• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.29-38
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• 2024

정합장처리(Matched Field Processing, MFP)는 음파전달 예측을 기반으로 음원의 거리와 심도를 추정하는 기법이다. 그러나 주파수가 높아지면 음파전달 예측의 부정확성이 증가하여 음원위치 추정이 어렵다. 최근에 제안된 차주파수 정합장처리(Frequency-difference Matched Field Processing, FD-MFP)는 고주파 신호의 자기상관으로부터 추출한 차주파수 곱을 적용함으로써 음속의 오정합 등이 있어도 강인하다고 알려졌다. 본 논문에서는 수평선배열센서에서 차주파수 정합장처리의 성능을 알아보기 위하여, 동해의 환경에서 시뮬레이션을 수행하였다. 장거리 탐지가 가능한 해저면반사(Bottom Bounce, BB)와 수렴구역(Convergence Zone, CZ)이 발생하는 영역에서 위치추정 결과를 분석하였다. 수평선배열센서의 차주파수 정합장처리의 위치추정 정확도는 회절음장과 음속의 오정합에 의해 기존의 정합장처리에 비해 유사하거나 낮아졌다. 시뮬레이션으로부터 차주파수 정합장처리가 기존의 정합장처리보다 오정합에 강인하다는 명확한 결과는 볼 수 없었다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.78-88
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• 2024

수중 소음 측정이 가능한 수동 소나에 수신된 선박 방사소음은 Detection of Envelope Modulation on Noise(DEMON) 분석으로 얻은 선박 정보를 사용하여 선박 식별과 분류가 가능하다. 하지만 낮은 신호대잡음비(Signal-to-Noise Ratio, SNR) 환경에서는 DEMON 그램 내 선박 정보가 담겨있는 표적 주파수선을 분석 및 파악하는데 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 낮은 SNR 환경에서 보다 정확한 표적 식별을 위해 딥러닝 기법 중 의미론적 분할을 사용하여 표적 주파수선들을 추출하는 연구를 수행하였다. SNR과 기본 주파수를 변경시키며 생성한 모의 DEMON 그램 데이터를 사용하여 의미론적 분할 모델인 U-Net, UNet++, DeepLabv3+를 학습 후 평가하였고, 학습된 모델들을 이용하여 캐나다 조지아 해협에서 측정한 선박 방사소음 데이터셋인 DeepShip으로 제작한 DEMON 그램 예측 성능을 비교하였다. 모의 DEMON 그램으로 학습된 모델을 평가한 결과 U-Net이 성능이 가장 높았으며, DeepShip으로 만든 DEMON 그램의 표적 주파수선을 어느 정도 추출할 수 있는 것을 확인하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제11권3호
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• pp.197-203
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• 2008

서해안 민어포 조간대 지역에서 해수면변동과 연관된 갯벌의 퇴적구조를 파악하기 위해 고해상 천부 육상 탄성파탐사를 실시하였다. 음원으로는 5 kg 무게의 망치를 사용하였으며, 48채널의 100-Hz 지오폰을 이용하여 서로 수직한 두 측선에 대하여 1 m간격으로 총 795 m shot의 자료를 획득하였다. 갯벌 표면이 물에 의해 포화된 상태를 이루고 있어 강성률이 매우 낮아 ground roll의 발생이 억제되었으며 기록되는 반사신호의 속도가 1500m/s 이상이므로 일반적인 육상 천부탄성파 탐사시에 기록되는 저속도의 잡음과 분리하기가 쉽다. 그 결과 일반적이 육상탐사에 비해 자료의 신호 대 잡음비가 상당히 높고 해상도가 우수한 탄성파 단면을 얻을 수 있었다. 중합단면을 해석해 보면 조사지역의 음향기반 암 상부의 퇴적층은 5 개의 층서로 나뉘어 진다. 지난 빙하기때 침식된 층 위에 홀로세 이후 해수면 상승과 관련하여 형성된 갯벌의 구조를 연속적으로 파악할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.30-39
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• 2003

본 논문에서는 한국어 음성 데이터를 대상으로 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다. HM-Net은 기존의 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은 음소 및 단어인식의 경우에는 One-Pass Viterbi 빔 탐색을 사용하며 트리 구조 형태의 사전과 phone/word-pair 문법을 채용하고 있다. 연속음성인식의 경우에는 단어 bigram과 단어 trigram 언어모델과 목구조 형태의 사전을 채용한 Multi-Pass 빔 탐색을 사용하고 있다. 전체적으로 본 논문에서는 다양한 조건에서 HM-Net 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였으며, 지금까지 소개된 음성인식 시스템과 비교하여 매우 우수한 인식성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.59-66
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• 2005

광섬유 전류 센서 특히, 단방향 편광형 광섬유 전류센서(PFOCS)에서 측정전류 정밀도는 센싱 광섬유상의 외부 환경적 변화요인 즉, 음향 진동의 변화와 전류 도체 주위에 감긴 센싱 광섬유 밴딩과 같은 내부적 변화요인에 의해 악영향을 받는다. 이와 같은 변화 요인들은 센서 헤드를 구성하는 센싱 광섬유의 복굴절 특성에 영향을 주어 결국 오전류 측정의 원인이 되고, 따라서, 단방향 PFOCS에 대한 보상 기술인 가역적 PFOCS를 이용하여, 이와 같은 복굴절 변화요인들을 억제할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 가역적 PFOCS의 성능해석을 위해 센싱 광섬유 상에 존재하는 외부 환경적 요인과 내부 요인으로 인한 편광도 오차와 오전류를 수치해석 하였다. 또한, 가역적 PFOCS 구조에서 일반 반사경과 faraday 회전경(FRM)의 사용으로 인한 효과 및 서로 다른 광원의 파장에 대한 효과를 비교하였다. 그 결과, 편광도 오차는 $633{\cal}nm$에서, 일반 반사경 및 FRM을 사용했을 때, 각각 $2.3\%$와 $0.0196\%$로 계산되었고, $1300{\cal}nm$에서 편광도 오차는 각각 $9.87\%,\;0.0196\%$로 계산되었다. 또한, 단방향 PFOCS와 비교한 오전류 수치해석 결과, 일반 반사경 및 FRM을 사용한 경우에 각각 $9.82{\times}10^{-9}A,\;1.4{\times}10^{-17}A$로 단방향 PFOCS의 경우보다 외부 환경변화 및 내부 변화요인에 강인한 센서 구조임이 확인되었다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권1E호
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• pp.56-64
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• 1995

최소평균사승 적응알고리즘은 추정오차의 평균사승값을 최소화하는 추정경도방법 가운데 하나이다. 알고리즘의 잠재적인 여러 장점에도 불구하고, 이 알고리즘은 현재 기존의 최소평균자승 알고리즘 보다 실제 적게 주목받고 있다. 그 이유는 최소평균사승 알고리즘의 수렴특성에 관한 통계적 분석이 최소평균자승 알고리즘에 비해 매우 어렵고, 따라서 아직 알고리즘에 대해 모르는 분분이 많이 때문으로 보인다. 본 논문에서는 적응필터의 입력신호가 평균이 영이고 시불변 가우시안 랜덤신호일 경우 최소평균사승 적응알고리즘의 통계적인 수렴특성에 대하여 연구하였다. 이를 위해, 시스템인지 모드에서 알고리즘의 평균 및 평균자승 특성을 나타내는 일련의 관계식을 유도하였다. 그리고 알고리즘의 평균특성이 수렴하기 위한 조건을 찾았는데, 여기서 최소평균사승 적응알고리즘의 수렴특성이 초기치의 선택에 크게 좌우됨을 알 수 있었다. 또한 최소 평균사승 알고리즘의 성능을 기존의 최소평균자승 알고리즘과 실험적으로 비교하였고, 두개의 알고리즘이 정상상태에서 같은 값의 평균자승추정오차를 갖을 때 최소평균사승 알고리즘이 치소평균자승 알고리즘에 비해 매우 빠른 수렴속도를 갖을수 있음을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.427-436
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• 2016

도심지에 지진, 산사태 등과 같은 재난 발생 시 건물 및 지하 구조물 붕괴로 인해 잔해 내부에 다수의 매몰자가 발생된다. 이때 인명탐지를 위해 주로 음향, 영상 및 전파 등을 활용한 탐지 장비 등이 활용되나 고가이며, 붕괴지 상부로의 직접 투입으로 인한 2차 붕괴위험 및 장비 운용 성능 저하로 인해 신속하고 높은 신뢰성을 갖는 인명탐지 기술이 활용되지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 매몰자의 휴대 기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호 및 기압정보를 제공받아 매몰자의 3차원 위치를 탐색하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 드론의 비행동안 매몰자 휴대기기 정보를 실시간으로 수집하여 해당 정보를 지상부에 전송하여 신뢰성 있는 매몰자의 3차원 위치정보를 제공하도록 하는 모듈 개발 프레임워크를 제시하였다. 이를 통해 인명탐지 모듈의 개발과 현장 테스트를 통해 적용 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과는 향후 대형 건물 붕괴와 같은 재난 시 매몰자에 대한 매몰 위치의 신속한 탐지 및 구호와 실종자 수색을 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2008년도 공동학술대회
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• pp.207-212
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• 2008

독도화산체 정상부에 대한 연구를 위하여 1999년, 2004년 및 2007년에 획득한 멀티빔음향측심, 해저면영상 및 자력탐사자료를 함께 분석하였다. 독도 주변 연안에서부터 수심 약 -90 m까지의 해저지형은 많은 기복을 가진 변화를 보이는데 차별 침식된 암반 및 테일러스 등의 영향으로 사료된다. 해저지형의 계단형 경사면의 제 4 기 해침 해퇴의 영향을 받은 해안 단구로 생각된다. 북동 및 북서쪽의 수심 약 $-100\;{\sim}\;-120\;m$ 해역에는 작은 분화구 형태의 지형 기복들이 나타나는데 후기 화산활동에 의해 형성된 것으로 판단된다. 해저면영상에서는 독도 정상부에 돌출암반들이 산재하는 전형적인 암반특성을 보인다. 아날니틱신호분포에서 나타나는 독도 육지부에서 북동 및 북서쪽으로 연장되는 이상대는 다른 지구물리자료에서도 나타난 화구륜의 잔해로 예상되는 암반들의 위치와 유사하다. 이 암반들은 독도 화산체 형성 초기에 만들어졌던 화구륜의 일부가 파도에 의한 침식 및 자연붕괴 등으로 유실되고 남은 잔류체로 추정되고, 독도는 남쪽 화구륜의 일부일 가능성이 높다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.91-98
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• 2010

대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 그러나 자연성, 개인성, 어조, 감정구현 등에서 활용성을 높이기 위해서는 음성DB의 크기가 비례적으로 증가하게 되므로 음운환경과 음향적 특성이 유사한 다수의 음편들을 제거하여 음성DB의 크기를 감축하기 위한 연구가 필수적이다 본 논문에서는DB감축을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 이용하여 한국어 TTS용 합성단위음편 데이터베이스 구축 방법을 제안한다. 그리고 클러스터링방법에 대한 성능 평가를 위해서 언어 처리기, 운율 처리기, 음편 선택기, 합성음 생성기, 합성단위 음편데이터베이스, 음성신호 출력기로 구성되는 한국어 TTS 기본 시스템을 이용하여 합성음을 생성하였고 트리 클러스터링 방법 CM1, CM2와 전체 DB (Full DB)와 감축된 DB(Reduced DB)의 4가지 조합별로 제작된 음편 데이터베이스를 이용하여 각 조합에 대한 MOS 테스트를 수행하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 청취실험 결과 높은 MOS를 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.

• 전자공학회논문지
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• 제54권2호
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• pp.123-129
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• 2017

본 논문에서는 이중 마이크로폰 배열을 이용하여 비음수 행렬분해(nonnegative matrix factorization, NMF) 기반으로 다중음원의 도래각을 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 우선 이중 마이크로폰 배열에 들어온 음향 신호들을 연속된 분석프레임으로 분할한 후, 각 프레임에 대해 조향응답파워 위상변환(steered-response power phase transform, SRP-PHAT) 빔형성기를 적용하여 스테레오 신호들을 시간-방향 영역으로 표현한다. 이러한 SRP-PHAT의 시간-방향 출력값들은 사전에 정의된 프레임 수만큼 누적하여 시간-방향 블록으로 정의한다. 다음으로, 잡음에 강건한 도래각 추정을 위하여, 각 시간-방향 블록을 블록차감 기법을 사용하여 매 프레임에 대해 정규화한다. 이후, 다중음원 환경에서 각 음원의 방향을 클러스터링하기 위해 정규화된 시간-방향 블록에 비지도(unsupervised) NMF를 적용한다. 구체적으로, 음원의 개수와 이들의 도래각을 추정하는데 각각 활성 및 기저 행렬들을 사용한다. 제안된 방법의 도래각 추정 성능을 평가하기 위해 이중 마이크로폰 배열로부터 입력된 [$-35{\circ}$, 5m], [$12{\circ}$, 4m], 그리고 [$38{\circ}$, 4.m]에 각각 위치한 세 가지 음원들에 대한 추정 오차의 절대 평균(mean absolute error, MAE) 및 오차의 표준편차를 측정하였다. 실험 결과. 제안된 방법은 기존의 SRP-PHAT 기반 도래각 추정방법에 비해 상대적으로 MAE를 56.83% 줄일 수 있었다.