최근 바닥충격음 사후 성능검사 제도의 시행에 따라 공동주택 바닥 슬래브 상부에 설치되는 바닥 마감재에 대한 바닥충격음 성능 개선의 요구사항은 증가하고 있다. 하지만 현재의 KS F ISO 717-2 및 KS F 2863에서의 바닥 마감재 성능 평가방법은 완충층이 설치되지 않은 조건에서 저감량을 측정하는 것으로 되어 있다. 준공 전 성능측정 의무화로 인해 본인이 거주하는 공동주택 바닥충격음 성능의 확인이 가능한 상황에서 입주민이 거주하는 공동주택의 특성을 반영하는 온돌층이 설치된 구조에서의 성능평가는 마감재의 바닥충격음 성능에서 더 필요한 부분일 것이다. 따라서 본 논문에서는 바닥슬래브 상부 마감구조의 저감량 평가를 위해서 완충층 조건을 포함한 저감성능 평가를 제안하고, 완충층 성능에 따른 저감량의 차이를 확인할 수 있도록 마감재가 설치되지 않은 상태의 바닥충격음 성능을 동시에 표시하는 것을 제안한다.
모듈러 건축공법은 공장 생산된 박스형의 모듈러 유닛을 현장으로 운반, 조립하여 건축물을 완성하는 건축공법으로, 공기단축, 이동 및 재사용, 환경친화성과 같은 이점을 가지고 있어 점차 그 수요가 증가할 것으로 예상된다. 모듈러 건축공법을 도입${\cdot}$적용하기 위해서는 합리적이고 객관적인 성능기준의 정립이 필요하다. 본 논문은 모듈러 건축물의 성능기준 중 음환경 성능에 대한 성능기준을 설정하는데 목적이 있다. 이를 위해 관련 제도 및 법적 기준을 검토하고 시험 시공된 건축물을 대상으로 성능평가와 설문조사를 실시 분석하였다. 이 성능기준은 발주자가 설계지침서 등을 통하여 요구수준을 명확하게 제시할 수 있고, 설계자${\cdot}$시공자로 하여금 목표성능을 확보하도록 유도하여 모듈러 건축물의 성능 수준을 향상시킬 수 있을 것이다.
고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.
본 연구에서는 환경음 인식 성능의 향상을 위하여 GMM의 훈련 방식에 MCE 도입을 제안하였다. 이는 환경음 데이터 모델링에 사용할 분류오류함수를 정의할 때 해당 클래스의 로그우도 뿐 아니라 다른 클래스의 로그우도도 같이 고려함으로써 변별력 있는 분류가 이뤄질 수 있게 한다. 모델의 파라미터는 전체 클래스를 고려한 손실함수를 정의하고, GPD(generalized probabilistic descent)알고리즘을 이용하여 추정하였다. 제안된 방법의 인식 성능 비교를 위해 모두 9가지 환경음을 전처리 과정과 MFCC(mel-frequency cepstral coefficients)를 이용하여 12차 특징을 추출하고, 이를 혼합 성분의 수에 따라 GMM 분류 실험을 행하였다. 실험 결과에 따르면 혼합 성분을 19개 사용한 경우에서 MCE 훈련 방식이 평균 87.06%의 인식률로 가장 좋은 성능을 보였다. 이 결과로 제안한 MCE 훈련 방식이 환경음 인식에서 GMM의 훈련 방식으로 효과적으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 패턴 인식에서 우수한 성능을 보이는 가우시안 혼합모델 (Gaussian mixture model, GMM)을 이용하여 비정상적인 잡음환경에서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)의 유/무성음 분류 알고리즘 성능 향상을 위한 방법을 제안한다. 기존의 SMV에 대해서 분석하고, 이론 기반으로 유/무성음 분류 알고리즘에서 우수한 성능을 보여주는 특징 벡터를 선택하여 GMM의 입력벡터로 효과적으로 이용한다 다양한 잡음환경에서 시스템의 성능을 평가한 결과 GMM을 이용한 제안된 방법이 기존의 SMV의 방법보다 우수한 유/무성음 분류 성능을 보였다.
본 논문에서는 모바일 기반의 피보호자 모니터링 시스템 적용을 위한 환경음 기반의 상황 인식 기술을 소개한다. 상황 인식 실험을 위해 총 7가지의 음향 환경으로 나누어 환경음을 취득한다. 환경음 인식 성능 비교를 위해 MFCC와 LPCC 특징 추출 기법을 이용한다. 통계적 기반의 패턴인식 기법을 적용하기 위해 GMM 및 HMM 음향 모델을 기반으로 인식기를 설계한다. 인식 실험 결과에서는 LPCC 특징 추출 기법이 MFCC 기법 보다 우수하고, 음향 모델은 HMM이 GMM에 비해 높은 인식 성능을 나타낸다. LPCC 특징을 사용하고 HMM 모델을 채용함으로써 최고 96.03%의 인식률을 나타낸다. 이와 같은 결과는 음성에 비하여 다양한 주파수 성분이 존재하는 환경음을 표현하는데 MFCC 보다는 LPCC가 효과적임을 나타내며, 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 환경음은 GMM 보다 HMM이 효과적임을 입증한다.
음성은 화자의 상태 및 주변 환경에 따라 그 특징이 다양하게 변화한다. 본 논문에서는 음성신호의 특징 파라미터로 널리 쓰이고 있는 mel-cepstrum에 대해, 단어내에서의 변화를 정규화함으로써 인식성능을 향상시키고자 하였다. mel-cepstrum이란 단어 전체에 대한 mel-cepstrum의 평균 값으로 normalize 시킨 것이다. 한국어 숫자음에 대한 인식 실험결과, 본 논문에서 제안한 정규화된 mel-cepstrum이 정규화되지 않은 mel-cepstrum에 비해 우수한 인식 성능을 나타내었다. 또한 잡음 환경하에서 비교 실험한 결과에서도 상대적으로 우수한 인식률을 보였다.
열악한 실내 음환경은 재실자에게 부정적인 영향을 미친다. 선행 연구를 통해 실내 음환경이 재실자의 과업성취도나 직무만족도뿐 아니라 그들의 건강과 웰빙에도 영향을 주는 것으로 알려져왔다. 본 연구는 국내 공공건축물에 위치한 개방형 사무실의 실내 음환경을 평가하고, 재실자의 음환경 쾌적성 향상을 위하여 고려할 필요가 있는 사항을 검토하기 위한 목적으로 수행되었다. 국내 공공건축물에 위치한 13개의 개방형 사무실에서 실내 소음 레벨을 측정하였으며, 측정은 월요일부터 금요일까지 5일간 진행되었다. 측정된 실내 소음 레벨은 ISO 및 EU ALDREN 프로젝트가 개방형 사무실을 대상으로 권장하는 수준을 기반으로 평가하였다. 분석 결과, 근무 시간 동안 재실자가 있는 환경에서의 실내 소음 레벨은 대부분 ISO 기준을 충족하는 것으로 나타났다. 재실자가 없는 심야 시간대의 음환경을 평가한 결과, 3개 사무실의 측정 결과값이 ALDREN의 권장 수준을 충족하지 못하는 것으로 나타났다. 아울러 측정이 진행된 현장의 특성이 실내 소음도에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 건물 외피의 정확한 음향 성능을 파악하는 것이 불가능하였으므로 향후 추가 연구를 통해 건물의 성능과 실내 음환경 간 관계를 규명할 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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