센서 기술과 컴퓨팅 성능의 향상으로 인한 데이터의 폭증은 산업 현장의 상황을 분석하기 위한 토대가 되었으며, 이와 같은 데이터를 기반으로 현장에서 발생하는 다양한 이벤트를 탐지 및 분류하려는 시도들이 최근 증가하고 있다. 특히 음향 센서는 상대적으로 저가의 가격으로 현장 정보를 왜곡 없이 음향 신호를 수집할 수 있다는 큰 장점을 기반으로 다양한 분야에 설치되고 있다. 그러나 소리 취득 시 발생하는 잡음을 효과적으로 제어하지 못한다면 산업 현장의 이벤트를 안정적으로 분류할 수 없으며, 분류하지 못한 이벤트가 이상 상황이라면 이로 인한 피해는 막대해질 수 있다. 본 연구에서는 잡음 상황에서도 강인한 시스템을 보장하기 위하여, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 잡음의 영향을 개선 시킨 음향 신호를 생성한 후, 해당 음향 이벤트를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히, GAN을 기반으로 VAE 기술을 적용한 SEGAN을 활용하여 아날로그 음향 신호 자체에서 잡음이 제거된 신호를 생성하였으며, 향상된 음향 신호를 데이터 변환과정 없이 CNN 구조의 입력 데이터로 활용한 후 음향 이벤트에 대한 식별까지도 가능하도록 end-to-end 기반의 음향 이벤트 분류 시스템을 설계하였다. 산업 현장에서 취득한 음향 데이터를 활용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 99.29%(철도산업)와 97.80%(축산업)의 안정적인 분류 성능을 확인하였다.
디지털 워터마킹은 인간의 감각으로 감지할 수 없고 통계적인 방법에 의하여 검출되지 않는 정보를 디지털 데이터에 삽입하는 기술이다. 일반적으로 디지털 음향 신호에 대한 워터마킹은 의미 있는 정보를 갖는 이진 시퀀스를 원래의 디지털 음향 신호에 삽입하여 구현한다. 그러나 삽입된 이진 정보는 원래의 디지털 음향 신호의 관점에서는 잡음으로 작용하여 원래의 음향 신호를 왜곡 시키거나 열화 시키는 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 인간의 가청 주파수 영역에서 이진 정보의 삽입으로 인한 원 음향 정보의 왜곡을 최소화시킬 수 있는 이진 정보 발생 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 표준부호 디지트 코딩을 이용한 방법으로서 인접한 데이터간의 주파수 간섭을 최소화 하여 인간의 가청 주파수 영역에서의 이진 정보 시퀀스의 영향을 최소화 하도록 구현하였다. 제안한 방법은 일반적인 이진 정보발생 방법과 주파수 분석 비교를 통하여 성능을 평가하였다.
속도와 밀도의 함수로 이루어진 음향 임피던스는 탄성파자로부터 물성변화를 확인하는 방법 중의 하나로 이용된다. 본 연구에서는 한국지질자원연구원에서 개발된 탄성파 탐사자료처리 무른모 지오빗올 이용하여 기본 자료처리를 실시하고, 음향 임피던스 변환 모듈올 적용하여 동해 가스 하이드레이트 현장자료에 대한 광역 임피던스변화를 구하고 이로부터 음향 임피던스 단면도를 구하고자였다. 음향 임피던스 단면도는 중합단면도상에서 음향 임피던스 변화를 보여주고 있으며 특히 왕복주시 2.9초 전후에서 해저면 반사파와 위상이 반대이며 고진폭을 나타내는 해저면 기인 고진폭 반사층으로 여길만한 지점에서 그 변화가 크게 나타남을 알 수 있었다. 탄생파자료는 10 Hz 이하 저주파 정보가 들어있지 않아 완전한 음향 임피던스를 구할 수 없으므로 층서해석이 이루어진 중합 단면도부터 광역 임피던스를 구하였다. 향후 시추자료를 활용할 경우 좀더 정확한 음향 임피던스 단면도를 생산할 수 있을 것으로 여겨진다.
최근 수중 자원개발, 재난 감시 및 국방에 관련하여 수중 통신에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 무선통신 시스템 설계에서 경로손실은 주어진 통신 링크에 대한 수신 전력 레벨을 계산하여 통신 신뢰성을 보장하는데 필요한 링크 예산을 도출하기 위한 중요한 정보이다. 수중음향채널은 각 해역에 따라 수온, 수심, 파고, 조류, 탁도 등에 의해 서로 다른 특성을 보이며, 각 해역별 수중음향채널의 경로손실은 서로 다른 특성을 갖는다. 따라서 수중음향 통신 시스템개발을 목적으로 하는 전 세계의 여러 연구기관에서는 다양한 해역에서 수중음향채널에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 국내는 아직까지 수중음향채널의 경로손실에 대한 연구결과가 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 남해 거제도 천해역의 실해역 측정을 통해 경로손실을 추정하였으며, 기존 연구에서 제안한 경로손실 수식에 남해의 환경정보를 적용하여 도출한 결과를 비교하여 그 차이를 확인하였다.
일반적으로, 화상회의에서 화자의 위치를 검출하는 것은 음향 신호를 기반으로 이루어져 왔다. 그러나 물리적인 환경의 제약이나 화자 검출 시스템의 한계를 벗어나는 노이즈가 발생하는 경우에는 검출 시스템의 성능저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 음향 기반의 검출 시스템과 독립적으로, 혹은 상호 보완적으로 사용될 수 있는 영상 기반의 화자 검출 알고리즘에 대하여 제안하고자 한다. 화자의 위치에 관한 정보는 화상회의에 한층 사실감을 부여하는 3 차원 오디오 재생에 사용될 수 있다.
함정에 있어서 수중 표적의 탐지나 식별, 피탐 위험으로부터 회피 등은 함정의 생존성과 직결되는 사항으로 방사소음을 최소화하는 함정 음향 스텔스가 중요한 요소이다. 함정의 음향분야 시험평가 결과는 신조함정의 기준 만족도 평가뿐만 아니라 음향식별 정보추출/DB구축, 소음통제 방안설정 및 피탐지 위험성 평가 등 전반적인 음향작전 능력 향상에 활용되고 있다.(중략)
가상현실은 현실에 구애받지 않고 상사의 세계를 현실과 같이 만들어 내어 인체의 모든 감각기관이 인위적으로 창조된 세계에 몰입됨으로써 현실에 있는 것처럼 느낄 수 있는 사이버스페이스이다. 본 논문에서는 청취자의 머리움직임에 따라 머리 추적기로부터 수신된 정보로서 음향의 방향감 간의 상관모델을 구성하여 시스템내의 S/W 모듈에 전달하는 인터페이스를 구축하고, 이를 토대로 머리 움직임 변화에 부합되는 실감음향을 생성하고, 영상도 함께 동기화하여 몰입감을 증대시키는 실감음향 인터페이스에 대한 개발에 대해서 논의한다.
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.
기존의 음성인식에서는 음성의 모든 구간의 정보적 중요도를 같게 두는 고정정보율 처리가 일반적이다. 고정 정보율 처리는 변화가 작은 장 구간을 변화가 큰 단 구간보다 중시하는 경향이 있기 때문에, 음성인식에는 부적절한 요소를 내포하고 있다. 본 논문에서는, 가변 정보율 모델을 제시하여, 음성인식 시, 가변정보율 처리를 수용하게 하였다. 음성의 각 구간마다 정보율 파라메타를 두어, 확률값 계산에 그 구간의 중요도를 반영하였다. 또한 maximum mutual information을 이용하여 정보율 파라메타를 학습시키는 방법을 제안하였다. 화자독립 연속어 인식 실험을 통하여, 가변정보율 모델을 이용한 방법이 기존의 고정 정보율 방법보다 우수한 인식 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문은 해양에서 발생하는 음향 표적에 대해서 표적의 식별 정보 피드백을 통해 관심 표적 추적 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기존의 다중주파수 표적 추적 기법은 탐지된 음향신호 특성만 활용하여 추적을 수행하는 반면, 본 논문에서 제안하는 기법은 탐지된 음향신호 특성과 더불어 관심 표적의 특징인자가 식별되는지 여부를 추적에 활용한다. 제안하는 기법은 특징인자가 식별되는 측정치에 대해서만 추적을 수행하여 관심 표적이 아닌 표적에 대한 불필요한 추적을 방지한다. 또한 특징인자가 식별된 표적을 추적할 때 동적으로 추적 파라메터를 최적화하여 관심 표적에 대해 지속적이고 안정적인 추적을 수행한다. 모의 신호를 이용하여 실험을 수행하였으며 미약한 신호가 나타나는 수중 표적에 대해 제안하는 기법을 적용한 결과, 불필요한 표적 개수가 감소하고 관심 표적의 추적이 지속적으로 안정되게 수행됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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