Primary radiation force on ultrasound contrast agents (UCA) in a propagating and standing acoustic field was explored. A specific ultrasound contrast agent $Albunex^{(R)}$ and $Optison^{(R)}$ were chosen for simulation. The model was developed based on a shelled bubble model proposed by Church. The numerical simulation suggests that bubble translational motion is more significant in therapeutic ultrasound due to higher intensity and long pulse duration. Even a single cycle of a propagating wave of 4 MPa at 1 MHz can cause a bubble translational motion of greater than $1{\mu}m$ which is approximately one tenth of capillary. Hence, UCA characteristics can be significantly changed in therapeutic ultrasound without rapid bubble collapses.
This study was designed to suggest an assessment tool for analyzing the characteristics of Korean phonetic contrast intelligibility among dysarthric individuals. The intelligibility deficit factors of phonetic contrast in Korean dysarthric patients were analyzed through stepwise regression analysis. The 19 acoustic-phonetic contrasts proposed by Kent et al. (1999) have been claimed to be useful for clinical assessment and research on dysarthria. However, the test cannot be directly applied to Korean patients due to linguistic differences between English and Korean. Thus, it is necessary to devise a Korean word intelligibility test that reflects the distinct characteristics of the Korean language. To identify the speech error characteristics of a Korean dysarthric group, a Korean word list was audio-recorded by 3 spastic, 4 flaccid, and 5 mixed type of dysarthric patients. The word list consisted of monosyllabic consonant-vowel-consonant (CVC) real word pairs. Stimulus words included 41 phonemic contrast pairs and six triplets. The results showed that the percentage of errors in final position contrast was higher than in any other position. Unlike the results of previous studies, the initial-position contrasts were crucial in predicting the overall intelligibility among Korean patients.
본 논문에서는 중 주파수의 송신신호를 사용하는 선체 고정형 소나에서 잔향에 의한 오경보 확률 (False Alarm Probability)을 감소시켜 표적의 탐지확률을 향상시키는 통계적 분할 기반 특성의 4분할 컨트라스트 박스 탐지기 (4-Segmentalized Contrast Box Detector, 4SBBD) 를 제안한다. 표적과 잔향이 인접하여 존재하는 경우 두 신호의 통계적 특성이 유사하여 표적 신호와 잔향을 분리 하지 못하는 단점을 가지는 기존의 컨트라스트 박스 탐지기를 개선하기 위하여 컨트라스트 박스를 4분할 하였으며, 선체 고정형 소나에서 획득된 실측 잔향 데이터와 합성 표적 신호를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증한다.
본 논문에서는 새로운 형태의 스펙트럼 특징인 스펙트럼 대비 MFCC (SCMFCC)를 제안하고 음악 장르 분류 성능을 분석하였다. 음악 장르 분류를 위해서는 장르 간의 차이를 두드러지게 할 수 있는 특징을 사용해야 하므로, 음악의 화음 구조 및 강약을 잘 표현하는 스펙트럼 대비 특징들이 관심을 받아왔다. 본 논문에서 제안된 SCMFCC는 멜 켑스트럼 상에서 스펙트럼의 대비를 이용하여 기존의 MFCC를 음악 분류에 적합하도록 변형했다. 널리 사용되고 있는 음악 장르 데이터베이스에서 실험을 수행하여, 제안된 SCMFCC 특징의 음악 장르 분류 성능을 기존의 다른 특징들과 비교하였다.
기존의 초음파 의료용 탄성영상에서 변형률 영상을 모니터에 표시할 때 인간 시각 특성을 반영하여 단단한 부위는 어둡게 표시하고 무를수록 밝게 나타낸다. 따라서 종양이나 암이 존재하는 단단한 부위는 어둡게 나타나서 병변 내부의 콘트라스트는 저하되어 나타난다. 병변 영역은 단단하여 변형률 영상에서 어둡게 나타나므로 병변 내부를 좀 더 자세히 진단하는 방법으로, 누른 후의 신호를 누른 변형률만큼 다시 신장시켜서 얻는 전역 균일 신장 방법을 적용하여 영상의 명암을 반전시킴으로써 병변 부분의 콘트라스트를 올리는 방법을 제안하였다. 의료용 초음파 영상 진단기를 이용하여 탄성 모사 팬텀에서 초음파 데이터를 얻어서 제안한 알고리즘을 검증하여 유용성을 확인하였다. 전역 균일 신장 없이 회색조 컬러 맵을 반전해서 얻은 변형률 영상법에 비해 콘트라스트 대 잡음비가 최대 1.8배 정도 향상되었다.
이 연구는 말장애의 진단에 유용한 일음절 낱말대조 명료도 검사 (낱말명료도)의 타당도와 신뢰도를 얻기 위한 것이다. 첫번째로 낱말명료도의 타당성을 확인하기 위하여 문장명료도와의 상관을 구한 결과 상관은 .83으로 비교적 높았다. 두 번째로는 평가자들 간의 일치도를 분석하였다. 낱말명료도는 명료도 손상의 수준에 상관없이 평가자들간에 일정한 변산을 보였다. 마지막으로 낱말명료도 평가도구를 이용하여 마비말장애인의 명료도를 떨어뜨리는데 주요한 역할을 하는 음소대조 요인을 살펴본 결과 종성이 가장 오류가 많았으며 다음으로 초성, 중성의 순서였으나, 회귀분석 결과 초성이 전체 명료도에 미치는 영향이 가장 컸다.
본 논문에서는 심리음향 (psychoacoustics)을 이용한 다채널 동적 음향 압축 알고리즘을 통해 감음신경성 난청 (sensorinural hearing loss)을 보정하여 정상적인 지각 환경을 제공하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 라우드니스 조정 함수 (loudness scaling function)를 통해 난청자에게 적합한 라우드니스 레벨을 보상 시켜 주고, 난청자가 인식하게 되는 신호에 대한 마스킹 특성을 해석하여, 지각 영역 (perceptual domain)에서 각각의 주파수 성분에 대한 음압 레벨과 마스킹 임계치 (masking threshold) 사이의 거리로 정의되어지는 SMR(signal-to-masking ratio)을 통해 주파수 대비 (spectral contrast)를 복원 시켜 줌으로써 정상적인 지각 환경을 제공하는 것이다.
본 논문에서는 베이시안에 기반한 신뢰도 융합 기법을 제안한다. 음성인식에서 신뢰도는 인식 결과에 대한 신뢰의 정도를 말하며, 인식 결과가 맞는 지의 여부를 판단할 수 있다. 개별 신뢰도 기법의 신뢰도 값을 융합하여 최종 판단을 내리는 집중형 융합 방식과 개별 신뢰도 기법의 판단 결과들을 융합하는 분산형 융합의 두 가지 방식에 대해 최적의 베이시안 융합규칙이 제시되었다. 고립단어 인식에서의 미등록어 거절 실험 결과 집중형 베이시안 신뢰도 융합 기법은 개별 신뢰도 기법에 비해 13% 이상의 상대적인 에러 감소 효과를 보였으나, 분산형 베이시안 융합은 성능의 향상을 보이지 못했다.
음원의 디지털화가 진행되면서 음악 데이터베이스가 방대해지고 있다. 따라서, 음악 데이터를 보다 효과적으로 관리하기 위해 음악의 특성에 따라 장르별로 자동 분류해주는 시스템이 필요하다. 기존 장르 분류 시스템은 대부분 Mel-Frequency Cepstral Coefficient (MFCC)를 특징 벡터로 이용하고 있다. 본 논문에서는 Auditory Filter Bank를 이용한 Decorrelated Filter Bank (DFB)와 Octave-based Spectral Contrast (OSC)에 texture window를 적용하여 특징을 추출한 후, Support Vector Machine (SVM)을 이용하여 장르 분류를 시도하였다. 기존의 Marsyas 장르 분류 시스템과 비교한 결과 DFB와 OSC로 복합적인 특징 벡터를 구성하면 더 적은 차수의 특징벡터를 사용함에도 4.2 %의 향상된 분류 성공률을 얻을 수 있었다.
수중음향에서 시역전 처리는 잔향음 제거 및 표적반향음 향상, 수중감시, 수중통신 등 다양한 분야에서 응용되고 있다. 특히, 근래에 활발히 연구되는 수중통신에서 시역전 처리를 이용해 신호를 시-공간적으로 집속함으로써 신호 대 잡음 비를 증가시켜 전송거리를 높임과 동시에 비트 오차율을 상당히 개선하였다. 본 논문에서는 시역전 처리에서의 센서 배열 최적화에 대한 두 가지 이슈를 다루었다. 먼저, 다양한 해양환경에서의 센서 배열에 대한 최적 센서 수에 대해 연구하였다. 두번째는 주어진 센서 수에 대해 최적의 센서 배치를 결정하는 알고리즘을 개발하였다. 센서 배열 최적화 알고리즘을 집속점과 관심영역에서 음향에너지 대비를 최대화시키는 센서 위치와 수를 목적함수로 하는 유전알고리즘을 기초로 하여 구체화하였다. 또한, 시역전과 신호처리 과정이 동일한 원리로 수행되는 정합장 처리를 이용하여 모의실험 결과에 대한 타당성을 실제 해양 실험데이터를 통해 검증 하였다. 최적화의 결과로 집속점에서 음향에너지가 기존의 센서배치 보다 최대 3 dB정도 향상되는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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