본 논문에서는 주파수 선택적 페이딩 환경에서도 터보부호화된 모든 정보심벌들이 수신단에서 동일한 신뢰도를 갖도록 전송함으로써, 터보부호화된 OFDM (orthogonal frequency division multiplexing) 시스템의 성능을 크게 향상시키는 새로운 전송 방식을 제안한다. 모든 정보심벌들이 동일한 신뢰도를 갖는다는 것은 페이딩의 영향을 동일하게 받는다는 것을 의미한다. 이를 위하여 각 정보심벌에 서로 다른 직교코드를 할당하여 다중화하고, 이를 전송 가능한 모든 부채널들로 확산시켜 전송한다 (이후, 이 과정은 직교코드 다중화 (orthogonal code multiplexing: OCM) 라고 한다.). 다중화를 위한 직교코드로는 코드의 길이에 상관없이 코드들 상호간의 직교성을 유지하며 코드간 동일한 에너지를 갖는 DFT (discrete Fourier transform) 기본 시퀀스 (basis sequence)를 사용한다. 모의실험을 통하여 제안된 시스템의 성능분석이 이루어지며, 반복 복호를 위해서는 Log-MAP(Log-maximum a posteriori) 알고리즘을 사용한다.
Lee(2009)에서 영상 강도를 위해서 lognormal 확률 모형과 영상 texture를 위해서 Markov random field(MRF)에 기반하는 Bayesian 모형을 사용하는 boundary-adaptive despeckling 방법을 제안하였다. 이 방법은 speckle 제거 영상의 최대 사후(maximum a posteriori: MAP) 추정치를 구하기 위해서 Point-Jacobian iteration을 이용한다 인접하고 있는 다른 특성의 지역에 위치한 화소의 값을 사용하는 가능성을 줄이기 위해 Boundary-adaptive algorithm은 경계에 가까울 수록 멀리 떨어진 이웃 화소로부터 정보를 덜 수집하도록 고안된다. 이러한 boundary-adaptive 방법은 전반적으로 simulation 자료를 사용하여 Lee(2009)에서 평가되었고 그리고 제안된 방법의 효험을 증명하였다. 본 연구는 Lee(2009)의 확장 연구로 MAP 추정치를 구하기 반복 algorithm의 계산 효율성을 증가 시키고 noise 제거와 함께 분류를 수행하는 수정 algorithm을 제안한다. Simulation 자료를 사용한 실험을 통해서 boundary-adaption이 분류 오류를 줄여줄 뿐 아니라 더욱 명확한 경계선을 보여준다는 것을 알 수 있다. 또한 영종도 서해안에서 관측된 고해상도 Terra-SAR data에 적용한 결과는 boundary-adaption은 SAR 활용에서 분석의 정확성을 개선 시킬 수 있다는 것을 암시한다.
본 논문은 maximum a posteriori linear regression (MAPLR) 기반의 고속 화자적응 성능을 개선하기 위하여 사전분포를 추정하는 두 가지 방식을 제안한다. 일반적으로 MAPLR 방식에서 사용되는 변환행렬의 사전분포는 화자독립모델을 구성하는 훈련 화자들로부터 추정되어 모든 화자들에게 동등하게 적용된다. 본 논문에서는 새로운 화자에게 보다 더 적합한 사전분포를 적용하고자 적응 데이터를 이용하여 새로운 화자의 음향특성과 가까운 참조화자 집단을 선택한 후 참조화자 집단으로부터 사전분포를 추정하는 방법을 제안한다. 또한, 블록 대각 형태의 변환행렬의 사전분포를 추정하는 경우 사전분포의 평균행렬과 공분산행렬을 동일한 훈련 화자들로부터 얻어진 두 가지 형태의 변환행렬집단으로부터 각각 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능 평가를 위하여 고립단어 인식실험을 통해 적응 단어의 개수에 따른 단어 인식률을 평가한다. 실험결과, 적응 단어 수가 매우 적을 때 기존의 MAPLR 방식에 비하여 통계적으로 유의미한 성능향상이 얻어짐을 보여준다.
알츠하이머병(AD: Alzheimer's disease)과 파킨슨병(PD: Parkinson's disease)은 가장 흔한 퇴행성 뇌신경질환이다. 본 연구에서는 라만 스펙트럼을 이용하여 AD와 PD를 분류하기 위해 특징 추출하는 방법을 제안하였다. 혈소판으로부터 측정한 라만 스펙트럼에 먼저 smoothing을 적용한 다음 기준선의 왜곡을 제거하고 스펙트럼의 기준 피크를 중심으로 그 위치를 정렬하는 순서로 이루어진 전처리 과정을 적용하였다. 전처리 과정을 수행한 스펙트럼에서 AD와 PD를 구별할 수 있는 특징을 조사하였고 그 결과 743과 $757cm^{-1}$ 영역의 피크 비와 1248과 $1448cm^{-1}$ 영역의 피크 크기가 가장 변별력 있는 특징임을 확인하였다. 실험 결과에 따르면, 총 216개의 라만 스펙트럼에 대한 MAP(maximum a posteriori probability) 분류 실험에서 이 세 개의 특징만으로도 약 95.8%의 분류율을 보였다.
본 논문에서는 V-BLAST (Vertical-Bell-lab Layered Space Time)의 두 디코딩 과정인 ordering과 slicing에 사전 확률 (a priori probability)로 사용하기 위해서 반복 디코딩 (iterative decoding)을 사용한 MAP (Maximum A Posteriori) 디코더의 외부 정보 (extrinsic information)를 이용한 최적의 터보 부호화된 (Turbo Coded) V-BLAST 기법을 적용한 적응 변조 시스템 (adaptive modulation system)을 제시 후 성능을 관찰한다. 또한 적응 변조 시스템에서 간단하게 V-BLAST 시스템과 터보 부호화 (Turbo Coding) 기법이 결합된 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우에 비하여 어느 정도 전송률 (throughput)향상이 있는가를 살펴본다. 실험결과, 적응 변조 시스템에서 최적의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우가 기존의 터보 부호화된 V-BLAST 기법을 적용한 경우에 비하여 전송률 성능이 우수함을 보였다. 특히, 실험 결과는 2.5 Mbps의 전송률에서 1.5 dB의 SNR 이득을 보인다.
본 논문에서는 기존의 global soft decision 방법에서 음성부재확률의 고정 파라미터에 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 기존의 global soft decision 방법은 음성부재확률을 구하기 위해 가정한 가설에 따라 파라미터값을 고정하여 다양한 음성 환경 변화에 민감한 점을 고려하여 본 논문에서 제안한 알고리즘은 기존의 고정 파라미터 값에 직전 2 프레임에서의 음성 존재와 부재에 대한 조건을 부여해주어 음성과 음성사이의 상호 연관성을 고려해주고, 보다 유동적으로 현재 프레임의 음성부재확률을 추정하는 음성향상 기법이다. 제안된 방법의 성능평가를 위해 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)를 이용하여 평가하였고, 그 결과 제안된 2차 조건 사후 최대 확률기법을 적용한 global soft decision 방법은 기존의 Global soft decision 방법보다 향상된 결과를 나타내었다.
본 논문은 음성인식 기술을 사용자 인터페이스로 하여 국내 행정 단위 시(도), 구(군), 동(읍,면), 번지로 구성되는 주소를 인식의 대상으로 하는 주소 입력 시스템 구축에 대하여 기술한다. 본 시스템은 사운드카드가 장착된 개인용 컴퓨터상의 윈도우 95환경에서 동작하며, 음성인식부는 인식의 기본단위로 유사음소단위(Phoneme Like Units: PLUs)를 이용하여 CHMM(Continuous Hidden Markov Model) 음소모델을 작성하고, 주소인식을 위해서 주소명의 특징을 고려하여 이에 적합한 유한상태 오토마타(Finite State Automata)를 구성하여 OPDP(One Pass Dynamic Programming)법으로 인식을 수행하였다. 실용성있는 시스템 성능을 얻기 위하여 마이크, 환경잡음 및 화자의 변화 등의 사용환경변화에 대해 최대사후확률추정법(Maximum A Posteriori Probability Estimation: MAP)으로 적응화시켜 인식률의 향상을 도모하였고, 개인용 컴퓨터상에서의 인식속도를 향상시키기 위하여 가변프루닝 문턱치를 이용한 고속화 기법을 제안하였다. 평가결과, 화자적응화 후의 성인 남자 3인에 대한 100개의 연결주소명의 연결단어 인식률은 평균 96.0%이상, 인식속도는 발성완료후 약 2초 이내로 인식이 완료되어 본 시스템의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 maximum a posteriori probability (MAP) 검출기와 minimum-mean-square-error (MMSE) 필터와 같은 선형 검출기의 hybrid 형태를 갖는, 다중안테나 시스템을 위한 iterative 수신기를 고려한다. MAP검출기의 우수한 성능과 선형 검출기의 낮은 복잡도를 얻기 위해 두 검출기를 한 프레임 내에서 동시에 사용하는 수신기 구조를 제안한다. Outer 코더의 extrinsic 정보인 코드 비트에 대한 a priori probability를 이용하여 검출기를 결정할 수 있는 임계치를 계산하고, 복조 심볼 단위로 결정된 검출기를 적용하여 코드 비트의 검출단에서의 extrinsic 정보를 계산한다. 모의실험 결과를 통해서, 제안된 수신기가 MMSE 수신기보다 우수한 성능을 가지며, MAP 수신기보다 낮은 복잡도를 가짐을 확인하였다.
터보 부호의 복호기는 각 복호 단계마다 순방향과 역방향의 메트릭을 계산하여 복호할 비트의 잉여 정보를 추출하여 다음 복호 단계에서 이 정보를 이용하는 반복 복호 기술이다. 길쌈부호의 복호기인 Viterbi 복호기는 연속모드로 동작하는 반면에 터보부호의 복호기는 블록 단위로 동작한다. 터보부호의 복호기에서 사용되는 알고리즘은 매우 복잡한 계산이 필요한 MAP(maximum a posteriori) 알고리즘과 Hagenauer가 제안한 Viterbi 알고리즘을 이용한 SOVA(soft output Viterbi algorithm)가 있는데 복호 성능은 MAP 알고리즘이 우수하다고 알려져 있다. 복잡도가 MAP 알고리즘보다 절반인 SOVA를 채용하고 Robust 등화기법으로 복호 성능을 보완하여 모의 실험결과 기존의 MAP성능만큼 Robust 등화기법이 적용된 SOVA성능이 개선되었음을 보여준다.
본 연구에서는 일반적으로 잘 알려진 기저 세포암 검출을 위한 간단한 전처리 방법을 제안하였다. 전처리 과정은 half Hanning 윈도우와 함께 데이터를 클리핑하고 PCA(principal components analysis)를 이용하여 차원을 감소하였다. Half Hanning 윈도우는 $1650cm^{-1}$ 피크 부근의 크기를 낮춤으로써 음성 오류율을 줄여 분류 성능을 향상시켰다. 이 실험에서 사용한 MAP(maximum a posteriori), KNN (k-nearest neighbor), PNN(probabilistic neural network), MLP(multilayer perceptron), SVM(support vector machine)와 MSE(minimum squared error)의 분류결과는 제안한 방법이 효과적임을 입증하고 있다. KNN 분류방법은 216개 라만 스펙트럼에 대한 분류실험에서 민감도가 약 97.3%로 제안한 윈도우를 적용한 이 실험에서 기저 세포암 검출 성능이 가장 많이 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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