• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.233-236
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• 2007

본 논문은 BCI 시스템을 이용하여 동물의 뇌 신호를 분석하고 온라인 상에서 인간과 동물이 상호 게임이 가능하도록 사운드 윈도우 시스템을 설계한다. 게임에 참여하기 위하여 컴퓨터 모니터를 이용한 인간의 시각적인 참여와는 달리 동물은 시각적 방법이 아닌 다른 방법을 제안해야 한다. 동물이 게임과 상호작용을 하기 위해서 사운드 윈도우 시스템은 게임에 사용될 지형의 크기에 따른 위치 정보와 게임 상황에 따른 소리를 각각 사상하여 소리를 이용한 가상공간을 구축하고, 게임에 참여할 동물이 공간에 제약을 받지 않도록 동물의 목에 헤드셋을 착용하여 블루투스로 신호를 전달하여 소리를 출력하는 방법을 사용한다. 본 논문은 사운드 윈도우 시스템을 이용하여 인간 대 인간, 인간 대 컴퓨터 간의 기존의 게임방식을 동물이 참여하는 새로운 컨텐츠를 제공한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.8
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• pp.418-426
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• 2008

In this paper, we propose an algorithm for the frequency channel segmentation using peaks and valleys in spectrogram. The frequency channel segments means that local groups of channels in frequency domain that could be arisen from the same sound source. The proposed algorithm is based on the smoothed spectrum of the input sound. Peaks and valleys in the smoothed spectrum are used to determine centers and boundaries of segments, respectively. To evaluate a suitableness of the proposed segmentation algorithm before that the grouping stage is applied, we compare the synthesized results using ideal mask with that of proposed algorithm. Simulations are performed with mixed speech signals with narrow band noises, wide band noises and other speech signals.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.6
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• pp.141-146
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• 2015

In order to classify and analyze variously compounded sound and voice signal from FPGA microphone, there are numerous systems to detect abnormality signal, however, they have a lot of problems to implement the abnormality signal detection efficiently and effectively. Therefore, we proposed a method that implements classifying the signal effectively and outputting the detection efficiently based on the algorithm applied FIFO structure (First-in First-out) by using microphone sensor which able to input the sound signal, and statistical variance and coefficient of variation (CV). The result showed 96.3% detection when the experiment was performed more than 100 times with the proposed algorithm applied system.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.85-87
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• 2013

본 논문에서는 환경 잡음에서 사람들의 비명소리를 검출하여, 위험상황을 식별하는 방법용 시스템을 구축하기 위해 비명소리의 특징을 분석한다. 비명 소리는 놀랬을 때, 다급할 때, 아플 때, 세 가지 상황으로 나누어 녹음을 진행하였고, 이를 주파수 신호로 바꾸어 분석을 하였다. 비명소리 데이터에서 amplitude 가 가장 크게 나타나는 주파수 대역을 분석하고, 상황 별로 비명소리에 대한 주파수 분포의 차이, 남성과 여성의 주파수 대역과 분포의 차이를 분석한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.06a
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• pp.1308-1310
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• 2022

소리 데이터 분류는 단순 소리를 통한 분류, 감정 인식등 다양한 연구가 진행중이다. 심층 신경망에서 데이터의 부족과 과적합 문제를 개선하는 방법으로 데이터 증강은 중요하다. 본 논문에서는 3가지의 소리데이터(UrbanSound8K, RAVDESS, IRMAS)를 사용하였으며, 소리데이터는 멜 스펙트로그램을 통한 변환과정을 거쳐 네트워크 망에 입력된다. 입력된 신호는 다양한 네크워크 신경망(Bidirection LSTM, Bidirection LSTM Attention, Multi-Head Attention, CNN)을 통해 학습되어지며, 각각의 네트워크 신경망에서 데이터 증강 전후의 분류 정확도를 확인 하였다. 다양한 데이터셋과 다양한 네트워크 망에서의 데이터 증강 방법의 결과 비교를 통한 통찰을 얻을수 있을 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.585-590
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• 2007

최근 IT기술의 비약적인 발전과 더불어 사용자의 편의성을 극대화 시키는 웨어러블 컴퓨팅 기술이 주목을 받고 있다. 이러한 기술은 일반인뿐만 아니라 장애인들의 일상생활의 보조 도구에 활용되어 큰 도움이 될 것으로 예상된다. 본 논문에서는 시각 및 청각장애인을 위해 개발된 착용형 단말기들을 소개하고자 한다. 시각 장애인용 단말기인 SmartWand는 시각장애인용 지팡이에 부착하거나 손에 휴대할 수 있는 장치로, 시작장애인을 위한 보행 보조 및 색상과 명암 정보 인식 보조 기능을 갖춘 장치이다. SmarWand는 시각장애인이 보행 시 이용하는 기존의 지팡이로는 감지할 수 없는 전방의 장애물을 초음파 센서를 통해 탐지하여 촉각이나 음성으로 경고해주고, 물체의 색깔이나 주변의 밝기 정도를 측정하여 시각장애인에게 알려준다. 청각 장애인용 단말기인 SmarWatch는 손목에 착용하는 장치로서 아기 울음소리, 노크나 초인종 소리, 물 끓는 소리, 화재 경보 등 가정에서 발생하는 일상적인 소리를 인식할 수 있도록 해준다. SmartWatch는 입력 모듈의 마이크로 입력된 소리를 문선통신을 통해 컴퓨터로 전송한 후에 소리의 종류를 인식하고 적절한 제어신호를 다시 무선통신을 통해 전송받아 감지된 소리의 종류를 해당하는 진동과 시각정보로 표시해준다. 이런 착용형 단말기들을 통해 시각 및 청각 장애인의 일상 생활의 안정성과 편의성이 증대 되기를 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.343-344
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• 2015

본 논문에서는 비가청주파수 소리신호를 사용하는 데이터 전송 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 각 비트에 매핑된 특정 주파수를 혼합하여 신호를 전송함으로써 동시에 여러 비트를 전송할 수 있다. 그리고 인접한 주파수 신호의 간섭으로 인한 데이터 에러를 검출하기 위해 순환 중복 검사 기법을 사용함으로써 데이터 전송 정확도를 높인다. 이 기법은 기존 전송 속도의 한계로 제한된 분야에서만 사용했던 비가청주파수 무선 통신 기법을 더 다양한 분야에 활용할 수 있을 것이다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.38 no.3
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• pp.258-263
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• 2010

Sound localization algorithm usually adapts three step process: sampling sound signals, estimating time difference of arrival between microphones, estimate location of sound source. To apply this process in indoor environment, sound localization algorithm must be strong enough against reverberant and noisy condition. Additionally, calculation efficiency must be considered in implementing real-time sound localization system. To implement real-time robust sound localization system we adapt four low cost condenser microphones which reduce the cost and total calculation load. And to get TDOA(Time Differences of Arrival) of microphones we adapt GCC-PHAT(Generalized Cross Correlation-Phase Transform) which is robust algorithm to the reverberant and noise environment. The position of sound source was calculated by using iterative least square algorithm which produce highly accurate position data.

• Journal of KSNVE
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• v.8 no.4
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• pp.749-756
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• 1998

기어에서 충격성 진동 및 소음은 치차의 이상과 연관이 있다. 따라서 충격 진동 및 소리는 기어의 이상 진단에 사용되어 질 수 있다. 또한 이들 충격파를 조기에 정확하게 탐지하여 기어의 이상을 진단하면 완전 파손을 방지할 수 있다. 그러나 주변 소음 및 노이즈 신호 때문에 객관적이 충격파의 탐지가 어렵기 때문에, 본 논문은 이러한 숨겨진 충격 신호를 능동 신호 처리 기법을 이용하여 조기에 찾아내고 이것을 시간-주파수 영역에서 해석하였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.10
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• pp.1412-1417
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• 2004

Sparse coding or independent component analysis (ICA) which is a holistic representation, was successfully applied to elucidate early auditor${\gamma}$ processing and to the task of sound classification. In contrast, parts-based representation is an alternative way o) understanding object recognition in brain. In this thesis we employ the non-negative matrix factorization (NMF) which learns parts-based representation in the task of sound classification. Methods of feature extraction from the spectro-temporal sounds using the NMF in the absence or presence of noise, are explained. Experimental results show that NMF-based features improve the performance of sound classification over ICA-based features.