본 논문은 여러 음향신호의 도달각에 기반한 실내측 위성능을 분석한다. 도달각 측정을 위해 송출전력이 같은 총성, 벨소리, 그리고 의사충격음을 사용하였다. 음향 신호는 약 32 평방미터의 실험실에서 한 개의 음원 스피커를 통해 송출되고, 두 쌍의 서로 동기가 맞는 배열 마이크를 통해 수신된다. 수신된 음향신호로부터 한 마이크 쌍 사이의 도달지연시간차가 측정되고, 이로부터 도달각이 산출된다. 끝으로, 음원 스피커의 최종 위치는 도달각의 교점으로 결정된다. 본 논문은 설치한 실험환경에서의 참 도달각과 측정 도달각의 평균절대오차와 측위오차의 상보누적분포를 보이고, 이에 대한 성능특성을 분석한다.
이전까지 많은 연구자들은 적응 신호처리(Adaptive Signal Process)를 이용한 잡음 제거 방법을 연구해 왔다. 그러나, 최근 발전하고 있는 멀티콥터는 프로펠러 모터의 RPM(Revolution Per Minute)이 실시간으로 변하기 때문에 적응 신호처리를 이용하여도 깔끔한 결과를 얻어 내기가 어렵다는 한계가 존재한다. 또한, 특정 주파수를 기준으로 형성되는 고조파(Harmonics)는 적응 알고리즘인 (N)LMS 를 이용한 예측에서 오차를 발생시키는 문제를 발생시킨다. 따라서, 본 논문에서는 멀티콥터를 이용한 음향 취득에 대한 소음 저감 방법으로 회전 속도계(Tachometer), 콤 필터(Comb Filter), NLMS 알고리즘(Normalized Least Mean Square Algorithm)을 이용한 방법을 제안한다.
에밀레 소리 울림의 최대 특징은 맥놀이 파동의 생성이다. 이는 시간영역에서는 간섭 곱셈의 결과로 나타나며 반소파는 억제하면서 신호파가 좌우에 분포하는 대역 억압 양측파대 변조방식이다. 이러한 맥놀이파는 에밀레의 파동 이외도 폴리비닐에 대한 라만 분산신호, 음성신호, 수맥파와 조석파 등에서 관찰된다. 이러한 맥놀이의 발생원인은 대칭구조에서 비대칭 구조로 발생함을 보여주고 있다.
주차장에서는 다양한 형태의 사건 사고가 발생하는데, 기존 DVR(CCTV)는 단순 영상녹화 기능만 지원하므로, 이를 효과적으로 분석하는데는 한계가 있다. 따라서, DVR의 영상카메라와 마이크를 통해서 입력되는 영상과 사운드 신호를 대상으로, 해당 영상이 발생하는 음향 신호의 종류를 파악하여, 특정 음향이 발생한 영상구간을 저장하여 이를 검색할 수 있다면, 주차장 관리자가 효과적으로 사건 사고를 대처할 수 있게 된다. 본 연구에서는 주차장에서 발생하는 차량관련 음향(충돌음, 과속음, 경적음, 유리파손, 비명)을 분류하기 위해 효과적인 특징벡터를 제안하고, 제안한 특징벡터를 이용하여 신경망 차량음향분류기를 설계하여 성능을 평가함으로써, 효과적으로 차량음향을 분류하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 신경망 차량음향분류기를 DVR시스템과 연동하여, 마이크로부터 입력되는 음향신호를 실시간 분석하고, 특정 소리가 발생한 영상구간을 기록함으로써, 음향 키워드에 의해서 해당 사고영상을 검색 및 디스플레이하는 시스템을 개발하였다.
최근 드론은 군사 작전, 물류 운송, 인명 구조 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며 관련 산업의 규모는 증가하는 추세이다. 이에 따라, GPS 스푸핑, 조종사 비익명화 등의 드론을 향한 공격 기법들 또한 발달하고 있다. 이런 공격들은 드론에 대한 인증을 도입함으로써 대비할 수 있는 공격들이다. 이에, 학계에서는 강건한 인증을 위해 드론 하드웨어의 고유 특성을 활용할 수 있는 RF 신호, 소리 신호, 드론 내부 센서 신호 등에 기반한 인증 기술들이 연구되어온 바 있다. 본 논문에서는 지금까지의 드론 인증 기술 연구 동향을 분석하고, 이를 기반으로 향후 연구 방향을 제시한다.
열차의 방향을 기존 방향에서 다른 방향으로 이동시키기 위한 변환 장치인 선로 전환기의 고장은 열차의 탈선 등을 유발시킬 수 있다. 따라서 열차운행의 안전 측면에서 해당 장비에 대한 모니터링은 필수 요소이다. 본 논문에서는 선로 전환기의 구동시 발생하는 소리 정보를 기반으로 잡음에도 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호에 STFT(Short-Time Fourier Transform)를 적용하여 스펙트로그램을 취득한다. 실제 환경에서 발생하는 잡음의 영향에도 강인한 성능을 보장하기 위하여, 해당 스펙트로그램에 대한 전처리 과정을 수행 후 모듈화 한다. 각각의 모듈에서 평균값과 표준편차를 계산 및 조합하여 특징 벡터로 생성한 후 이진 분류에 뛰어난 성능이 확인된 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 이상 상황을 탐지한다. 실제 선로 전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 이용하여 모의실험을 수행한 결과, 제안한 시스템은 잡음이 발생하는 상황에서도 효과적으로 이상 상황을 탐지함을 확인하였다.
언어를 통한 의사 전달 능력이 없거나 뒤지는 소아들은 통상 울음으로서 자신의 상태를 나타낸다. 이 중 중요한 것이 바로 건강 상태를 나타내는 것인데 언어 전달 능력이 없는 소아들의 질병은 진단 시기를 놓치거나 정확한 진단 결과를 내리기 어려운 문제가 존재한다. 이를 위해 본 연구에서는 소아의 얼굴 색상 및 울음소리를 분석하여 질환 유무를 판단해 내는 시스템을 개발하고자 한다. 특히 본 논문에서는 얼굴 영역에 대한 추출 및 색상 분석과 울음소리의 특징 추출을 통해 소아의 심장 관련 질환에 대한 진단을 행하고자 한다. 각각의 생체 신호학적 분석 요소를 통해 정상적인 소아와 다른 부위의 질환을 앓고 있는 소아, 그리고 심장 질환을 앓고 있는 소아에 대한 집단별 비교, 분석을 행하고 이를 바탕으로 심장 질환 진단 방법을 제안하고자 한다. 또한 실험을 통해 소아 심장 질환에 대한 유의성을 추출하고 이를 기반으로 진단의 정확성 및 객관적 지표를 마련하고자 한다.
각각 2개의 마이크로폰을 내장한 귓속형 보청기를 양쪽귀에 착용한 상태에서 소리의 지향성을 시뮬레이션하고 전기음향실험으로 비교하였다. 지향성 보청기의 신호 대 잡음 비율 향상을 고려하였다. 시뮬레이션을 위해 경계요소기법을 사용하였으며 본 논문에 의해 밝혀진 주파수 대역에서의 시간 지연을 DSP칩을 내장한 디지털 보청기의 지향성 조절 파라미터로 사용하고자 한다. 마이크로폰 사이의 간격을 10mm로 하였다. 가장 최적한 지향성이 출력 되기 위한 위상을 계산하였다.
대기중 사운드 통신(Aerial acoustic communication)은 공기를 매질로 삼아서 전파되는 소리에 정보를 싣는 통신 기술로 스피커와 마이크 등의 오디오 인터페이스로 신호를 송수신하는 방식을 의미한다. 오늘날 많은 사람들이 사용하는 스마트 기기의 내장 마이크를 수신 인터페이스로 활용할 수 있다는 장점 때문에 대기중 사운드 통신을 기반으로 한 다양한 기술 및 어플리케이션 개발이 이루어지고 있다. 본 고에서는 최근 대기중 사운드 통신 기술 동향을 살펴보고 대기중 사운드 통신의 특성으로부터 기인하는 기술적인 어려움을 짚어본다. 또한, 대기중 사운드 통신 기술 기반의 응용 서비스를 알아본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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