심음은 심장이 수축, 확장 시에 심장의 움직임과 혈류의 흐름에 의해 발생하는 음향이다. 심음은 여러 신호원으로 이루어져 있고, 매우 복잡하고 비고정적인 신호이다. 심장의 질환에 따라 심음의 소리는 다르게 나타난다. 심음을 구분하여 심장 질환의 유무를 판단하는 가장 기초적인 기준이 될 수 있다. 본 연구에서는 Support Vector Machine 기법을 이용하여 심음을 통한 심장 질환 판별 검출 알고리즘을 제안하였다. Support Vector Machine은 신경망의 한 종류이며 이진분류에서 좋은 성능을 보인다. 또한 Polynomial Radial Basis Function, Multi-Layer Perceptron Classifiers를 위한 대안적인 학습방법으로 사용된다. 이러한 특성을 사용하여 심음의 데이터들을 일정한 기준에 의하여 (+)데이터와 (-)데이터로 분리한 후, 각 데이터들을 학습시켜 최적의 데이터를 만든다. 이후 각 데이터들은 점층적인 추가 학습을 시킴으로써 적은 양의 학습 데이터만으로도 높은 분류 성능을 표현할 수 있다. 이 연구에서 제안된 SVM을 실제 심음 데이터에 적용한 실험에서 심장 질환의 유무 판별에 우수한 성능을 보임을 확인할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 인터넷 역기능에 있어 가장 큰 문제로 인식되고 있는 유해 음란 사이트를 기술적으로 차단하기 위한 방법론을 제안하고자 한다. 현재까지의 기술적 차단 방법이 주로 목록 기반과 단어 기반 방법이었기 때문에 새로이 생겨나는 사이트나 단어를 교묘히 변경한 경우 음란사이트 차단이 제대로 되지 않았다. 이를 위해 본 논문에서는 음란물의 내용이 될 수 있는 즉, 음란물에서 성행위시 나오는 신음소리와 음란 영상을 추출하여 음란 사이트를 차단하고자 한다. 이를 위해 질감 분석, 곡선 적합 등을 통해 영상에서 성적 주요 부위를 추출하였으며 프라트툴을 이용하여 음향 신호를 분석한 후 자기 상관 함수로 음란 음향 신호를 차단하였다. 최종적으로 실험에 의해 본 논문의 유용성을 입증하고자 한다.
최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.
센서 네트워크는 환경 정보를 이용하여 재난방제, 스마트홈, 환경감시 등의 다양한 서비스를 제공할 수 있으며, 특히 위치인식 기반 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 위치인식을 하기 위해 기본적이고 가장 중요한 기술은 센서와 사물 사이의 거리를 측정하는 것이다. 초음파와 RSSI, GPS 등 위치인식을 위해 거리를 측정하는 방식은 여러 가지가 있다. 본 논문에서는 소리와 RF신호를 이용하여 거리를 측정하는 시스템을 구현하고 평가한다.
파라메트릭 라우드스피커(parametric loudspeaker)는 초음파의 지향성 발생 특성과 발생된 초음파의 비선형 전파 현상을 이용하여 간접적으로 가청음을 발생시키는 기술을 이용한다. 이를 이용하면 소리를 직진 형태로 전파 시킬 수 있기 때문에 원하는 영역에만 음향 신호를 전달할 수 있다. 본 연구에서는 파라메트릭 라우드스피커의 연구 진행 상황을 간략히 살펴보고, 현재 이 분야에서 가장 실용적인 초음파 발생기 방식으로 알려진 압전 필름형 초음파 발생기의 디자인 기술과 이를 적용한 파라메트릭 라우드스피커에 관하여 논한다. 그리고 이러한 스피커 시스템이 실용화되기 위해 해결해야 하는 문제점을 살펴본다.
동일한 감성자극을 받더라도 개인의 대뇌변연계에 저장된 정보에 의하여 그 느끼는 감성이 달라진다. 대뇌변연계에 저장되는 정보에 영향을 주는 요소로서 전전두엽의 비대칭성, 성별, 연령, 문화, 교육, 환경(지역 및 사회적) 등이 있다. 예를 들면 동일한 음질을 갖는 소리에 대하여 청취하는 사람에 따라 서로 다른 음향감성을 느끼게 되며 동일한 색채에 대하여는 풍토색이 서로 다른 환경에서 성장할 경우 그 느끼는 색채감성이 달라지게 된다. 이와 같이 감성에 영향을 주는 여러 요인들과 그 결과와의 상관성을 도출하여 궁극적으로 감성적 생리/병리에 활용하기 위해 산업자원부 지정 심뇌혈관데이터센터에서는 향후 감성에 영향을 줄 수 있는 다양한 생리신호와 그 결과로서의 감성을 체계적으로 데이터베이스화 해나갈 계획이다.
전동차 시뮬레이터는 제한된 공간상에서 영상 및 음향, 운동, 운전석에 있는 각종 계기와 모니터 시스템들을 이용해 운전자에게 실제 주행하고 있다는 현실감을 제공하는 일종의 가상현실 장비이다. 시뮬레이터의 유효성은 각종 차량 특성과 운전조건 변화에 대해 CAB 상의 승무원에게 실제에서 경험할 수 있는 각종 주행환경을 제공하는 데 있다. 주행 현실감을 확보하기 위해서는 CAB 승무원에게 소리, 영상, 운동, 촉각 신호 등과 같은 큐(Cue)를 현실적으로 제공해야 한다. 대부분의 큐는 운전자의 조작 명령에 반응하는 차량의 동특성 해석을 통해 결정되어 시각, 음향, 모니터 등에 제공된다. 그러므로, 시뮬레이터 운용에 있어서 핵심적인 위치를 차지하고 있는 실시간 전동차 시뮬레이션 시스템의 전동차 모델은 차량의 운동을 현실적으로 모사할 수 있어야 하며, 실시간으로 시뮬레이션 되어야 하는 서로 상충되는 조건을 만족시켜야 한다. 실시간 전동차 시뮬레이션을 수행하기 위해서 특히 공학적으로 검토되어야 할 요소는 전동차 모델의 적절성, 적분기법, 운용 소프트웨어 및 실시간 시뮬레이션용 컴퓨터 등에 관하여 연구하였다.
음질 평가는 좋은 소리를 만들기 위해 필수적인 요소이며, 음향의 특성과 대상 시스템에 따라 다양한 방법이 사용되고 있다. 본 논문에서는 음질 평가법의 전반적인 방법론 및 전송 처리된 음향 신호의 품질 평가법에 대해 ITU-T, ITU-R, IEC, 그리고 ANSI 등의 권고안에 기술된 국제 표준을 중심으로 요약하고 분석하였다. 분야별로는 음성 명료도, 음성 음질, 그리고 오디오 음질 평가법을 다루었으며, 현재 사용되는 권고안의 기술적인 내용과 최신 연구 동향 및 향후 발전 방향 등에 대해 기술하였다.
본 논문에서는 워터마킹을 응용한 동적 캐릭터 기술을 제안한다. 오디오 신호에 임의의 동작을 위한 일련의 동작코드를 들리지 않게 삽입하면, 이 캐릭터는 선행 처리된 오디오 파일이 재생될 때 마이크를 통해 얻은 소리를 처리하고 은닉된 코드를 추출함으로써 그 코드에 지정된 행동을 할 수 있다. 예를 들어 로봇이 동작코드가 은닉된 음악에 맞추어 지시된 춤을 출 수 있는 것이다. 이를 위해 우리는 워터마킹 기술을 적절히 응용하였으며, 제안된 기술은 공기(air)를 매질로 삼는 아날로그 채널에서 발생하는 잡음, 로봇과 음원의 거리에 따른 음의 감쇄, 그리고 동기화 등과 같은 문제들을 해결하였다. 여러 가지 상황에 따른 제안된 기술의 실험을 통해 제안된 기술의 성능을 입증하였다.
현재 사용되고 있는 화재 통제 시스템은 화재 발생 시 단순한 열감지 센서를 통해 화재를 감지하고 연결된 경종에 신호를 보내 소리를 내어 알리는 방식을 사용하고 있다. 이러한 기계식 시스템은 잦은 고장과 낮은 정확도로 인한 신뢰도 문제뿐만 아니라 화재 발생 시 대피대상자들을 적절하게 유도하지 못하여 막대한 2차 피해가 발생하는 문제를 안고 있다. 본 논문에서는 IT 기술을 바탕으로 효율적이고 체계적으로 화제 통제를 지원하는 통합 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 화재 통제의 핵심인 감지, 알림, 유도 기능의 효과를 극대화하도록 상호 연결되고 통합되어 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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