• 지질공학
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• 제3권2호
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• pp.167-176
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• 1993

Digital 지진계와 고성능 지오폰을 사용해서 고해상 지진파 탐사를 수행한다. 미소단층, 파쇄대, 균열대, 공동과 같은 지하구조를 탐지하기 위해서는 탐지목표물의 수평, 수직 고해상도를 올리는 것이 중요하다. 즉 Nyquist주파수는 기록지의 최고 주파수보다 커야 하고 또한 최고파수는 Nyquist파수($1/2{\Delta}x$)를 초과해서는 안된다. 최고 주파수는 저주파 통과 필터 혹은 Anit-alias 필터를 이용해서 제거되고 최고파수는 지오폰 간격 ${\Delta}x$를 조절해서 제외시킬 수 있다. 공통 발파 거리와 Single-end Shooting 방법에 의해서 얻어진 지진기록지는 적절한 최적간격, 저주파와 고주파 통과 필터, 그리고 지오폰 간격(0.5m~2m)을 이용해서 고해상도를 얻는다. 터널 상부 지표에서 Single-end Shooting에 의해서 획득한 반사지진파 기록지는 쌍곡선형의 Fraunhofer회절이 생기는 것을 볼 수 있다. 공통발파 기록에서는 터널을 통과한 초동이 낮은 진폭으로 감쇠되었고 공동에 의한 반사파는 지연된 단순 충격 파형(Single Impulsive Wave-form)임을 보여 준다. Cherveny와 Psencik(1983)의 Ray Method에 의한 이론적 결과도 실측 결과와 유사함을 알 수 있다. 즉 터널을 통과한 지진파는 지연되었고 반사된 파도 낮은 속도때문에 지연되어서 나오나 공동과 암석의 큰 음향 임피던스(Acoustic Impedance)는 강한 단순 충격파형을 보여주었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.281-291
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• 2008

본 논문에서 반향 제거기의 반향 경로 변화를 추적하면서 근단 신호를 검출할 수 있는 새로운 동시통화 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 채널 입력 신호와 추정 오차 신호 간의 교차상관도와 마이크 입력 신호와 추정 오차 신호간의 정규화된 교차상관도를 이용한다. 이 두 교차상관도의 문턱치를 적절히 조합하여 이 알고리듬은 동시통화의 발생과 반향 경로의 변화를 구별한다. 이 방법은 반향경로의 변화를 추적하면서 동시통화를 검출할 수 있다. 동시통화기간동안 근단 신호에 의해 반향제거기의 적응필터계수가 오조정되는 것을 막는다. 이 동안 반향제거기는 반향경로의 변화를 계속 추적할 수 있다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 알고리즘이, 반향 경로 변화 추적과 동시통화를 검출하면서, ERLE 관점에서 Ye등의 알고리즘이나 NLMS 알고리즘보다 우수함이 입증되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.22-29
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• 2016

수중환경 하에서 표적을 탐지하고 식별하는 문제는 군사적인 목적은 물론 비군사적 목적으로도 많은 연구가 수행되어 왔다. 수중환경에서의 수중음향 신호가 시간 공간적으로 특성이 변화하며 천해 다중경로 환경을 반영하는 복잡한 특성을 보이는 점으로 인해 능동 표적인식 기술은 매우 어려운 기술로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 Fractional 푸리에 변환의 기본 개념과 최적 변환 차수에 대해 설명하고, 이를 이용하여 LFM 신호의 시간-주파수 특성과 스펙트럼 사이의 관계를 분석한다. 그리고 이러한 분석결과를 바탕으로 능동소나 표적 탐지 기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 기존의 FFT를 이용한 정합필터와 성능을 비교하였다. AUC(Area Under the ROC Curve)의 측면에서 볼 때 제안된 방식이 기존의 방법보다 성능이 우수한 실험결과를 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.409-416
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• 2022

본 논문은 시간지연 컨볼루션 혼합신호의 암묵잡음분리방법에 관한 것이다. 폐쇄된 공간에서 음향신호의 혼합모델은 다채널이기 때문에 convolutive 암묵신호분리방법을 적용하며 두 마이크 입력신호의 시간지연된 데이터 샘플들을 사용한다. 이 신호분리방법은 분리계수를 직접 계산하는 것이 아니라 역방향 모델을 이용하여 혼합계수를 산출하며, 계수의 갱신이 2차 통계적 성질에 기반한 반복적인 계산에 의해 이루어진다. 제안한 암묵신호분리의 성능을 검증하기 위해 많은 시뮬레이션을 수행하였다. 모의실험 결과, 이 방법을 사용한 잡음분리는 컨볼루션혼합에 상관없이 안전하게 동작하고, 일반적인 적응 FIR(Finite Impulse Response) 필터구조에 비해 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)가 0.3점 개선되는 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.113-118
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• 2024

본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 소거하기 위한 시스템에서 최적의 wavelet을 제안한다. 이 시스템은 기존의 단구간 푸리에변환(STFT: Short Time Fourier Transform) 대신 이산 웨이블릿변환(DWT: Discrete Wavelet Transform)을 수행한 후 심층학습과정을 통하여 잡음소거 성능을 개선하였다. DWT는 다해상도 대역통과필터 기능을 하며 각 레벨에서 모 웨이블릿을 시간 이동시키고 크기를 스케일링한 여러 웨이블릿을 이용하여 변환 파라미터를 구한다. 여기서 음성을 분석하는데 가장 적합한 모(mother) 웨이블릿을 선정하기 위해 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거 성능을 실험하였다. 본 연구에서 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 가장 많이 사용되는 4개의 wavelet에 대해 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, Haar 또는 Daubechies 웨이블릿을 사용하는 경우가 가장 우수한 잡음소거 성능을 나타냈으며 타 웨이블릿을 사용하는 경우보다 평균자승오차(MSE: Mean Square Error)가 크게 개선되는 것을 볼 수 있었다.