최근 플로팅 홀로그램이 새로운 콘텐츠로써 상용화되어지고 있다. 주로 한 방향에서 관람할 수 있는 단반향 플로팅 홀로그램으로 공연과 전시관에 활용되고 있으며 구현 방식은 하나의 발현 매체를 통해 $45^{\circ}$로 기울어진 반사 유리에 영상 콘텐츠가 반사되어 공중에 떠 보이는 방식이다. 이는 $45^{\circ}$로 기울어진 반사 유리의 남는 공간만큼 비효율적인 공간이 생기게 되는데 영상 콘텐츠를 더욱 크게 표현할 경우 이러한 비효율적인 공간도 더욱 커지게 된다. 따라서 단방향 플로팅 홀로그램의 설치 공간의 제약을 받게 된다. 본 논문은 현재 상용화되어있는 단방향 플로팅 홀로그램의 효율적인 설치 공간을 고려하여 개발한 상, 하향식 플로팅 홀로그램을 이용해 사운드 출력 시스템을 융합하고 기존에 없던 새로운 형식의 스피커 제품을 제작 함으로써 사용자의 만족도를 높이고자 한다.
3D 애니메이션에서 사운드 효과는 몰입감을 증대시키는 주요한 요인이다. 특히 사운드와 영상 사이의 상호작용은 의미의 전달을 극명하게 만드는 하나의 표현방식으로 영상제작에서 여러 가지 방식으로 응용된다. 사운드와 영상의 상호 작용 중에 아웃포커싱 기법은 실사 영상과 3D 애니메이션에서 많이 사용하는 기법으로 정지된 물체에 역동성을 가미할 수 있는 표현 방법이다. 그러나 실사촬영과는 달리 3D 애니메이션의 경우 뮤직비디오나 폭파 장면등에 아웃포커싱을 구현하는 것은 까다로운 작업이다. 더욱이 음원의 리듬에 동기화된 영상효과를 표현하기 위해서는 키프레임 조작을 수동으로 해야 하므로 매우 번거롭다. 본 연구는 음원데이터를 활용하여 영상과 이상적인 결합을 살펴보고 카메라의 피사계 심도를 음원에 동기화시켜 장면을 아웃포커싱하는 새로운 제작 기법을 제안한다.
제품을 홍보하는 영상 광고에는 다양한 감각 요소가 사용된다. 시각적 요소와 청각적 요소를 활용한 영상 광고는 마케팅의 대표적인 수단이라 할 수 있다. 이와 같은 감각 요소를 활용하여 제품을 홍보하는 광고 영상은 로고 혹은 특정 이미지, 문구 등 시각적 요소를 지속적으로 또는 반복적으로 노출시키며 시청자에게 각인시킨다. 그러한 시각적 이미지는 브랜드 이미지를 효과적으로 심벌화하는데 효과적인 방법으로 사용되고 있다. 대부분의 자동차 브랜드의 광고 영상에서 시각적인 요소를 심벌화하였다면, 기아 자동차 K5의 광고 영상에서는 청각적인 요소 즉 사운드를 심벌화하여 K5만의 차별화된 광고 영상을 제작하였다. 본 논문은 청각적 요소를 심벌화한 기아 자동차의 K5 광고 영상을 타사의 자동차 브랜드 광고 영상과 비교 분석하였으며, 광고 영상 제작에 활용된 기법과 효과를 연구하였다.
본 논문에서는 객관적 오디오 품질 분석에 대한 권고안인 ITU-R BS.1387-1의 귀의 모델을 토대로 라우드니스를 객관적으로 측정할 수 있는 알고리즘을 구현하며, 그 성능을 23개의 순음과 9개의 샘플 디지털 사운드에 적용하여 평가하였다. 순음의 경우 ISO226:2003에서 제공하는 실험 데이터와 비교한 결과 5%이하의 오차를 보이며, 디지털 사운드 실험 결과도 Moore 모델의 측정결과와 비교할 때 4.7%이하의 편차와 0.96이상의 코릴레이션을 나타내어 좋은 성능을 보였다. 한편 구현 알고리즘에 적용한 청각필터 수에 따른 성능 변화를 분석하기 위해 21개의 별도의 샘플 디지털 사운드에 적용하였다. 그 결과를 분석하여 보면, 37개의 청각필터를 갖는 구현 알고리즘에 바이어스 보상값을 적용함으로써 109개 필터를 사용하는 경우에 대해 2%미만의 오차를 갖는 양호한 성능을 갖도록 할 수 있었다.
본 논문에서는 사람을 대신하여 분류, 예측 하는 딥러닝 기술을 활용하여 목소리를 통해 남녀노소를 분류하는 연구를 수행한다. 연구과정은 기존 신경망 기반의 사운드 분류 연구를 살펴보고 목소리 분류를 위한 개선된 신경망을 제안한다. 기존 연구에서는 도시 데이터를 이용해 사운드를 분류하는 연구를 진행하였으나, 얕은 신경망으로 인한 성능 저하가 나타났으며 다른 소리 데이터에 대해서도 좋은 성능을 보이지 못했다. 이에 본 논문에서는 목소리 데이터를 전처리하여 특징값을 추출한 뒤 추출된 특징값을 기존 사운드 분류 신경망과 제안하는 신경망에 입력하여 목소리를 분류하고 두 신경망의 분류 성능을 비교 평가한다. 본 논문의 신경망은 망을 더 깊고 넓게 구성함으로써 보다 개선된 딥러닝 학습이 이루어지도록 하였다. 성능 결과로는 기존 연구와 본 연구의 신경망에서 각각 84.8%, 91.4%로 제안하는 신경망에서 약 6% 더 높은 정확도를 보였다.
영화 <성공의 달콤한 향기>의 서사는 중층적 구조를 지니고 있다. 클리포드 오데츠의 시나리오 작업에는 중심 플롯과 서브플롯을 위한 수많은 대사가 생성-분해-삭제-수정을 반복하며 이야기의 밀도를 드높였다. 그 결과, 배우가 대사를 하거나 멈출 때마다 대사를 촉발할 행동이나 사건이 발생하며 배역의 연기에 깊이와 설득력을 부여했다. <성공의 달콤한 향기>의 음악은 중층적 요소를 지니고 있다. 비(非)디제시스의 영역은 엘머 번스타인의 빅 밴드 오케스트라에 의한 관현악곡과 프레드 캣츠의 캄보 밴드에 의한 재즈곡이, 디제시스의 영역은 치코 해밀턴의 오중주단에 의한 재즈곡이 주로 담당하였다. 영화 음악의 실질적 과제는 서사적 동인의 효과를 강화하거나 보충하는 것이었고, 추가적 과제는 소격 효과와 정체 미학을 구현하는 것이었다. 이 영화의 서브플롯과 더블 사운드가 펼쳐 보이는 상호텍스트성의 가능성과 의의는 단순히 느와르 장르의 한계에 닫혀 있지 않다.
이 연구는 지역의 소리환경의 정체성을 회복하고 소리문화로 계승/발전시키기 위하여, 그 지역의 소리경관 자원을 발굴하여 보존하고 육성하기 위한 방안을 마련하기 위한 조사연구이다. 이러한 목표를 위해, 이 연구는 한국의 서남해안의 섬인 홍도를 대상으로 주민의 면담조사와 소리들으며 걷기를 이용한 관찰조사를 수행하였다. 조사결과, 홍도에서 들을 수 있는 소리는 새소리, 파도소리, 바람소리, 갈매기소리, 몽돌구르는 소리 등의 자연의 소리, 그리고 뱃고동소리, 선박의 안내방송, 관광객들의 말소리, 교회의 종소리, 등대의 에어사이렌 등의 인공의 소리에 이르는 많은 소리가 있는 것으로 확인되었다. 또한 연구의 결과, 홍도의 고유한 사운드스케이프를 회복하기 위해서는 몇가지 방안을 배려할 필요가 있는 것으로 조사되었다. 즉, 선박 안내방송의 효율적 운영개선, 몽돌해수욕장의 선착장 이전, 당산제 행사의 운영 및 관리, 홍도 등대 및 무종의 보존 및 관리, 마을 복개하천의 복원 및 정비, 마을 공동어시장의 운영 및 관리, 풍어제 및 홍어축제의 복원, 홍도운동회의 운영관리, 뱃고동소리의 음질 변경, 상여소리 등의 민속문화자원의 복원, 생태자연환경 및 도서해양환경의 보존활동, 지역의 활력과 매력을 위한 어메니티 증대를 꾀하는 방안이 필요한 것으로 파악되었다. 또한 많은 관광객들이 이러한 홍도의 사운드스케이프의 정체성과 소리환경의 중요성을 깨닫고 홍도의 사운드스케이프를 직접 체험하고 느낄 수 있도록 하기 위한 소리지도 (Sound Map)를 작성하였다.
많은 음성인식 시스템들은 MFCC와 HMM등의 분류 기법을 사용하여 사람의 음성을 인식한다. 그러나 이러한 음성인식 시스템은 단일 음성신호를 인식하는 것을 목적으로 설계되어, 인간과 기계사이의 일대일 음성 인식에는 적합하나, 애완동물 소리와 실내 소리같은 음성보다 다양하고 넓은 주파수의 소리 군으로 중첩된 음향 속에서 설정된 소리를 인식하기에는 제한이 있다. 중첩된 소리들의 주파수는 사람의 목소리보다 높은 최대 20 kHz까지 넓은 주파수 범위로 구성된다. 본 논문에서는 광역 사운드 스펙트로그램과 DNN에 기반한 케라스 시?셜 모델 기법을 활용하여 인지 주파수 범위를 넓게 확대하는 새로운 인식방법을 제안한다. 광역 사운드 스펙트로그램이 본 논문에서 설계된 특징 추출 및 분류 시스템과 같이 넓은 주파수 범위의 다양한 소리를 분석하고 실험하도록 채택되었다. 소리 인식률을 개선하기 위하여, 케라스 시?셜 모델이 사운드 스펙트로그램에 의하여 생성되어 추출된 특징을 사용하여 패턴인식을 수행하기 위한 방법으로 채용되었다. 제안된 특징 추출 및 분류 시스템이 광역 사운드 스펙트로그램과 케라스 시?셜 모델을 채용하여 애완동물 소리와 실내 소리같은 다양한 주파수들로 구성되어 중첩된 음향 속에서 설정된 소리를 우수하게 분류하는 것을 확인하였다. 그리고 중첩된 소리의 크기에 비례하여 인식에 미치는 특성과 영향을 단계별로 비교 분석하였다.
최근 사운드 디자인은 기업에서 제품에서부터 마케팅, 웹에 이르기까지 기업이미지를 고려한 기억에 남을 만한 경험의 멜로디를 디자인하여 사용하고 있고, 생활환경이나 공공시설 등 여러 분야에서도 사운드가 각 분야의 아이덴티티 확립에 필요한 요소로 사용되고 있다. 지방자치단체시대를 맞이하여 각 지자체에서는 지역 활성화를 위한 지역 아이덴티티의 확립에 지역의 정체성 확보와 지역의 잠재력, 자원을 활용한 지역개발에 많은 관심을 기울이고 있다. 또한 도시이미지 제고를 위해 지역이미지통합사업(CIP) 등 적극적인 사업을 추진하고 있다. 그러나 이러한 일련의 사업들은 시각적인 측면에 치우치거나 인식의 부족으로 인하여 아이덴티티 구축에 한계가 있다. 소리의 고장인 전주에 소리에 관련된 축제와 대회가 많이 개최되고 있으나, 정작 소리에 대한 아이덴티티가 없는 상황이다. 따라서 전주만의 특색 있는 소리의 조건을 제시하고 이를 통해 지역이미지 활성화를 위한 아이덴티티 구축에 필요한 요소로서 활용될 수 있도록 자료를 제공하는 것이 본 연구의 목적이다. 본 연구에서는 지역 의 소리 이미지를 찾기 위한 소리 샘플은 지역민이 가장 선호하는 자연의 소리 중 한국의 아름다운 소리100을 사용하였다. 이중 선호 샘플을 추출하여 각 샘플에 대한 형용사이미지를 설문을 통해 요인 분석을 하였다. 분석 결과 전주지역의 특색 있는 소리이미지 요인으로는 조화, 강약, 대비, 문화성을 고려한 밝고, 경쾌하며, 편안한 소리 이미지를 도출할 수 있었다. 이는 지역이미지 활성화를 위한 아이덴티티 구축에 필요한 요소로서 활용될 수 있도록 자료를 제공하는 데 있다.
2020년 9월 23일 새벽 1시 39분경 전국 여러 곳에서 목격된 서천 화구는 대기권에 진입 후 두 차례 폭발했음이 전천 카메라 영상에 확인되었으며, 충격파는 한반도 서남부 지역 지진 및 인프라사운드 관측소에 기록되었다. 17개 관측소에서 측정된 화구 지진파 및 음파의 도달 시간 정보와 베이지안에 기초한 격자탐색법으로 화구 발생 위치를 추정하였다. 위치결정에는 대기권 바람 분포에 따른 음파 속도 변화를 반영하여 계산 결과의 신뢰도를 높였다. 화구 발생 위치는 36.050°N, 126.855°E, 고도 35 km로 전천 카메라 영상에서 관측된 두번째 화구 위치와 유사하였다. 서해 상공에서 한반도 내륙으로 입사하며 발생한 두 차례의 폭발이 근거리 인프라사운드 관측소에서 확인되었다. 또한 서천 화구 폭발 충격음은 장거리를 전파하여 최대 ~266 km에 위치하는 관측소에서도 기록되었으며 파형 모델링이 관측 결과를 뒷받침하였다. 인프라사운드 5개 관측소에서 측정된 두번째 화구 폭발 신호의 평균 주기는 ~0.4 s이며, 주기-폭발 에너지 관계식을 적용했을 때 서천 화구의 폭발 에너지는 약 0.3 ton TNT 폭발에 상응한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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