스피커는 전기적 입력 신호를 소리로 전달해 준다. 이 과정에서 특정 주파수에서 변형이 발생하게 되고 그 결과 소리도 변하게 된다. 본 논문은 스피커 출력이 오디오 대역에서 변형이 발생한 경우 이 주파수 대역을 보정하는 방법으로 DSP AMP를 스피커 유닛과 결합시킨 VADSM(Value-Added Digital Speaker Module)를 제안한다. VADSM은 EQ 조정 기능을 이용하여 소리의 변형이 발생한 주파수 대역의 이득을 조정함으로써 스피커 출력의 평탄한 응답 특성을 유지하도록 한다. VADSM은 DSP AMP를 스피커 유니트와 결합하여 스피커 모듈로 만들어지는데 EQ 조정값을 가지고 있어야 한다. 스피커 출력을 마이크로 입력받아서 FFT를 실행한 후 주파수 스펙트럼을 조사하여 주파수별 이득을 추출해 낸 후 VADSM의 EQ를 조정하도록 하는 시스템이다.
본 논문에서는 다양한 구조의 딥 뉴럴 네트워크를 소리 이벤트 검출을 위하여 적용하였으며 공통의 오디오 데이터베이스를 이용하여 그들 간의 성능을 비교하였다. FNN, CNN, RNN 그리고 CRNN이 주어진 오디오데이터베이스 및 딥 뉴럴 네트워크의 구조에 최적화된 하이퍼파라미터 값을 이용하여 구현되었다. 구현된 방식 중에서 CRNN이 모든 테스트 환경에서 가장 좋은 성능을 보였으며 그 다음으로 CNN의 성능이 우수함을 알 수 있었다. RNN은 오디오 신호에서의 시간 상관관계를 잘 추적하는 장점에도 불구하고 CNN 과 CRNN에 비해서 저조한 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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.
스마트폰, 태블릿 PC의 등장과 더불어 모바일 IT 제품들은 빠르게 소형화, 슬림화, 저전력화 되고 있으며, 이런 시스템의 요구에 대응하기 위하여 음향부품은 기술 전환기를 맞이하고 있다. 대표적 음향소자로는 소리를 전기적 신호로 변환하는 센서인 마이크로폰과 전기 에너지를 소리 에너지로 변환하는 액추에이터인 스피커가 있는데, 최근초소형 MEMS 마이크로폰과 초박형 압전 스피커와 같은 새로운 제품이 시장에서 주목받고 있다. 본 고에서는 음향소자의 기술 개요, 새로운 제품의 장단점 및 개발 동향, 그리고 시장 및 산업 동향을 살펴봄으로써 관련 국내 업계가 기술 전환기를 대비하는 데 필요한 기초 정보를 제공하고자 한다.
터치스크린을 통한 유저의 입력은 미디신호로 변환되며 생성된 블록은 하나의 음표 또는 다수의 음표로 남게 되며 유저가 설정한 타임라인의 빠르기에 따라 입력된 블록 위치의 음계 값을 토대로 소프트웨어 신디사이저의 오실 레이터에서 생성된 소리를 스피커로 출력해 낸다. 블록은 서로 다른 색깔의 8개의 미디채널로 존재하여 각 채널을 레이어 시켜 다른 블록을 생성하여 사인파, 톱니파, 삼각파, 사각파등을 엔벨로프 변형을 통해 만든 10가지 다른 소리로 지정하여 넣을 수 있다. 미디의 멀티채널방식을 이용해 다중 레이어의 입력방식을 취했으며, 관객은 작곡 모드에서는 일정한 패턴을 가진 단음이나 화성을, 게임모드에서는 생성된 공이 블록을 부딪치며 예측하기 어렵게 생성된 단음이나 화성음을 만들 수 있다. 생성한 음이 재생될 때에는 생성된 음정의 주파수 값과 음량에 따라서 RGB LED 조명이 반응을 하며 유저가 생성시킨 독특한 음악 진행에 따라 조명의 밝기와 색깔이 바뀌게 된다.
정보 통신 기술의 발달이 인간 생활에 많은 편리함을 가져다 주었지만 개인의 정보 유출이나 소음 공해 등의 여러 가지 문제점도 야기 시켰다. 특히 휴대 전화 통화시 사용자의 개인적인 정보들이 공공 장소에서 그대로 노출이 되고, 또 그러한 통화로 인해서 타인에게 소음 피해를 주기도 한다. 이러한 병폐를 막기 위해서 휴대 전화 사용자는 최대한 작은 소리로 통화를 하되, 상대방에게 의도하고자 하는 바를 확실히 전달하여야 한다. 그러기 위해서는 휴대 전화에 근접 통화가 가능해야 하며, 일정한 방향의 방향성을 가져서 주위의 잡음에 대해 독립적으로 작동하도록 해야한다. 본 논문에서는 이러한 기능을 향상시키기 위하여 음향학적 이론을 바탕으로 휴대전화에 사용되어지는 마이크로폰을 새로 설계, 제작하고 그 성능을 시험하였다. 아주 작은 소리로 근접 통화를 할 때 발생하는 팝핑(popping) 현상이 최소한이 되도록 미세관 배열을 적용하였으며, 외부 소음 영향을 줄이기 위하여 방향성을 증폭시키고자 음원의 위치에 초점을 맞추는 기술을 적용하였다. 방향성 증폭은 4개의 마이크로폰 사용과 근거리 음원의 방향성 증가를 위한 신호 처리기술을 적용하였다. 이 기술의 적용 효과를 실험을 통하여 검증할 수 있었다.
국내 축산 농가들은 대부분 돼지우리의 구역을 나눈 후 해당 구역별로 30여 마리의 돼지들을 합사하여 사육하고 있다. 따라서 전염성이 강한 호흡기 질병이 발병하게 되면 돼지우리 전체로 확산되어 심각한 피해가 발생하게 된다. 본 논문에서는 돼지우리에서 발생하는 다양한 소음에도 강인한 소리 기반의 호흡기 질병 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 소리 신호에서 스펙트로그램 정보를 추출하고, 이를 CNN을 기반으로 돼지 호흡기 질병에 효과적인 특징 벡터를 생성한다. 마지막으로, 추출된 특징 벡터를 MLP에 적용하여 해당 호흡기 질병을 탐지 및 식별과정을 수행한다. 본 연구의 실험 결과, 다양한 잡음 환경에서도 돼지 호흡기 질병 탐지 및 식별이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 오디오 정보 분석을 이용하여 골프 통영상을 자동 색인하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 입력되는 골프 동영상을 비디오 신호와 오디오 신호로 분리한 후에, 연속적인 오디오 스트림을 Adaboost Cascade 분류방식을 통하여 스튜디오 환경에서의 아나운서의 음성구간, 선수이름이 TV 화면에 소개 될 때 수반되는 음악구간, 선수들의 플레이에 따라 반응하는 관중들의 박수 및 환호성 소리구간, 필드에서의 레포터의 음성구간, 바다나 바람 등의 필드환경 잡음 사운드구간 등의 5가지 구간으로 분류한다. 그리고 드라이브 샷, 아이런 샷과 퍼팅 샷 시에 발생하는 스윙 사운드는 onset 검출과 변조스펙트럼 검증 방법을 통해 검출되며, 관객의 박수 소리 구간과 결합하여 액션 및 하이라이트를 효율적으로 색인할 수 있게 한다. 제안된 알고리즘은 오디오 신호의 간단한 연산을 통해 의미를 지니고 있는 기본구조들을 검출하기 때문에 골프 동영상에서 사용자가 원하는 부분을 빠르게 브라우징하는 임베이디드 시스템에 적용가능하다.
본 논문은 동물원의 모형과 유아인형을 이용하여 유아에게 동물의 학습을 유도하는 시스템의 개발이다. 동물원의 우리에 유아의 인형을 근접시키면, 모형의 밑부분의 센서와 인형의 센서가 On 신호를 미들웨어 시스템에 전송하고 미들웨어 시스템은 PC에 동물우리의 번호를 전송함으로 동물우리에 있는 동물의 각종 학습 내용을 Display 장치를 통하여 학습할 수 있도록 하였다. 유아인형이 동물우리에 근접하였을 때 보내는 신호와 이동하였을 때의 신호을 각각 다르게 하여 학습도중에 유아의 인형이 다른곳으로 이동하게 되면 Display장치의 화면도 다른 화면을 보여줌으로 동물원에서 유아기 바라보는 시간을 최대한 유사하게 구성하였다. 또한 유아인현이 동물 우리에 근접하였을 경우 멀티미디어 효과를 통하여 동물의 울음소리 및 서식형태 등 기본적인 학습을 할 수 있도록 하였으며, 한글, 영어, 수셈 학습을 동시에 할 수 있도록 구성하였다.
최근 들어 소리의 세기나 하모니, 템포, 리듬 등의 다양한 음악 신호 특성을 기반으로 한 음악 무드 분류에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 음악 무드 분류의 정확도를 높이기 위하여 음악 신호 특성과 더불어 노래 가사와 소셜 네트워크 상에서의 사용자 평가 등을 함께 고려하는 멀티 모달 음악 무드 분류 기법을 제안한다. 이를 위해, 우선 음악 신호 특성에 대해 퍼지 추론 기반의 음악 무드 추출 기법을 적용하여 다수의 가능한 음악 무드를 추출한다. 다음으로 음악 가사에 대해 TF-IDF 기법을 적용하여 대표 감정 키워드를 추출하고 학습시킨 가사 무드 분류기를 사용하여 가사 음악 무드를 추출한다. 마지막으로 소셜 네트워크 상에서의 사용자 태그 등 사용자 피드백을 통한 음악 무드를 추출한다. 특정 음악에 대해 이러한 다양한 경로를 통한 음악 무드를 교차 분석하여 최종적으로 음악 무드를 결정한다. 음악 분류를 기반한 자동 음악 추천을 수행하는 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법의 효율성을 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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