• 한국음향학회지
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• 제12권5호
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• pp.54-63
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• 1993

적응 능동 잡음제거를 위한 새로운 방식을 기술했으며, 잡음원이 존재하는 환경에서 물리적인 잡음 제거를 하는데 목표를 두었다. 기존의 시스템 식별 방식과 달리 적응 예측기를 사용하였으며 신호를 검출하는데 쓰이는 마이크를 하나로 구성하였다. 잡음 신호 자체를 예측함으로써 적극적인 대처를 할 수 있으며 적응 알고리즘은 한번만 사용되고 적응 제어형 시스템 식별 방식에서 필요로 하는 피드백 항을 제거시킴으로써 시스템을 간략화시켰다. 컴퓨터 모의 실험 결과를 통하여 제안한 방식이 주기성을 갖거나 혹은 대역 제한된 잡음에 대해서 매우 유용함을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제12권2호
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• pp.51-59
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• 1993

본 논문에서는 입력으로 들어 온 레인지데이타에서 특징 추출을 통하여 3차원물체를 식별하는 방법을 제안하고자 한다. Z축 기울기를 이용하여 형상특징을 추출하고, 각 표면조각에서 법선벡터를 구해 기하학적 특징을 추출한다. 그 후 위에서 구한 특징들을 퍼지화데이타로 만들어 일치도 연산에 의해 표준 물체와 입력화상 물체 사이의 정합을 수행한다. 최종적으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.425-428
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• 2002

본 논문에서는 해양에서 다중경로를 통하여 수신되는 음파의 도달시간을 정확히 파악하기 위한 방법을 제시하였다. 음파 도달 시간을 파악하기 위한 방법으로는 정합 필터 방법 및 웨이브렛 방법을 도입하였으며 각각 모의 수신신호 및 실관측 수신신호에 대해 적용하여 식별 성능을 분석하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제14권2E호
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• pp.57-64
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• 1995

본 연구에서는 천해환경에서 저주파 음향신호의 신경회로망에 기초한 식별시스템 적용 가능성을 살펴 본다. 220 Hz 주파수에서 도플러 변이와 주파수 확산 효과를 추정한 결과 시간에 따라서 2 Hz 이하의 변화를 보인다. 이러한 주파수의 작은 변화는 신경회로망에 기초한 식별시스템이 단지 토널 주파수 정보만으로도 신호의 식별을 가능하게 한다. 신경회로망은 모두 4개의 층으로 이뤄져 있으며, 입력과 출력 처리요소는 각각 60개와 4개로 구성되어 있다. 주파수 200-250 Hz 대역에서 실측한 토널 신호를 신경회로망에 기초한 식별시스템에 입력시킨 결과 순간적인 프레임의 경우에 대해서는 67% 이상, 그리고 연속되는 5개의 프레임을 평균한 경우에 대해서는 91% 이상의 신호를 식별할 수 있다.

• 한국어업기술학회:학술대회논문집
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• 한국어업기술학회 2005년도 춘계 학술대회 논문집
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• pp.15-18
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• 2005

• 한국음향학회지
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• 제38권5호
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• pp.549-557
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• 2019

표적의 음향 산란 특성은 표적의 재료 특성과 구조적 특성에 영향을 받으며, 이는 음향을 이용하여 수중에서 표적을 탐지, 식별하고자 할 때 매우 중요한 정보가 된다. 특히, 얇은 탄성체의 경우 램파(Lamb wave)에 의해 표적 주변 유체에 산란파가 생성된다. 본 논문에서는 계단 주파수 스윕 사인 파형을 이용하여 수조에서 알루미늄 구의 산란 신호를 측정한 결과를 제시한다. 특히 알루미늄 구의 내부에 물이 채워져 있는 경우와 공기가 채워져 있는 경우에 대하여 산란 신호의 차이를 측정하고 이론 모델과 비교하였다. 또, 내부 물질에 따른 표적 산란 신호 차이를 유사 위그널-빌 분포를 이용하여 분석하고, 유도파의 평균 주파수, 주파수 분포, 에너지의 차이를 비교하였다. 분석 결과, 구의 내부에 물이 채워진 경우가 공기가 채워진 경우에 비해 유도파의 평균 주파수, 주파수 분포, 에너지가 증가하는 것을 확인하였으며 이는 이론적인 예상과 부합한다.

• 한국음향학회지
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• 제14권4호
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• pp.12-20
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• 1995

본 논문은 충격 음향법에 의한 원통형 물체의 결함 검출 방법에 관한 원리와 실험 결과를 기술한다. 원통형 물체가 가지게 되는 공진 주파수는 물체의 직경, 길이 등의 물리적 크기에 따라 결정되며 이러한 원통형 물체를 자유 공진 시킬 경우 구조물 고유에 주파수 및 고조파 성분이 내포된 음향을 방생시킨다. 결함이 존재하는 물체에 충격ㄷ이 가해질 경우 발생하는 음향은 정상의 경우와 구별되며, 주파수 성분 분석을 통해 보다 명확한 식별이 가능하다. 본 연구에서 적용된 음향 충격법에 의한 결함 검출 기법은 연구 대상 물체의 경우 결함 유무를 완벽하게 판정할 수 있었으며, 차후 유사한 형태의 구조물에 대한 결함 검출에도 응용될 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제16권4호
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• pp.42-48
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• 1997

본 논문에서는 음성을 비선형 결정론적 발생메카니즘에서 발생되는 불규칙한 신호인 카오스로 보고 상관차원과 Lyapunov 차원을 구함으로써 음성화자식별 파라미터와 음성인식파라미터에 대한 성능을 평가하였다. Taken의 매립정리를 이용하여 스트레인지 어트렉터를 구성할 때 AR모델의 파워스펙트럼으로부터 주요주기를 구함으로써 정확한 상관차원과 Lyapunov 차원을 추정하였다. 이트렉터 궤도의 특징을 잘 나타내는 상관차원과 Lyapunov 차원을 가지고 음성인식과 화자인식의 특징파라미터로의 효용성을 고찰하였다. 그 결과, 음성인식보다는 화자식별의 특징파라미터로타당하였으며 화자식별 특징파라미터로서는 상관차원보다는 Lyapunov 차원이 높은 화자식별 인식율을 얻을 수 있음을 알았다.

• 한국음향학회지
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• 제14권3호
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• pp.37-48
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• 1995

일반화된 완전최소자승법 (generalized total least squares method, GTLS)의 ARMA 시스템 식별에의 적용과 GTLS의 적응알고리듬에 대하여 논한다. 일반화된 완전최소자승법은 일별과 출력을 알고 있는 시스템식별 (system identification)문제에서, 출력이 잡음에 의하여 오염된 경우, 편이되지 않은 해를 구하기 위하여 사용되는 방법이다. 본 논문에서는 먼저 GTLS를 ARMA 시스템 식별에 적용하기 위한 formulation을 하고, 일반화된 완전최소자승법의 일반 해의 성질과 역행렬 정리 (matrix inverse lemma)를 이용하여 적응 GTLS 방법을 제안한다. 다음 제안된 방법을 통하여 시스템식별에 적용하여 그 성능을 평가한다. 또한 GTLS 알고리듬과 제안한 적응 GTLS 알고리듬의 성능을 수학적으로 해석하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 이를 검증한다.

• 한국음향학회지
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• 제38권5호
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• pp.574-579
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• 2019

코골이는 전형적인 수면장애 증상이며 수면 무호흡증을 유발하기 때문에 코골이의 발생을 확인하는 것이 중요하다. 이에 본 논문에서는 효율적인 코골이 식별 알고리즘으로 잔류 합성 곱 신경망을 제안한다. 잔류 학습과 합성곱 신경망을 결합한 구조인 잔류 합성 곱 신경망은 기존의 신경망보다 데이터에 존재하는 특징을 효과적으로 추출하여 코골이 식별 정확도를 향상한다. 실험 결과는 제안한 코골이 식별 알고리즘의 성능이 기존 방식보다 더 우수하다는 것을 보여준다.