HMS(Hull Mounted Sonar) 운용 시 수중음속구조의 영향에 의한 음파가 경계면(해저면, 해수면)의 반사를 통해서 근거리 음영구역(short range shadow zone)을 발생시킨다(그림 1). 따라서 본 논문에서는 다양한 수중음파탐지 무기체계 가운데 특히 단상태 (monostatic) 조건일 때 HMS에 의해 발생하는 근거리 음영구역을 최소화하는 방안을 연구하였다. 즉, 2차원 수중공간 (수심-거리)에서 빔형성기법 (beamforming)을 이용한 HMS Vertical Scanning (HMS Verscan) 기법을 제안하여 수치 실험을 수행하였다. 수치실험을 위해 HMS 운용환경에 근접한 고주파 음선모델(BELLHOP)과 잔향음 모델(HYREV)을 이용하였다. 그 결과 HMS Verscan 기법은 수평방향의 음파방사에 의해 주로 발생하는 근거리 음영구역으로 해저반사를 통하여 음파를 전달시켰고, 근거리 음영 구역에 숨어있는 표적의 탐지가능성을 높였다. 또한 실제 산란환경을 고려한 수치실험 결과에서도 부분적으로 표적이 탐지가 됨으로써 HMS Verscan 기법의 근거리 음영구역의 감소효과를 확인하였다.
고령자 청력손실은 노령화에 따른 대표적 현상이다. 그러나 고령자를 위한 홈케어, 노인복지주택 등의 설계는 고령자의 이동성 확보 및 안전에 초점을 맞춰 시행되고 있어 청력상실 문제를 간과하는 경우가 많다. 본 연구에서는 주거공간 내 청취환경을 개선하여 노인의 삶의 질을 향상시키는 것을 목표로 한다. 노인들의 청취 환경 개선을 위해 잔향 감소, 소음 최소화, 음질 향상에 중점을 둔 기술을 제안하고 그 효과를 검증하였다. 이를 바탕으로 고령자의 청력 손실을 배려한 재가보호 주거시설의 음향 설계 모델을 제안하고자 하였다.
본 논문에서는 차량환경에서 잔향과 근접장 효과에 의해 발생하는 목적 음성 신호의 왜곡을 감소시킬 수 있는 마이크로폰 어레이 빔형성 기법을 제안하였다. 온라인으로 추정하기 어려운 소스와 마이크간의 전달함수 대신 상대적으로 추정이 용이한 기준 마이크와 다른 마이크간의 상대전달함수를 조향 벡터로 이용함으로써, 원격장 모델의 조향 벡터를 이용한 빔형성기에 비해 목적 음성 신호의 왜곡을 감소시킬 수 있는 준최적 빔형성 기법을 제안하였다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 실제 차량에서 녹음된 음성 DB를 구축하고, 이를 이용하여 HTK를 통한 음성인식 실험을 수행하였다. 음성인식 실험 결과 원격장 모델을 이용한 방법보다 인식률이 최대 $15\%$까지 향상됨을 확인하였다.
본 연구에서는 CPSP (Cross Power Spectrum Phase) 함수를 이용한 프레임 기반의 TDOA (Time Difference of Arrival) 추정시 나타나는 문제점들을 분석하고 연구하였다. 구형 윈도우함수를 이용해서 음성신호의 프레임을 추출할 때 나타나는 스펙트럼 누설현상은 CPSP 스펙트럼의 추정을 부정확하게 한다. 또한 스펙트럼 누설을 줄이기 위하여 구형이 아닌 다른 윈도우함수를 사용하여 프레임을 추출하면 프레임의 끝부분에서 발생하는 윈도우함수 가중치의 불일치 때문에 신호를 왜곡시킨다. 이 문제점들은 CPSP 기반의 TDOA 추정성능을 감소시킨다. 본 논문에서는 음성신호의 프리엠퍼시스를 이용하여 이러한 문제점들을 완화시키는 방법을 제안한다. 프리엠퍼시스된 음성신호의 다이나믹 레인지를 줄여줌으로써 스펙트럼 누설을 감소 시킨다. 제안한 프리엠퍼시스 방법을 검증하기 위하여, 다양한 잡음 및 잔향환경에서 TDOA 추정실험을 수행하였다. 실험결과 프라엠퍼시스된 마이크 출력에 구형 윈도우함수를 적용시켜 CPSP를 구할 경우 프리엠퍼시스를 하지 않거나 다른 윈도우를 사용하는 경우에 비해 TDOA 추정성능이 향상됨을 확인하였다.
TV 회의 시스템 또는 확성회의 시스템에 응용되는 반향제거기에 있어서, 긴 잔향시간을 갖는 실내 공간에서는 환경변화에 따른 필터계수의 갱신에 많은 시간이 필요하며 실시간 처리에 장애요인이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 MPEG 오디오 시스템에서 이용하고 있는 폴리페이즈 필터 뱅크를 사용한 서브밴드 적응 신호처리법을 제안한다. 이 방법은 입력과 출력의 스펙트럼을 몇 개의 주파수 밴드로 분할하여, 각 밴드를 ES-NLMS 알고리즘을 이용하여 적응처리하는 것이다. 계산기상의 시뮬레이션을 통하여 최적의 서브밴드 수를 구하였으며, 기존의 풀밴드 방식에 대하여 수렴속도 및 제특성이 약 2dB 정도 작을때 서브밴드로 분할하는 방법이 연산량에 있어서 약 88% 정도 감소하여 풀밴드보다 우수한 것으로 나타났다.
현재 해양플랜트용 패널의 주요한 중심재는 다공성재료(미네랄울) 이지만, 뛰어난 차음성능에도 불구하고 환경적인 이유로 이를 대체할 재료가 요구되고 있다. 허니컴 구조는 무게 대비 강도가 우수하여 산업전반에서 많이 쓰이고 있다. 하지만 소음진동 측면에서의 연구는 미미하다. 다공성재료를 대체하기 위한 연구로서 허니컴의 음향학적 연구가 필요하다. 본 논문에서는 허니컴패널을 대칭모드와 비대칭모드의 중첩으로 가정하여 수치해석을 진행하였다. 이러한 이론을 통한 수치해석과 실험결과를 비교하여 수치해석의 신뢰성을 검증하였다. 그리고 수치해석을 통해 허니컴패널의 차음특성을 연구하고 중심재로서의 가능성을 평가하였다. 패널두께를 키울수록 일치주파수가 저주파수로 이동하였다. 셀사이즈와 셀벽의 사이각이 감소함에 따라 차음성능이 개선되었고, 셀벽두께의 경우 증가할수록 차음성능이 향상되었다.
특징 정규화는 음성 특징 파라미터들의 통계적인 특성의 정규화를 통해 훈련 및 테스트 조건 사이의 환경 불일치의 영향을 감소시키는 방법으로서 기존의 Gaussian mixture model-hidden Markov model(GMM-HMM) 기반의 음성인식 시스템에서 우수한 성능개선을 입증한 바 있다. 하지만 심층신경망(deep neural network, DNN) 기반의 음성인식 시스템에서는 환경 불일치의 영향을 최소화 하는 것이 반드시 최고의 성능 개선으로 연결되지는 않는다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 과도한 특징 정규화로 인한 정보손실 때문이라 보고, 음향모델을 훈련 하는데 유용한 정보는 보존하면서 환경 불일치의 영향은 적절히 감소시켜 음성인식 성능을 최대화 하는 특징 정규화 방식이 있는 지 검토해보고자 한다. 이를 위해 평균 정규화(mean normalization, MN)와 평균 및 분산 정규화(mean and variance normalization, MVN)의 절충 방식인 평균 및 지수적 분산 정규화(mean and exponentiated variance normalization, MEVN)를 도입하여, 잡음 및 잔향 환경에서 분산에 대한 정규화의 정도에 따른 DNN 기반의 음성인식 시스템의 성능을 비교한다. 실험 결과, 성능 개선의 폭이 크지는 않으나 분산 정규화의 정도에 따라 MEVN이 MN과 MVN보다 성능이 우수함을 보여준다.
본 연구에서는 흡음 석고보드 천장재에 의한 바닥충격음 저감 효과를 조사하기 위해 잔향실에서의 흡음률 측정과 바닥충격음 성능평가 시험동에서의 바닥충격음 성능평가를 실시하였다. 먼저, 흡음률 측정은 흡음 석고보드, 흡음석고보드+글라스울, 흡음 석고보드 이중 천장재(흡음 석고보드+글라스울+흡음 석고보드)를 대상으로 실시하였다. 측정결과, 흡음 석고보드의 경우 200 Hz과 630 Hz 대역에서 약 0.1~0.5의 흡음률을 나타냈으며, 글라스울을 추가하였을 때 전체 측정 주파수대역(50 Hz ~ 630 Hz)에서 흡음률이 상승하였다. 흡음 석고보드를 추가 설치하였을 때 250 Hz 대역까지 흡음률이 크게 상승하였으나, 315 Hz 이상 대역에서는 흡음률이 감소하였다. 상기 3개의 흡음석고보드 및 일반 석고보드 천장재와 맨슬래브(천장 무) 대상으로 바닥충격음 차단 실험동에서 바닥충격음 차단성능 측정을 실시하였다. 측정결과, 흡음석고보드+글래스울과 흡음석고 보드 이중 천장재의 일반 석고보드 대비 중량충격음의 저감량은 단일평가지수 기준으로 3 dB ~ 4 dB인 것으로 나타났다. 맨슬래브 대비 중량충격음의 저감은 주로 125 Hz ~ 500 Hz 대역에서 발생하였으며 250 Hz 대역에서 최대의 저감량을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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