• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.11
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• pp.1272-1280
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• 2013

In this paper, we propose an audio surveillance system which can detect and localize dangerous sounds in real-time. The location information about dangerous sounds can render a PTZ camera to be directed so as to catch a snapshot image about the dangerous sound source area and send it to clients instantly. The proposed audio surveillance system firstly detects foreground sounds based on adaptive Gaussian mixture background sound model, and classifies it into one of pre-trained classes of foreground dangerous sounds. For detected dangerous sounds, a sound source localization algorithm based on Dual delay-line algorithm is applied to localize the sound sources. Finally, the proposed system renders a PTZ camera to be oriented towards the dangerous sound source region, and take a snapshot against over the sound source region. Experiment results show that the proposed system can detect foreground dangerous sounds stably and classifies the detected foreground dangerous sounds into correct classes with a precision of 79% while the sound source localization can estimate orientation of the sound source with acceptably small error.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.11a
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• pp.85-87
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• 2013

본 논문에서는 환경 잡음에서 사람들의 비명소리를 검출하여, 위험상황을 식별하는 방법용 시스템을 구축하기 위해 비명소리의 특징을 분석한다. 비명 소리는 놀랬을 때, 다급할 때, 아플 때, 세 가지 상황으로 나누어 녹음을 진행하였고, 이를 주파수 신호로 바꾸어 분석을 하였다. 비명소리 데이터에서 amplitude 가 가장 크게 나타나는 주파수 대역을 분석하고, 상황 별로 비명소리에 대한 주파수 분포의 차이, 남성과 여성의 주파수 대역과 분포의 차이를 분석한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2007.05a
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• pp.401-404
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• 2007

최근 들어 환경 오염과 식습관의 변화로 인해 알레르기성 질환이 널리 유발되고 있다. 특히 평생 건강의 시초라 할 수 있는 소아 시기에 알레르기로 인한 천식, 비염 및 아토피 등의 증세는 소아 뿐만 아니라 부모까지도 위험 요소로 크게 자리잡고 있는 실정이다. 따라서 본 논문은 소아기에 가장 흔하게 발생되는 질환인 소아 천식을 예방하려는 목적으로 연구를 행하였다. 의사 표현 능력이 부족한 소아에게서 울음소리는 소아의 유일한 자기 표현 방법이다. 본 논문에서는 천식을 앓고 있는 소아의 울음소리를 분석하였으며 정상 소아의 울음소리를 동일한 환경 설정으로 분석하여 이를 비교, 분석하여 천식 질환 소아와 정상 소아간의 상관성을 입증하고자 한다.

• The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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• v.65 no.7
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• pp.1263-1269
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• 2016

Hearing impaired persons are exposed to the danger since they can't be aware of many dangerous situations like fire alarms, car hones and so on. Therefore they need haptic or visual informations when they meet dangerous situations. In this paper, we design a dangerous sound detection engine for hearing impaired. We consider four dangerous indoor situations such as a boiled sound of kettle, a fire alarm, a door bell and a phone ringing. For outdoor, two dangerous situations such as a car horn and a siren of emergency vehicle are considered. For a test, 6 data sets are collected from those six situations. we extract LPC, LPCC and MFCC as feature vectors from the collected data and compare the vectors for feasibility. Finally we design a matching engine using an artificial neural network and perform classification tests. We perform classification tests for 3 times considering the use outdoors and indoors. The test result shows the feasibility for the dangerous sound detection.