• 대한기계학회논문집A
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• 제24권7호
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• pp.1731-1739
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• 2000

The Vibration signals of a gear driving system is often associated with gear tooth faults. Many studies have been done on the detection of impulsive vibration signals, which characterize the breaka ge of a gear tooth. Also, most of the studies on gear fault diagnosis are only about the fault existence at one gear-pair. This study concerns on the several possible faults of a geared motor that has three gear pairs. The measurement and analysis on the vibration signals of a running geared motor shows the relationship between the gear faults and the vibration signals. This study also shows that adaptive interference canceling technique can be appropriately applicable to detect which gear-pair has the fault, and that wavelet is better than spectrogram to figure out the gear fault.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.735-737
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• 2017

본 논문에서는 이유자돈의 건강에 심각한 문제를 발생시키고, 농가의 생산성을 급격하게 저하시키는 돼지 호흡기 질환을 효과적으로 식별하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 돼지가 내는 소리에서 스펙트로그램 정보를 추출한다. 추출된 정보는 최근 각광을 받고 있는 딥러닝 기법 중 하나인 CNN에 적용되어, 효과적인 특징으로 변환된 후 돼지 호흡기 질환을 탐지 및 식별한다. 세종시에 위치한 돼지농장에서 취득한 실제 소리 데이터 셋을 이용하여 본 논문에서 제안하는 소리 센서 환경에서의 돼지 호흡기 질병 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.257-260
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• 2006

가상현실에서의 사운드는 충돌이나 접촉 등의 인터랙션을 전달함에 있어서 그래픽 영상보다도 효과적인 경우가 많다. 그러나, 기존 연구에서는 발생 가능한 충돌음을 임의적으로 녹음한 후 실시간에서 단순 재생하는 방법으로 재현하고 있는 것이 대부분이다. 그러나, 가상환경은 미리 주어진 시나리오에 의해 플레이되는 것이 아니기 때문에 실시간으로 주어지는 인터랙션에 대해 적합한 충돌음을 실시간에 합성해야 한다. 본 논문에서는 녹음된 음의 단순재생을 피하고 실시간 가상환경의 충돌음 발생 요인을 바탕으로 유사한 물질의 충돌음을 하나의 대표 모델로서 표현하는 방법을 제안한다. 즉, 모든 샘플들을 저장하는 대신 하나의 고유음과 필요한 속성 표현을 제공하는 것이다. 이러한 고유음 표현은 실시간에 속성 요소의 변형에 의해 다양한 상황에 적응적인 음을 생성하게 된다. 이러한 충돌음 표현의 생성과 타당성을 파악하기 위해 충돌음을 방생시키는 물질들에 대한 진동음의 스펙트로그램 분석을 행하였고, 유사 물질별로 하나의 고유음 표현을 생성하여 해당 물질의 실제 충돌음과 비교함으로써 주요 주파수 패턴의 유사함을 확인하였다.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제10권3호
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• pp.43-50
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• 2007

A range-frequency interference pattern is analyzed in the course of the propagation of ship noise in shallow water. It has been shown to exhibit striated bands of intensity maxima and minima in the spectrogram. The slope of the striations is an invariant of the modal interference and is described by a waveguide invariant parameter $\beta$. It turns out that this interference pattern is useful for identifying the physical properties of the waveguide such as seabed properties. In this article, the interference pattern is analyzed using image processing techniques to produce the distribution of the beta and the effects of sediment types and geoacoustic parameters on beta distribution are examined and characterized by moments of the distributions.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.666-668
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• 2018

최근 반려동물을 키우는 가구 수의 증가와 함께, 반려묘에 대한 관심도 상당히 증가하고 있다. 특히 반려인은 반려묘와의 원활한 의사소통과 교감을 바라지만 반려묘의 세세한 감정 상태를 24시간 내내 파악하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 반려묘의 울음소리에 많은 감정 및 상태 정보가 담겨있는 것에 착안하여, 반려묘의 울음소리를 기반으로 감정을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 먼저, 이미 수집된 소리 데이터를 데이터 증폭 방법론을 이용하여 데이터를 확장 한 후, 해당 소리들의 멜 스펙트로그램 정보를 추출한다. 이를 시계열 정보 처리에 효과적인 LSTM에 적용하여 반려묘의 감정 상황을 식별할 수 있도록 학습을 수행한다. 실험 결과, 반려묘의 감정 상태 분류의 가능성을 확인하였다.

• 한국정밀공학회지
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• 제30권1호
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• pp.67-76
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• 2013

We present an innovative real-time laser welding monitoring technique employing the correlation analysis of the plasma plume optical emission generated during the process. The plasma optical radiation emitted during Nd:YAG laser welding of S45C steel samples has detected with a Photodiode and analyzed under different process conditions. The discrete DC voltage difference, filter methods and wavelet transform has been used to decompose the optical signal into various discrete series of sequences over different frequency bands. Considering that wavelet analysis can decompose the optical signals, extract the characteristic information of the signals and define the defects location accurately, it can be used to implement process-control of laser welding.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.327-330
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• 2018

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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.439-441
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• 2018

딥 러닝의 높은 성능으로 여러 분야에 사용되며 기침 탐지에서도 수행된다. 이 때 기침과 유사한 재채기, 큰 소리는 단일 데이터만으로는 구분하기에 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 오디오 데이터와 오디오 데이터를 인코딩 한 스펙트로그램 이미지 데이터를 함께 학습하는 멀티 모달 딥 러닝을 적용하는 방법을 사용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.365-366
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• 2009

목소리는 사람의 정서, 인격, 성격 및 기타 많은 개인적인 요소를 나타내고 있다. 즉, 사람의 목소리를 통해 자신이 보유하고 있는 모든 내면적, 외면적 정보를 알 수 있는 중요한 부분이다. 따라서 본 논문에서는 매력적이면서 좋은 목소리가 보유하고 있는 음성 분석학적 특징 요소를 추출하여 호감도 좋은 목소리와의 상관성을 분석하고자 한다. 이를 위해 청각적으로 다른 특징을 보유하고 있는 5가지 타입의 남성 및 여성의 목소리를 수집하고 임의의 대상자들을 통해 호감도 좋은 목소리를 선정하였다. 또한 피치, 강도 및 스펙트로그램 분석 요소를 적용하여 호감도 좋은 목소리가 보유하고 있는 음성 정보값을 추출하고 상호간의 연관성을 분석하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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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.