본 연구에서는 화상에 있어서 패턴의 공간적인 특징을 추출하기위한 목적으로 신경회로망을 적용하는 방법을 제안하였다. 적용한 신경회로망은 3중의 구조를 가지며, 그 학습방법으로는 back-propagation 알고리즘을 사용하였다. 또한 이동이나 회전과 같은 패턴의 변위에 대응하기 위하여, 화상으로부터 co-occurrence matrix를 구하여, 신경회로망의 입력패턴으로 사용하였다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 종래의 대표적방법인 화소의 spectral 정보를 이용한 최대유도법(maximum likelihood method)으로는 식별이 곤란한 시가지지역과 모래지역을 선정하여, 본 방법과 Haralick에 의하여 제안된 teture features를 이용하여 분류한 결과, texture features를 이용한 방법으로는 67%~89%의 식별률을 얻었음에 반하여, 본 연구에서 제안한 신경회로망을 사용한 방법으로는 80%~98%의 안정되고 높은 식별률을 얻었다.

용량형 압력센서의 거동을 유한요소법으로 해석하였다. 센서는 원형박막과 이를 강성지지대에 연결하는 몇 개의 다리들로 구성이 되면, 센서재료는 실리콘 단결정이다. 성능에 영향을 미치는 센서구조의 형상변화를 유한요소 해석법을 이용하여 알아보았는데, 고려한 변수들은 원형박막의 직경 및 두께, 그리고 다리는 개수 등이다. 이들 변수의 변화에 따른 마이크의 정적거동해석, 동적 거동해석, 그리고 감도해석 등의 결과를 분석하여 제작하고자 하는 총 15개의 미소형 압력센서 구조중 최선의 것을 결정하였다.

측정된 신호의 길이가 짧은 경우, 높은 해상도의 전력스펙트럼을 추정하는 매개변수 방법으로 최대 엔트로피 방법이 있다. 바이스펙트럼을 추정하기 위한 매개변수 방법은 최근에 제안되었는데 표본화한 데이터의 길이가 약 1000 정도의 비교적 짧은 신호에 적용할 경우 좋은 해상도를 얻기 어렵다. 이 논문에서는 위와 같은 비교적 짧은 신호에 대해서도 높은 해상도의 바이스펙트럼을 추정할 수 있는 방법을 제안하였다.

단어인식의 성능향상을 위하여 평행분기 음성단위(subunit) 모델의 사용을 제안하였으며 연속 분포 HMM에서 이 모델은 각 음성단위를 확률분포함수 (mixture components)를 이용하여 분기시킴에 의해 얻어진다. 제안된 방법을 사용한 결과에 따르면 기존에 제안된 평행분기 [1] 음성단위 모델이나 단일분기 모델보다 높은 인식률을 얻을 수 있었다. 본 연구에서는 각 음성단위에 대해 활률분포함수나 분기수의 적절한 결합을 통해 높은 인식률을 얻는데 이 1036 한국어 결리단어가 인시실험에 사용되었다.

CELP 보코더에서의 피치검색에 있어서, 음성신호의 상관함수의 몇가지 특성을 이용한 스킵기법은 음질의 저하를 거의 일으키지 않으면서 피치검색에 필요한 계산량을 줄여준다. 하지만, 때때로 양의 상관값을 갖는 검색대상피치들이 검색에서 제외되어 음질이 저하되는 것을 완전히 막을 수는 없다. 이러한 단점을 보완하기 위해서 약식의 상관함수식을 이용한 개선된 스킵기법을 제안한다. 제안된 방법을 기존의 전체검색방법보다 계산량을 35% 이상 줄이면서도 음절이 저하는 일어나지 않는다.

경계조건에 맞는 일련의 연속된 좌표계를 parabolic equation method에 적용한 polar parabolic equation method (Polar PE)는 하나의 곡면이나 언덕이 존재하는 경우 대기에서 음의 전파를 설명하는데 알맞은 수치 이론임이 입증되었다. 본 논문에서는 locally reacting 해저면과 pressure release 해수면의 경계조건을 사용하여 Polar PE 를 수중에서 해저구릉이 존재할 경우에 음의 전파를 설명하는데 적용하였다. 450m 높이의 해저구릉이 존재할 경우, 음의 전파에 관하여 계산하고 그 결과를 살펴보았다. Polar PE 를 수중에 해저구릉이 있는 경우 음의 전파를 계산하는데 적용가능성을 논의하였다.

인공지능(AI)의 한기법인 Space Search 기법을 이용하여 회로의 단선 결함의 유무 및 결함위치를 찾아내는 방법을 제시하였다. 보통 회로의 결함은 단선 및 단락의 구조적 결함으로 나뉘어진다. 두가지 결함 모두 회로의 기능에 중대한 이상을 초래한다. 그중 단선에 의한 회로의 결함에 대하여 다루었다. 우선 회로를 net와 net의 연결 path에 따라 tree 구조로 변환하였다. 서로 독립된 net들은 서로 다른 tree의 node를 이루며 각각의 tree는 적기적으로 연결됨이 없다. 각 tree의 최상단부의 root node에 test vector를 입력하고 최하단부의 leaf node에서 vector를 관찰하여 입력된 test vector와 비교한다. 그 비교 결과 동일 유무에 따라 결함의 유무를 판정한다. 결함이 있다고 판정된 leaf node는 depth search 방법에 의하여 root node쪽으로 test vector를 관찰하여, 전기적 신호에 의하여 회로의 서놔 단선된 위치를 찾아내도록 하는 방법을 제시하였다.

본 논문은 3가지 상태의 전이 그래프를 이용해서, 병렬 컴퓨터인 MasPar에 적합한 한글에 대한 효율적인 부호화를 제시하고자 한다. 본 논문에서 제시한 PHDCM(Parallel Hangul Dynamic Coding Method)의 방법을 이용한 경우에 한글 한음절당 약 3.5비트이상의 축약이 가능함을 보였다. 그리고 기존의 방법과 비교해 볼때 1비트이상의 축약이 가능함도 보였다. 또한 약 천만자의 한글을 이용해서, 병렬 컴퓨터인 MasPar에 프로세서 64개를 이용하여 실제 실행을시켰을때의 가속도 (Speedup)은 49.314임을 보였다.

본 연구에서는 천해환경에서 저주파 음향신호의 신경회로망에 기초한 식별시스템 적용 가능성을 살펴 본다. 220 Hz 주파수에서 도플러 변이와 주파수 확산 효과를 추정한 결과 시간에 따라서 2 Hz 이하의 변화를 보인다. 이러한 주파수의 작은 변화는 신경회로망에 기초한 식별시스템이 단지 토널 주파수 정보만으로도 신호의 식별을 가능하게 한다. 신경회로망은 모두 4개의 층으로 이뤄져 있으며, 입력과 출력 처리요소는 각각 60개와 4개로 구성되어 있다. 주파수 200-250 Hz 대역에서 실측한 토널 신호를 신경회로망에 기초한 식별시스템에 입력시킨 결과 순간적인 프레임의 경우에 대해서는 67% 이상, 그리고 연속되는 5개의 프레임을 평균한 경우에 대해서는 91% 이상의 신호를 식별할 수 있다.

주파수 응답 특성에 근거하여 스피커의 주관적인 성능을 평가하는 알고리듬을 제시하였고, 이 알고리듬에 의한 평가를 청취 실험과 비교하여 보았다. 청취 실험과 비교한 결과, 본 알고리듬에 의한 평가가 주관적 평가에 상당히 근접한 것을 볼 수가 있었다.

전향 초음파 영상 캐서터의 트랜스듀스 (FLUIC) 부분은 진동자인 원형 전기음향 소자와 원뿔꼴 반사체인 음향 반사체로 구성된다. 소형의 전기음향 소자는 캐서터의 회전자 축 측면에 탑재된다. 전향 초음파 영상 캐서터의 특징은 기존의 IVUS 트랜스듀서가 제공할 수 없는 캐서터 전단에서 혈관의 단층 2-D 영상과 종래의 측면 영상을 동시에 제공하는 것이다. FLUIC의 트랜스듀서에 사용된 음향 반사체를 설계하기 위해 근사화된 레이 추적 기법을 이용하였다. 음향 반사체로부터 2차 외절 특성을 예측하기 위해 회절전달함수방식에[1] 의한 1차 음원으로 부터의 장 예측모델을 확장하여 일반화 하였다. 확장된 모델은 단순한 평판 반사체에 적용하여 시뮬레이션과 실험에 의해 검증되었으며 FLUIC의 잘 특성을 해석하는데 사용되었다.

측방향의 음장 모양이 sinc 함수 형태를 갖고 제한 깊이까지 그 모양을 유지하는 새로운 범의 수학적인 해석방법을 제안하였다. 물리적으로 이러한 음장의 형성은 각각 다른 파장을 갖는 파가 다른 방향으로 진행할 때 그 파장들이 합성되면서 나타난다. 이러한 제한회절빔은 초음파 영상에서 선형 어레이로 구현될 수 있으며 제한 깊이 내에서 균일한 측방향 해상도를 얻을 수 있다.

본 논문은 저비트율을 갖는 고품질의 HDTV용 멀티채녈 오디오 코덱을 구현에 대해 기술한다. 이 코덱은 저주파수 효과 채널을 포함한 최대 3/2 스테레오 채널 구성, 최대 채널 구성보다 낮은 채널 구성과의 호환성, 기존 2채널 스테레오 시스템과의 호환성(MPEG-1 오디오), 그리고 다중 대화 채널 등을 제공하는 특징을 갖는다. 구현한 멀티채널 오디오 코덱의 인코더는 3개의 DSP(TI의 TMS320C40)로 구성되었고, 최대 48KHz 샘플링율과 16비트의 부호화를 갖는 5.1 채널의 아날로그 및 AES/EBU, IEC 958등의 포맷을 갖는 스테레오 2채널의 디지털 오디오를 이력으로 받아 지각 심리음향 모델을 사용하여 압축한후 384Kbps의 빛 스트림으로 전송하는 특징을 가지며, 디코더는 2개의 DSP로 구성되어 있고, 384Kbps로 입력되는 비트 스트림을 받아 최대 5.1 채널의 아날로그 및 2개의 2채널 스테레오의 디지털 오디오 신호로 출력시키는 특징을 갖는다. DSP를 이용한 다중처리는 DMA를 통한 통신포트를 이용한 DSP들간의 고속 데이터 전송에 의해 이루어진다. 끝으로, 멀티 채널 오디오 코덱의 구현을 통하여 나타난 실시간 처리는 위해 고려해야할 기술적 사항을 제안한다.