본 연구는 1/f fluctuation의 ${\alpha}$기울기 따라 구성된 사운드를 들었을 때 감정 스트레스 업무에 종사하고 있는 피험자들의 심박 변화를 확인하고자 하였다. 기존의 연구에서는 주로 사용자의 심리상태 안정시키는 효과 또는 생리적 안정성에 1/f fluctuation의 ${\alpha}$기울기가 관계가 있는 것으로 보고되었다. 본 연구에서는 1/f fluctuation 수준을 총 3가지 나누어 제작한 사운드를 독립변수로 사용하였다. 독립변수는 감정노동 종사자에게 제시하여 그에 따른 심장반응을 측정하였다. 종속변수는 네 가지로 BPM(Beat Per Minute), VLF(Very Low Frequency), SDNN(Standard Deviation of NN intervals), 그리고 HF(High Frequency) 파워(Power)값을 확인하였다. 분석결과 기울기가 3인 1/fluctuation 사운드는 각성효과를 보였다. 기울기 1, 2인 사운드는 이완효과가 있는 것을 통계적으로 검증하였다. 이러한 1/f fluctuation 사운드의 특성을 활용해 감정 노동자들의 스트레스를 완화시키기 위한 서비스에 응용될 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 암석 및 콘크리트 등의 건설재료의 비파괴 압축강도를 산정하기 위하여 재료타격 시 발생하는 임팩에코 응답신호를 모두 측정하고 이를 누적한 전체 사운드 신호에너지의 이용성에 관해 파악하고 그 결과를 제시하는 것이다. 본 연구에서는 이를 위해서 타격장치를 고안하였고 이를 이용하여 재료를 회전 자유낙하에 의해 초기 타격토록 하고 이후 반발작용에 의한 반복타격이 소멸될 때까지 발생할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 서로 다른 강도를 가지도록 배합된 콘크리트 시편에 대하여 실험을 실시하고 임팩에코 응답신호를 측정하였다. 시편별 산정된 전체 사운드 신호에너지는 직접압축강도시험을 통한 시편별 압축강도와 상호 비교하였다. 비교결과, 임팩에코 응답신호를 통해 산정된 전체 사운드 신호에너지는 시편의 직접압축강도와 직접적인 관계가 있다는 것을 확인하였으며, 이를 통해 암석 및 콘크리트 등의 건설재료의 압축강도는 재료타격 시 발생하는 임팩에코 응답신호로부터 산정된 전체 사운드 신호에너지를 이용하여 비파괴적으로 산정할 수 있음을 알 수 있었다.
이 논문은 국내 대학교의 영화 관련학과에서 실행하는 영화언어에 관한 기초 교육 사례로서, 성결대학교 영화영상전공에서 실제로 시행된 수업을 토대로 제안되었다. 이 수업은 감상을 우선시하면서 이를 바로 실습과 연계시키는 방법으로 진행하였으며, 한 학기 수업 내용을 모두 다룰 수 없는 관계로 본 연구에서는 사운드와 카메라 활용 내용에 초점을 맞추었다. 사운드는 작은 카메라를 가지고 촬영과 동시에 나레이션을 말하는 방식과 마이크를 활용하여 사운드의 원근법적 '청점(聽點)'을 경험해볼 수 있도록 하였다. 카메라의 경우, 다양한 카메라 움직임을 직접 시연해 볼 수 있도록 하였다. 직접 카메라를 들고 움직임을 부여하는 핸드헬드 테크닉을 이용해서 트랙킹이나 크레인에 상응하는 효과를 내는 방법으로 유희적인 제작 방식을 유도하였다. 또한 '카메라와 놀기'라는 활동을 통해 영화를 사적인 매체로 발전시킬 수 있는 상상력을 유발 시키고자 하였다. 그리고 이런 방식의 제작과정을 고려하면서 가장 적합한 모델을 제시하기 위해 해당 양식이 사용된 영화의 클립을 감상하도록 하였다.
데니스 게이버(Dennis Gabor)의 음향 양자(Acoustic Quanta) 이론은 음향 합성법의 하나인 그래뉼러 합성법(Granular Synthesis)의 이론적 토대가 되어 많은 컴퓨터 음악 작곡가들과 사운드 디자이너들에게 영감을 주었다. 음향 양자는 1에서 100 ms의 지속시간을 가진, 시간적으로 더 이상 짧게 분해될 수 없는 소리를 뜻한다. 그래뉼러 합성법은 원음을 매우 짧은 시간 간격으로 분할하여 소리 입자들(Sound Grain)로 만든 다음, 이 소리 입자들을 조합하여 새로운 음악 또는 음색을 구현하는 방법이다. 음향 양자 개념은 그래뉼러 합성법의 소재가 되는 소리 입자의 이론적 근거가 되었다. 기존 음향 합성법과는 전혀 다른 음색의 사운드를 만들어 낼 수 있는 그래뉼러 합성법은 사운드 디자인 분야에서 다양한 용도로 사용 가능하다. 본 논문에서는 게이버의 음향 양자 개념을 소개하고 이를 그래뉼러 합성법에 적용하여 활용 가능한 사운드 디자인 방법, 특히 동기식(Synchronous) 그래뉼러 방식에 의한 신디사이저(Synthesizer) 제작 가능성과 그 응용에 대하여 논하였다. 연구결과 가청주파수를 감안한 음향 양자의 지속시간은 0.239에서 33.367 ms 사이가 되어야하기 때문에 음향 양자의 본래 개념과는 차이가 있었다.
사운드 아트 분야의 성장과 확장이 활발해질수록 우리는 다양한 예술적 작품들과 활동들을 현명하게 향유하고 적합하게 감상하기 위해 예술사회학적(sociology of the arts) 그리고 인지과학적 관점을 수용하여 고려해야 할 필요가 있다. 그 이유는 현 시대에서 창작되는 새로운 예술의 가치평가는 오늘날의 복잡한 환경, 예술 생산, 그리고 소비에 대한 분석과 검증을 바탕으로 평가와 비평을 되어야 하기 때문이며 이러한 평론이 신예술의 중흥을 위해 필요하기 때문이다. 본 논문은 음악계과 미술계의 관점을 넘어서 사회학적으로 사운드 아트를 분석하고 비평하여야 하는 이유, 그리고 그동안 국내 사운드 아트 실천의 유일한 활동 무대였던 다원예술분야의 지원등이 어떻게 변화되었는지를 간략히 짚어서 앞으로 이러한 탈경계적(borderless)이거나 실험적인(experimental) 예술 분야의 발전을 위해 나아갈 방향을 모색해보고자 한다.
본 논문에서는 청강문화산업대학교 게임전공 2014학년도 졸업 작품인 '사이코메트리(Psychometry)' 게임 내에서 등장하는 연출용 이펙트 사운드에 따른 플레이어의 반응을 테스트하고 그 결과를 도출한다. 이 테스트 결과에 따라 플레이어가 게임을 플레이하면서 가장 자극을 받는 이펙트 사운드가 무엇이며, 그 이유를 연구하고 추후 개발에 적용하여 게임 내에서 플레이어에게 사운드를 가장 효과적으로, 영향력 있게 전달할 수 있도록 게임을 설계하는 것을 목표로 한다.
본 논문에서는 현실감을 높이기 위한 청각적 기술로 기하학적 방법을 사용하는 광선 추적(ray-tracing) 기반의 3D Sound rendering기술인 Sound-tracing을 사용한다. Sound-tracing은 사운드 전파(sound propagation)단계에서 많은 비용이 든다. 사운드 전파 비용을 감소시키기 위해 제안하는 알고리즘은 이전 프레임들의 평균 유효 frame 수를 계산하고 그 수치를 기반으로 공간에 따른 depth를 조절하는 방법이다. 실험 결과 depth를 조절하지 않은 결과와 비교하면 음원이 실내에 있었을 때 path 손실률은 0.72%이고 탐색 및 충돌검사 단계(traversal & Intersection test)가 85.13%의 계산량 감소를 보이고 전체 frame rate는 4.48% 증가하였다. 음원이 실외에 있었을 때 path 손실률은 0%이고 탐색 및 충돌검사 단계가 25.01%의 계산량 감소를 보이고 전체 frame rate가 7.85% 증가하였다. 이는 path 손실률을 최소화하면서 렌더링 성능을 올릴 수 있었다.
본 논문에서는 산업현장에서의 선택적 소음 제거를 위한 환경 사운드 분류 기술을 제안한다. 산업현장에서의 소음은 작업자의 청력 손실의 주요 원인이 되며, 소음 문제를 해결하기 위한 소음 제거 기술이 널리 연구되고 있다. 그러나 기존 소음 제거 기술은 모든 소리를 구분 없이 차단하는 문제를 가지며, 모든 소음에 공통된 제거 방법을 적용하여 각 소음에 최적화된 소음 제거 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사운드 종류에 따라 선택적 동작을 하는 소음 제거가 필요하고, 본 논문에서는 이를 위해 딥 러닝 기반의 환경 사운드 분류 기술을 제안한다. 제안 방법은 기존 오디오 특성인 멜-스펙트로그램의 한계를 극복하기 위해 새로운 특성으로서 멜-스펙트로그램 기반의 시간 변화 특성과 통계적 주파수 특성을 사용하며, 합성곱 신경망을 이용하여 특성을 모델링 한다. 제안하는 분류기를 사용하여 3가지 소음과 2가지 비소음으로 구성된 총 5가지 클래스로 사운드를 분류하였고, 제안하는 오디오 특성을 사용하여 기존 멜-스펙트로그램 특성을 사용할 때에 비하여 분류 정확도가 6.6% 포인트 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 심층 신경망 기반의 사운드 분류를 위한 청각 특성 추출 기술을 제안한다. 심층 신경망은 인간의 신경망을 모델링 하기 때문에 인간의 인식을 기반으로 하는 특성을 사용한다면 더 적합한 학습을 할 수 있다. 기존 방법인 MFCC와 스펙트로그램과는 달리 스파이크그램은 인간의 청각 시스템을 기반으로 파형을 해석하는 방법이기 때문에 심층 신경망에 더 효율적인 특성이라고 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 사운드 분류 기술의 특성으로 스파이크그램을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 사용하면 MFCC와 스펙트로그램을 사용하는 것보다 더 높은 분류 성능을 얻을 수 있다.
본 연구의 목적은 소음진동규제법을 비롯한 각종 소음진동관련 규정의 목적이나 정책의 목표에 기술된 '정온'의 의미를 명확히 하는 것이다. 이를 위해 먼저 사운드스케이프 사상에서 나타난 소음의 개념과 쾌적성을 고찰하고, 관련 연구자의 '정온'에 대한 정의를 검토하였다. 그 결과 '정온'은 조용함으로서 양호한 음환경 조성의 기본 요건이지만, 그것만이 절대적 의미의 정온이 아니며 high acoustic quality의 관점에서 사람들이 선호하는 소리가 포함되고 원하지 않은 소리를 마스킹할 수 있는 유쾌한 환경까지를 포함한 상대적 의미가 되어야 함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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