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차량내 잡음 환경에서 적응적 경계값을 이용한 가중치 주파수 차감에 관한 연구
전선도,강철호,김종찬,김순협 한국음향학회 1998 韓國音響學會誌 Vol.17 No.8
본 연구는 자동차내 배경 잡음에 의해 손상된 음성에서 배경 잡음을 주파수 차감에 의하여 제거시킨다. 특히 음성정보의 손실이 적은 잡음 추정 방법으로 가중치를 이용하여 잡음을 가중치 주파수 차감법을 이용하였다. 이러한 가중치 주파수 차감법은 잡음의 변화가 완만한 경우에 적당하다. 그러나 실제적인 상황에서 배경잡음신호의 변화가 큰 경우가 존재 한다. 이러한 이유는 본 연구는 잡음 추정시 잡음 추정값을 이용하여 추정 잡음 경계값을 적응적으로 변화시키는 차감법을 제안한다. 이 방법은 추정된 잡음 신호의 변화율을 이용하 여 경계값을 상황에 따라 적응적으로 변화시키는 방법이다. 모의 실험에 의하여 고정적인 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법에 비해 제안한 적응적 경계값을 갖는 가중치 주파수 차감법의 출력 SNR이 증가함을 확인하였고, 음성 인식 시스템에 적용한 인식 실험에서도 성능이 향상됨을 확인하였다.
RBF 네트워크를 이용한 비선형 채널 등화에 관한 연구
전선도,위진우,강철호 한국통신학회 1997 韓國通信學會論文誌 Vol.22 No.1
Digital communication channels are imparied by linear effects such as dispersion, ISI(intersymbol Interference), fading phenomenon etc. But, the practical channel equalization system is required to design for compensating the nonlinear distortion caused by harmonic distortion etc. This paper is a study on the performance of nonlinear channel equalization using RBF(Radial Basis Funclion) network, which has the equivalent structure to the optimal Basian filter. Expecially, the variance of RBF network is modifiedby nonlinear polynomial filters to compare the convergence characteristic of nonlinear channel equalization. Experimental results show that the modified RBF network achieves the faster convergence property than conventional RBF network. Moreover, the RBF network ofhigher order variance modified represents the better performance than that of lower order variance in the bandpass channels and second/third order polynomial channels.
잡음에 강한 음성 인식에서 SNR 기준 함수를 사용한 가우시안 함수 변형 및 결정에 관한 연구
전선도,강철호 한국음향학회 1999 韓國音響學會誌 Vol.18 No.7
In case of spectral subtraction for noise robust speech recognition system, this method often makes loss of speech signal. In this study, we propose a method that variation and determination of Gaussian function at semi-continuous HMM(Hidden Markov Model) is made on the basis of SNR criteria function, in which SNR means signal to noise ratio between estimation noise and subtracted signal per frame. For proving effectiveness of this method, we show the estimation error to be related with the magnitude of estimated noise through signal waveform. For this reason, Gaussian function is varied and determined by SNR. When we test recognition rate by computer simulation under the noise environment of driving car over the speed of 80㎞/h, the proposed Gaussian decision method by SNR turns out to get more improved recognition rate compared with the frequency subtracted and non-subtracted cases. 잡음에 강한 음성인식시스템을 위하여 주파수 차감법을 사용할 경우 음성 신호마저 차감하여 신호를 더욱 부식시키는 경우가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 경우를 위해서 프레임 마다 추정 잡음과 차감 신호의 SNR(Signal to Noise Ratio) 함수로부터 반연속 HMM(Hidden Markov Model)의 가우시안 함수를 변형 및 결정하는 방법을 제안한다. 이 방법의 타당성을 위해 프레임마다 추정 잡음의 오류 정도가 추정 잡음의 크기와 관계함을 신호 파형 형태로써 보였으며, 이러한 이유에서 SNR을 기준으로 가우시안 함수를 변형 및 결정하게 된다. 실험에서 80㎞/h 이상의 속도로 달리는 차량 내에서 배경 잡음과 음성이 혼합되었을 때의 음성 인식율을 평가하였다. 그 결과 주파수 차감한 경우와 차감하지 않은 경우에 비해 본 논문에서 제안한 SNR에 의한 가우시안 결정 방법이 더욱 향상된 인식율을 보였다.
전선도 한국통신학회 2012 韓國通信學會論文誌 Vol.29 No.6A
전자 현미경은 나노 단위의 극 미세한 부분의 영상 분석을 가능하게 하는 장비이다, 설계 및 개발한 본 모듈들은 분석하고자 하는 미세 부분을 판단하여 전자 빔의 위치를 맞추고, 빔의 움직임에 따른 상태를 적절하게 모니터링 할 수 있도록 제어 모듈 설계하여야 한다. 또한, 전자 빔의 x축, y축의 정렬 수차 모듈, 콘덴서 렌즈 모듈, 대물 렌즈 모듈, UART 통신 모듈, CPU 구성 모듈로 구성하여 한 개의 보드로 구현 하였다. 특히, 빔 집속/방사의 아날로그 회로 설계와 움직임 상태 등을 모니터링 하면서 빔의 움직임을 전송하는 비동기 방식의 프로토콜 설계를 적용 구현하였다. 본 설계 및 구현한 보드는 전자 현미경 제어부의 모듈화, 디자인의 소형화 및 분석 레벨을 올려 전자 현미경의 상품가치를 향상시키는데 기여할 것이다.