• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.616-620
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• 2002

가청범위의 주파수보다 낮은 소리, 즉 초저주파음과, 가청음 중 주파수가 낮은 음을 합하여 저주파음으로 분류하기도 하는데, 대략 100Hz 이하의 주파수를 갖는 음을 가리킨다. 인간이 느끼는 저주파음에 대한 영향은 여러 범위로 조사되고 있으며 주로 청력손실과 불쾌함에 미치는 영향에 초점을 맞추고 있다.(중략)

• 한국음향학회지
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• 제19권6호
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• pp.23-27
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• 2000

소음이란 듣고 싶지 않거나 시끄러운 소리로 정의될 수 있다. 이동전화 벨소리가 특정한 상황에서 너무 크다면 소음으로 간주된다. 이동전화 벨소리의 특정한 수준을 소음으로 분류하기 위해서는 특정한 상황에서의 벨소리 수준에 대한 평균호감도를 평가하는 것이 유용하다. 본 논문에서는 이동전화 벨소리의 여러 수준(dBA)에 대한 평균호감도를 벨소리의 종류(벨/멜로디), 성별(남/녀), 장소(거리/사무실)에 대하여 평가한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.109-112
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• 1999

본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 독특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망 (Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동소음제거기의 전처리기로 미용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역 위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션에서는 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제18권6호
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• pp.3-8
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• 1999

본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 동특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망(Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동 소음 제거기의 전처리기로 이용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제57차 동계학술대회논문집 26권1호
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• pp.7-8
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• 2018

본 논문에서는 CNN 기반의 소음을 이용한 원동 구동장치 진단시스템(PHM)을 제안한다. 이 시스템은 구동장치로부터 발생된 소리로부터 특징데이터를 추출하여 이를 학습한 후 실시간으로 구동장치의 상태를 진단하는 것을 목적으로 하며, 딥러닝 기술을 이용하여 특정 장치에 종속되지 않고 학습할 데이터에 따라 적용 대상이 쉽게 가변 할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서는 실제 적용될 현장에서 발생할 수 있는 예측외의 소음환경에 유연하게 대처하기 위해 딥러닝 모델 중 CNN을 적용한 시스템을 설계하였으며, 제안된 시스템과 이전 연구에서 제안된 DNN 기반의 기계진단시스템을 학습데이터의 환경과 다른 처리배제가 필요한 소음환경에서 비교 실험하여 제안된 시스템이 새로운 환경적응 성능향상에 대하여 우수한 결과를 얻었음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.313-319
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• 2023

본 논문에서는 일부 소음 데이터만 알고 있을 때 결손된 데이터를 예측할 목적으로 수조에서 측정된 기포유동 소음 데이터와 수중 운동체 발사 소음 데이터를 시계열 기계학습 모델인 Long Short Term Memory(LSTM)에 적용해 보았다. 기포유동소음 데이터는 파이프에서 측정된 소음으로 기포소음, 유동소음, 유체기인소음이 혼합되어 있으며 유형별로 3가지로 분류할 수 있다. 수중 운동체 발사소음은 모형 발사튜브에서 수중 운동체가 사출될 때 발생하는 소음으로 순간소음이며 발사 이벤트마다 불규칙하게 변한다. 이러한 종류의 소음 생성을 위해서는 해석적인 모델보다는 데이터 기반 모델이 유용할 수 있다. 본 연구에서는 LSTM을 데이터 기반 모델을 만들었다. 모델에 영향을 주는 LSTM의 은닉유닛의 개수, 입력시퀸스의 개수, 데시메이션 인자에 따른 모델의 성능을 확인하고 최적의 LSTM 모델을 구성했다. 같은 유형은 새로운 데이터에 대해서도 잘 동작하는 것을 보였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2007년도 춘계학술대회논문집
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• pp.1142-1146
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• 2007

In this studies, subjective evaluation of heavy-weight floor impact sound through classification was conducted. Heavyweight impact sounds generated by an impact ball were recorded through dummy heads in apartment buildings. The recordings were classified according to the frequency characteristics of the floor impact sounds which are influenced by the floor structure with different boundary conditions and composite materials. The characteristics of the floor impact noise were investigated by paired comparison tests and semantic differential tests. Sound sources for auditory experiment were selected based on the actual noise levels with perceptual level differences. The results showed that roughness and fluctuation strength as well as loudness of the heavy-weight impact noise had a major effect on annoyance.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1995년도 추계학술대회논문집; 한국종합전시장, 24 Nov. 1995
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• pp.267-272
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• 1995

스팀터빈 발전기의 주요 진동현상을 분석종합하여, 진동 진단 시스템을 개발하였다. 진동진단 특성매개변수를 주파수, 발생속도, 진폭, 위상, 그리고 운전조건/상태변화에 따라 체계적으로 분류하였으며, 이를 인과관계에 따른 대응 진도원인과 연계시켜 종합진동진단표를 구성하였다. 아울러, 진단 특성매개변수의 선정 및 진단결과의 검증과 현장에서의 응급조치시 도움이 될 수 있도록, 각 진동별 대표적 특성과 운전조작/대책을 표로 작성하였다. 구성된 진단표를 토대로, 현장에서 노트-북 PC등을 활용한 손쉬운 진단이 가능하도록, 대화식 스팀터빈 발전기 진동진단 시스템을 개발하였다. 개발된 진단시스템에서는 현장에서 입수가능한 일부 대표적 진동현황 또는 특성만을 입력하여도 진단이 가능하도록 로직이 구성되어 있다. 한편, 개발된 진단시스템을 실제 스팀터빈의 사고사례에 적용하여 시험운용하였으며, 시험결과가 보고서의 분석결과와 만족스럽게 일치하였다. 따라서, 개발된 진단시스템을 활용하여 스팀터빈 발전기의 가능한 진동원인들을 반복해서 분류하고 이들을 검토, 분석함으로써, 신속한 1차적인 진동진단이 가능한 것으로 판단된다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2013년도 추계학술대회 논문집
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• pp.346-353
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• 2013

Industrial processes need to be monitored in real-time based on the input-output data observed during their operation. Abnormalities in an induction motor should be detected early in order to avoid costly breakdowns. To early identify induction motor faults, this paper effectively estimates spectral envelopes of each induction motor fault by utilizing a linear prediction coding (LPC) analysis technique and an expectation maximization (EM) algorithm. Moreover, this paper classifies induction motor faults into their corresponding categories by calculating Mahalanobis distance using the estimated spectral envelopes and finding the minimum distance. Experimental results shows that the proposed approach yields higher classification accuracies than the state-of-the-art approach for both noiseless and noisy environments for identifying the induction motor faults.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1989년도 한글날기념 학술대회 발표논문집
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• pp.154-158
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• 1989

본 연구는 통제적 모델에 의한 연속 숫자음의 인식에 관한 것으로 4 연속 숫자음을 인식 대상으로하여 실험한다. 시스템은 크게 음향 음성 처리부 및 어휘 해석부 두 부분으로 나뉜다. 음향 음성 처리부에서는 입력 음성으로부터 특정 벡터인 12차의 LPC cepstrum 계수를 구하여, 프레임 레이블링과 소음소 레이블링 (phone labelling)을 한다. 프레임 레이블링인 베이스 분류법을 이용하였으며, 소음소 레이블링은 프레임 레이블과 사후확률 (posteriori probability)로 부터 이루어 졌다. 어휘 해석부분에서는 소음소 단위를 입력으로 받아 음운규칙을 통해 작성된 소음소 망을 거쳐 연속 숫자음 출력을 얻도록 했다. 본실험은 화자 3 명이 발음한 35 개의 4 연속 숫자음을 인식 대상으로 하였으며, 4 연속 숫자음을 평가단위로 80%의 인식율을 얻었고, 각 숫자음의 음절을 단위로 95%의 인식율을 얻어 제시한 알고리즘의 유효성을 입증하였다.