• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.181-188
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• 2022

본 연구는 치과병원에서 진료 시 발생하는 소음특성을 NR-곡선, PSIL에 적용하여 소음수준 및 적절한 대화거리를 산정한 결과를 제시하고자 실시하였다. 치과병원에서 치료 시 소음특성을 분석한 결과 소음에 의한 건강 보존한계 값인 60dB(A)을 초과하고 고주파 성분의 소음도가 높은 것으로 분석되었다. NR곡선에 적용하여 평가한 결과 일부 치료 시 작업장 소음기준을 초과하고 근무자와 환자 사이에 이루어지는 대화에 대한 회화방해도 수준을 분석한 결과 보통크기의 소리일 경우 0.13m~0.42m, 큰 소리일 경우 0.26m~0.85m 정도 인 것으로 분석되어 환자와 근무자 간의 정확한 의사전달을 위하여 가급적 1m 이내의 거리에서 대화가 이루어지는 것이 바람직 할 것으로 판단된다. 병원의 의료서비스 질의 향상을 도모하고 치과공포를 감소시키기 위하여 근무자에게 방음보호구를 지급하고 소음 발생원(진료 시 사용되는 치료기기) 및 수음원(환자 및 근무자)에 대한 방음대책도 필요 할 것으로 판단된다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제5권4호
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• pp.27-37
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• 2002

Airborne noise is one of the considerable environmental factors for navy ship personnel because of accomplishing their tasks on restricted ship spaces. In this study, the effects of airborne noise on personnel and existing criteria for acceptable airborne noise on ships are reviewed briefly. Statistic results of airborne noise levels of the Korean navy ships are analyzed according to the class of ships and are compared airborne noise levels of the US navy ships. These results can be used for proposing airborne noise criteria of the navy ship for the future.

• 대한조선학회논문집
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• 제47권4호
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• pp.589-597
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• 2010

The indoor noise of the naval vessel is very important considering hearing protection, improvement of working environment and easily communication between crews. When the environment of the naval vessel suffering from the noise is considered, it is very important to be quiet in the living area where the crews have a rest sufficiently. In addition, the noise of the working area should be reduced in order to increase working efficiency. Therefore, in this research, the satisfactions about the indoor noise are survey for crews working in a naval vessel. Through this survey, the relationship between the indoor noise and crew's satisfaction about it can be found. As a result, the limit of sound pressure level which almost all crew can be satisfied with the indoor noise about their living and working area is suggested base on the survey in this research.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.37-43
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• 2021

말소리의 음향 특징을 이용하여 화자에 대한 중요한 사회, 언어학적 정보를 얻을 수 있는데 그 중 한 가지 핵심 특징은 방언이다. 화자의 방언 사용은 컴퓨터와의 상호작용을 방해하는 주요 요소이다. 방언은 발화의 음소, 음절, 단어, 문장 및 구와 같이 다양한 수준에서 구분할 수 있지만 이를 하나하나 식별하여 방언을 구분하기는 어렵다. 이에 본 논문에서는 음성 데이터의 특성 중 MFCC만 사용하는 경량화된 한국어 방언 분류 모델을 제안한다. 한국인 대화 음성 데이터를 통해 MFCC 특징을 활용하는 최적의 방법을 연구하고, 8가지 머신 러닝 및 딥러닝 분류 모델에서 경기/서울, 강원, 충청, 전라, 경상 5개의 한국어 방언 분류 성능을 비교한다. MFCC를 정규화하는 방법으로 대부분의 분류 모델에서 성능을 향상시켰으며, MFCC를 정규화하기 전 분류 모델의 최고 성능과 비교하여 정확도는 1.07%, F1-score는 2.04% 향상된 성능을 기록하였다.