였다. 추출된 음성적 파라미터는 이동체의 움직임 벡터 값으로 변환하여 이미지, 애니메이션, 게임적 요소와 같이 시각적으로 피드백 할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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