본 논문에서는GPU 환경에서 기타의 음합성을 위한 물리적 모델링의 효율적인 병렬구현 방법을 제안한다. 물리적 모델링을 이용하여 기타의 개방현(E2, A2, D3, G4, B3, E4)들의 기본음을 합성하기 위해 각 개방현 음 합성을 위한 적절한 필터 계수를 사용하였고, 지연 라인의 길이를 조절하였다. 또한 물리적 모델링 알고리즘을 분석한 결과 지연 라인의 길이만큼 병렬성을 갖는 것을 확인하였다. 따라서 각 개방현의 기타 음을 합성하기 위해 지연 라인의 길이만큼CUDA 코어를 할당한 후 최적의 성능을 보이도록 알고리즘을 병렬 구현하였다. 모의실험결과, GPU를 이용하여 합성한 기타 음과 원음과의 스펙트럼이 매우 유사하였고, GPU는 기존 고성능 TI DSP보다 68배, CPU보다 3배의 성능 향상을 보였다. 또한, 본 논문에서는 물리적 모델링 알고리즘을 멀티 GPU시스템에서도 구현하고 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 파동 방정식으로부터 클래식 기타의 Physical 모델을 유도해 낸 후 이를 구현하였다. 이러한 모델을 이용해 별도의 음원 데이터를 사용하지 않고 현재 전자 음악에서 일반적으로 사용되는 table look-Up 방식보다 효율적으로 악기 음을 함성 할 수 있도록 하였다. 파동 방정식은 현의 장력, 길이 및 질량 데이터를 이용해 현의 움직임을 표현한 것이며 이 식으로부터 Fourier Series를 유도하고 다시 Z 변환을 거쳐 현의 운동을 모델링하였다. 이 과정에서 현의 양끝에서 반사되는 신호의 크기를 모델링에 포함 시켰다. 이러한 현의 모델은 모든 종류의 현악기에 공통으로 적용될 수 있으며 현의 장력 길이, 질량 데이터를 변화해 다양한 현의 특성들을 모델링 할 수 있다. 또 음 합성을 위해 현의 초기 상태 및 연속되는 입력 데이터를 바꿔 클래식 기타의 다양한 음들을 합성 할 수 있다. 클래식 기타의 Physical 모델을 평가하기 위해, 실제 악기 음 및 table look-up 방식으로 합성된 음들을 녹음해 서로 비교하였다. 시간 및 주파수 도메인 상에서 비교가 이뤄 졌으며 table look-up 합성 방식에서 모든 주파수대가 동일하게 감소하고 비슷한 음역에서 음 높이에 적합한 배음 주파수 비율을 조절할 수 없는 등, 각 을의 특성들을 정확히 묘사할 수 없는 문제점을 극복할 수 있었다.
본 논문에서는 기타를 배우는 초보자가 조율을 쉽게 할 수 있도록 지원하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템은 입력된 기타음에서 A/D 변환 및 FFT를 이용하여 pitch를 추출하였다. 기타음 인식 알고리즘을 적용하여 줄감개의 조작량과 조작 방향을 '약 $45^{\circ}$정도 감아라.', '아주조금 풀어라.' 등과 같은 언어적 표현으로 나타내어 조율 할 수 있게 하였다. 기타를 처음 접해보는 피험자들에게 본 시스템을 적용시켜 본 결과 피험자들은 시스템의 언어표현과 적절한 조작 횟수에 대하여 만족감을 나타내었고 조율 결과도 숙련자의 조작과 동일한 효과를 얻을 수 있었다.
프로세서는 더 이상 동작 주파수를 높이는 방법이 아닌 다수의 프로세서를 집적하는 멀티프로세서로 기술 발전이 이루어지고 있다. 최근 2, 4, 8개의 프로세서 코어를 넘어 64, 128개 이상의 프로세서를 집적한 대규모 데이터 처리용 고성능 프로세서들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 기타의 음 합성을 위한 최적의 매니코어 프로세서 구조를 제안한다. 기존의 연구에서는 하나의 기타 현에 하나의 프로세싱 엘리먼트(processing element, PE)를 할당하여 음을 합성하였으나, 본 논문은 하나의 기타 현에 여러 개의 PE를 할당하고 각각의 경우에 대해 시스템 성능, 시스템 면적 효율 및 에너지 효율을 평가하였다. 샘플링율이 44.1kHz, 양자화 비트 16인 기타 음을 사용하여 모의 실험한 결과, 시스템 면적 효율은 PE 수가 24개, 에너지 효율은 PE 수가 96개일 때 각각 최적의 효율을 보였다. 또한, 최적의 매니코어 프로세서를 이용하여 합성한 결과 합성음은 원음과 스펙트럼에서 매우 유사하였다. 더불어, 음 합성에 가장 많이 사용되는 TI TMS320C6416보다 시스템 면적에서 1,235배, 에너지 효율에서 22배의 향상을 보였다.
본 논문에서 제안한 줄 없는 기타는 크게 레이저 현과 프렛, 음 합성 알고리듬과 프로세서로 구성된다. 레이저 현은 레이저 모듈과 포토다이오드를 이용하여 스트로크와 아르페지오를 표현할 수 있도록 하였고, 프렛은 전압 분배기를 이용하여 구현하였다. 몸통은 물리적 모델링 합성법을 이용하였기 때문에 줄 없는 기차에는 울림통의 역학을 하는 물리적인 몸통이 없다. 제안한 기타의 프렛은 실제 프렛을 동일하게 표현할 수 있어 기존의 코드 글러브를 이용한 로드 표현뿐 아니라 실제 기타와 같은 솔로 연주도 가능하다. 해머링 온, 풀링 오프, 슬라이딩과 같이 프렛 변화가 있는 연주음은 전압 분배기로부터 받은 프렛의 정보를 파라미터로 사용하여 합성한다. 연구법에 따른 음의 피치 변화는 디지털 도파관 모델에서 파동의 전파 속도 변화로 표현하였다. 이 합성 모델은 동일 프렛에서 현의 장력을 변화시켜 연주하는 비브라토 음도 합성 할 수 있다. 레이저 현과 프렛으로부터 받아들인 정보를 합성 알고리듬의 파라미터로 변환하여 기타 음을 생성하고 이를 실시간으로 출력할 수 있도록 TMS320F2812를 사용하였다. 웹에 공개한 동영상에는 제안한 알고리듬과 인터페이스를 이용하여 실시간으로 합성한 '아리랑' 연주를 볼 수 있다. 제안한 알고리듬이 피치 변화를 표현하는 기타 솔로 연주법에 효과적이고 줄 없는 기타로 실시간 연주가 가능함을 확인할 수 있다.
물리적 모델링은 실제 악기음과 유사한 고음질의 음을 합성하는 방법이다. 그러나 물리적 모델링은 악기의 소리를 합성할 때 필요한 수많은 파라미터들을 동시에 계산해야 하기 때문에 동시 발음수가 높은 악기의 경우 실시간 처리에 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 기타의 음 합성 알고리즘을 실시간으로 처리 가능한 단일 명령어 다중 데이터 (Single Instruction Multiple Data, SIMD)처리 방식의 병렬 프로세서를 제안한다. 대표적인 현악기인 기타의 6개 현을 제어하기 위해 6개의 프로세싱 엘리먼트 (Processing Element, PE)로 구성된 SIMD기반 병렬 프로세서를 사용하였다. 각각의 프로세싱 엘리먼트는 해당되는 기타 현을 모델링하며, 각 현의 여기신호와 파라미터를 합성 병렬 알고리즘의 입력으로 받아 동시에 6개 현의 합성된 음을 실시간으로 생성할 수 있다. 표본화 비율을 44.1 kHz로 설정하고 16비트 양자화 데이터의 음을 합성한 모의 실험 결과, 제안한 SIMD기반 병렬 프로세서를 이용한 합성음은 원음과 매우 유사하였으며, 상용 프로세서인 TI사의 TMS320C6416보다 실행 시간에서 8.9배, 에너지 효율에서 39.8배의 성능 향상을 보였다.
현악기의 대표격 악기라고 할 수 있는 바이올린이나 기타는 소리(음원)를 만들어 내는 역할을 하는 줄(현)과 공명통이 합쳐져 있는 모양을 하고 있다. 활로 바이올린 줄은 긁거나 기타줄을 손으로 튕겨서 소리를 만들어 내면, 이 소리는 공명통을 울려서 크고 아름다운 소리가 발생되는 것이다. 사람의 목소리도 이러한 현악기와 비슷한 구조를 가지고 있어서, 두 개의 줄모양을 하고 있는 성대에서 성대음(glottal sound)을 만들어 내며 이 성대음이 성도(성도, vocal tract)를 통과하면서 여과(filtration) 되고 성도의 모양에 따른 특성에 따라 공명(resonance) 현상을 일으켜서 입술이나 콧구멍 바깥으로 방출되어 말소리(speech sound)를 만들어내는 것이다. (중략)
기타는 내부 구조와 재질에 따라, 기타 음의 특성이 달라진다. 개발된 장치는 기타 내부 구조와 재질의 변동에 따른 기타 음의 분석을 컴퓨터로 처리하여 data base화 할 수 있도록 한 장치이다. 시스템의 구성은, 기타 내부 구조를 쉽게 변경할 수 있도록 한 기구부와, 다 채널의 음향 입력을 A/D 변환하여 DSP 보드에서 처리 한 후 RS232C를 통하여 PC 에 입력하는 방법으로 음량를 수집할 수 있는 입력 장치부와, 입력된 데이터를 컴퓨터에서 data base화 하여 쉽게 조회 및 분석 할 수 있도록 하는 소프트웨어로 구성되어 있다.
본 논문에서는 교차로 사고음 자동검지시스템의 검지율 향상을 위하여 다양한 음향패턴을 분석하였는데, 자동검지의 방해요소인 차종별 경적음과 특수목적용 차량의 사이렌음의 음향패턴은 일반적으로 사고음과 비슷한 음압을 가지고 있으나, 각각 다른 주기적인 형태의 주파수 파형으로 구성되어 있음을 확인하였다. 이를 위해, 교차로사고 자동음향감지시스템의 각종 방해요소(자동차 경적, 사이렌음, 기타 잡음 등)들의 파형 및 주파수 특성 등을 분석하는 음향인식기법을 도입하였다. 연구결과, 일반적인 교통소음과 교통사고음의 음향패턴을 비교하면 많은 차이가 있으며, 차량소통의 유무에 따라 약 20[dB]의 오차범위가 존재하는 것으로 나타났다.
교통사고예측 및 예방을 위해서는 실제적으로 도로설계과정에서 제어가 가능한 도로 기하구조요소에 대한 사고관계를 파악함이 타당하다. 즉, 도로의 설계자는 도로건설에 앞서 기하구조요소와 사고와의 관계를 현장자료를 통해 정확히 밝혀 도로설계에 반영해야 한다. 이를 위해, 교통사고의 빈도분포를 박히는 것은 가장 기본이 되는 일이며, 교통사고 예측모형개발에 선행되어야 한다. 일반적으로 교통사고건수의 경우 분산이 평균보다 큰 과분산(overdispersion)의 특징을 가지고 있어 음이항 분포를 따른다고 알려져 있다. 따라서 본 논문은 사고모형의 개발에 앞서, 사고발생지점에 대한 도로설계요소와 기타 잠재적인 사고발생 관련요인이 비교적 잘 파악되어있는 호남고속도로를 중심으로 평면 선형상 곡선부에 대하여 교통사고의 분포를 적합도 검정을 통해 알아보고자 하였다. 사고자료는 한국도로송사의 호남고속도로 5년(1996∼2000)간 자료를 분석에 맞게 정리하였으며, 강민욱과 송봉수(2002)에서 제시한 평면선형에 있어서의 구간분할법을 이용하여 배향곡선구간과 단일곡선구간에 대한 사고분석을 하였다. 적합도 분석결과, 예상대로 음이항분포가 사고건수를 설명하기에 가장 적합한 확률분포로 제시되었으며, 이를 통해 최우추정법을 이용한 음이항회귀모형을 개발하였다. 구간분할법을 적용한 음이항회귀모형의 경우, 기존의 확률회귀토형에 비하여 높은 결정계수를 갖았으며, 모형에서 적용된 기하구조요소로는 차량 노출계수, 곡선반경, 단위거리 당 편경사변화값 등이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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