본 논문에서는 발성하고 있는 입 주변에 40 kHz의 주파수를 갖는 초음파 신호를 방사하고 되돌아오는 신호의 도플러 변이를 검출하여 발성음을 합성하는 무 음성 대화기술을 제안하였다. 무음성 대화 기술에서는 비 음성 신호로 부터 추출된 특징변수와 해당 음성 신호의 파라메터 간 대응 규칙을 생성하고 이를 이용하여 음성신호를 합성하게 된다. 기존의 무 음성 대화기술에서는 추정된 음성 파라메터와 실제 음성 파라메터간의 오차가 최소화되도록 대응규칙을 생성한다. 본 연구에서는 추정 음성 파라메터가 실제 음성 파라메터의 분포와 유사하도록 생성적 적대 신경망을 도입하여 대응 규칙을 생성하도록 하였다. 60개 한국어 음성을 대상으로 한 실험에서 제안된 기법은 객관적, 주관적 지표상 으로 기존의 신경망 기반 기법보다 우수한 성능을 나타내었다.
인간은 오감을 풍요롭게 느끼면서 생활하기 때문에 인간의 행복한 삶을 영위하기 위해서는 청력이 손상되지 않도록 주의하여야 한다. 생활환경에서 입게 되는 청력손상은 특정 주파수대역이 먼저 손상되는 부분대역에서 청력손상이 일반적이다. 그러나 청력손상의 초기 통증이 별로 나타나지 않아서 그 증세를 초기단계에는 알아내기가 어렵다. 본 연구에서는 간단한 어플 등을 통해 손쉽고 빠르게 청력손상을 자가 측정할 수 있는 고속 측정법을 제안하였다. 이 방법은 voice soub-band별 이득 보상된 pure tone 9개를 번갈아 양쪽 귀에 들려줌으로써 자신의 청력손상을 스스로 고속 판별하게 된다. 1인당 27초 동안 18번의 톤 펄스를 들려주었을 때, 12명의 피험자들 중에서 1명이 부분청력손상 의심자로 확인되었다. 그리고 피험자들에게 들린 횟수 청력판별법을 알려주니, 실험참가자들 스스로가 자신의 청력손상여부를 바로 판별해 내었다. 이러한 측정방법은 스마트 폰으로 27초 내에 양쪽 귀의 청력을 간단히 판단함으로서 병원에서는 10분 이상 소요되었던 청력측정이 비교적 정확하게 이루어져서, 시간과 비용을 줄이면서 청력건강을 유지할 수 있음을 파악하였다.
웹툰은 출판만화에서 사운드를 시각적으로 표현했던 방법을 발전시켜왔으며, 웹 기술의 발전을 토대로 직접 소리를 들려주기까지 한다. 직접 들리는 소리는 당연히 사운드 분석의 대상이 된다. 그러나 들리지 않는 사운드도 분석 대상이 될 수 있다. 본 연구는 들리지 않는 소리를 분석할 수 있다는 것의 이론적 토대를 인지심리학의 이중부호 개념에 둔다. 작가는 자신의 청각적 기억을 시각적으로 기호화할 수 있고, 독자는 기억과 인출의 과정을 통해 시각화된 기호를 보고 사운드를 떠올릴 수 있다. 이와 같은 웹툰의 들리지는 않지만 떠올릴 수 있는 사운드와 직접 들리는 사운드 두 경우를 본 연구는 함께 분석대상으로 한다. 구체적 분석을 위해서는 이론적 성과물이 있는 영화 사운드 분석 방법을 활용할 수 있다. 소리를 구성하는 세 요소인 음량, 음조, 음색은 음향학에서는 주파수 등으로 설명되고 직접 들을 때는 느낌으로 알지만, 시각적으로는 사운드를 표현한 글자나 이미지의 선의 굵기와 위치, 음원의 이미지 등으로 알 수 있다. 내화면 사운드와 외화면 사운드의 시각적 표현은 만화의 칸과 관련이 있다. 일반적으로는 칸 외부로 외화면 사운드를 표현하지만 웹툰에서는 듣는 자를 강조하는 방법으로 칸 내부에 외화면 소리를 표현하기도 한다. 그리고 영화의 호러 장르가 장르 효과를 높이기 위해 사운드를 많이 사용하는데 웹툰에서도 호러 장르가 같은 효과를 위해 사운드를 많이 사용한다. 이러한 영화 사운드 분석 방법을 활용해 사운드를 이미지로 표현한 작품들을 분석해볼 때, 초창기 출판만화에서부터 시작한 사운드의 청각적 표현들이 계속 발전해서 웹툰에서 창의적으로 표현되고 있음을 알 수 있다. 특히 세로 이동을 활용한 칸의 배치 및 소리표현의 방식들은 웹툰이 보여준 새로운 방법들이며, 칸 모양도 훨씬 다양해졌다. 직접 들려주는 소리로는 BGM이 가장 먼저 사용되었는데 최근에는 한 회의 분위기에 맞춰 음향효과까지 섞어 맞춤 작곡된 곡들이 사용된다. 그리고 스크롤 이동에 맞춰 소리를 들려주는 프로그램이 개발되면서 특정 순간의 음향효과나 특정 장면에 어울리는 음악들을 들을 수 있게 되었다. 특히 호러 장르에서는 특정한 이미지와 공포를 불러일으키는 사운드를 같이 사용하여 장르적 효과를 배가시킨다. 이렇게 웹툰에서는 다양한 사운드 시각화 방법이 계속 창조되고 있으며 기술과 접목된 새로운 시도들이 이루어지고 있다. 이러한 발전은 웹툰이 하나의 문화콘텐츠로서의 융합의 장이 될 수 있음을 보여준다.
최근 사용자의 위치를 인식하여 이루어지는 다양한 서비스가 근거리 무선통신기술들에 초점이 맞춰지고 있다. 그 중 비콘이 차세대 기술로 주목을 받고 있다. 비콘은 블루투스 및 인간이 들을 수 없는 비가청영역의 주파수를 활용하여 단말과 정보를 주고받는 단말로서, 최근 애플 iBeacon처럼 저전력 블루투스(BLE; bluetooth low energy) 기반의 비콘이 주류로 부상하는 양상을 보이고 있다. 비콘을 활용한 서비스는 기본적은 실내 특정 장소에 단말을 설치한다. 사용자가 별도의 행동을 취하지 않더라도 자동으로 사용자의 위치를 파악해 관련 서비스를 제공하는 것이 특징이다. 실내공간을 대상으로 제공되는 다양한 형태의 위치 기반 서비스들이 주목 받기 시작했다. 실내공간에서 제공되는 다양한 위치 기반 서비스들이 성공적으로 구축 및 제공되기 위해서는 실내공간에 대한 지도, 이동경로 등 다양한 형태의 정보를 구축하는 것이 필수적으로 요구된다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 실내 위치 측위를 위해 특정 장소에서 비콘의 신호세기를 다르게 하여 측정 및 분석하였다.
무선기기의 간헐적인 신호 또는 높고 낮은 진폭의 주기적인 신호 전송은 오디오 주파수에 간섭 신호를 발생시켜 근접 거리에 설치된 음향 기기에 잡음을 발생시킨다. 최근 이와 관련하여 Global system for Mobile Communication(GSM) 폰과 유사하게 간헐적인 신호 전송을 하는 Long Term Evolution(LTE) 폰에 의한 오디오 잡음현상이 보고되었다. 현재 국내 KN20 규격에서는 잡음에 대한 내성 능력을 확보하기 위하여 음향 및 TV 방송수신기의 내성 시험 기준 신호로 변조 주파수 1 kHz Amplitude Modulation(AM) 80 %와 Code Division Multiple Access(CDMA) 신호를 이용하고 있다. 본 논문에서는 LTE 폰의 출시에 따라 기존의 내성 기준 신호 AM과 CDMA를 GSM과 LTE 폰이 발생시키는 오디오 잡음의 수준과 비교한 후, 국내 음향 기기에 대한 내성 기준 신호의 개선을 제안한다. CDMA 신호는 음향 기기에 간섭을 거의 일으키지 않는 것으로 여겨지므로 시험 항목에서 삭제해도 무방할 것으로 판단된다. 반면, LTE는 많은 사용자가 이용하고 있으며, 음향 기기 등에 무시할 수 없는 간섭을 발생시킬 것으로 분석되므로 CDMA 신호를 대신하여 음향 기기 및 TV 방송 수신기의 내성 시험을 위한 시험 기준 신호로 규정하는 것이 바람직할 것으로 사료된다.
최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.
음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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