• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.10 no.3
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• pp.250-255
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• 2006

In digital multimedia society, we usually use the digital sound music ( Mp3, wav, etc.) system instead of analog music. In the middle of generating or recording and transmitting, if we embed the digital code which is useful to music information, we can easily select as well as classify the music title by using Mp3 player that embedded sound source classification system. In this paper, sound source classification system which could be classify and search a music informations by way of user friendly scheme is implemented. We performed some experiments to testify the validity of proposed scheme by using implemented system.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.119-120
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• 2018

본 논문에서는 음악을 듣고 어떤 음악인지 인식하고 판별하는 음원분류 시스템과 해당 기술 구현을 딥러닝을 통해 적용하도록 제안하였다. 제안한 시스템은 인공심층신경망을 통해 음원파일을 여러 음원 특징 추출 모델에 따라 검출된 특징들을 학습하여 해당 음원의 고유한 보컬이나 반주의 특색 등을 찾아내어 이를 인식할 수 있도록 구현하였다. 이를 통해, 기존의 Fingerprint 방식의 데이터베이스 검색 시스템과는 다른 접근방식으로 보다 사람이 음악을 기억하는 방법에 가깝도록 구현하여 능동성과 유연성을 개선하고 다양한 응용분야로 활용할 수 있는 시스템을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.42-45
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• 2014

본 논문은 K-Pop 디지털 음원 서비스에 활용 가능한 음악 정보 (Music Information)를 기술하기 위한 Music Description 중 K-Pop Genre Description에 대한 연구이다. 본 연구는 K-Pop 상용화 서비스에 활용하기 위한 음악 장르 분류를 제안하였다. 기존에 서비스되고 있는 K-Pop 디지털 음원 포털의 음원 분류를 체계적으로 분석한 결과를 통하여, 상용화에 가장 적합한 K-Pop 음악 분류 서비스를 위한 장르 체계를 제안하고 있다. 또한, TV-anytime 등 국제적 상용화 및 표준화에 적용된 기존의 장르 분류들과의 매핑을 통하여 확장 및 공유가 가능한 형태의 새로운 장르 분류체계 관리를 위한 메타데이터 규격을 제안하고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.280-282
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• 2006

저장매체의 대용량화와 인터넷을 이용한 디지털 음원의 활성화로 개인이 소유하는 음원이 급속도로 증가하고 있다. 많은 양의 음원을 보유하고 있는 상황에서 사용자의 편의를 증가시키기 위하여 다양한 검색/분류 방법들이 개발되고 사용되고 있다. 본 논문에서는 음원에 사용된 표현방식이나 디렉토리 구조, 파일이름, 텍스트 태그 등에 독립적으로 적용될 수 있도록 디지털 신호처리 이론에 기반하여 파형데이터를 분석하고, 화성학 이론에 기반한 패턴매칭 기술을 응용하여 음악의 장르와 나아가 분위기를 기반으로 분류하는 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.1076-1078
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• 2017

본 연구는 이상음원(비명, 유리창 파손음, 경적소리 등) 발생 시, 2개의 마이크로폰에 입력되는 사운드에 대하여 음원 방향추적 장치와 연결된 카메라에 음원의 방향 정보를 전송함으로써, 카메라의 View Point를 음원 발생방향으로 이동시켜 사고현장을 더욱 신속하게 대처할 수 있는 시스템에 대한 연구이다. 일반적인 음성을 이용한 감시카메라는 단순히 소리 발생 여부만 감지하지만, 본 시스템은 이상음원 발생 지점으로 카메라의 방향 제어를 가능하게 한다. 이상음원의 검출은 기존에 수집한 DB를 기반으로 비교, 분석 과정을 통하여 이상음원을 분류한다. 음원 발생 방향은 음원 발생 시, 마이크로폰에 도달하는 음원의 시간차에 따른 음파의 위상차를 계산하여 음원 발생 방향을 판단하게 된다.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.31 no.2
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• pp.165-173
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• 2011

The acoustic emission(AE) technique is a well established method to carry out structural health monitoring(SHM) of large structures. However, the real-time monitoring of the crack growth in the roller coaster support structures is not easy since the vehicle operation produces very large noise as well as crack growth. In this investigation, we present the waveform parameter filtering method to classify acoustic sources in real-time. This method filtrates only the AE hits by the target acoustic source as passing hits in a specific parameter band. According to various acoustic sources, the waveform parameters were measured and analyzed to verify the present filtering method. Also, the AE system employing the waveform parameter filter was manufactured and applied to the roller coaster support structure in an actual amusement park.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.17B no.2
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• pp.107-114
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• 2010

A guitar, a piano, and a violin are popular musical instruments for User Created Contents(UCC). However the patterns of audio signal generated by a guitar and a piano are too similar to differentiate. The difference between two musical instruments can be found by analyzing the frequency variation per each band near signal peaks. The distribution of probability on the existence of signal peaks based on Cumulative Histogram were applied to musical instrument recognition. Experiments with statistical models of the frequency variation per each band near signal peaks showed the 14% improvement of musical instrument recognition.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2008.06a
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• pp.343-350
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• 2008

사람들은 다양한 매체를 통하여 음악을 청취하고 있으며, 느낌별, 장르별, 연령별, 날씨별, 시간별, 장소별, 상황별, 직업별, 악기별, 템포별 등으로 다양한 분류 방법으로 음악을 제공받고 있다. 이는 음악을 분류하는 방법들이 음악 자체에 대한 분석이나 음악을 듣는 환경에 대한 분류로만 제공되고 있기 때문이다. 같은 상황, 환경이라도 개인에 따라서 같은 음악을 듣더라도 다른 감정의 상태를 나타내기 때문에, 개인을 고려한 분류 방법이 요구된다. 본 논문에서는 인간의 성격을 통해 감정의 표현 방식에 차이가 있다는 면을 초점으로 접근하였다. 감정이 미치는 심전도에 미치는 영향과 음악이 신체와 감정에 미치는 영향들을 통해 심전도를 이용하여 개인의 성향에 따른 음원자극에 대한 반응 차이를 통해 개인의 성향이 반영된 분류 방법을 제시하고자 했다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.06e
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• pp.399-402
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• 1998

본 논문에서는 환자의 음성을 정상, 양성종양, 악성종양으로 분류하는 실험을 켑스트럼 파라미터를 통한 음원분리와 신경회로망을 이용하여 수행하고 그 결과를 보고한다. 기존의 장애음성 데이터베이스에는 정상음성과 양성종양의 경우만 수록되어 있었고 외국의 환자들을 대상으로 한 경우만 있었기 때문에 국내의 환자들에게 직접 적용할 경우 어떠한 결과가 나올지 예측하기가 어려웠다. 최근 부산대학교 이비인후과팀에서 수집한 국내의 정상, 양성, 악성종양의 경우에 대한 데이터베이스를 분석하고 신경회로망에 의해 분류함으로써 사람의 음성신호만에 의한 후두질환이 식별이 가능하였다. 본 실험에서는 식별 파라미터로 음성신호의 선형예측오차신호에 관한 켑스트럼으로부터 음원비인 HNRR을 구하여 Jitter, Shimmer와 함께 사용하였다. 신경회로망은 입, 출력 층과 한 개의 은닉층을 갖는 다층신경망을 이용하였으며, 식별은 두단계로 나누어 정상과 비정상을 분류한 후 다시 비정상을 양성과 악성으로 분류하였다[1].

• 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.