• 응용통계연구
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• 제21권3호
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• pp.547-560
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• 2008

스펙트럼 밀도함수(spectral density function)는 시계열 자료가 정상성(stationarity)을 만족하는 경우에 주파수 영역(frrqllrnFr domain)에서 시계열 자료의 자기공분산함수(auto-covariance function)을 결정짓는 함수이고, 평활된 주기도(smoothed periodogram)는 스펙트럼 밀도함수의 일치 추정량(consistent estimator)이 됨이 잘 알려져 있다. 본 연구에서는 시계열 자료를 평활된 주기도를 이용하여 군집화하는 방법을 소개한다. 최근 김희영과 박만식 (2007)의 연구에 의하면 이 거리는 정상시계열들을 효율적으로 분류하고 있음을 알 수 있다. 본 연구는 시계열 자료를 분류하는데 사용된 기존의 거리들을 간략히 소개하고, 우리나라 22개 지역에서 1987년 1월부터 2007년 12월까지 측정한 월별 강수량 자료를 대상으로 평활된 주기도 거리를 이용하여 지역을 군집화한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2001년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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• pp.253-256
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• 2001

Characteristics of fruit vibrations are related to the material properties of the fruit. A new method for spectral analysis is developed and used for the non-destructive estimation of fruit firmness. The resonant frequency of the fruit is related to its firmness. However, the determination of the resonant frequency is not easy So the smoothing method is applied to the frequency spectra to obtain a robust estimate for the resonant frequency.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.499-501
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• 2002

최근의 합성음성단위 연결을 통한 음성합성 방법의 잘 알려진 문제점은 연결 부분에서 불연속이 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 음성을 합성할 때 나타나는 스펙트럼의 불연속을 제거하기 위하여 개선된 스펙트럼 스무딩 방법을 제안한다. 그리고 보다 좋은 스무딩의 결과를 얻기 위하여 음성합성의 단위로는 문맥에 민감한 클러스터링된 다이폰을 사용한다. 스무딩 방법에서는 연결 구간에서의 다이폰 바운더리에서의 양쪽 스펙트럼의 분포를 고려하여 시간에 따라 가중치를 다르게 주어 스무딩을 수행한다. 또한 가중치를 결정할 때 비선형 함수인 B-Spline함수를 사용하여 스무딩을 수행하여 보다 자연스러운 스펙트럼을 생성 할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.343-346
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• 1998

잡음환경에서의 음성인식 성능향상을 위하여 본 논문에서는 스펙트럼 차감법 이후에 남아 있는 잔여 잡음으로 인한 mismatch를 극복하는 수단으로 기존의 스펙트럼 차감법에서의 flooring factor를 사용하는 대신에 target 잡음레벨을 이용하여 잡음 마스킹을 적용하는 스펙트럼 차감법과 잡음 마스킹의 hybrid 방식을 사용한다. 이 방법은 낮은 SNR에서 개선되지 않는 기존의 잡음 마스킹이 가지는 약점을 극복하고 동시에 스펙트럼 차감버에서의 잔여 잡음 문제를 완화시킬 수 있었다. 특히 시간/주파수 영역 smoothing을 적용함으로써 스펙트럼 차감법과 잡음 마스킹의 hybrid 방식의 적용 이후에도 여전히 남아 있는 일부 잡음을 추가적으로 감소시켰으며, 더욱 향상된 인식성능을 얻을 수 있었다.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제22권2호
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• pp.247-255
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• 1997

This study was conducted to develop regression models predicting sugar and acid contents in intact fruits nondestructively by using the second derivative of absorbance spectrum measured with a spectrophotometer wavelength range of 400nm to 2, 400nm. The correlation analysis was made in wavelength range of 600nm to 1, 100nm and 600nm to 2, 400nm respectively, in order to examine the feasibility of using a real time spectrophotometer, which covers the former range, in predicting sugar and acid contents. The second derivative data of the spectrum were obtained by varying smoothing size and derivative size of the original absorbance spectrum. SAS statistical package program was used for the regression analysis. The sugar contents of Fuji apple, Shingo pear md Yumyung peach could be predicted with SEPs of 0.40, 1.17 and 0.77 respectively, in the spectrum range of 600 to 1, 100nm. The highest correlation coefficient of the titratible acidity of apple was -0.45 at 2, 346nm and regression models indicated determination coefficient less than 0.47.

• 대한음성학회:학술대회논문집
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• 대한음성학회 2005년도 추계 학술대회 발표논문집
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• pp.67-70
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• 2005

Voice conversion (VC) is a technique for modifying the speech signal of a source speaker so that it sounds as if it is spoken by a target speaker. Most previous VC approaches used a linear transformation function based on GMM to convert the source spectral envelope to the target spectral envelope. In this paper, we propose several nonlinear GMM-based transformation functions in an attempt to deal with the over-smoothing effect of linear transformation. In order to obtain high-quality modifications of speech signals our VC system is implemented using the Harmonic plus Noise Model (HNM)analysis/synthesis framework. Experimental results are reported on the English corpus, MOCHA-TlMlT.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권5호
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• pp.222-228
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• 2010

본 논문에서는 비정상적인 배경 잡음 환경에서 음성향상을 위한 신호의 스펙트럼 변이 (Spectral Deviation)을 적용한 Soft Decision 기반의 잡음전력 수정 기법을 제안한다. 기존의 Soft Decision 기반의 잡음전력 추정에 있어서 잡음신호의 정상성(Stationarity)을 가정한 스무딩 파라미터를 사용하여 잡음전력을 추정하고 갱신하였지만, 잡음신호의 주파수적인 특성이 상대적으로 빠르게 변하는 비정상적인 환경에서는 강인하지 못한 단점을 가지게 된다. 본 논문에서는 신호의 스펙트럼 변이를 추정하여 정상적인 잡음 환경과 비정상적인 잡음 환경에 따라 적응적으로 잡음전력을 추정하고 갱신하여 잡음신호에 의해 오염된 음성신호를 향상시킨다. 제안된 알고리즘은 다양한 배경 잡음 환경에서 객관적인 음질측정 방법인 ITU-T P.862 perceptual evaluation of speech quality (PESQ)에 의해서 평가되었으며, 기존의 Soft Decision 기반의 음성 향상 기법과 비교하여 보다 향상된 성능을 보여주었다.

• 한국측량학회지
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• 제36권5호
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• pp.413-422
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• 2018

Many applications using satellite data from high-resolution multispectral sensors require an image fusion step, known as pansharpening, before processing and analyzing the multispectral images when spatial fidelity is crucial. Image fusion methods are to improve images with higher spatial and spectral resolutions by reducing spectral distortion, which occurs on image fusion processing. The image fusion methods can be classified into MRA (Multi-Resolution Analysis) and CSA (Component Substitution Analysis) approaches. To suggest the efficient image fusion method for Pleiades and KOMPSAT (Korea Multi-Purpose Satellite) 3 satellites, this study will evaluate image fusion methods for multispectral and panchromatic images. HPF (High-Pass Filtering), SFIM (Smoothing Filter-based Intensity Modulation), GS (Gram Schmidt), and GSA (Adoptive GS) were selected for MRA and CSA based image fusion methods and applied on multispectral and panchromatic images. Their performances were evaluated using visual and quality index analysis. HPF and SFIM fusion results presented low performance of spatial details. GS and GSA fusion results had enhanced spatial information closer to panchromatic images, but GS produced more spectral distortions on urban structures. This study presented that GSA was effective to improve spatial resolution of multispectral images from Pleiades 1A and KOMPSAT 3.

• 대한원격탐사학회지
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• 제25권6호
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• pp.517-529
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• 2009

Many satellite image fusion techniques have been developed in order to produce a high resolution multispectral (MS) image by combining a high resolution panchromatic (PAN) image and a low resolution MS image. Heretofore, most high resolution image fusion techniques have used IKONOS and QuickBird images. Recently, GeoEye-1, offering the highest resolution of any commercial imaging system, was launched. In this study, we have experimented with GeoEye-1 images in order to evaluate which fusion algorithms are suitable for these images. This paper presents compares and evaluates the efficiency of five image fusion techniques, the $\grave{a}$ trous algorithm based additive wavelet transformation (AWT) fusion techniques, the Principal Component analysis (PCA) fusion technique, Gram-Schmidt (GS) spectral sharpening, Pansharp, and the Smoothing Filter based Intensity Modulation (SFIM) fusion technique, for the fusion of a GeoEye-1 image. The results of the experiment show that the AWT fusion techniques maintain more spatial detail of the PAN image and spectral information of the MS image than other image fusion techniques. Also, the Pansharp technique maintains information of the original PAN and MS images as well as the AWT fusion technique.

• 전자공학회논문지
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• 제54권3호
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• pp.3-9
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• 2017

최근 3GPP에서는 급증하는 차량 사고에 대처하고, 교통 효율, 텔레매틱스와 인포테인먼트를 제공하기 위해 LTE(Long Term Evolution) 기반 차량 통신에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 차량 통신은 안전과 밀접한 관련이 있기 때문에, 신뢰성 있는 통신을 필요로 한다. 하지만 차량의 속도는 매우 빠르기 때문에 기존 사용자의 이동성과는 달리 무선 채널이 시간에 따라 빠르게 변하게 되어 전송 품질 저하 등 많은 문제가 발생하게 된다. 본 논문에서는 LTE 기반 V2V(Vehicle-to-Vehicle) 환경에서 채널 추정 기법을 제안한다. 기존 기법인 LS(Least Square) 채널 추정은 송 수신단이 알고 있는 파일럿 심볼을 이용해 얻어지며, DDCE(Decision Directed Channel Estimation)는 데이터 심볼을 이용해 채널 추정을 하고, CDP(Constructed Data Pilot) 기법은 인접한 두 데이터 심볼 사이에서 상관이 큰 특성을 이용하며, 그리고 STA(Spectral Temporal Averaging) 기법은 주파수와 시간 영역에서 채널을 평균을 취한다. 또한 Smoothing 기법은 데이터 결정 오류에 의한 최대치를 줄여준다. 제안기법인 HRCE(Hybrid Reliable Channel Estimation)는 기존의 Smoothing 기법에 LMMSE(Linear Minimum Mean Square Error)를 적용함으로써 더 정확한 채널 추정이 이루어져 신뢰성 있는 데이터 검출을 가능하게 한다. 모의실험 결과, 제안한 기법이 NMSE(Normalized Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate) 측면에서 전체적으로 성능이 향상 된 것을 볼 수 있다.