본 논문에서는 최근 건축공간에 있어서 음환경에 대한 관심이 놓아지면서 학교 건축물에 있어서 강의실내의 음환경을 측정하고, 학교건축물에 대한 음환경 기준을 확립하는 데에 기초자료와 필요한 제안을 하는 것이 목적이다. 현재 음환경 기준은 단순히 소음fp밸이나 잔향 시간과 같은 단순한 물리특성만을 기준으로 하고 있다. 여기서는 강의실 내의 잔향시간, D, STI 등외 물리지표와 설문조사 등 주관적 평가를 통해 새로운 음환경 기준을 제시하려고 한다. 여기서 사용되는 물리지표로는 TSP(Time-Streched-Pulse)신호를 사용하여 잔향시간과 D(Deutlichkeit), STI(Speech Transmission index)를 산출하였다. 강의실의 화자의 위치에서 1.5m 높이에 스피커를 놓고 청취자의 위치인 여섯 점에서 무지향성 마이크로폰을 1.2m 높이에 놓고 마이크로폰으로 들어온 임펄스 응답을 측정하고, 강의실 내의 잔향시간과 D, STI를 산출하였다. 다음에 설문조사를 실시하여, 앞에서 측정한 물리지표와 설문조사를 통해 얻은 주관적 평가와의 상관관계를 파악하였다.
최근 화상 회의 시스템에서 화자 위치 추정 및 음질 향상 기술이 연구되고 있다. 이 시스템에서는 마이크로폰 어레이를 이용, 화자의 위치를 파악하여 화자의 방향으로 카메라를 자동으로 조정해 주게 된다. 본 연구에서는 마이크로폰 어레이를 통해 수신된 신호를 이용하여 Matched Filter Array를 구성하고 음질을 향상시켰다. 이때 역변환 필터로써 IIR필터를 사용하여 계산량을 줄였으며, 범용DSP 프로세서를 이용한 하드웨어를 제작하여 그 성능을 확인하였다.
최근에 들어 이동하는 운송체의 외부에서 발생하는 소음의 위치를 판별하는 몇가지 방법들이 개발되었고, 운송체의 저소음화 설계과정에 적용되어 지고 있다. 빔형성법은 여러개의 마이크로폰으로부터 측정된 신호의 위상차를 이용하여 소음원의 위치를 판정하는 기법으로서 비교적 복잡한 환경하에서도 좋은 결과를 얻을 수 있는 기법으로 확인되고 있다. 본 연구에서는 빔형성법을 적용하여 승용차가 주행할 때 발생하는 소음원의 위치를 판별하는 연구를 수행하였다. 정지된 소음원의 경우와는 달리 이동하는 소음원의 경우는 도플러 효과에 의하여 측정된 신호가 변형되는데, 운송체의 움직이는 속도와 마이크로폰들과의 상대적 거리차를 이용하여 보정해주는 방법을 적용하였다. 움직이는 운송체에서 발생되는 소음원은 여러 가지로 분류될 수 있는데, 본 실험에서 수행된 조건하에서는 이중 타이어 소음과 엔진에서 발생하는 소음이 가장 큰 것으로 측정되었다.
본 논문에서는 잔향과 잡음이 존재하는 실제 환경을 모델링하여 두 개의 마이크로폰을 이용한 음원 위치추정의 정확성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 입력신호에 VAD(Voice Activity Detection)를 적용하여 묵음 구간을 제외한 음성 구간만을 사용하였고, 샘플링 주파수의 제한으로 인한 측정 범위를 벗어나는 프레임은 업샘플링(up-sampling)을 통해 지연시간을 다시 추정하였다. 여기서 계산된 도착 지연 시간은 Time-table을 참조해 주변 후보위치의 지연 값들과의 비교로 최대 파워 값을 갖는 지연 시간을 선택하여 음원 위치의 정확도를 높였다. 또한 프레임간의 상관성을 이용하여 연속된 음성 프레임의 경우 큰 추정 차가 발생하는 곳을 찾아 주변 프레임의 평균값으로 대체함으로써 음원의 위치 추정 성능을 향상시켰다.
본 논문은 모바일 로봇과 자동제어 시스템에 적용될 수 있는 음원 위치 추적 시스템(Sound Source Localization, SSL)을 보여준다. 대부분 SSL의 기법은 음원 도달 시간차(Interaural Time Difference, ITD)와 음압 레벨의 차이(Interaural Level Difference, ILD)를 구하고, 마이크로폰 배열의 기하학적 원리를 이용하여 위치를 찾게 된다. 하지만 본 논문에서는 음원의 수평 각도를 구하기 위해 깊은 인공 신경망을 기반으로 한 다른 접근법은 제안한다. 인간의 귀를 모방한 로봇의 양쪽 마이크로폰에서 음원의 신호를 채집하여 연구에 사용했다. Network를 학습시키기 위해 양쪽 마이크로폰에서 얻어진 음원의 스펙트럼 분포 차이를 이용하였다. 각 10도 마다 채집한 데이터로 네트워크를 학습시켰고 임의의 각도에서 얻어진 데이터로 결과를 확인했다. 실험 결과 제안한 SSL의 접근 방식은 상당히 가능성이 있는 결과를 보여주었다.
본 논문은 다수의 마이크로폰에서 측정된 총소리를 이용하여 총구와 마이크로폰 어레이 중심의 거리를 추정하는 방법을 개선하는 것이다. 은폐된 적의 위치인 총구와 마이크로폰 어레이 사이의 거리 추정은 군사적 목적 달성을 위하여 매우 중요하다. 총소리는 총구에서 추진가스의 팽창에 의해 발생하는 폭발음인 총구 폭풍파와 초음속으로 비행하는 탄환의 공기 파열음인 탄환 충격파로 구성된다. 현재까지 알려진 방법은 두 신호의 입사각과 도달 시간차를 이용하여 저격수의 거리를 추정한다. 그러나 이러한 기존 거리 추정 방법은 두 신호의 측정 입사각이 같은 경우에 거리추정이 불가능한 단점이 있다. 이러한 한계점을 해결하기 위한 방법으로써 탄도 수직거리 증가에 따른 탄환 충격파의 특징 변화를 이용한 새로운 거리를 추정 방법을 제안하였으며 이를 사격 실험을 통해 증명하였다.
In the case of aeroacoustic test in windtunnel, measurement accuracy is reduced by not only Doppler effects but also by the microphone self noise due to airflow and high turbulence in the wall boundary layer. Microphone array measurements can be easily utilized for the solutions of these problems. In this paper, geometrical optics approach and diagonal term elimination of cross spectral matrix was introduced to the de-dopplerization and self noise reduction methods for the microphone array measurement. For the validation, beamforming tests for sinusoidal point source were performed in the closed type test section of windtunnel, and their performances of beam width and sidelobe rejection were significantly improved.
소음방사의 이해 및 효과적인 소음제어를 위해서는 소음원의 특성, 음장의 공간상 방사 특성 등을 아는 것이 중요하며, 이를 위해 많은 연구가 진행되 어 왔다. 특히 다수의 마이크로폰 어레이를 이용한 음향 홀로그래피 방법에 의한 실험적 음장 예측 방법이 소개되었고 연구가 진행됨에 따라 많은 실용 가능성을 보여 주었다. 음향 홀로그래피 방법에는 측정상 제한이 필연적으로 존재할 수밖에 없는데, 이에 따른 오차가 존재하며 결국 예측음장의 신뢰도 를 떨어뜨리는 요인이 된다. 본 연구의 목적은 측정조건에 따른 오차의 요인 을 고찰하고 이를 정량적으로 표현함으로써 음향 홀로그래피 방법의 적용에 도움을 주고자 한다. 평면 음향 홀로그래피에 나타나는 오차는 둘러 싸기 오 차(wraparound error), 앨리애싱(aliasing), 창문영향(window effect)으로 나 눌 수 있는데, 오차는 측정구경의 크기와 마이크로폰 사이의 간격등의 측정 조건 뿐만 아니라 음원의 특성, 홀로그램 평면의 위치 등에 직접적인 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 오차해석을 위한 기본 연구로써 점음원(monopole) 과 쌍극자(dipole)음장의 파수 스펙트럼을 해석적으로 구하고 이를 기본으로 평면 음향 홀로그래피 적용시 존재하는 앨리애싱에 대해 고찰하고 전산기 모의 실험 (computer simulation)을 통해 오차를 최소화하는 측정조건을 제 시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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