• 한국음향학회지
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• 제38권2호
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• pp.193-199
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• 2019

본 논문에서는 선체부착형 음향센서의 플랫폼 진동유기 소음 차단 특성을 확인하기 위한 수중 진동 실험을 수행하고 결과를 분석하였다. 음향수조 환경에서 음향센서가 설치된 선체모사구조물과 가진기를 이용하여 플랫폼 진동유기 소음 조건을 구현하였고, 선체모사구조물 및 음향센서에 설치된 표준 가속도계와 음향센서의 출력신호 측정을 통해 음향센서의 진동차단율, 삽입손실 및 진동민감도와 같은 성능지수를 산출하였다. 산출된 성능지수 결과를 토대로 음향센서의 주파수별 소음 차단 특성을 분석하고 실험 기법의 유효성을 검토하였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권3호
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• pp.275-282
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• 2019

공항의 여객터미널은 안내방송과 배경음악, 긴급안내등이 24시간 이루어지는 곳이기 때문에 명료한 음성의 전달이 매우 중요하다. 인천국제공항은 연 4천500만명 이상의 여객을 처리하는 가장 큰 공항으로서 2001년부터 운영되고 있다. 인천국제공항에는 제1여객터미널, 탑승동, 제2여객터미널 등 3개의 터미널이 있으며, 현재 제 2여객터미널의 확장공사가 2020년까지 진행되고 있다. 본 논문은 인천국제공항내의 모든 여객터미널의 설계시 적용된 건축음향과 전기음향설계의 기본원칙을 설명하였다. 특히, 대규모 체적을 보유한 출발홀과 중앙홀, 교통센터등의 음향성능을 분석하였다. 연구결과로서, 공항의 대형공간에 대한 음향설계 기준을 제시하였으며, 터미널 천정의 설계와 천정의 흡음에 대한 방안을 제시하고, 더불어서, 전기음향설계의 원칙에 대한 방안을 제안하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권6호
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• pp.557-565
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• 2009

인간의 청각기관은 소리의 방향과 거리인지에 있어서 여러 가지의 정보들을 복합적으로 이용한다. 이러한 양 귀에 들어오는 소리세기의 차이, 위상의 차이, 그리고 주파수 스펙트럼의 차이 등의 정보들을 종합적으로 포함하고 있는 것이 머리전달함수 (HRIF: Head Related Transfer Function)이다. 2채널 음향재생 시스템에서 이 머리전달함수를 이용하여 다채널 입체음향을 재생하는 방법이 많이 쓰이고 있다. 그러나 머리전달함수의 비개인화적인 특성 때문에 양쪽 귀까지의 거리가 같아지는 혼돈원추 상에서는 앞/뒤 방향 지각에 대한 혼돈을 주게 됨으로써 입체감을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 입체음향을 생성하기 위해 머리전달함수를 사용하는 과정예서 발생하는 혼돈원추 문제점을 해결하기 위한 알고리즘을 제안한다. 각 머리전달함수의 주파수 차 및 인간의 청각 특성을 이용하여 각 방향에 해당하는 머리전달함수의 주파수 스펙트럼 특성을 조절하였다. 본 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 음상정위 테스트 및 청감 테스트를 실시하였으며 실험 결과 헤드폰을 기반으로 한 2채널 입체음향 시스템에서 향상된 입체음향을 재생하였다. 더불어 구현된 입체음향의 음질의 열화도 적음을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 한국음향학회지
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• 제38권5호
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• pp.607-613
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• 2019

본 논문은 external knowledge를 사용한 lattice 없는 상호 정보 최대화(Lattice Free Maximum Mutual Information, LF-MMI) 기반 음향 모델링 방법을 제안한다. External knowledge란 음향 모델에서 사용하는 학습 데이터 이외의 문자열 데이터를 말한다. LF-MMI란 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 학습의 최적화를 위한 목적 함수의 일종으로, 구별 학습에서 높은 성능을 보인다. LF-MMI에는 DNN의 사후 확률을 계산하기 위해 음소의 열을 사전 확률로 갖는다. 본 논문에서는 LF-MMI의 목적식의 사전 확률을 담당하는 음소 모델링에 external knowlege를 사용함으로써 과적합의 가능성을 낮추고, 음향 모델의 성능을 높이는 방법을 제안한다. External memory를 사용하여 사전 확률을 생성한 LF-MMI 모델을 사용했을 때 기존 LF-MMI와 비교하여 14 %의 상대적 성능 개선을 보였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.599-600
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• 2014

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1993년도 학술논문발표회 논문집 제12권 1호
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• pp.276-279
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• 1993

이 논문에서는 페이딩이 있는 채널에서 충격성 잡음이 있을 때 부호 상관 수신기를 쓰는 DS/SSMA 시스템의 성능을 분석하였다. 좀 더 자세히 말하면, 확산 수열이 짧을 때에는 직접 계산으로, 확산 수열이 길 때에는 근사식으로 부호 상관 수신기를 쓰는 DS/SSMA 시스템의 비트 오류 발생 확률을 얻었다. 이를 통해 사용자가 한 사람일때에는 이 시스템의 성능이 신호대 잡음비의 변화에 크게 영향을 받지 않는다는 것을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1994년도 제11회 음성통신 및 신호처리 워크샵 논문집 (SCAS 11권 1호)
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• pp.403-406
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• 1994

음성은 화자의 상태 및 주변 환경에 따라 그 특징이 다양하게 변화한다. 본 논문에서는 음성신호의 특징 파라미터로 널리 쓰이고 있는 mel-cepstrum에 대해, 단어내에서의 변화를 정규화함으로써 인식성능을 향상시키고자 하였다. mel-cepstrum이란 단어 전체에 대한 mel-cepstrum의 평균 값으로 normalize 시킨 것이다. 한국어 숫자음에 대한 인식 실험결과, 본 논문에서 제안한 정규화된 mel-cepstrum이 정규화되지 않은 mel-cepstrum에 비해 우수한 인식 성능을 나타내었다. 또한 잡음 환경하에서 비교 실험한 결과에서도 상대적으로 우수한 인식률을 보였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.193-196
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• 2000

본 논문은 희소어레이의 패턴을 원하는 패턴과 실제 희소어레이의 패턴간의 오차의 계수적 자승치를 미세탐색을 이용하여 최소화하여 최적화하는 방법을 제시한다. 센서의 간격이 어레이 중심에 관하여 대칭인 경우와 비대칭인 경우에 대하여 성능을 점검하며, 어레이 공간의 주어진 영역의 오차함수에 성능 향상을 위하여 계수를 적용한다. 미세탐색을 이용함으로써 계수 최소 방법의 성능이 주빔 부근의 측면롭에 관련하여 향상되는 것이 판명되었다.

• 한국음향학회지
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• 제12권3호
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• pp.49-55
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• 1993

이 논문에서는 알려진 신호를 검파하는 국소 최적 퍼지 검파기의 검정 통계량의 확률 분포를 정확한 방법과 근사적 방법으로 얻었다. 또한, 컴퓨터 모의 실험으로 국소 최적 퍼지 검파기의 성능 특성과 국소 최적 검파기의 성능 특성을 견주어 보았다. 마지막으로 국소 최적 퍼지 검파기의 기본적인 기능적 특성에 대해서도 알아보았다.