이 논문은 이산 웨이브렛 영역에 기반을 둔 fractal 해석에 관한 것이다. 많이 알려진 퓨리어 변환은 임의 신호의 주파수 해석에 폭넓게 사용되어 왔다. 그러나 이 방법은 시간 축에서 발생하는 갑작스러운 신호 변환과 비정상적인 신호를 주파수 변환 영역에서 검출하기 어렵다. 웨이브렛 영역에서 극대 값은 Lipschitz 지수 표현이 가능하고, 또한 극대값만 사용하여 영상 데이터의 윤곽선 및 데이터 특성을 표현하는 유용함을 나타내었다. 이것은 극대 값만 사용하여 본래 영상을 재생하는 것도 가능하다. 극대값 해석을 위해서 기름을 사용한 가시화 영상을 획득했다. 그런 후 ship model의 가시화 영상에 적용했다. 더욱이 sediment 입자의 붕괴과정에 의한 fractal 차원을 조사하였다. 본 논문은 가시화 영상의 극대값으로 fractal 차원을 계산하였고, 실험으로 얻은 가시화 영상으로부터 얻은 해석도 적은 데이터로 기존의 방법과 같은 결과를 나타냄을 보였다.
Recent years, explosive welding structures have been widely used in many engineering fields. The bonding state detection of explosive welding structures is significant to prevent unscheduled failures and even catastrophic accidents. However, this task still faces challenges due to the complexity of the bonding interface. In this paper, a new method called dual-tree complex wavelet transform based permutation entropy (DTCWT-PE) is proposed to detect bonding state of such structures. Benefiting from the complex analytical wavelet function, the dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) has better shift invariance and reduced spectral aliasing compared with the traditional wavelet transform. All those characters are good for characterizing the vibration response signals. Furthermore, as a statistical measure, permutation entropy (PE) quantifies the complexity of non-stationary signals through phase space reconstruction, and thus it can be used as a viable tool to detect the change of bonding state. In order to more accurate identification and detection of bonding state, PE values derived from DTCWT coefficients are proposed to extract the state information from the vibration response signal of explosive welding structure, and then the extracted PE values serve as input vectors of support vector machine (SVM) to identify the bonding state of the structure. The experiments on bonding state detection of explosive welding pipes are presented to illustrate the feasibility and effectiveness of the proposed method.
잡음의 제거는 음성을 인터페이스로 하는 기기들에 필수적이라고 할 수 있다. 실질적으로 통화 품질이나 음성 인식률은 음성 입력부의 주변에서 들어오는 원치 않는 가산성 잡음에 의해서 크게 열화된다. 본 논문에서는 기본적으로 두 개의 마이크로폰을 이용한 잡음제거 방법을 제안한다. 마이크를 여러 개 사용했을 때의 장점은 방향 정보를 이용할 수 있다는 것인데 이는 사람 목소리, 음악 소리 등의 비정상성 잡음을 제거하는 데에 유용하다. 제안된 잡음제거 알고리즘은 위너필터에 기반 한다고 볼 수 있다. 위너필터에 의한 잡음제거를 위해서는 검출하고자 하는 음성과 제거하고자 하는 잡음의 주파수 응답이 동시에 추정 가능해야 한다. 이를 위해서 주파수 영역에서 스펙트럼 분류를 시행하여 위너필터 기반의 잡음제거에 필요한 정보를 얻는다. 제안된 알고리즘을 이용한 성능은 잘 알려진 프로스트 (Frost) 알고리즘 및 적응 모드 컨트롤러를 갖는 generalized sidelobe canceller (GSC)와 비교하였다. 성능의 지표로는 객관적 음질 평가의 방법 중에서 널리 쓰이고 있는 perceptual evaluation of speech quality (PESQ) 및 음성 인식률이 사용되었다.
본 논문에서는 향상된 최소값 제어 재귀 평균 기법 (improved minima controlled recursive averaging, IMCRA) 알고리즘의 잡음 전력 추정성능을 향상 시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 기존의 IMCRA은 주파수 특성이 빠르게 변화하는 비정상적인 환경과 낮은 SNR을 갖는 상황에서 잡음 전력 추정에 직접적으로 영향을 미치는 음성 검출기의 성능이 강인하지 못한 단점이 있다. 본 연구에서는 강인한 음성 검출 성능을 위해서 기존 IMCRA의 음성 검출기에 전역 음성 부재 확률을 적용한 음성 향상 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘의 성능 평가는 음성의 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)와 composite measure를 통한 음질을 평가하였다. 실험 결과 다양한 잡음 환경 (car, white, babble)에서 전역 음성 부재 확률을 적용한 IMCRA의 음성 향상 기법이 향상된 결과를 보여주었다. 특히, 비정상잡음 환경인 babble 5dB에서 PESQ 0.026, composite measure 0.029의 향상된 음질을 나타내었다.
웨이블릿 변환은 기존 푸리에 변환이 갖는 주파수 변환 결과의 시간 영역에 대한 모호성을 극복할 수 있는 변환 기법으로 널리 이용되어 왔다. 기존의 푸리에 변환에 의한 셈블란스는 두 개의 시계열 자료의 위상을 주파수 영역에서 비교할 수 있도록 하는 방법이다. 이 방법은 비정상상태의 신호에 대해서는 잘 작동하지 않는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 자연계의 신호가 대부분 비정상상태임을 고려하여 웨이블릿 기반으로 개발된 셈블란스 기법을 지구물리자료에 적용하였다. 첫 번째 사례는 지구자기장 자료처리로서, 원격으로 위치한 관측소의 자료끼리 서로 비교하여 상관성이 높은 신호만 남도록 필터링한 결과를 제시한다. 두 번째 사례는 중력과 자력탐사를 복합적으로 분석할 수 있는 방안으로서, 두 자료간 공간적 상관성이 높은 신호만을 추출하는 필터링 결과를 제시한다.
Ethanol was used as reducing agent to remove $NO_x$ exhaust from the stationary source. Pre-treatment with sulfuric acid over $Ag/Al_2O_3$ catalyst was dedicated to overcome the $SO_2$ poisoning effect. The $NO_x$ reduction experiment was performed under the simulated condition of power plant The increased surface area with higher CPSI devoted to increase de-$NO_x$ yield. De-$NO_x$ yield of the $NO_x$ exhaust containing 20 ppm of $SO_2$ increased after acid treatment with 0.7% $H_2SO_4$ over 4.0% $Ag/Al_2O_3$, where the increased dispersion of Ag found from the results of XRD and XPS was the dominant factor for the increased de-$NO_x$ yield. However, the reason for the decreased de-$NO_x$ yield with the acid treatment of higher concentration (1.0% and 2.0%) of $H_2SO_4$ was found to be due to the formation of $Ag_2SO_4$ crystallites found from XRD result. Acid-treated $Ag/Al_2O_3$ catalyst showed maximum de-$NO_x$ yield at higher temperature than non-treated $Ag/Al_2O_3$ catalyst did.
This paper investigates the correlation of wind characteristics monitored on a cable-stayed bridge. Total five anemoscopes are implemented into the bridge. Two out of 5 anemoscopes in inflow and two out of 5 anemoscopes in wake-flow along the longitudinal direction of the bridge are installed. Four anemoscopes are respectively distributed at two cross-sections. Another anemoscope is installed at the top of the tower. The correlation of mean wind speed and direction, power spectral density, the turbulent intensity and integral length of wind in flow at two cross-sections are investigated. In addition, considering the non-stationary characteristics of wind, the spatial correlation in time-frequency is analyzed using wavelet transform and different phenomenon from those obtained through FFT is observed. The time-frequency analysis further indicates that intermittence, coherence structures and self-similar structures are distinctly observed from fluctuant wind. The flow characteristics around the bridge deck at two positions are also investigated using the field measurement. The results indicate that the mean wind speed decrease when the flow passing through the deck, but the turbulence intensity become much larger and the turbulence integral lengths become much smaller compared with those of inflow. The relationship of RMS (root mean square) of wake-flow and the mean wind speed of inflow is approximately linear. The special structures of wake-flow in time-frequency domain are also analyzed using wavelet transform, which aids to reveal the forming process of wake-flow.
댐의 수문 제어는 유입량이 변하는 동안 이루어지는 복잡하고 비선형적인 제어이다. 이 논문에서는 퍼지 추론 기법을 이용하여 유입량이 변하는 동안의 수문을 효과적으로 제어하기 위한 방법을 제안하였다. 특히 단순히 수문 제어에만 머물지 않고 가뭄 때를 대비하여 적정 수위를 유지할 수 있도록 하는 기능과, 하류 지역을 범람을 예방하기 위하여 방류량을 제어할 수 있도록 하는 기능을 보완하였다. 이를 위하여 일반적으로 사용되는 정적인 퍼지 함수를 이용하지 않고 상황에 따라 함수 값이 변하는 동적 퍼지 추론 기법과 방류량 제어를 위한 퍼지 규칙을 함께 적용함으로써 방류량을 제한할 수 있도록 하는 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 이용하여 시뮬레이션 실험을 실시한 결과 수문 제어 기능뿐만 아니라 사용자가 지정한 적정 수위를 유지하고 정해진 방류량을 넘지 않도록 하는 방식으로 댐 수문 제어가 이루어짐을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 잡음 상황에서 강인한 음성 특성을 나타내는 TE (teager energy) 기반의 특징벡터를 이용한 음성 검출 알고리즘을 제안하였다. 입력 신호에 TEO (teager energy operator)를 적용하고, 이를 이용하여 음성 검출 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 파워 스펙트럼 편차를 구하였다. 또한, 제안된 음성 검출 알고리즘의 성능 향상을 위하여 통계적 모델 기반의 우도비를 TE 기반의 파워 스펙트럼 편차의 가중치 요소로 적용하였다. 제안된 알고리즘의 성능 검증을 위해서 전체 오차율, ROC (receiver operating characteristics), PESQ (perceptual evaluation of speech quality)와 같은 객관적 실험을 수행하였다. 실험결과 5dB SNR 이하의 낮은 SNR을 갖는 비 정상 잡음 환경에서 제안한 음성 검출 알고리즘이 약 2.6%의 전체 오차율 감소와 약 0.053의 PESQ 점수 향상을 나타내었다.
본 논문에서는 음성/오디오 부호화기를 위한 저지연 윈도우 스위칭 MDCT(Modified Discrete Cosine Transform) 방법을 제안한다. 윈도우 스위칭 알고리즘을 사용하여 신호의 특성이 빨리 변하는 전이 구간에서 음질 저하를 개선하고, 저지연 TDAC(Time Domain Aliasing Cancellation)를 사용하여 알고리즘 지연을 1/2로 줄일 수 있는 MDCT 방법을 제안한다. 제안된 윈도우 스위칭 방법은 기존 윈도우 스위칭 알고리즘이 다른 길이의 중첩합(overlap-add)을 사용하는 것과 달리, 일정한 길이의 중첩합을 사용하여 알고리즘 지연을 1/2로 줄일 수 있었고, 신호의 특성에 따라 윈도우의 종류를 2개로 줄여 프레임 상태를 표현하는 정보 비트를 1 bit 감소시킬 수 있었다. 제안한 알고리즘을 MDCT 기반의 음성/오디오 부호화기인 ITU-T(International Telecommunication Union - Telecommunication) G.729.1 부호화기에 적용하여 성능을 확인하였으며, 알고리즘 지연을 절반으로 감소시키면서 동일한 음질을 유지할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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