녹음이 주는 향기와 집에서 바로 연결되는 최고급 스포츠클럽 그리고 생활의 편리함까지, 요즘 현대인이 꿈꾸는 이상적인 집이다. 성남 시흥동 고급 주택촌은 작고 아담한 연목 사이로 들꽃이 피어 있고 그 끝으로 수영장이 펼쳐진, 영화 속에 나올 법한 집들이 모여 있는 곳이다. 로맨틱한 운치와 편리한 생활을 함께 즐기는 고급 주택촌 시흥동 동산마을을 찾아가봤다.
최근 원음 반주기에 대한 관심이 증가됨에 따라 고가의 스튜디오 직접 녹음 방법 대신 보다 저렴한 방법을 시도하고 있다. 그 구체적인 방법으로는 가수의 음악 앨범에서 가수의 목소리만 제거하여 원음 반주 음원을 만드는 것이다. 본 논문에서는 스테레오로 녹음된 반주음악에서 보컬을 분리하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 단계로 구성된다. 첫 단계는 보컬을 검출하는 단계이다. 이 단계에서는 MFCC를 가지고 SVM 방법을 이용하여 입력 신호를 보컬 부분과 비보컬 부분으로 분리한다. 두 번째 단계에서는 보컬 부분에 대해 각 주파수 빈별로 선택적 주파수 차감을 수행한다. 제안하는 방법으로 보컬을 제거한 음악에 대한 청취실험에서 상대적으로 높은 만족도를 보여준다.
현재 전세계적으로 멀티미디어나 고화질 TV(HDTV)등의 매체를 이용한 고품위의 미디어가 빠른 속도로 발전하고 있다. 국내에서도 앞으로의 HDTV둥의 효과적 재생 방법이나 녹음 방법에 관한 여러가지 연구가 필요하다. 그러나 현재 재생이나 녹음에 관련된 연구는 상대적으로 전송등에 관련된 연구에 비해 많은 관심을 끌지는 못한 실정이다. 다른 나라의 경우 디지털 TV에 알맞은 밀티 채널 재생방법에 대해 연구하고 최적화 방법 등의 실험이 이루어져 왔다. 그러나 국내에는 아직 이러한 연구가 미흡한 실정이며 나름대로의 국내 가정환경에 알맞는 멀티채널 스피커의 배열 방법 등에 관한 연구와 표준에 대한 필요성이 있다. 여기에서는 일반적인 가정 환경에서 5.1채널에 대응하는 스피커 배열의 최적화 실험시 고려되어야 할 사항들과 그 시스템의 평가방법에 대하여 살펴보기로 한다.
스마트폰의 대중화로 모바일기기에서의 음악을 듣기 위한 스트리밍 서비스가 주요시 되고 있다. 애플 iOS에서는 Apple의 HTTP Live Streaming 방식을 사용하고 안드로이드에서는 RTSP(Real-time Streaming Protocol) 방식을 사용한다. 모바일 실시간 스트리밍을 지원하기 위해 와우자 미디어 서버를 사용하게 되는데, 이는 애플과 안드로이드 모바일 스트리밍 모두를 지원한다. 본 논문에서는 스마트폰 자체의 녹음 기능을 통해 유저 스스로가 노래를 녹음하고, 이를 스트리밍 서버에 업로드 하여 유저가 선택한 노래를 실시간으로 스트리밍 모바일 재생 서비스가 가능하고, 노래공유 SNS 기능을 제공하는 스마트폰 앱의 설계 및 구현에 대해 기술하고자 한다.
디지털 방송기술이 진보함에 따라 사용자들의 실감방송에 대한 욕구도 증가하고 있다. 실감방송의 목적은 3차원 AV 기술을 통해 사용자가 마치 녹음/녹화한 현장에 있는 것과 같은 느낌을 주는 것이다. 청취자가 녹음한 환경에 있는 것과 같은 느낌을 주는 3차원 오디오 신호의 획득을 위해 더미헤드를 많이 이용한다. 인간의 머리형태를 띤 더미헤드의 특성 때문에 더미헤드를 이용하여 획득한 신호를 헤드폰을 통해 재생하는 경우 입체감을 느낄 수 있다. 하지만 더미헤드의 형태 및 크기 때문에 공공장소에서 사용하기가 어렵고, 획득한 신호를 멀티채널 신호로 변환하기가 힘들며, 재생 시 전/후방 혼동현상이 많이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 더미헤드의 단점을 극복하기 위해 머리형태를 구체로 간략화하고, 구체 위에 다수개의 마이크를 배치함으로써 3차원 오디오를 획득하고, 후처리 과정을 통해 다양한 재생환경에 적절한 재생신호를 생성할 수 있는 3차원 오디오 획득 및 재생 시스템을 제안한다. 제안한 시스템의 성능평가를 위해 무향실에서 주관적 방향성 평가 실험을 수행한 결과, 더미헤드 기술의 단점인 전/후방 혼동현상을 현저하게 줄일 수 있었다. 본 논문에서 제안한 3차원 오디오 시스템은 3D-TV나 실감방송 통에서 입체음향 콘텐츠 획득에 이용 가능하다.
대정준 몬테카를로 시늉을 집중적으로 수행하여 무결정 연속고체 표면 위에 흡착된 Lennard-Jones 유체의 홑층에 대해 덮힘률 $\theta$ ~ 0.8에서 1.8 까지를 연구하였다. 시늉 결과는 최근 흑연위의 알곤 홑층 녹기에 대한 열역학적 실험측정에서 관찰되어졌던 두 단계의 녹음 행태를 뚜렷이 보여 주었다. 본 연구에서 관찰된 녹음 행태는 갑작스러운 밀도 변화 후에 점진적인 상전이로 이루어진다. 홑층 구조에 대한 스냅 사진들은 녹기과정에 어긋나기 짝의 형성과 그 짝의 분리가 연루되어 있다는 것을 가르키고 있다. 계의 크기에 의한 효과를 감안하여, 갑작스러운 밀도 변화는 Kosterlitz, Thouless, Halperin, Nelson, and Young (KTHNY)의 이론과 무관할 것인 반면에, 두 번째의 점진적 전이는 KTHNY 타입의 녹기 상전이일 것이라고 사료된다.
본 논문에서는 음성 신호를 녹음하는 과정에서 발생하는 충격 잡음의 위치를 검출하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법은 충격 잡음의 주파수 축 특성을 반영하여 기존의 방법에 비해 높은 검출 정확도를 가지면서 음성의 피치를 충격 잡음과 구분하지 못하는 문제를 해결하였다. 또한, 시간 축, 주파수 축 파라미터의 단점을 상호 보완하여 false-alarm 문제를 최소화하는 시간-주파수 축 충격 잡음 검출 시스템을 제안하였다. 실제 녹음된 충격 잡음을 이용한 실험 결과, 제안한 시간-주파수 축 충격 잡음 검출기는 99.33 %의 가장 높은 검출 정확도와 1.49 %의 가장 낮은 false-alarm 비율을 나타내었다.
본 논문에서는 폴리실리콘의 재결정화 공정에서 발생하기 쉬운 폴리실리콘의 엉김현상, 슬립, 부분적인 실리콘 기판의 녹음현상 등을 방지하기 위한 방법을 제시한다. 그리고 재결정화 된 박막의 질을 향상시키기 위한 폴리실리콘과 보호 산화막(capping oxide)의 두께 변화에 따른 실험 결과를 살펴본다. 폴리실리콘의 엉김현상은 매몰 산화막(buried oxide)과 액체 상태의 실리콘 사이의 wetting angle과 관계되는데, 이를-방지하기 위해서는 재결정화할 폴리실리콘과 산화막의 계면에 질소를 주입시켜주면 되는데, 이는 재결정화할 시료를 암모니아 가스 분위기에서 열처리를 통하여 해결할 수 있다. 그러고 실러콘 기판의 국부적 녹음 현상 및 슬립은 실리콘 기판의 윗면을 mechanical damage에 의해서 약 $20{\mu}m$ 정도의 거칠기를 가지도록 하면 이러한 현상을 방지할 수 있다. 그러고 폴리실리콘이 재결정활 될 때 부피의 변화가 발생하며, 이로 인하여 재결정화된 박막의 두께는 위치에 따라 변화한다. 재결정화된 박막 두께의 균일도를 유지하기 위해서는 재결정화할 폴리실리콘 두께의 3배 이상이 되는 보호 산화막을 사용하였을 때 원하는 균일도를 얻을 수 있었다.
인공지능 기술을 활용하여 동물 소리를 분석하고 그 종을 구별하는 기술은 지역의 야생동물 현황 파악이나 생태계 조사 등에 효과적으로 사용될 수 있다. 인공지능 기술을 활용하기 위해서는 많은 동물 소리 샘플이 필요하지만, 현재 그러한 데이터는 녹음 환경이 고도화되어 있는 상용 DB나 전문가 DB 형태로 존재한다. 이러한 데이터만을 학습한 인공지능의 경우 실제 환경에서 녹음된 동물 소리를 식별하는 데 많은 어려움이 예상된다. 따라서 본 논문에서는 다양한 동물 소리를 수집하기 위해 동물 관련 전문가나 일반 사용자 모두 자유롭게 사용할 수 있는 동물 울음소리 수집과 분류를 위한 오픈 플랫폼을 제안한다. 플랫폼에 업로드된 소리 파일은 인공지능의 학습 데이터로 사용하며, 이 인공지능은 사용자에게 소리 파일을 분석한 결과로 해당 동물종과 그에 대한 다양한 생태정보를 제공하고 부가적으로 지역별 동물 통계 및 소리 파일에서의 소리 구간 추출, 소리 파일 공유 등 다양한 기능을 제공한다.
본 논문에서는 개발된 잡음제거 기능을 갖춘 시-청각 단서 제공 읽기 훈련 프로그램(이하 프로그램)을 소개한다. 프로그램은 시-청각 단서들을 지닌 훈련용 문장들을 제공한다. 말운동장애인들은 읽기훈련을 위해서 시각단서와 청각단서들을 각각 또는 동시에 사용 가능하다. 훈련 결과의 평가 편의성 제공을 위해서 잡음제거 알고리즘을 개발하였다. 알고리즘은 피험자가 컴퓨터화면에 제공된 문장을 읽을 때 읽는 말소리와 함께 녹음된 잡음과 청각단서 소리를 제거한다. 또한 피험자가 읽기 연습을 시작할 때 최초의 말소리 개시시간을 검출하는 기능을 구현하였다. 말소리의 녹음은 4가지 잡음환경(실내 잡음, 백색 잡음, 자동차 내부잡음, 배블 잡음)에서 성인 6명(남성 3 명, 여성 3명)으로부터 하였다. 잡음제거 전과 후에 대한 조건에서 녹음된 말소리의 실제 시작 시간과 프로그램상에서 찾은 시간과의 오차를 실험하였다. 잡음제거 전과 후에서의 시간오차가 $4.847{\pm}2.4235[ms]$ 향상되었다. 개발된 프로그램은 말운동장애인의 훈련 및 증상 평가에 도움이 될 수 있으리라 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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