• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.164-167
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• 2009

음향데이터 수집체계가 다양화되고 고성능화 됨에 따라 수집되는 음향데이터의 양은 기하급수적으로 증가되었다. 이러한 수집 음향데이터는 정밀한 분석을 위하여 분석환경으로의 전송이 필요하다. 이러한 수집/분석 체계에서는 빠르고 안정적인 전송은 물론 고도의 완벽한 보안이 요구된다. 이에 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 비보호 저속망 환경에서 고용량의 수집 음향데이터를 전송하고 관리하는 시스템을 제시한다. 구현된 시스템은 비보호 저속망 환경에서도 안전하게 음향데이터를 전송하고 다양한 위협 요소로부터 안전하게 음향데이터를 보호한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.1323-1330
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• 2010

음향데이터 수집체계가 다양화되고 고성능화 됨에 따라 수집되는 음향데이터의 양은 기하급수적으로 증가되었다. 이렇게 수집된 음향데이터는 정밀한 분석을 위하여 분석환경으로의 전송이 필요하다. 이러한 수집/분석 체계에서는 빠르고 안정적인 전송은 물론 고도의 완벽한 보안이 요구된다. 하지만 기존시스템은 체송방식을 사용하기 때문에 자료전달에 많은 시간이 필요하다. 아울러 네트워크를 사용하는 경우에 비보호 저속망은 전송 안정성과 자료 보호성이 취약하여 구현이 불가능하다. 이에 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 비보호 저속망 환경에서 고용량의 수집 음향데이터를 전송하고 보호하는 시스템을 제시한다. 구현된 시스템은 비보호 저속망 환경에서도 안전하게 음향데이터를 전송하고 다양한 위협 요소로부터 안전하게 음향데이터를 보호한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.258-259
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• 2016

일반적으로 UHD 방송 편집 시스템에서 UHD 영상의 데이터양이 막대하기 때문에 실시간 전송을 위해 코덱과 함께 압축하여 편집 서버로 혹은 편집 서버로부터 스트림 형태로 전송한다. BT.1120 형태로 전송 송출된 SDI (Serial Digital Interface) 내장 음향 데이터는 영상과 달리 보조 데이터 영역에 다른 메타 데이터들과 함께 합성되어 전송 송출되기 때문에 추출 및 합성이 상대적으로 어렵다. 특히 재생을 위해서는 영상 코덱으로부터의 출력 영상과의 동기를 고려해야 하고 음향 데이터를 BT.1120 표준에 맞춰 보조 데이터 영역에 합성해야하기 때문에 개발에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 UHD 영상/음향 데이터의 실시간 획득/재생 시스템에서의 SDI 내장 음향 데이터의 추출 및 합성을 위한 FPGA (Field Programmable Gate Array) 기반 하드웨어 플랫폼을 제안하였다. 또한, 이를 위한 음향 데이터 추출 로직과 합성 로직을 HDL(Hardware Design Language) 설계하여 FPGA 내에 탑재하고 카메라/디스플레이/편집 서버와 통합하였다. 시험 결과 4K 60fps 데이터에서 정상적으로 영상과 음향을 분리/획득 및 합성/재생하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제32권3호
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• pp.36-45
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• 2017

오디오 워터마크, 음향 데이터 전송 및 오디오 핑거프린트 등으로 대표되는 음향 데이터 삽입 및 색인 기술은 최근 다양한 미디어 활용 인프라의 보급과 새로운 형태의 미디어 생태계가 등장함에 따라 중요성이 더욱 커지고 있으며, 콘텐츠 제어 및 식별을 비롯한 다양한 응용 서비스의 기반 기술로 활용될 수 있다. 본고에서는 음향 신호 기반 데이터 삽입 및 색인 기술 개발 현황과 관련 서비스 동향에 대해서 소개한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.18-21
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• 2020

심층 신경망은 영상 분류, 음성 인식, 그리고 문자 번역 등 다양한 분야에서 효과적인 성능을 보여주고 있다. 신경망의 구조 변화, 신경망 간의 정보 전달, 그리고 학습에 사용되는 데이터 증대 등의 확장된 연구를 통해 성능은 더욱 발전하고 있다. 그 중에서도 데이터 증대는 기존에 수집한 데이터의 변형을 통해 심층 신경망에 더 다양한 데이터를 제공함으로써 더욱 일반화된 신경망을 학습시기키는 것을 목표로 한다. 하지만 기존의 음향 관련 신경망 연구에서는 모델의 학습에 사용되는 데이터 증대 방법의 연구가 영상 처리 분야만큼 다양하게 이루어지지 않았다. 최근 영상 처리 분야의 데이터 증대 연구는 학습에 사용되는 데이터와 모델에 따라 최적의 데이터 증대 방법이 다르다는 것을 실험적으로 보여주었다. 이에 영감을 받아 본 논문은 자연에서 발생하는 음향을 분류하는데 있어서 최적의 데이터 증대 방법을 실험적으로 찾으며, 그 과정을 소개한다. 음향에 잡음 추가, 피치 변경 혹은 스펙트로그램의 일부 제한 등의 데이터 증대 방법을 다양하게 조합하는 실험을 통해 경험적으로 어떤 증대 방법이 효과적인지 탐색했다. 결과적으로 ESC-50 자연 음향 데이터 셋에 최적화된 데이터 증대 방법을 적용함으로써 분류 정확도를 89%로 향상시킬 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.213-216
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• 2002

멀티 채널 오디오 시스템 및 입체음향 기술이 대중화 되면서 오디오 데이터의 저장 및 재생 방법에 있어서 실감 현장 음향을 고려하는 것이 일반화되었다. 이 논문에서는 구조화 오디오 데이터 형식 [1]을 이용해 불필요한 데이터 공간을 제거하고, 거기에 입체 음향 기술을 적용시켜 효과적인 오디오 데이터 처리 방법을 제시하고자 한다. 우리는 구조화 오디오 데이터 형식을 개념적으로 명백히 하기 위해 재사용 가능한 "소리 객체"를 사용하였다. 소리 객체는 오디오 데이터를 처리하기위한 녹음된 소리 샘플의 기본 단위로서 소리객체에 3D 위치 속성이나, 필터 속성을 지정해 소리를 변화 시킬 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제38권2호
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• pp.240-245
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• 2019

본 논문은 수중 음향센서 데이터의 원거리 케이블 전송에 관한 연구 결과이다. LVDS(Low Voltage Differential Signaling) 전송 방식으로 설계된 데이터 송수신기의 케이블에 대한 원거리 전송 신호를 측정하고 지터 특성을 분석하였다. 지터 특성을 저감하기 위하여, 원거리 전송에 따라 감쇠될 송신 신호를 역 보상하는 고역 강조(pre-emphasis) 기법을 적용하였으며, 전송 거리에 따라 송신 특성을 검증하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 2호
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• pp.185-188
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• 1998

본 연구에서는 256(16$\times$16)개의 마이크로폰 정방형 배열에 의한 음향 홀로그래피 시스템을 제작하고, FFT에 의한 음향 홀로그래피법 알고리즘을 이용한 음원 위치 추정에 관하여 기술한다. 본 연구에서 설계한 측정 시스템은 방사된 음들을 동시 수음함으로서 실시간 데이터 처리가 가능하다. 또한 환경 잡음이 존재하는 실음장에서도 계측시간을 단축함과 동시에 고분해능으로 안정하게 음원의 위치를 추정할 수 있다. 본 연구의 타당성을 검증하기 위해 SYSNOISE에 의한 음장해석과 음향 홀로그래피 알고리즘을 이용하여 마이크로폰 간격 및 측정면 크기, 측정거리의 최적 조건을 구한 후 실음장 측정 실험에 적용하였다. 수치 시뮬레이션과 무향실에서 실험 데이터에 의해 음원 위치를 추정한 결과 유사한 결과를 얻었다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1998년도 추계학술발표 논문집
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• pp.168-171
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• 1998

멀티미디어 기술의 발달로 그래픽을 포함한 영상데이터의 사용이 급증하고 있다. 멀티미디어 및 가상현실 응용 시스템은 그래픽을 포함한 영상과 음향이 동기화 되어 제공될 경우 사용자의 현장감과 몰입감을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 가정용 비디오를 통하여 입력되는 일련의 영상데이타로부터 관심있는 물체의 운동을 추적함으로 물체가 발생시키는 충돌음을 공간적으로 동기화 하여 생성하는 이미지 기반 영상/음향 동기화 기술의 개발에 관하여 논의한다. 대용량의 영상데이터에 대하여 실시간으로 음향을 동기화시키는 것은 현재 기술로 불가능하며, 본 논문에서는 영상과 음향의 공간적 동기화 기술에 대하여 기술한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.109-114
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• 2011

본 논문에서는 청각장애인을 위한 음향 데이터를 이용한 음향강화 알고리즘을 Gaussian Mixture Model (GMM)을 이용한 상황인지 시스템 기반으로 제안한다. 음향 신호 데이터에서 Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) 특징벡터를 추출하여 GMM을 구성하고 이를 기반으로 상황인지 결과에 따라 위험음향일 경우 음향강화기술을 제안한다. 실험결과 제안된 상황인지 기반의 음향강화 알고리즘이 다양한 음향학적 환경에서 우수한 성능을 보인 것을 알 수 있었다.