본 논문에서는 무인항공기의 엔진 음향 신호를 탐지하기 위한 효과적인 특징 추출 방법을 제안하고 검증한다. 엔진 음향신호는 기본주파수와 배음이 정수배 관계를 갖는 조화 복합음(Harmonic complex tone)으로 구성되며, 각 주파수의 시간에 따른 변화는 연속적이다. 이러한 특성을 이용하여 기본주파수의 정수배와 실제 배음 주파수 차이의 평균과 분산, 주파수 변화량 등으로 구성된 특징벡터를 제안하였다. 모의 실험을 수행한 결과 제안한 특징벡터는 목표신호와 다양한 간섭 신호에 대해 우수한 변별력을 보였으며, 시간에 따라 주파수가 변하는 경우에도 영향을 받지 않고 안정적인 결과를 보였다. 원거리에서 실측된 엔진 음향신호로 부터 특징의 Fisher score를 계산하여 변별력을 비교한 결과, 제안한 특징 중 주파수에 기반한 세 가지 특징들이 신호 대 잡음비가 낮은 상황에서도 높은 변별력을 보였다. ELM 분류기를 이용해 MFCC와의 인식 성능을 비교한 결과, 제안한 방법을 이용할 경우 모의 간섭신호에 대한 오류율이 37.6% 개선되었다. 또한 신호대 잡음비가 시간에 따라 점진적으로 증가하는 경우 MFCC에 비해 4.5 dB 낮은 시점에서 목표신호 탐지가 가능하였다.
최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.
1883 년에 진수된 러시아 순양함 드미트리 돈스코이(Dmitri Donskoi ; 6,200톤)호는 러일전쟁에 참전하여 1905년 5 월 29 일 동해 울릉도 근해에서 침몰되었다고 알려져 있다. 이 침몰선을 찾기 위해 1999 년부터 2003 년까지 5 년간 탐사를 수행하였다. 러시아와 일본의 해전사 자료를 토대로 침몰 예상 위치를 파악하여 탐사해역을 설정하였다. 3 차원 해저 지형 조사, 해상 자력 탐사, 천부지층조사, 해저면 영상 조사 등의 기록을 종합 분석하여 침몰선으로 추정되는 이상체를 확인하였다. 지구물리탐사를 통해 확인된 이상체에 대해 심해카메라와 무인잠수정(remotely operated vehicle) 및 유인잠수정 Pathfinder 를 이용한 정밀조사를 수행함으로써 울릉도 저동항에서 약 2 km 떨어진 해역, 수심 400 m 지점의 심해 계곡 중턱에 걸쳐진 돈스코이호를 발견하였다. 침몰선체에는 152 mm 함포 등이 그대로 장착되어 있고 선체 주변에는 전쟁 시 불에 탄 조타기 등의 잔해가 놓여있었다. 조사 지역은 강자성을 띤 대규모 화산암 지대이기 때문에 자력탐사로 침몰선을 식별하기가 어렵다. 천부지층탐사와 해저면 영상조사는 심해 계곡의 심한 지형 변화에 따라 음파의 난반사가 일어났으며 자력탐사 역시 자력이상도의 왜곡으로 인하여 이상체 식별이 곤란하였다. 그러나 중천해용 다중빔 음향 측심기의 경우 탐사선을 최대한 저속으로 운항하고 수심 및 지형에 따라 빔 각도를 조절하여 획득한 해저영상은 침몰선 확인에 매우 유용하였다.
인간의 정보처리 과정의 특성을 알아보기 위하여 반구별로 색채와 단어의 처리과정을 분석하였다. 단어와 색깔이라는 두가지 자극 속성이 있는 한 개의 자극에 대하여 각 자극 속성에 대한 판단과정을 반응키를 이용하여 반구별로 알아보았다. 단어에 대한 판단과 색깔에 대한 판단을 반구별로 분석한 결과, 색깔처리나 단어처리에 있어서 반구간 비대칭성은 나타나지 않았으나 색깔에 대한 판단이 단어에 대한 판단보다 신속하게 이루어지는 것으로 나타나 색채가 단어보다 기초적인 자극 속성임을 확인하였다. 단어와 색깔이라는 두가지 자극 속성을 이용한 경우에 한가지 자극속성을 처리할 때 다른 자극속성이 자동적으로 영향을 주는 것으로 나타났으나 그 정도에 있어서 반구간의 차이는 없었다. 그러나 색채가 단어처리를 간섭하는 정도가 단어가 색채처리를 간섭하는 정도보다 큰 것으로 나타나 기존의 스트룹 연구결과들과는 상반되는 결과를 얻었는데 이는 과제의 특성이라는 측면으로 기술되었다. 단어 처리에서 반구간 차이가 발견되지 않은 것은 한글의 시각적 특성과 관련지어 논의되었다. 자극의 한 속성이 자동적으로 다른 속성에 영향을 주지만 그 효과의 크기도 반구별로 차이가 없다는 것은 이전의 반구별 스트룹 효과를 알아본 연구들과 상반되는 결과이다. 따라서 자극속성이 상호영향을 줄 수 있는 좀더 일반적인 상황에서는 한 자극 속성이 다른 자극 속성의 처리에 자동적으로 영향을 주는 효과에서 반구 비대칭성이 발견되지 않으며 스트룹 효과는 두 자극 속성의 관계가 밀접한 특별한 경우에 나타나는 반구비대칭성 효과인 것으로 논의되었다.양 발생과 유의적으로 상관관계가 있었다. 본 연구의 결과는 phenol의 종류에 상관없이 식이 phenol에 조직의 항산화(산화억제)를 통해 암 예방(cancer prevention)에 영향을 미친다는 것을 제시해준다.물을 첨가하여 물내리기를 한 후 김이 오른 후 물내린 쌀가루에 15% 이상의 설탕을 첨가하여 20분간 쪄서 만든 백설기가 가장 바람직하다는 것을 알 수 있었다. 이 실험 중 가장 중요한 조건은 첨가하는 물의 양이 10%이며 첨가하는 당이 설탕일 경우는 김이 오른 후 설탕을 섞어 바로 쪄야 하며 설탕의 양이 15% 이상이라는 것이다. 이 조건은 대체적으로 hardness, adhesiveness, gumminess가 큰 수치를 나타낸다.순구조의 Tonpilz형 초음파 변환기와 비교하여 비록 송파전압감도에 있어서는 약 5 dB 정도의 음향출력의 손실이 불가피하지만, 그 대신 주파수 대역폭을 약 5 재 정도 확대시킬 수 있는 장점이 있기 때문에 이 넓은 주파수 대역을 효과적으로 활용하면 어종식별을 위한 음향산란신호를 정량적으로 수집 및 평가하는 것이 가능하다고 판단된다.n A was 11 ug.이, 0.9 ug/g and 3.7 ug/g in the blood, liver and kidney, respectively.sional-managerial who secure the higher autonomy and stability in their work have the highest life chance in the labor and health, and leisure life
본 논문에서는 음성 인식과 화자 인식에서 채널 변이 정규화를 위해 널리 사용되는 전통적인 켑스트럴 평균차감법 (CMS: Cepstral Mean Subtraction)의 성능을 향상시키기 위한 정규화 방법을 제안한다. 기존의 켑스트럴 평균 차감법은 장구간 켑스트럼의 평균으로 채널 성분을 추정하므로 유성음의 포먼트에 의해 채널 성분이 편향되는 단점을 가진다. 제안된 포먼트 평활화 켑스트럴 평균 차감법 (FBCMS; Formant-broadened CMS)은 켑스트럼으로부터 변환된 로그 스펙트럼에서 포먼트 위치를 쉽게 찾을 수 있고, 포먼트는 전극점 모델로 표현되는 성도 전달 함수의 우세 극점에 대응된다는 사실에 근거한다. 따라서 제안된 방법은 켑스트럼으로부터 음성의 포먼트를 구하고, 이로부터 포먼트의 대역폭을 확장한 켑스트럼을 구한 후 평균함으로써 채널 켑스트럼 성분으로부터 우세 극점들의 영향을 제거한다. 전극점 모델의 우세 극점을 얻기 위해 다항식 인수분해 과정을 거치지 않으므로 연산량을 줄일 수 있으며 포먼트에 해당하는 우세 극점만으로 선택적으로 처리할 수 있다. 본 연구에서는 4가지의 모의 채널을 이용하여 전통적인 켑스트럴 평균 차감법, 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CMS) 그리고 제안된 방법의 비교실험을 수행하였다. 실제 채널 켑스트럼과 추정된 채널 켑스트럼과의 거리를 측정하는 실험에서 음성에 의한 편향을 완화시켜 실제 채널에 보다 가까운 평균 켑스트럼을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한 문장독립 화자 식별에서 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법보다 우세하고 극점 필터화 켑스트럴 평균 차감법 (Pole-filtered CU)과는 비슷한 결과를 보였다. 결과적으로 제안된 방법은 전통적인 켑스트럴 평균 차감법에 기반하여 효과적인 채널 정규화가 가능하다는 것을 보였다.
화자 간 음색의 유사성은 화자 인증 시스템의 성능을 하락 시킬 수 있는 요인이다. 본 논문은 화자 인증 시스템의 일반화 성능을 향상시키기 위해, 심층신경망에 멀티태스크 러닝 기법을 적용시켜 발화자의 화자 정보와 나이 정보를 함께 학습 시키는 기법을 제안한다. 멀티태스크 러닝 기법은 은닉층들이 하나의 태스크에 과적합 되지 않도록 하여 심층신경망의 일반화 성능을 향상시킨다고 알려져 있다. 하지만 심층신경망을 멀티태스크 러닝 기법으로 학습시키는 과정에서, 나이 정보에 대한 학습이 효율적으로 수행되지 않는 것을 실험적으로 확인하였다. 이와 같은 현상을 방지하기 위해, 본 논문에서는 심층신경망의 학습 과정 중 화자 식별과 나이 추정 목적 함수의 가중치를 동적으로 변경 하는 기법을 제안한다. 동일 오류율을 기준으로 RSR2015 평가 데이터세트에 대해 화자 인증 성능을 평가한 결과 나이 정보를 활용하지 않은 화자 인증 시스템의 경우 6.91 %, 나이 정보를 활용한 화자 인증 시스템의 경우 6.77 %, 나이 정보를 활용한 화자 인증 시스템에 가중치 변경 기법을 적용한 경우 4.73 %의 오류율을 확인하였다.
본 논문에서는 이동통신망에서 신호 가산방식을 이용한 삼자회의에서의 음성 부호화기 성능을 평가하였다. 두 사람의 섞인 목소리가 다른 회의 참가자에게 전달되는 신호 가산방식은 가장 자연스러운 삼자회의 방식이지만, 아직까지 두 사람의 섞인 목소리를 부호화할 수 있는 유용한 방법은 없다. 본 논문에서는 삼자회의에 신호 가산방식을 적용하기 위해 QCELP, VSELP, RPE-LTP 보코도를 구현하여 평가를 수행하였다. 또한 두 화자의 목소리가 섞인 음성신호에 대한 부호화기의 성능평가를 위해 기존의 음질 평가법을 그대로 사용할 수 없으므로, 본 논문에서는 두 가지 주관적 평가법을 제안하였다. 제안된 방법은 문장 식별법(SD)과 수정된 DMOS(MDOMS) 방법이다. 실험결과에 의하면 VSELP 보코더의 출력음질이 다른 두 보코더에 비해 좋게 나타났다.
수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 Fractional 푸리에 변환의 기본 개념과 최적 변환 차수에 대해 설명하고, 이를 이용하여 LFM 신호의 시간-주파수 특성과 스펙트럼 사이의 관계를 분석한다. 그리고 이러한 분석결과를 바탕으로 능동소나 표적 탐지 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 기존의 FFT를 이용한 정합필터와 성능을 비교하였다. AUC(Area Under the ROC Curve)의 측면에서 볼 때 제안된 방식이 기존의 방법보다 성능이 우수한 실험결과를 보였다.
A prerequisite for deriving the abundance estimates from acoustic surveys for commercially important fish species is the identification of target strength measurements for selected fish species. In relation to these needs, the goal of this study was to construct a data bank for converting the acoustic measurements of target strength to biological estimates of fish length and to simultaneously obtain the target strength-fish length relationship. Laboratory measurements of target strength on 15 commercially important fish species were carried out at five frequencies of 50, 70, 75, 120 and 200 kHz by single and split beam methods under the controlled conditions of the fresh and the sea water tanks with the 389 samples of dead and live fishes. The target strength pattern on individual fish of each species was measured as a function of tilt angle, ranging from $-45^{\circ}$ (head down aspect) to $+45^{\circ}$ (head up aspect) in $0.2^{\circ}$ intervals, and the averaged target strength was estimated by assuming the tilt angle distribution as N $(-5.0^{\circ},\;15.0^{\circ})$. The TS to fish length relationship for each species was independently derived by a least-squares fitting procedure. Also, a linear regression analysis for all species was performed to reduce the data to a set of empirical equations showing the variation of target strength to a fish length, wavelength and fish species. For four of the frequencies (50, 75, 120 and 200 kHz), an empirical model for fish target strength (TS, dB) averaged over the dorsal sapect of 602 fishes of 10 species and which spans the fish length (L, m) to wavelength (\Lambda,\;m)$ ratio between 5 and 73 was derived: $TS=19.44\;Log(L)+0.56\;Log(\Lambda)-30.9,\;(r^2=0.53)$.
본 연구에서는 방사성폐기물처분장에서 발생하는 탄성파와 같이 낮은 신호 대 잡음비로 인하여 P파의 식별이 어려운 신호에 적합한 P파 도달시간 결정 알고리즘에 대한 연구를 수행하였다. 사용된 알고리즘은 임계 전압법, Akaike Information Criterion(AIC), Two step AIC, Hinkley criterion이며 샤프심 압절법에 의하여 생성된 탄성파 신호에 white noise를 적용하여 신호 대 잡음비를 낮추었다. 실험결과 임계전압, AIC, Hinkley criterion 알고리즘의 경우 배경잡음 수준이 증가함에 따라 P파 도달시간의 정확성은 감소하였으나 Two step AIC 알고리즘의 경우 1차적으로 결정된 P파의 도달시간 주변의 신호를 중심으로 특성함수와 AIC 알고리즘을 반복적으로 적용함에 따라 배경잡음 수준에 관계없이 정확한 결과를 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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