• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.571-578
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• 2018

최근 딥러닝 기법이 다양한 종류의 패턴 인식에 있어서 우수한 성능을 보이고 있다. 하지만 소규모의 훈련데이터를 이용한 분류 실험에 있어서 전통적으로 사용되던 머신러닝 기법에 비해서 DNN의 성능이 우수한지에 대해서는 다소 간의 논란이 있어 왔다. 본 연구에서는 오디오 검출에 있어서 전통적으로 사용되어 왔던 GMM, SVM의 성능과 DNN의 성능을 비교하였다. 동일한 데이터에 대해서 인식실험을 수행한 결과, 전반적인 성능은 DNN이 우수하였으나 세그먼트 기반의 F-score에서 SVM이 DNN에 비해 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제18권4호
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• pp.31-37
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• 1999

잡음환경에서 음성인식 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 영상정보와 음성정보를 이용한 바이모달(bimodal)음성인식이 제안되어왔다. 영상정보와 음성정보의 결합방식에는 크게 분류하여 인식 전 결합방식과 인식 후 결합방식이 있다. 인식 전 결합방식에서는 고정된 입술파라미터 중요도를 이용한 결합방법과 음성의 신호 대 잡음비 정보에 따라 가변 입술 파라미터 중요도를 이용하여 결합하는 방법을 비교하였고, 인식 후 결합방식에서는 영상정보와 음성정보를 독립적으로 결합하는 방법, 음성 최소거리 경로정보를 영상인식에 이용 결합하는 방법, 영상 최소거리 경로정보를 음성인식에 이용 결합하는 방법, 그리고 음성의 신호 대 잡음비 정보를 이용하여 결합하는 방법을 비교했다. 6가지 결합방법 중 인식 전 결합방법인 파라미터 중요도를 이용한 결합방법이 가장 좋은 인식결과를 보였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제16권1호
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• pp.35-40
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• 1996

Teaching materials are an important aspect to decide the quality of education. Science teaching materials include textbook, workbook, worksheet, OHP materials, posters, computer softwares, experimental equipments, slides, video tapes, and other audio-vidual materials. This comparing research is based on the contemporary teaching materials used in elementary schools of the United States and Korea in 1990s. The results of this study are : 1. The United States has more elementary science teaching materials such as posters, worksheets, computer softwares, OHP materials than Korea. Both countries developed elementary science textbooks, activity books, video tapes, science reading materials, and experimental equipments. 2. The frequancy of using these science teaching materials in Korea is bigger than that in the United States. In Korean elementary science classes, most of instructions are progressed by experimental activities. Korean elementary science textbooks are mostly consisted of science activities, but those of the United States includes science information, science related jobs, STS articles and some portion of science activities. 3. Experimental equipments of the United States are stronger than those of Korea. Various and excellent elementary science teaching materials such as computer softwares, posters, audio-vidual materials, and experimental equipments should be developed and used in elementary science classes for better elementary science education.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권6C호
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• pp.637-644
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• 2006

본 논문에서는 MPEG 오디오 부호화 과정 중 서브밴드 필터뱅크를 구현하기 위해 사용되는 DCT(Discrete Cosine Transform) 과정에 대해 구현 시스템의 구조에 따른 DCT 알고리즘의 구현 결과와 성능 차이를 분석한다. 고속 DCT 알고리즘은 코사인 계수의 내적을 통해 구하는 직접 구현 방법보다 연산량이 현저하게 적은 것으로 알려져 있지만, 피연산자의 어드레스가 불규칙적이고 출력 데이터를 재정렬하는 과정이 필요하기 때문에 규칙성이 결여되며, 재정렬만을 위한 추가적인 연산이 필요한 경우도 있다. 따라서 DSP와 같이 반복적인 연산을 고속으로 수행하기 위해 최적화된 구조의 하드웨어에서는 알고리즘의 규칙성이 높은 직접 구현 방법에 비해 고속 알고리즘이 불리한 측면이 있으며, 더욱이 유효 자리수를 제한하는 경우, 직접 구현 방법에 비해 더 많은 프로세싱 단계를 거쳐야 하므로 누적 오차가 커진다. 본 논문에서는 알고리즘의 규칙성과 각 프로세서의 연산 방법간의 관계와 유효 자리수에 따른 누적 오차를 분석하고 프로세서의 구조에 따른 고속 알고리즘의 선택 기준을 제시하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.395-404
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• 2012

본 논문에서는 객관적 오디오 품질 분석에 대한 권고안인 ITU-R BS.1387-1의 귀의 모델을 토대로 라우드니스를 객관적으로 측정할 수 있는 알고리즘을 구현하며, 그 성능을 23개의 순음과 9개의 샘플 디지털 사운드에 적용하여 평가하였다. 순음의 경우 ISO226:2003에서 제공하는 실험 데이터와 비교한 결과 5%이하의 오차를 보이며, 디지털 사운드 실험 결과도 Moore 모델의 측정결과와 비교할 때 4.7%이하의 편차와 0.96이상의 코릴레이션을 나타내어 좋은 성능을 보였다. 한편 구현 알고리즘에 적용한 청각필터 수에 따른 성능 변화를 분석하기 위해 21개의 별도의 샘플 디지털 사운드에 적용하였다. 그 결과를 분석하여 보면, 37개의 청각필터를 갖는 구현 알고리즘에 바이어스 보상값을 적용함으로써 109개 필터를 사용하는 경우에 대해 2%미만의 오차를 갖는 양호한 성능을 갖도록 할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.391-399
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• 2018

In this paper, we construct and compare various guitar chord classification systems using perceptron neural network and convolutional neural network without pre-processing other than Fourier transform to identify the optimal chord classification system. Conventional guitar chord classification schemes use, for better feature extraction, computationally demanding pre-processing techniques such as stochastic analysis employing a hidden markov model or an acoustic data filtering and hence are burdensome for real-time chord classifications. For this reason, we construct various perceptron neural networks and convolutional neural networks that use only Fourier tranform for data pre-processing and compare them with dataset obtained by playing an electric guitar. According to our comparison, convolutional neural networks provide optimal performance considering both chord classification acurracy and fast processing time. In particular, convolutional neural networks exhibit robust performance even when only small fraction of low frequency components of the data are used.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1997년도 추계학술대회논문집
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• pp.303-309
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• 1997

This study is carried out to investigate performance differences between two alarm presentation methods from the viewpoint of human factors and to provide items to be improved. One of the alarm display methods considered in this study displays alarm lists on VDT combined with hardwired alarm panels. The other method displays alarms on plant mimic diagrams of VDT. This alarm display method has other features for operator aid with which operator can get detailed information on the activated alarm in the mimic diagrams, and the capability for alarm processing such as alarm reduction and prioritization. To compare the twodisplay methods, a human factor experiment was performed with a plant simulator in the ITF(Integrated Test Fcility) that plant operators run for 4 event scenarios. During the experiment, physiological measurements, system and operator action log, and audio/video recordings were collected. Operators' subjective opinion was collected as well after the experiment. Time, error rate and situation awareness were major human factor criteria used for the comparison during the analysis stage of the experiment. No statistical significance was found in the results of our statistical comparison analysis. Several findings were identified, however, through the analysis of subjective opinions.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.292-302
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• 2020

기계학습 알고리즘은 소나 및 레이더를 포함한 다양한 분야에서 사용되고 있다. 최근 개발된 GAN(Generative Adversarial Networks)의 변형인 Cycle-Consistency Generative Adversarial Network(CycleGAN)은 쌍을 이루지 않은 이미지-이미지 변환에 대해 검증된 네트워크이다. 본 논문에서는 높은 품질로 수중 선박 엔진음을 변환시킬 수 있는 변형된 CycleGAN을 제안한다. 제안된 네트워크는 수중 음향을 기존영역에서 목표영역으로 변환시키는 생성자 모델과 데이터를 참과 거짓으로 구분하는 개선된 식별자 그리고 변환된 수환 일관성(Cycle Consistency) 손실함수로 구성된다. 제안된 CycleGAN의 정량 및 정성분석은 공개적으로 사용 가능한 수중 데이터 ShipsEar을 사용하여 기존 알고리즘들과 Mel-cepstral분포, 구조적 유사 지수, 최소 거리 비교, 평균 의견 점수를 평가 및 비교함으로써 수행되었고, 분석결과는 제안된 네트워크의 유효성을 입증하였다.

• Journal of Audiology & Otology
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• 제23권1호
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• pp.39-48
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• 2019

Background and Objectives: The influence of visual stimulus on the auditory component in the perception of auditory-visual (AV) consonant-vowel syllables has been demonstrated in different languages. Inherent properties of unimodal stimuli are known to modulate AV integration. The present study investigated how the amount of McGurk effect (an outcome of AV integration) varies across three different consonant combinations in Kannada language. The importance of unimodal syllable identification on the amount of McGurk effect was also seen. Subjects and Methods: Twenty-eight individuals performed an AV identification task with ba/ga, pa/ka and ma/ṇa consonant combinations in AV congruent, AV incongruent (McGurk combination), audio alone and visual alone condition. Cluster analysis was performed using the identification scores for the incongruent stimuli, to classify the individuals into two groups; one with high and the other with low McGurk scores. The differences in the audio alone and visual alone scores between these groups were compared. Results: The results showed significantly higher McGurk scores for ma/ṇa compared to ba/ga and pa/ka combinations in both high and low McGurk score groups. No significant difference was noted between ba/ga and pa/ka combinations in either group. Identification of /ṇa/ presented in the visual alone condition correlated negatively with the higher McGurk scores. Conclusions: The results suggest that the final percept following the AV integration is not exclusively explained by the unimodal identification of the syllables. But there are other factors which may also contribute to making inferences about the final percept.

• 대한청각학회지
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• 제23권1호
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• pp.39-48
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• 2019

Background and Objectives: The influence of visual stimulus on the auditory component in the perception of auditory-visual (AV) consonant-vowel syllables has been demonstrated in different languages. Inherent properties of unimodal stimuli are known to modulate AV integration. The present study investigated how the amount of McGurk effect (an outcome of AV integration) varies across three different consonant combinations in Kannada language. The importance of unimodal syllable identification on the amount of McGurk effect was also seen. Subjects and Methods: Twenty-eight individuals performed an AV identification task with ba/ga, pa/ka and ma/ṇa consonant combinations in AV congruent, AV incongruent (McGurk combination), audio alone and visual alone condition. Cluster analysis was performed using the identification scores for the incongruent stimuli, to classify the individuals into two groups; one with high and the other with low McGurk scores. The differences in the audio alone and visual alone scores between these groups were compared. Results: The results showed significantly higher McGurk scores for ma/ṇa compared to ba/ga and pa/ka combinations in both high and low McGurk score groups. No significant difference was noted between ba/ga and pa/ka combinations in either group. Identification of /ṇa/ presented in the visual alone condition correlated negatively with the higher McGurk scores. Conclusions: The results suggest that the final percept following the AV integration is not exclusively explained by the unimodal identification of the syllables. But there are other factors which may also contribute to making inferences about the final percept.