• 한국음향학회지
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• 제37권1호
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• pp.60-65
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• 2018

본 논문에서는 양서류 울음소리 구별을 CNN(Convolutional Neural Network)에 적용하기 위한 방법으로 공분산 행렬과 모듈로그램(modulogram)을 제안한다. 먼저, 멸종 위기 종을 포함한 양서류 9종의 울음소리를 자연 환경에서 추출하여 데이터베이스를 구축했다. 구축된 데이터를 CNN에 적용하기 위해서는 길이가 다른 음향신호를 정형화하는 과정이 필요하다. 음향신호를 정형화하기 위해서 분포에 대한 정보를 나타내는 공분산 행렬과 시간에 대한 변화를 내포하는 모듈로그램을 추출하여, CNN의 입력으로 사용했다. CNN은 convolutional layer와 fully-connected layer의 수를 변경해 가며 실험하였다. 추가적으로, CNN의 성능을 비교하기 위해 기존에 음향 신호 분석에서 쓰이는 알고리즘과 비교해보았다. 그 결과, convolutional layer가 fully-connected layer보다 성능에 큰 영향을 끼치는 것을 확인했다. 또한 CNN을 사용하였을 때 99.07 % 인식률로, 기존에 음향분석에 쓰이는 알고리즘 보다 높은 성능을 보인 것을 확인했다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.59-62
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• 2007

태어나면서부터 건강에 대한 욕구는 현대 사회에서 많은 부분을 차지하게 된다. 물론 어려서부터의 건강관리가 건강 수명 연장은 물론 가장 기본적인 행복한 삶의 추구까지도 보장되고 있는 실정이다. 이를 위해 본 논문에서는 한의학에서 환자의 질병을 진단하기 위해 사용되고 있는 망진(望診)과 청진(聽診)의 이론적 근거를 바탕으로 소아 감기 질환에 대한 진단 시스템을 개발하고자 한다. 특히 소아감기는 일반적으로 제일 발병률이 높은 질환으로 얼굴 부위에 열을 동반한다는 것과 울음소리가 인체의 모든 조음기관과 연관되어 있다는 한의학적 이론을 기반으로 소아의 생체신호를 분석하여 소아 감기와의 상관성을 분석하고자 한다. 이를 위해 소아 감기 환자에 대한 1차 실험으로 얼굴 영상에서의 열 관련 여부에 대한 색상 분석을 행하였으며 2차 실험으로는 조음기관에 대한 성분음을 추출하는 스펙트럼 분석을 수행하였다. 이를 통해 정상 소아와 감기 질환을 앓고 있는 소아 환자간의 차이점을 추출하고자 한다.

• 한국음향학회지
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• 제36권6호
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• pp.401-406
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• 2017

본 논문에서는 양서류 울음소리를 통한 종 인식 시스템 개발을 위해, 음향 신호 분석에서 활용되는 주요 알고리즘의 인식 성능을 평가했다. 먼저, 멸종위기 종을 포함하여 총 9 종의 양서류를 선정하여, 각 종별 울음소리를 야생에서 녹음하여 실험 데이터를 구축했다. 성능평가를 위해, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC(Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), SPCC(Subspace Projection Cepstral Coefficient)의 세 특징벡터와 GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network)의 세 인식기가 고려됐다. 추가적으로, 화자 인식에 널리 사용되는 i-vector를 이용한 인식 실험도 수행했다. 인식 실험 결과, SPCC-SVM의 경우 98.81 %로 가장 높은 인식률을 확인 할 수 있었으며, 다른 알고리즘에서도 90 %에 가까운 인식률을 확인했다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.440-440
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• 2006

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.768-771
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• 2024

인간의 산업 활동으로 인하여 동물들의 생존이 위협받으면서, 동물의 서식 분포를 효과적으로 파악할 수 있는 자동 야생동물 모니터링 기술의 필요성이 점점 더 커지고 있다. 그중에서도 동물 소리 분류 기술은 시각적으로 식별이 어려운 동물에게도 효과적으로 적용할 수 있는 장점으로 인하여 널리 사용되고 있다. 최근 심층학습 기반의 분류 모델들이 좋은 판별 성능을 보여주고 있어 동물 소리 분류에 많이 사용되고 있지만, 희귀종과 같이 개체 수가 적어 데이터가 부족한 경우에는 학습이 제대로 이루어지지 않을 수 있다. 또한, 이러한 모델들은 모델 내부에서 일어나는 추론 과정을 알 수 없어 결과를 완전히 신뢰하고 사용하는 데 제약이 따른다. 이에 본 논문에서는 전이 학습을 통해 데이터 부족 문제를 고려하고, SHAP을 이용하여 분류 모델의 추론 과정을 해석하는 설명가능한 동물 소리 분류 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 지도 학습을 한 경우보다 분류 성능이 향상됨을 확인하였으며, SHAP 분석을 통해 모델의 분류 근거를 이해할 수 있었다.

• 수산해양기술연구
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• 제14권1호
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• pp.15-36
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• 1978

몇 가지 어류와 갑각류의 식이음과 울음소리를 분석하고, 그 소리를 방음할 때의 주음반응을 조사 연구하였다. 1. 어류의 식이음의 주파수는 참돔(Chrysophrys major)과 말쥐치(Navodon modestus)는 63~125Hz로서 낮고, 까치복(Fugu xanthopterus)은 400~500Hz로서 높으며, 소조기(Nibea albiflora)와 방어(Seriola quinqueradiata)는 그들의 중간인 125~250Hz이였다. 말쥐치와 참돔의 식이음과 음압은 55~59db로서 낮고, 까치복은 60~64db로서 높으며, 소조기와 방어는 57~62db로 이들의 중간이었다. 2. 수조기의 울음소리의 주파수는 125~250Hz로서 식이음과 같으나, 음압준위는 62~63db로서 식이음보다 높았다. 3. 갑각류의 울음소리의 주파수는 왕게(Scylla serrata)가 125~250Hz로서 낮고, 민꽃게(Charybdis japonica)와 왕밤송이게(Telmessus acutidens)가 500~1,000Hz로서 높으며, 꽃게(Portunus trituberculatus)는 250~500Hz로서 그들의 중간이었다. 음압준위는 왕게가 68~70db로서 높고, 꽃게, 민꽃게와 왕밤송이게는 54~61db로써 낮았다. 4. 수조기와 방어의 식이음에 대한 주음률은 56~87%였으며, 말쥐치와 까치복은 주음성을 확인하기 어려웠다. 수조기의 울음소리에 대한 주음률은 52~63%였다. 5. 수조기, 방어, 까치복, 말쥐치, 참돔 등은 주파수가 50~9,000Hz인 정현파에는 주음하지 않았다. 6. 꽃게의 울음소리에 대한 주음은 대형군(갑폭 15.1~18.5cm)이 방음할 때, 소형군(8.5~12.5cm)의 주음률(13~58%)보다는 소형군이 방음할 때 대형군의 주음률(44~98%)이 높았다. 중소형군(각폭 8.5~15.0cm)까지는 암컷이 방음할 때 수컷의 주음률(88~100%)은 암컷의 주음률(56~91%)보다 높은 편이며, 수컷이 방음할 때 수컷의 주음률(19~63%)보다 암컷의 주음률(66~100%)이 높은 편이었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.15-25
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• 2024

효과적인 동물 생태계 분석을 위해서는 동물 서식 현황을 자동으로 파악할 수 있는 동물 관제 기술이 중요하다. 특히 울음소리로 종을 판별하는 동물 소리 분류 기술은 영상을 통한 판별이 어려운 환경에서 큰 주목을 받고 있다. 기존 연구들은 단일 딥러닝 모델을 사용하여 동물 소리를 분류하였으나, 야외 환경에서 수집된 동물 소리는 많은 배경 잡음을 포함하여 단일 모델의 판별력을 악화시키며, 종에 따른 데이터 불균형으로 인해 모델의 편향된 학습을 야기한다. 이에, 본 논문에서는 클래스의 데이터 수를 고려하여 페널티를 부여하는 Focal Loss를 사용한 여러 분류 모델의 예측결과를 앙상블을 통해 결합하여 잡음이 많은 동물 소리를 효과적으로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 공개 데이터 셋을 사용한 실험에서, 제안된 기법은 단일 모델의 평균 성능에 비해 Recall 기준으로 최대 22.6%의 성능 개선을 달성하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.257-263
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• 2005

소아 질병은 초기에 치료하지 않으면 향후 건강에 문제를 야기하는 경우가 많이 존재한다. 특히 소아는 자신의 불편함을 울음으로만 나타내기 때문에 이를 부모나 임상의가 파악하기 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 소아 질병 진단을 위해 생체 신호가 집중적으로 나타나는 얼굴과 아이의 울음소리를 분석하여 어느 부위에 질병이 있는가를 분석하기 위한 시스템을 개발하고자 한다. 이중 본 논문은 전체 소아 생체 신호 분석 시스템 중 얼굴에 나타나는 생체 신호를 분석하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 소아의 얼굴 영상을 입력받아 필요한 영역을 이진화하고, 이진화 영상에서 소아 질병 진단에 필요한 오관 및 명당 부위를 추출하고자 한다. 최종적으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제28권4호
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• pp.411-418
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• 2014

본 연구는 빛공해 및 환경요인이 박새의 새벽 울음 시간에 미치는 영향을 밝히는데 목적이 있다. 연구대상지는 빛공해지역은 원주시 상지대학교 캠퍼스를 자연지역은 치악산국립공원 서측 산림으로 선정하였다. 녹음기간은 2014년 3월 26일에서 5월 30일이었다. 빛공해에 따른 새벽 울음 시작 시간을 분석한 결과 빛공해지역이 자연지역보다 먼저 울음을 시작하는 경향이 뚜렷하였다(p<0.05). 박새는 주로 일출 전에 첫 울음을 시작하였는데, 대부분의 조사일에서 상지대학교의 박새가 먼저 울기 시작하였다. 이로 인해 암컷이 미성숙한 수컷과 교미할 확률이 높아지고, 적정 번식기보다 일찍 새끼가 부화함으로 해서 먹이자원이 부족할 가능성이 높을 것으로 판단되었다. 환경요인에 의한 영향은 일출시간, 시민박명, 항해박명, 천문박명, 평균온도, 최고온도, 최저온도, 월출시간, 운량과 박새의 새벽 울음소리와의 상관관계를 분석하였다. 야생조류 울음 시작시간은 월출시간과 운량을 제외한 모든 환경요인의 상관관계가 인정되었다. 박새는 일출시작 이전에 날이 밝아지기 시작하는 시민박명 전후에 첫 울음을 시작하였고, 일출시간과 대기 온도가 상승함에 따라 새벽 울음 시작시간도 앞당겨졌다. 월출시간과 운량은 상관관계가 인정되지 않았는데 이에 대해서는 추가적인 연구가 필요하다.

• 대한구순구개열학회:학술대회논문집
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• 대한구순구개열학회 2003년도 종합학술대회
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• pp.45-45
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• 2003