In a split beam echo sounder, the transducer design needs to have minimal side lobes because the angular position and level of the side lobes establishes the usable signal level and phase angle limits for determining target strength. In order to suppress effectively the generation of unwanted side lobes in the directivity pattern of split beam transducer, the spacing and size of the transducer elements need to be controlled less than half of a wavelength. With this purpose, a 50 kHz tonpilz type transducer with a half-wavelength diameter in relation to the development of a split beam transducer was designed using the equivalent circuit model, and the underwater performance characteristics were measured and analyzed. From the in-air and in-water impedance responses, the measured value of the electro-acoustic conversion efficiency for the designed transducer was 51.6%. A maximum transmitting voltage response (TVR) value of 172.25dB re $1{\mu}Pa/V$ at 1m was achieved at 52.92kHz with a specially designed matching network and the quality factor was 10.3 with the transmitting bandwidth of 5.14kHz. A maximum receiving sensitivity (SRT) of -183.57dB re $1V/{\mu}Pa$ was measured at 51.45kHz and the receiving bandwidth at -3dB was 1.71kHz. These results suggest that the designed tonpilz type transducer can be effectively used in the development of a split beam transducer for a 50kHz fish sizing echo sounder.
실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 3-D 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내에서 장애물의 거리(range)/방위(bearing) 정보를 제공하며, 자율수중운동체(Autonomous Underwater Vehicle : AUV) 관점에서 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템을 필요로 하며, 최대 피치 및 심도와 같은 UFV 운용 제약조건을 가진다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 3-D 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV의 3-D 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
실제 시스템 적용에 있어서, 수중비행체(Underwater Flight Vehicle : UFV)의 자율제어(autonomous control)를 위한 장애물회피(obstacle avoidance) 시스템은 다음과 같은 문제점들을 가지고 있다. 즉, 소나(sonar)는 지역적 탐색영역 내의 장애물 정보만을 제공할 수 있으므로 지역적 정보를 가지며, 에너지 소비 및 음향학적 소음이 적은 시스템이 필요하므로 연속적인 제어입력을 요구한다. 나아가, 구조와 파라메터의 관점에 있어서 용이한 설계 절차를 요구한다. 이 문제를 해결하기 위해서 진화 전략(Evolution Strategy : ES) 및 퍼지논리 제어기(Fuzzy Logic Controller : FLC)를 이용하는 지능형 장애물회피 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV 장애물회피가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 실제 시스템에 존재하는 문제점들을 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
본 논문에서는 한글 단어 단위의 음성 인식 처리 기술을 제안한다. 음성 인식은 마이크와 같은 센서를 사용하여 얻은 음향학적 신호를 단어나 문장으로 변환시키는 기술이다. 대부분의 외국어들은 음성 인식에 있어서 어려움이 적은 편이다. 그에 반면, 한글의 모음과 받침 자음 구성이어서 음성 합성 시스템으로부터 얻은 문자를 그대로 사용하기에는 부적절하다. 기존 구조의 음성 인식 기술을 개선해야만 보다 정확하게 단어를 인식할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 기존 방식의 음성 인식구조에 새로운 알고리즘을 추가하여 음성 인식률을 높이게 하였다. 먼저 입력된 단어를 전처리 과정을 수행한 후 결과를 토큰 처리한다. 레벤스테인 거리 알고리즘과 해싱 알고리즘에서 처리된 결과 값을 조합한 후 자음 비교 알고리즘을 거쳐 표준 단어를 출력한다. 최종 결과 단어를 표준화 테이블과 비교하여 존재하면 출력하고 존재하지 않으면 테이블에 등록하도록 하였다. 실험 환경은 스마트폰 응용 프로그램을 개발하여 사용하였다. 본 논문에서 제안된 구조는 기존 방식에 비해 인식률의 성능이 표준어는 2%, 방언은 7% 정도 향상되었음을 보였다.
Speech information of teachers is transmitted to students in classrooms so that appropriate aural environment should be provided for academic purposes. Many researches have been undertaken for classroom acoustics, and acoustic standards of domestic classrooms were suggested based on the reverberation time and background noise level. However, these standards are suitable for middle and high schools and so not consider the auditory ability by ages. As a precedent research, the present study was begun to suggest an acoustic standard for lower grade elementary school classrooms with children under age 9 who have not normal auditory ability. In order to do this, acoustic performances of the lower grade classrooms were measured and compared with the general classrooms. Also, change of acoustic parameters depending on the desk layout was measured and analyzed. The measured acoustic parameters were background noise, signal to noise ratio, RT, STI, D50, and IACC. As a result, it was found that background noise is exceed the standard of 35dB(A) at the schools along the road sides. Also, it was shown that most of acoustic parameters are higher in the classrooms built recently rather than the old classrooms. Generally, there are not much difference of acoustic parameters among the various desk layouts but, better acoustic performances are acquired at the center line and the seats near sound source. Also, Higher IACC was measured at the seats on the center line facing the source squarely.
음성 인식은 딥러닝 및 머신러닝 분야에서 활발히 상용화 되고 있는 분야 중 하나이다. 그러나, 현재 개발되고 있는 음성 인식 시스템은 대부분 성인 남녀를 대상으로 인식이 잘 되는 실정이다. 이것은 음성 인식 모델이 대부분 성인 남녀 음성 데이터베이스를 학습하여 구축된 모델이기 때문이다. 따라서, 노인, 어린이 및 사투리를 갖는 화자의 음성을 인식하는데 문제를 일으키는 경향이 있다. 노인과 어린이의 음성을 잘 인식하기 위해서는 빅데이터를 구축하는 방법과 성인 대상 음성 인식 엔진을 노인 및 어린이 데이터로 적응하는 방법 등이 있을 수 있지만, 본 논문에서는 음향적 데이터 증강에 기반한 재귀적 인코더와 언어적 예측이 가능한 transformer 디코더로 구성된 새로운 end-to-end 모델을 제안한다. 제한된 데이터셋으로 구성된 한국어 노인 및 어린이 음성 인식을 통해 제안된 방법의 성능을 평가한다.
최근 드론은 가격 하락, 소형화와 함께 높은 기술 발전에 힘입어 드론 보급이 민군에 걸쳐 증가하면서 보안안전사고, 치안·안보 위협 등의 문제를 유발할 가능성도 커지고 있다. 드론으로 인해 발생하는 사건 및 사고를 예방하기 위해서는 드론의 출현에 대응할 수 있는 탐지 기술이 우선적으로 선행되어야 한다. 드론은 크기가 작고 전파 반사도가 낮은 재질로 구성되어 있어 음향, 적외선, 레이다의 운용만으로는 탐지가 어렵다. 최근 영상 식별 성능을 강화하기 위해 레이다 신호에 인공지능을 접목한 연구사례가 증가하는 추세이다. 본 논문에서는 레이다 영상을 이용한 드론 탐지 기술을 소개하며, 드론의 모의실험 데이터와 실제 실험 데이터를 기반으로 인공지능 기술에 적용하여 드론의 분류 정확도를 효과적으로 입증하였다.
본 논문은 시간지연 컨볼루션 혼합신호의 암묵잡음분리방법에 관한 것이다. 폐쇄된 공간에서 음향신호의 혼합모델은 다채널이기 때문에 convolutive 암묵신호분리방법을 적용하며 두 마이크 입력신호의 시간지연된 데이터 샘플들을 사용한다. 이 신호분리방법은 분리계수를 직접 계산하는 것이 아니라 역방향 모델을 이용하여 혼합계수를 산출하며, 계수의 갱신이 2차 통계적 성질에 기반한 반복적인 계산에 의해 이루어진다. 제안한 암묵신호분리의 성능을 검증하기 위해 많은 시뮬레이션을 수행하였다. 모의실험 결과, 이 방법을 사용한 잡음분리는 컨볼루션혼합에 상관없이 안전하게 동작하고, 일반적인 적응 FIR(Finite Impulse Response) 필터구조에 비해 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)가 0.3점 개선되는 것으로 나타났다.
최근 여러 환경적인 요인으로 인해 기존의 자갈 도상의 터널에서 콘크리트 도상의 터널로 교체가 되고 있지만 콘크리트 도상 터널의 경우 자갈 도상의 터널 보다 소음에 악영향을 미치고 있어 부수적으로 소음에 대한 대책이 필요한 실정이다. 이러한 대책 중 하나로 흡음블록은 설치의 제약이 적고 쉽고 빠르게 설치가 가능하기 때문에 많은 철도에서 시범적으로 적용되고 있다. 하지만 실제 환경과 운영조건에서 흡음블록의 성능에 대한 검증이 필요한 실정이다. 본 논문에서는 터널 내의 흡음블록의 성능을 확인하기 위해 흡음블록의 소음저감효과의 예측뿐만 아니라 호남선의 달성터널의 일부 구간에 흡음블록 설치 전 후의 KTX 실내 소음을 측정하고 그 결과를 비교, 분석하였다. ISO 3381를 준용한 측정장비, 측정방법을 사용하여 고속철도차량 실내소음을 측정하였으며, 터널 내부 운행시간동안에 등가소음도를 계산했다. 또한 흡음블록의 주파수별 흡음특성과 객실내부 장치소음이 영향을 주는 주파수 영역의 영향을 고려하기 위하여 가청주파수 영역 전체에 대한 등가소음도 뿐만 아니라 1/3-octave band를 기초로 주파수 영역대별 영향도도 함께 분석하였다. 또한, 열차의 운행속도와 측정시의 환경조건 등을 고려하여 흡음블록의 실내소음에 대한 영향을 평가하기 위하여 달성터널 전후에 위치한 터널내부 소음 측정값을 사용하여 보정하였다. 측정 결과의 분석을 통하여 흡음블록위에서 주행 할 때 최대 6.8 dB(A) 저감량을 나타내었다. 최종적으로 열차실내소음에 대한 1/3-octave band SPLs(Sound Pressure Levels) 예측값과 실측값을 비교하여 흡음블록에 의한 소음저감 메커니즘에 대한 이해를 증진시켰다.
무선 센서네트워크에서 사용하는 센서는 PIR, 이미지, 전자파 센서와 같은 지향성 센서와 진동, 음향, 자기센서와 같은 비지향성 센서로 구분할 수 있다. 지향성 센서의 성능을 보장하기 위해서는 센서의 설치위치는 가시선이 보장되는 곳에 설치가 되어야 하므로 노드 설치 위치는 지표면보다 높은 곳에 설치가 된다. 비지향성 센서 중 진동센서의 경우 센서 특성상 지표면에 설치가 되어야 한다. 이로 인해 지표면에 설치되는 비지향성 센서는 통신 장애로 인하여 네트워크 연결성 문제가 발생한다. 본 논문에서는 센서 고유특성을 살려서 커버리지를 최대화하고, 센서노드의 설치높이를 고려한 토폴로지 구성을 통해 네트워크 연결성을 최대화할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 비지향성 센서는 지표면에 배치하고, 지향성 센서는 나무나 폴대와 같은 물체를 이용하여 지상에 설치하여 센서 커버리지를 최대화 한다. 그리고 설치높이가 낮은 센서노드는 설치높이가 높은 센서노드에 우선 연결하고, 설치높이가 높은 센서노드는 설치높이가 높은 센서노드와 연결하는 토폴로지를 구성하여 네트워크 연결성을 최대화하는 것이다. 시뮬레이션을 통해 제안방법을 검증하였으며, 커버리지와 네트워크 연결성에서 성능이 향상됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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