• Journal of KSNVE
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• v.2 no.1
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• pp.3-14
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• 1992

음장의 공간적 변환(Spatial Transformation of Sound Field; STSF)기법의 주요 원리를 간단히 소개한 뒤, STSF에서 Reference 신호의 사용을 보다 상세히 취급하고자 한다. Reference의 보통의 형태(표준 Reference)는 음장 모델에 포함될 전체음장의 일부분, 즉 이 Reference의 연관이 있어 포함될 부분을 결정한다. 결국 한 개 의 표준 Reference는 항상 적용되어져야 한다. 2번째 Reference의 형태(삭제용 Reference)는 모델로부터 원치 않는 무관한 음장성분을 제거하는데 적용된다. 이 Reference와 밀접한 음장 부분이 모델로부터 제거될 것이고, 그렇지 않는 경우는 포함된다. 실제 예에서는 삭제용 Reference가 암소음의 억제와, 음원의 어떤 독립 적인 성분의 억제를 위해 어떻게 적용되는가를 보인다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.3
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• pp.179-186
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• 2009

This paper proposes a target speech extraction which restores speech signal of a target speaker form noisy convolutive mixture of speech and an interference source. We assume that the target speaker is known and his/her utterances are available in the training time. Incorporating the additional information extracted from the training utterances into the separation, we combine convolutive blind source separation(CBSS) and non-negative decomposition techniques, e.g., probabilistic latent variable model. The nonnegative decomposition is used to learn a set of bases from the spectrogram of the training utterances, where the bases represent the spectral information corresponding to the target speaker. Based on the learned spectral bases, our method provides two postprocessing steps for CBSS. Channel selection step finds a desirable output channel from CBSS, which dominantly contains the target speech. Reconstruct step recovers the original spectrogram of the target speech from the selected output channel so that the remained interference source and background noise are suppressed. Experimental results show that our method substantially improves the separation results of CBSS and, as a result, successfully recovers the target speech.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.1433-1436
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• 2005

임베디드 시스템의 발전으로 현재 진보된 로봇 시스템들은 운영 체제, 비젼 시스템 및 센서 시스템들을 별도의 호스트 PC의 도움 없이 독립적으로 탑재하여 가동 시킬 수 있다. 본 논문에서는 임베디드 시스템을 이용한 SBER (Small Biped Entertainment Robot)에 필요한 로봇의 제어기 구조와 로봇에 최적화된 임베디드 시스템을 구현한다. 또한 주 프로세서와 주 컨트롤러를 탑재한 최적화된 소형 엔터테인먼트 이족 로봇 개발을 목적으로 한다. SBER은 TI사의 DSP인 TMS320LF2407A를 로봇의 주 컨트롤러로 사용하여 로봇의 관절 제어를 통한 기본적인 보행 실험과 음원의 위치를 파악하기 위한 음원 위치 추적 문제를(Sound Localization) 수행한다. 또한 Intel사의 PXA255A를 주 프로세서로 사용하여 연산량이 높은 영상처리 알고리즘과 감정 표현, 장애물 인식 및 장애물 회피를 적용하여 보다 지능적인 로봇 시스템을 구현한다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• autumn
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• pp.253-256
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• 2004

일반적으로 빔형성 방법은 다수의 독립된 소음원들을 찾아 내기 위한 매우 효과적인 방법으로 각 어레이 마이크로폰들간의 간격에 따른 위상의 차이를 이용한다. 그러나 이러한 위상차는 파장의 길이와 밀접한 관계를 가지므로 어레이의 형상 및 마이크로폰들의 위치는 주파수에 의해 제한 받으며 빔조정 벡터 또한 주파수의 함수로 여러 주파수가 섞여 있는 경우 한계가 있을 수 밖에 없다. 본 논문에서는 크기가 임의적인 음원들에 대하여 주파수와 무관한 빔조정 벡터를 구성함으로써 위상에 대한 제한 없이 소음원을 찾을 수 있는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.125-128
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• 1998

최근의 연구에서 해양의 내부파가 음파의 전달에 영향을 주어 비정상적인 손실을 일으키는 것으로 밝혀졌다. 일련의 실험을 통하여 한국 동해에도 강한 수온약층을 중심으로 한 내부파가 존재하는 것으로 밝혀졌으며, 음원과 수신기를 이용한 실험을 통해서도 관측된 내부파의 주기에 해당하는 음파의 변동 특성이 확인되었다. 내부파가 음파의 전파에 영향을 미치는 것은 모드간 간섭을 통하여 이루어진다. 본 논문에서는 모드간섭의 이론적 설명과 함께 음향모델을 통하여 내부파의 영향을 추정하였다. 모델링 결과 내부파는 음파의 모드간 에너지 전이를 일으켜서 에너지를 산란시키는 효과가 있는 것으로 보인다. 한편 거리독립 환경과 내부파가 존재하는 환경간에는 주파수 1 kHz를 기준으로 하여 거리에 따라 약 10dB까지의 전파손실 차이를 나타낸다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2005.05a
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• pp.369-373
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• 2005

This paper proposes a variable step size parameter method in frequency domain ICA (FDICA). The FDICA and the temporal analysis (TA) algorithm are experimented for blind source separation (BSS). This paper will compare the separation qualities of these two algorithms in various reverberation environments. Furthermore, it is shown that the proposed technique has the better separation performance than those of two methods especially in recorded data.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.3
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• pp.326-334
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• 2022

In this paper, we propose speech enhancement algorithm as a pre-processing for robust speech recognition in noisy environments. Auxiliary-function-based Independent Vector Analysis (AuxIVA) is performed with weighted covariance matrix using time-varying variances with scaling factor from target masks representing time-frequency contributions of target speech. The mask estimates can be obtained using Neural Network (NN) pre-trained for speech extraction or diffuseness using Coherence-to-Diffuse power Ratio (CDR) to find the direct sounds component of a target speech. In addition, outputs for omni-directional noise are closely chained by sharing the time-varying variances similarly to independent subspace analysis or IVA. The speech extraction method based on AuxIVA is also performed in Independent Low-Rank Matrix Analysis (ILRMA) framework by extending the Non-negative Matrix Factorization (NMF) for noise outputs to Non-negative Tensor Factorization (NTF) to maintain the inter-channel dependency in noise output channels. Experimental results on the CHiME-4 datasets demonstrate the effectiveness of the presented algorithms.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.6 no.12
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• pp.89-95
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• 2006

The performance of blind source separation(BSS) using independent component analysis (ICA) declines significantly in a reverberant environment. A post-processing method proposed in this paper was designed to remove the residual component precisely. The proposed method used modified NLMS(normalized least mean square) filter in frequency domain, to estimate cross-talk path that causes residual cross-talk components. Residual cross-talk components in one channel is correspond to direct components in another channel. Therefore, we can estimate cross-talk path using another channel input signals from adaptive filter. Step size is normalized by input signal power in conventional NLMS filter, but it is normalized by sum of input signal power and error signal power in modified NLMS filter. By using this method, we can prevent misadjustment of filter weights. The estimated residual cross-talk components are subtracted by non-stationary spectral subtraction. The computer simulation results using speech signals show that the proposed method improves the noise reduction ratio(NRR) by approximately 3dB on conventional FDICA.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1996.10a
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• pp.50-54
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• 1996

최근들어 전력수요와 상시 전력공급이 요구되는 시설이 증가함에 따라 독립적으로 전력을 공급할 수 있는 상용 또는 비상용발전기가 많이 이용되고 있는 추세이다. 이러한 소형 발전시스템에는 디젤엔진이나 터빈 엔진에 발전기를 연결하여 전력을 공급하는 코젠 시스템(co-generation system)이 주로 이용된다[1]. 일반적으로 코젠시스템은 운전중에 매우 높은 수준의 소음이 발생되므로 건물 주변이나 사람의 왕래가 잦은 곳에 설치되는 경우에 필히 소음저감을 위한 대책이 필요하게 된다[2,3]. 본 사례는 대형놀이시설의 전력공급용으로 설치된 옥내(발전실내)의 상용/비상용 발전기(3600 KW 디젤엔진 2대)에서 발생한 상당량의 소음이 놀이시설주변까지 전달되어, 소음원 및 그 전달경로를 규명하고 대책을 수립한 내용이다. 놀이시설의 개장을 앞두고 소음문제가 발생되었기 때문에 신속하고 현실적인 해결책의 적용이 요구되었으므로 발전기 및 발전실 주변의 소음레벨 및 주파수특성의 분석을 통하여 주소음원을 규명하는 방법을 택했다. 분석결과로부터 주 소음원은 엔진 배기구에서 발생되는 저주파수 특성을 갖는 소음으로 규명되었고, 그 주파수특성에 적합한 흡음 및 반사특성을 동시에 갖는 조합형 2차 소음기를 추가로 설치하여 발전실 주변소음레벨을 크게 저감할 수 있었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.41 no.4
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• pp.397-409
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• 2022

A model is developed for the calculation of sea surface generated ambient noise in the range dependent ocean environment. The sources are located in the horizontal plane all around and their depths are at the near-surface. The receiver array is located in the range dependent ocean waveguide. One-way coupled mode method is used to model the acoustic propagation between the sources and receiver in the range dependent waveguide, and the cross spectral density matrix of noise is derived. In simulation, noise intensity, beamforming result and coherence function are calculated from the cross spectral density matrix. These results are compared with those in the range independent environment. The modeling result shows the effect of the vertical directionality and asymmetry characteristics of the horizontal plane.