• 교육시설
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• 제11권1호
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• pp.5-14
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• 2004

Since 1990s in Korea, elementary school classrooms have been designed toward open education system in pursuit of variety of educational purpose. Also, the architectural designs of schools have been acomplished for individual school not based on the standard design code. The present paper aims to investigate the acoustic environment of existing classrooms and to compare the sound insulation capacity between the ordinary classrooms and the newly built classrooms for open education. The current acoustical situation of elementary classrooms was analyzed using field measurements and questionnaire survey. In order to this, Three elementary schools were selected which were built in 1978, 1996 and 2000 respectively. Room acoustical parameters including Reverberation time(RT), Definition(D50), Speech Intelligibility(RASTI), Transmission loss(TL) and STC were measured in a classroom in each elementary school classroom. Each measurement was undertaken with the windows and doors being open or closed. As the result, it was found that the transmission loss between rooms in open classrooms is, $5{\sim}6dB$ in average, inferior than the ordinary classrooms. The RASTI of 0.70 was measured in newly built classrooms which is better than old classrooms(0.70) and open classrooms(0.73). This was shown as same in the speech definition measurements. This results from the condition of sealing and airtightness of classrooms and floor materials. The results denote that open classrooms have poor acoustic condition in sound insulation and speech intelligibility.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.271-273
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• 2003

무선 네트워크에서는 전송오류에 의한 패킷손실이 많이 발생한다. 이러한 전송오류를 복구하기 위해 ARQ방식이나 FEC방식이 사용된다. 그러나 채널의 에러율이 증가하면 ARQ와 같은 재전송 방식의 효율은 급격히 저하된다. 이와는 달리 정정코드를 덧붙이는 FEC방식은 ARQ 방식에 비해서 채널의 에러율이 높은 환경에서 효율적인 에러 복구가 가능하다. 그러나 이러한 FEC방식도 항상 일정한 크기를 가지는 정적인 FEC방식일 경우 변화하는 무선 채널의 상태에 알맞은 정정 코드를 채택하지 못해 FEC방식의 단정인 대역폭 낭비를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 정적인 FEC방식의 단점을 개선하기 위해, 무선 채널의 전송 오류율에 따라 FEC의 정정도를 동적으로 변화시키는 동적 FEC(dynamic FEC) 알고리즘을 Mote라고 불리는 노드로 구성된 실제 센서 네트워크에 구현했다. 동적 FEC 알고리즘은 무선 채널을 모델링해서 시뮬레이션 결과에서는 성능이 향상되었고, 실제 센서 네트워크에서 실험한 결과 에러율이 낮은 환경에서는 비슷한 성능음 가지게 된다.

• 유기물자원화
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• 제18권2호
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• pp.76-83
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• 2010

당사는 중온/습식/이상 혐기성 소화공정인 HADS Pilot Plant를 이용하여 국내 음폐수에 대해 유기물 부하(OLR, Organic Loading Rate) 증량 방식을 달리하여 혐기성 소화 테스트를 진행하였다. 그 방식은 연속적이면서 빠르게 OLR을 증량시키는 급속 OLR 증량 운전과 단계적이면서 각 단계별로 적응기를 갖는 계단식 OLR 증량 운전 방식이었다. 그 결과 급속 OLR 증량 운전시에는 불안정한 VFA(Volatile Fatty Acid)/Alkalinity 비율을 보이다가 바이오가스 발생량이 급감하는 결과를 보여주었다. 반면, 계단식 OLR 증량 운전시에는 VFA/Alkalinity의 비율을 0.4이하로 유지하면서 혐기성 소화 운전을 실시한 결과 안정적인 혐기성소화 성능을 보였을 뿐만 아니라, $0.8Nm^3/kgVS_{rem}/d$의 바이오가스 회수 및 85%의 VS(Volatile Solid) 감량이 가능함을 확인하였다. 그리고 OLR 증량 운전 방식에 따라 완전히 다른 결과가 도출되어 각각의 혐기성 소화 운전시의 박테리아 및 메탄생성균 군집의 변화를 T-RFLP(Terminal-Restriction Fragment Length Polymorphism)를 통하여 분석하였다. 그 결과, 급속 OLR 증량 운전시와 계단식 OLR 증량 운전시의 미생물 군집이 달라져 있음을 확인하였고, 이에 따라 동일한 혐기성 소화 공정을 적용하여 음폐수에 대한 혐기성 소화 운전을 진행하였음에도 OLR 증량 운전 방식에 따라 미생물의 반응성 및 주변환경에 대한 내성이 달라질 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제41권4호
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• pp.435-445
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• 2022

최근 단상태 소나의 표적탐지에 대한 한계로 인해 양상태 소나의 사용이 늘어나고 있다. 또한 소나 시스템이 고해상도의 성능으로 발전하면서 잔향음의 확률분포가 다양한 형태로 나타나 이에 대한 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 본 연구에서는 2020년 7월, 동해 천해환경에서 수행된 양상태 소나의 잔향음을 분석하였다. 잔향음 센서 데이터는 Linear Frequency Modulated(LFM) 음원을 예인하는 연구선과 이로부터 1 km~ 5 km 떨어진 수평 선배열 수신기를 통해 수집되었으며 빔 형성 및 프리엠프 게인(Preamp-gain) 보상과정 등의 신호처리를 거친 후 Geo-plot을 비롯한 다양한 방법으로 분석되었다. 이를 통해 음원에서 산란체를 거쳐 수신기로 반향되는 각도가 잔향음의 분포에 지배적인 영향을 미친다는 점과 빔별로 잔향음 확률분포가 달라진다는 양상태 소나 잔향음의 특징을 확인할 수 있었다. 또한, 모멘트 추정 기법을 통해 샘플로부터 K 분포 및 레일리 분포의 모수 인자를 추정하였으며 Kolmogorov-Smirnov test(K-S test) 기법을 이용하여 유의수준 0.05에서 데이터가 어느 확률분포에 일치하는 지를 분석하였다. 결과적으로 잔향음이 레일리 확률분포를 따른다는 것을 관찰할 수 있었으며 이는 낮은 Reveration to Noise Ratio(RNR)의 영향임을 추정할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.143-146
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• 2017

심층학습 모델 중 LSTM-CRF는 개체명 인식, 품사 태깅과 같은 sequence labeling에서 우수한 성능을 보이고 있다. 한국어 개체명 인식에 대해서도 LSTM-CRF 모델을 기본 골격으로 단어, 형태소, 자모음, 품사, 기구축 사전 정보 등 다양한 정보와 외부 자원을 활용하여 성능을 높이는 연구가 진행되고 있다. 그러나 이런 방법은 언어 자원과 성능이 좋은 자연어 처리 모듈(형태소 세그먼트, 품사 태거 등)이 없으면 사용할 수 없다. 본 논문에서는 LSTM-CRF와 최소한의 언어 자원을 사용하여 다국어에 대한 개체명 인식에 대한 성능을 평가한다. LSTM-CRF의 입력은 문자 기반의 n-gram 표상으로, 성능 평가에는 unigram 표상과 bigram 표상을 사용했다. 한국어, 일본어, 중국어에 대해 개체명 인식 성능 평가를 한 결과 한국어의 경우 bigram을 사용했을 때 78.54%의 성능을, 일본어와 중국어는 unigram을 사용했을 때 각 63.2%, 26.65%의 성능을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.143-146
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• 2017

심층학습 모델 중 LSTM-CRF는 개체명 인식, 품사 태깅과 같은 sequence labeling에서 우수한 성능을 보이고 있다. 한국어 개체명 인식에 대해서도 LSTM-CRF 모델을 기본 골격으로 단어, 형태소, 자모음, 품사, 기구축 사전 정보 등 다양한 정보와 외부 자원을 활용하여 성능을 높이는 연구가 진행되고 있다. 그러나 이런 방법은 언어 자원과 성능이 좋은 자연어 처리 모듈(형태소 세그먼트, 품사 태거 등)이 없으면 사용할 수 없다. 본 논문에서는 LSTM-CRF와 최소한의 언어 자원을 사용하여 다국어에 대한 개체명 인식에 대한 성능을 평가한다. LSTM-CRF의 입력은 문자 기반의 n-gram 표상으로, 성능 평가에는 unigram 표상과 bigram 표상을 사용했다. 한국어, 일본어, 중국어에 대해 개체명 인식 성능 평가를 한 결과 한국어의 경우 bigram을 사용했을 때 78.54%의 성능을, 일본어와 중국어는 unigram을 사용했을 때 각 63.2%, 26.65%의 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.39-46
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• 2019

본 논문에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 구조를 이용하여 잡음 환경에서 음향신호를 분류할 때, 인식률을 높이는 결합 특징을 제안한다. 반면, Wiener filter를 이용한 강인한 log Mel-filter bank와 PNCCs(Power Normalized Cepstral Coefficients)는 CNN 구조의 입력으로 사용되는 2차원 특징을 형성하기 위해 추출됐다. 자연환경에서 43종의 조류 울음소리를 포함한 ebird 데이터베이스는 분류 실험을 위해 사용됐다. 잡음 환경에서 결합 특징의 성능을 평가하기 위해 ebird 데이터베이스를 3종류의 잡음을 이용하여 4개의 다른 SNR (Signal to Noise Ratio)(20 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB)로 합성했다. 결합 특징은 Wiener filter를 적용한 log-Mel filter bank, 적용하지 않은 log-Mel filter bank, 그리고 PNCC와 성능을 비교했다. 결합 특징은 잡음이 없는 환경에서 1.34 % 인식률 향상으로 다른 특징에 비해 높은 성능을 보였다. 추가적으로, 4단계 SNR의 잡음 환경에서 인식률은 shop 잡음 환경과 schoolyard 잡음 환경에서 각각 1.06 %, 0.65 % 향상했다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.57-63
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• 2012

심장질환과 호흡기계 질환이 증가하는 가운데 기초진료를 위한 청진기의 성능 및 효과적인 사용은 매우 중요한 과정으로 적용되고 있다. 본 연구에서는 piezopolymer film을 사용하여 주위 소음을 최소화하고 5Hz까지의 저주파 대역을 수용할 수 있는 접촉형 진동센서를 개발하였고, 기존 전자청진기의 청진음보다 의사들이 익숙해 있는 청진음에 가깝도록 신호처리 기술을 적용하였다. 특히 저주파수 대역의 심음을 왜곡 없이 검출하고, 대부분의 전자청진기에서 취약한 호흡음의 질적 수준을 향상시켰으며, 블루투스를 적용하여 무선으로 송수신함으로써 u-헬스케어 환경에 적용이 가능한 전자청진시스템을 개발하였다. 본 연구의 결과는 일상생활중의 건강관리에 원격진료를 통한 의료산업 및 정보통신 산업 간의 융합기술 활성화에 적용될 수 있을 것이다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.112-125
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• 2019

본 연구에서는 음향신호 처리기반 터널 돌발상황 탐지시스템을 개발하고 평가하였다. 개발 시스템은 알고리즘, 음향신호 수집기, 서버시스템 세 가지 구성 요소로 구성된다. 비음수 텐서 분해와 은닉 마코프 모델을 이용하여 돌발상황음(충돌, 스키드)을 검출한다. 개발시스템 성능은 제한된 환경과 실제 운영환경에서 평가되었다. 그 결과, 제한된 환경 평가에서 거리별로 80~95%의 검지성능을 보였고, 실제 운영환경에서는 94% 검지성능을 보였다. 기존의 터널 돌발상황 검지기술인 영상 및 루프검지기 기반 시스템 성능과 비교한 결과, 본 개발 기술의 장점은 신속한 검지시간(2초 이내)인 것으로 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제18권2호
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• pp.11-17
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• 1999

본 논문에서는 DHMM(Discrete Hidden Markov Model) 기반의 음성 인식 시스템에서 소음에 강인한 인식 성능을 얻기 위하여, 관찰 확률 스무딩(observation probability smoothing) 방법을 제안하고, 자동차 소음하에서의 음성 인식에 적합한 소음처리 기법을 실험을 통해 제시한다. 제안된 관찰 확률 스무딩 방법은 입력되는 음성의 특징벡터가 소음에 오염되어 양자화(vector quantization) 과정에서 적절한 코드워드(codeword)가 아닌 다른 코드워드로 양자화됨으로써 발생하는 인식성능 저하를 막기 위하여, 각각의 코드워드와 거리가 가까운 코드워드들의 관찰 확률값을 높여주는 방법이다. 이 밖에 자동차 소음에 대한 대처 방안으로 특징 벡터의 거리 측정시의 리프터(lifter) 사용, 고역 통과 필터(high pass filter) 사용, 스펙트럴 차감법(spectral subtraction) 사용 등의 성능을 평가한다. 인식 실험은 자동차 정지 중과 주행 중의 두 가지 상황에서 녹음된 한국어 단독 숫자음과 명령어 14단어에 대해 수행하였으며, 정지 중 97.4%와 주행 중 59.1%의 인식률로부터, 제안된 관찰 확률 스무딩 방법과 리프터, 고역 통과 필터, 스팩트럴 차감법의 소음 처리 기법을 추가한 결과, 정지 중 98.3%와 주행 중 88.6%의 인식률을 얻을 수 있었다.