• 방송공학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.22-30
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• 2005

본 논문에서는 사용자 제어에 따라 3차원 오디오 장면을 재구성할 수 있는 대화형 오디오 방송단말에 관하여 기술한다. MPEG-4 AudioBIFS 규격에 따라 계층적으로 표현한 오디오 장면의 속성을 사용자 제어에 따라 갱신하고, 주어진 속성을 참조하여 오디오 데이터를 3차원 공간상에 재합성하는 방식을 취한다. 단말은 MPEG-4 Audio 최상위 노드와 몇몇 비디오 노드를 지원하며, 센서 노드와 라우트 요소를 이용하는 대신에 노드 유형에 따른 사용자 인터페이스를 미리 정의함으로써 필드 갱신 BIFS 명령어를 지원한다. 3차원 오디오 데이터를 재생하는 기능은 사용자의 입력에 대한 피드백을 풍부하게 하여 대화형 방송의 효과를 극대화하고, 사실감을 제고하는 데 중요한 역할을 담당한다. 본 단말에서는 3차원 오디오 기술을 이용하여 음상의 위치, 지향성, 모양, 잔향특성 등을 사용자가 제어할 수 있다. 본 논문에서는 가상 합주 프로그램 등의 서비스 예를 통해 대화형 방송단말의 서비스 모델을 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제38권3호
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• pp.266-274
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• 2019

국내 문화예술공간에 대한 통계조사에서 나타나듯이, 국내의 많은 공연시설들은 노후화에 따른 크고 작은 규모의 개보수가 필요한 상태이다. 그러나 이와 같은 기존공간의 음향개보수과정에서 참고가 될만한 사례연구가 많지 않은 실정이다. 본 연구는 문화재로써 많은 제약조건을 갖는 SH고등학교 강당을 대상으로 초기 음향검토에서부터 사용자의 요구조건 및 문제점들을 고려한 대안의 수립 그리고 대안들의 적용에 따른 음향성능평가과정 및 그 결과를 분석함으로써 음향리노베이션 설계의 참고자료를 제공하고자 하였다. 개선방안들의 적용결과, 실의 잔향특성이 개선되었으며 언어명료도 및 음악명료도가 개선되었음을 확인하였다. 그러나 라우드니스는 목표한 수준에 미치지 못하였으며 이는 천장에 적용된 슬랫형 구조가 강한 반사음을 제공하지 못하기 때문인 것으로 분석되었다.

• 한국음향학회지
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• 제36권5호
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• pp.329-337
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• 2017

미국과 영국에서는 교실의 적정한 음환경을 제공하기 위하여 잔향시간 및 배경소음에 대한 기준이 수립되어 있다. 또한 이를 실현하기 위한 건축계획방법 및 실내마감재 적용에 대한 가이드라인을 제시하고 있다. 그러나 대한민국의 경우 학교 교실의 배경소음 기준을 만족하기 위한 가이드라인이 부족할 뿐만 아니라 이에 기초가 되는 교실 벽체의 차음성능에 대한 실태조사가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 학교 교실의 실내외 소음에 대한 차음성능을 조사하기 위하여 대한민국 청주시 소재 중학교 2개소의 외부벽체와 실간벽체의 구조를 조사하였다. 실내외 벽체의 차음성능 및 측로전달소음을 비교분석하기 위하여 투과손실, 가중 표준화 음압레벨차, 음향 감쇠 계수, 신호대잡음비 등을 측정하였다. 연구결과 실간벽체의 경우 건식벽으로 건립된 학교의 차음성능이 습식벽보다 높게 나타났으며, 특히 중고파수대역에서 높은 차음성능을 나타내었다. 외부벽체의 경우 각 학교 별로 차음성능을 비교하였을 때 단창을 이중으로 배치한 학교보다 복층유리를 사용한 학교의 성능이 더 높은 것으로 나타났다. 또한 측로전달소음의 경우 창문을 모두 개방하거나 복도 측 창문과 문을 연 경우 기준을 초과하는 것으로 나타나 내부 소음에 의해 학생이 음성전달에 방해를 받을 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제43권2호
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• pp.225-233
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• 2024

능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.