본 논문에서는 제4의 스크린 미디어로 불리며 급성장 중인 디지털 사이니지에 적용할 수 있는 키넥트 센서기반의 상황인지기술을 연구하였다. 디지털 사이니지에 필요한 상황인지기능을 분류하고, 디지털 사이니지 제어를 위한 비접촉 인터페이스를 제공하고, 상황에 맞는 콘텐츠를 능동적으로 제공할 수 있는 상황인지형 디지털 사이니지 플랫폼을 개발하였다. 기본적인 상황인지기능으로는 사용자 인원수, 제스처, 음성, 소리방향 등이 연구되었고, 향후 고급 상황인지기능을 연구할 계획이다. 본 연구에서 개발된 플랫폼은 일반적인 상황인지형 디지털 사이니지 개발시 참고 모델이 될 수 있을 것이다.
드럼은 현대인의 스트레스 해소와 노인 치매예방, 소아의 뇌 성장에 도움이 되는 반면, 악기의 크기가 크고 연습 시 발생하는 소음으로 인해 시간적, 공간적인 제약이 많은 악기이다. 본 논문에서는 드럼을 언제 어디서나 연습할 수 있도록 도와주는 에어 드럼 교습 시스템을 제안한다. 에어 드럼 교습 시스템은 진동센서가 부착된 드럼 스틱과 휴대폰용 어플리케이션만으로 드럼연주가 가능하다. 에어 드럼 교습 시스템은 드럼 스틱에 장착된 진동센서를 이용해 사용자의 드럼 연주 신호를 실시간으로 인지하고, 휴대폰에 설치된 모바일 어플리케이션에서 진동 신호를 드럼 연주 소리로 변환하여 출력한다. 또한 에어 드럼 교습 시스템은 사용자의 연주 패턴을 분석하여 드럼의 기본 패턴과의 박자, 음정, 세기에 대한 유사도 점수를 제시하여 사용자의 드럼 실력 향상에 도움을 준다. 이를 위해, 본 논문에서는 사용자가 연주하는 동안 진동 센서에서 인지한 신호를 하나의 박자로 구분하기 위한 제어 기술과 실시간 연주 및 유사도 점수를 제시하는 에어 드럼 교습 어플리케이션 'WeFlash'의 설계와 구현 결과를 제시한다.
현재 에너지 절감에 대한 사회적 요구가 높다. 이번 기회에 IGBT 딤머시스템이 기존 SSR,SCR 딤머시스템과 비교하여 얼마만큼의 효율성을 갖는 것에 대한 목적을 가지고 연구를 하였다. 방법은 2가지로 첫째는 디머시스템의 조광시 출력에 따른 정현파 변형의 비교실험으로 전력손실이 얼마나 나타나는지에 대하여 오슬로스코프로 비교 측정 실험을 진행하였고, 둘째는 조광시 장비가 갖는 소리에 대한 데시벨 크기를 측정하여 장비 배치에 대한 소음에 대하여 데시벨 측정기로 실험을 진행하였다. 결과는 전력손실에 따른 효율성과 공간에 따른 소음이 많은 SSR, SCR 딤머보다 IGBT 딤머가 효율적이라는 것을 확인 하였다.
스마트폰의 사용이 보편화됨에 따라 스마트폰을 이용한 다양한 응용서비스가 개발되고 있으며, 추가적인 장치없이 음향 신호를 이용하여 데이터를 송수신하거나 위치를 측정하는 기술이 활발하게 개발되고 있다. 그러나 스마트폰 장치의 한계로 음향 주파수의 선택에 한계가 있고, 음향신호 발생 장치의 전자회로의 비선형성으로 인해 인간이 감지할 수 있는 음향신호 잡음이 발생하는 문제가 있다. 따라서 시끄러운 소리가 나므로 실용화에 어려움이 있다. 본 논문에서는 인간이 감지하는 음향 신호의 크기 측정 방법을 제안하고, 이에 따라 여러 가지 음향 신호를 비교 분석함으로써 음향 통신 및 위치측정 시스템 개발시에 비가청 음향 신호 설계에 활용하도록 한다.
본 논문에서는 사람의 노랫소리를 자동으로 채보할 수 있는 시스템을 제안한다. 먼저 입력된 음성으로부터 추출된 피치 정보를 안정화된 역확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)을 이용하여 음절 단위로 분할한다. 이를 바탕으로 유전자 알고리즘에 기반한 클러스터링을 통해 음길이 인식을 수행하였다. 또한 시창자의 음 높이에 강인한 음정 인식을 위하여 상대 음정이라는 개념을 도입하였다. 그리고 휴지기 정보를 이용한 마디 추출 알고리즘을 적용하여 보다 정확한 노래의 채보를 가능하게 하였다. 제안된 시스템을 통하여 동요 16곡을 채보한 결과 마디 인식률은 91.5%였으며, DMOS 방법으로 측정한 악곡 전체 유사도는 3.82로써 시스템 성능의 유효성을 확인할 수 있었다.
국제 협약에 따라 한글에 관한 정보는 로마자로 표기해야 한다. 우리나라는 1959년 2월 로마자 표기법'을 제정, 수차례 개정을 통해 1983년 6월 문교부(Ministry Of Education)안을 발표했으나, 표지판, 역명, 교과서, 공공문서들에서 활용되었지만, 영자신문, 외국 학술지등은 M-R( Mccune-Reishauer ) 표기법을, 인명, 신문 및 방송매체 등은 혼합표기방식을 사용함으로써 인(人). 지명(地名), ID, 대표어등 정보 검색시 혼란을 야기시켰고, 개정안에 따를 표기 정정으로 수백억원에 가까운 예산을 낭비하였으며, 최근 ISO(International Standard Organization)에서는 남북한 단일화 및 기계적 변환을 요구하고 있으나, 반달표 표기곤란, 편리성 결여, 북한의 주장등의 사유로 제정등을 거론하고 있는 실정에 있다. 잘 쓰지 않는 ASCII 코드 중에서 반달점 폰트를 제작하고 단어, 문장, 문서를 STRING으로 받아 알고리즘화된 음운법칙을 적용하여 소리글자로 변환하고 MOE테이블에서 대응글자를 참조하여 기계적 변환이 가능하도록 하였으며, 세련된 디자인, 풀다운 팝업방식을 채택, 2HD 1장으로 국내최초로 개발하였다.
헬리콥터, 팬, 프로펠러, 터이빈같이 회전익에서 유체역학적 소음이 발생하는 장치의 설계에 있어서는 공기 역학적 성능 분석과 함께 소음에 대한 해석이 절대적으로 필요하다. 근래에 들어와서 소음에 대한 관심이 급격히 증가하고 공항 주변에서의 국제적인 규약들은 낮은 소음 수준(low noise level)을 규정하고 있으며, 이에 따라서 소음을 감소시키려는 연구가 매우 활발히 진행되고 있는 실정이다. 더욱이 컴퓨터의 냉각 팬을 비롯한 공조기기 및 산업기기에 사용되는 회전기계에서 발생되는 소음의 저감은 보다 더 쾌적한 환경을 요구하는 사회적 요구에 부합하면서 공력소음의 연구 분야가 더 넓어지고 있다. 본 논문에서는 소음예측 방법중의 하나인 음향상사(acoustic analogy)를 주파수 영역 방법(frequency domain method)을 이용하여 헬리콥터 블레이드의 고속 충격소음(High Speed Impulsive Noise)을 해석한다. 고속 충격소음은 블레이드-와류 상호작용 소음과 더불어 헬리콥터의 지배적인 소음원으로서 깃끝 속도가 큰 전진 수평비행(forward level flight)또는 제자리 비행(hovering flight)시 발생하는 소음으로 블레이드의 깃끝 마하수(critical Mach number)보다 크거나 비슷할 경우 충격파의 교란에 의해서 일어나는 충격적인 소음을 말한다. 고속 충격소음은 고주파수 스펙트럼 성분과 큰 소음강도를 가지고 있기 때문에 날카로운 금속성의 소리를 내며 먼 거리까지 전파되는 특징을 가지고 있다.
본 논문은 선박USN 정보 제공을 위한 응용서비스를 제안한다. 제안하는 응용서비스는 실시간모니터링서비스, 기본정보서비스, 해양네비게이션서비스, 환경설정서비스, 부가서비스로 구성된다. 실시간모니터링서비스는 선박의 주요기관과 장치로부터 수집된 선박 내부의 온도, 습도, 조도, 소리, 뒤틀림, 기울임 등의 상태정보를 사용자에게 수치와 그래프로 볼 수 있도록 하고, 또한 이상발생시 알림서비스를 제공한다. 기본정보서비스는 선박명, 선급, 승선인원 등 선박에 대한 기초적인 정보를 제공한다. 해양네비게이션서비스는 GPS를 사용하여 수집된 선박의 위치 정보 제공과 운항의 편리성을 위한 운항도우미서비스를 제공한다. 환경설정서비스는 모니터링 주기와 센싱 타이밍을 조절하기 위한 설정 기능을 제공한다. 부가서비스는 시스템에 사용자 편리성을 제고하기 위한 서비스이며, 날씨정보, 정비이력, 운항일지 등으로 구성된다. 이러한 응용서비스는 선박USN 모니터링시스템에 적용되어 선박 운항의 지식과 경험이 부족한 초보 운항자들이 편리하고 안전한 운항을 하도록 돕는 역할을 할 것으로 기대된다.
본 논문은 펌웨어와 인공지능을 이용하여 지형의 사각지대를 이동하며 순찰 및 방범의 목적을 지닌 시스템을 소개하기 위함에 있다. 기존의 보안 시스템은 비상 상황 발생 시 인력이 직접 출동하여 상황을 해결함으로써 날로 증가하는 최저임금을 고려했을 때 이들의 인건비를 감당하기 어렵다는 단점이 있다. [1] 이러한 문제점을 해결하기 위해 앱 개발을 통해 RC카를 제어하는 아두이노와 연결하여 자율주행을 하게끔 하는 시스템을 개발했다. 또한, 라즈베리파이 웹캠을 부착해 실시간으로 현장을 촬영하여 사용자가 웹에만 접속하면 현장을 모두 감시할 수 있도록 시스템을 개발하였고, 단시간 푸리에 변환(STFT)을 통해 얻은 음성 데이터 변환맵을 인공지능 프로세서인 인텔리노에 학습 데이터로 학습시킨 후에 주변 환경에서 비명 소리만 감지할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 본 논문에서는 이러한 시스템들이 기존의 인건비 증가에 대한 문제점을 해소할 수 있다고 생각하여 더욱 효율적으로 방범이 가능한 시스템을 소개한다.
본 연구는 한국어 분절음 인식을 위한 인식 단위 설정과 학습시 학습 데이터 분할 방법에 대한 연구이다 대용량 음성 인식을 수행할 경우, 표준 패턴의 인식 단위를 단어나 음절이 아닌 분절음 단위로 사용하여야 효율적인 음성 인식을 수행할 수 있다. 본 연구는 이와 같은 분절음 인식을 수행하기 위한 연구로서, 인식 단위 설정 변화와 학습시 학습 데이터 분할 방법에 따른 인식 결과를 미국 OGI 연구소의 speech toolkit을 이용하여 검토한다. 인식 단위에 관해서 특히 모음의 경우 철자에 기초한 음소별 인식 단위 설정과 현대어 발음에 기초한 인식 단위 설정을 비교했으며, 그 결과 발음에 기초해 몇 개의 모음을 통합한 경우가 더 우수한 결과를 보였으며, 학습 데이터 분할 방법에 따른 인식 결과는 손으로 분할한 방법이 자동 분할 방법보다 약 2-3%의 인식 향상을 보였다. 또한 인식 단위의 설정에 있어서 독립된 분절음으로 설정한 경우보다 앞, 뒤의 소리의 상황을 고려한 바이폰(bipbone)을 이용할 경우가 5.7%-25.9%의 향상된 인식 결과를 보였다 인식 방법에 있어서는 HMM 만을 이용한 방법보다 신경회로망과 HMM을 결합한 인식 방법이 6.1%-7.5%의 더 좋은 인식률을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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