심해 장거리 통신의 경우, 제한된 대역폭으로 인해 데이터 전송률이 낮아지는 한계가 있다. 본 논문에서는 데이터 전송률을 향상시킬 수 있는 방법인 다중입출력 수중통신 연구 결과를 제시한다. 단일 음원 환경과 달리 다중음원 환경의 경우 다른 음원에 의한 간섭으로 통신 성능이 저하되며, 이를 제거하기 위해 적응형 수동 시역전 처리가 주로 사용되고 있다. 2018년 10월 포항 동방 수심 1,000 m 이상의 심해 해역에서 장거리 수중음향통신 해상실험이 수행되었다. 해상실험 동안 수직 선 배열이 활용되었으며, 512 sps의 binary phase shift keying와 quadrature phase shift keying 변조 신호가 송신되었다. 다중입출력 환경을 모사하기 위해 26 km와 30 km 거리의 데이터를 합성한다. 재래식과 적응형 수동 시역전 처리를 이용한 데이터 분석 및 비교를 통해, 적응형 신호 처리를 적용했을 때 다른 음원에 의한 간섭이 제거되어 0 %의 비트 오류율과 출력 신호 대 잡음비 증가의 효과를 확인하였다. 따라서 두 개의 음원을 가진 다중입출력 통신 성능 분석을 통해 두 배의 데이터 전송률 (1,024 sps)을 획득하였다.
음향홀로그래피는 시간 영역 혹은 주파수 영역에서 음압의 공간 분포를 가시화하는 방법이다. 그러나, 재구성된 음압은 종종 실제적으로 우리가 원하는 음장의 정보보다 훨씬 많은 정보를 가지고 있다. 예를 들어, 우리가 소음 제어를 위해 필요로 하는 정보는 소음원의 위치와 전체적인 방사형태의 정보만으로 충분하다. 따라서, 이렇게 필요로 하는 정보만을 보여줄 수 있는 방법이 필요하다 볼 수 있다. 이를 위한 한 가지 방법으로 공간에서의 포락을 생각할 수 있다. 공간복소포락은 소음원의 위치와 느리게 변하는 전체적인 변화에 대한 정보를 가지고 있는 포락 신호를 의미한다. 공간복소포락을 이용함으로써, 우리는 음장에서 불필요한 정보를 제거하여 필요한 정보를 얻을 수 있을 뿐만 아니라, 가시화 과정에서의 연산 시간도 줄일 수 있다. 이 공간포락을 얻기 위한 공간변조 방법을 이론적으로 유도하고 제안한다. 그리고, 여러 개의 단극음원에 의해 형성되는 복잡한 음장을 제안하는 방법을 이용해 단순화시킨 결과를 통해 제안하는 방법에 대한 타당성을 검증한다.
본 연구는 기존의 엔진 없이 전기로 운행되는 자동차에 가상의 엔진소리를 구현해주는 반도체 에 관한 연구로, 운전자의 욕구 및 보행자의 안전을 지키기 위해 Adaptive Difference PCM(ADPCM) 방식과 Frequency modulation 방식을 조합하여 생생한 엔진음을 구현하였다. 또한 미디를 응용하는 전자음 합성 알고리즘을 제안하여 엔진음 합성방법, 엔진음 발생 시스템의 구성 모델을 제시한다. 본 연구는 운전자와 보행자를 모두 만족시키기 위해 캔 통신을 이용하여 운전자의 운전 습관에 따라 전해지는 엔진회전량, 차량 속도, 가속 페달 눌림 량, 토크 등의 정보를 받은 후, 미리 설정된 적절한 파라미터에 따라 주파수 변조를 위한 인터폴레이션, 정보량 축소를 위하 ADPCM 알고리즘, 엔진음을 쉽게 만들기 위한 미디 포맷을 이용하여 시스템과 운전자의 의도를 정확히 반영할 수 있는 인터렉션 알고리즘을 구현하였다.
본 논문에서는 파라메트릭 어레이를 이용한 음향신호에 대한 수치 모델링 기법 및 분석 결과를 제시한다. 사용된 음성 파라메트릭 배열의 분석 수치모델은 KZK(Khokhlov-Zabolotskaya-Kuznetsov)로서 KZK수치모델은 시간영역의 차분방정식 알고리즘을 사용하며 파라메트릭배열의 정확한 응답특성이 분석이 가능하다. 시간영역기반의 KZK모델은 음원의 크기와 전송주파수의 영향을 받으며, 가청신호응답은 출력레벨과 빔폭의 크기를 포함한다. 음성신호에 대하여 파라메트릭 배열을 효율적으로 적용시키기 위해서는 고려해야할 요소는 표본화 주파수, 트랜스듀서의 반경 및 변조방식 파라미터 등이 있다. 본 논문에서는 다양한 요소 중 표본화 주파수에 따른 응답신호의 왜곡 분석 및 실험 결과를 시뮬레이션을 통해 제시하였다.
다양한 오디오 편집 기술이 개발됨으로써 오디오 데이터의 변경이 보다 쉬워지고 그 결과로 위변조 같은 다양한 사회 문제가 발생하고 있다. 현재 이런 문제를 해결하기 위해 디지털 포렌식 기술이 활발히 연구되어지고 있다. 본 논문에서는 이러한 디지털 포렌식 기술 중의 하나로 모바일 기기를 판별하는 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 사람에게는 들리지 않지만 기기의 디자인과 IC로부터 발생하는 노이즈 특징을 이용한다. 위너필터를 사용하여 기기의 노이즈 음을 추출하고 MIRtoolbox를 이용하여 특징들을 추출한 후 이를 다층 신경망에 학습시켜 기기를 판별한다. 총 6개의 모바일 기기를 사용하였으며 5-fold test를 통하여 99.9%의 판별 성능을 보였다. 또한 UCC 사이트에 업로드 된 데이터에서도 노이즈 음을 통한 판별이 가능한지 실험을 진행하였으며 99.8%의 판별 성능을 보였다.
광대역 주파수변조(wide-band FM) 선호를 음원으로 사용하는 Chirp sonar 시스템을 이용하여 획득한 음향반사 자료의 통계학적 처리를 통하여 해저면을 분류하였다. 음향학적 분류변수로서 Chirp 자료의 K-L(Karhunen-Lo$\grave{e}$ve) 변환을 이용하여 계산된 유사도 지수(similarity index)를 고안하였다. 유사도 지수는 근접한 트레이스 자료들에 포함된 공통된 반사신호성분의 양을 지시하므로 해저면 퇴적물의 성분에 따른 음향학적 거침도를 반영한다고 할 수 있다. 유사도 지수는 0에서 1사이의 값을 가지며, 각기 다른 퇴적상을 나타내는 지점에서 획득된 Chirp 자료를 처리한 결과, 퇴적물의 성분이 균질할수록, 입자의 크기가 작을수록, 그리고 연한 퇴적층일수록 증가하는 것을 관측할 수 있었다. 실제의 응용 예로서 제주도 성산포 해역을 이 방법으로 분류하였으며, 그 결과를 검증하기 위해 동일해역에서 획득된 side-scan sonar 자료 및 퇴적물로부터 해석된 해저면의 퇴적상과 비교하였다. 그 결과 음향자료의 유사도 지수에 의해 분류된 해저면은 실제의 퇴적상을 매우 잘 반영할 뿐만 아니라 퇴적물 성분의 특성에 따른 음향반응을 더욱 세밀히 나타내었다. 그러므로 이러한 방법은 음향자료로부터 직접 해저면을 분류하는 지질음향 모델링으로서 매우 효과적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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