• 한국전산구조공학회논문집
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• 제34권6호
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• pp.363-370
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• 2021

본 연구는 이러한 단점을 보완하기 위해 철근을 대체하여 내산화성과 전기저항이 높은 GFRP 보강근을 적용한 도상슬래브의 최적변수해석을 수행하였다. 철도 궤도슬래브에 적용되는 철근은 열차 운행 중 신호전류의 손실을 일으켜 열차의 안정성을 저해하며, 철근의 부식으로 내구성이 저하될 수 있다. GFRP 보강근의 직경 및 배근 개수 변화가 전체 콘크리트 도상슬래브의 휨강도 및 균열제어에 미치는 영향을 유한요소 변수해석을 통하여 상세분석하였다. 해석 결과, GFRP 보강근의 직경 및 배근을 합리화하여 제안하였으며 이러한 경우 기존 배근보다 더욱 경제적인 단면을 도출할 수 있음을 알 수 있었다. 본 연구로부터 도출된 결과는 향후 GFRP 보강근을 적용하여 도상슬래브를 설계하는 경우 보다 합리적이고 경제적인 단면을 산정할 수 있는 가이드라인이 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한청각학회지
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• 제18권3호
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• pp.105-111
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• 2014

Assistive listening devices (ALDs) refer to various types of amplification equipment designed to improve the communication of individuals with hard of hearing to enhance the accessibility to speech signal when individual hearing instruments are not sufficient. There are many types of ALDs to overcome a triangle of speech to noise ratio (SNR) problems, noise, distance, and reverberation. ALDs vary in their internal electronic mechanisms ranging from simple hard-wire microphone-amplifier units to more sophisticated broadcasting systems. They usually use microphones to capture an audio source and broadcast it wirelessly over a frequency modulation (FM), infra-red, induction loop, or other transmission techniques. The seven types of ALDs are introduced including hardwire devices, FM sound system, infra-red sound system, induction loop system, telephone listening devices, television, and alert/alarm system. Further development of digital wireless technology in hearing instruments will make possible direct communication with ALDs without any accessories in the near future. There are two technology solutions for digital wireless hearing instruments improving SNR and convenience. One is near-field magnetic induction combined with Bluetooth radio frequency (RF) transmission or proprietary RF transmission and the other is proprietary RF transmission alone. Recently launched digital wireless hearing aid applying this new technology can communicate from the hearing instrument to personal computer, phones, Wi-Fi, alert systems, and ALDs via iPhone, iPad, and iPod. However, it comes with its own iOS application offering a range of features but there is no option for Android users as of this moment.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.584-588
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• 2021

음향시스템을 구성하는 스피커의 임피던스는 고정된 값으로 인식되고 있다. 그러나 스피커의 임피던스는 입력신호의 주파수 변화에 따라 계속 변화하고 그 변화량은 스피커의 공진 주파수 대역에서 매우 크다. 스피커의 음압 레벨은 스피커를 구성하는 코일에 흐르는 전류에 따라 결정되는데 스피커를 전압 구동 할 경우 변화하는 임피던스에 의해 음압 레벨의 왜곡이 발생한다. 스피커를 전류 구동 할 경우 이러한 문제는 해결되지만 저주파에서 공진의 영향으로 음압 레벨의 왜곡이 발생하는데 이는 음향시스템의 음질 저하를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 전류구동 음향시스템의 음질 개선을 위해 DSP(Digital Signal Processing)를 이용하여 음압레벨의 왜곡을 보정하는 공진 보상회로를 제안한다. 본 논문은 스피커의 등가 모델을 이용한 음향 시스템의 전류 구동 모의실험을 통해 주파수 변화에 따른 음압 레벨 왜곡을 확인하고 이를 보정하는 회로를 제안하는 것으로 구성하였다. 제안한 회로는 상태변수필터를 이용하여 구성하였고 주파수 및 출력이 조절 가능하여 다양한 음향 시스템에 적용 가능 할 것으로 보인다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권7호
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• pp.39-46
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• 2016

본 논문에서는 음성 신호의 디지털 데이타 변환을 위한 인버터와 1.5비트 비교기를 이용한 CMOS 3차 델타-시그마 변조기를 설계하였다. 제안하는 3차 델타-시그마 변환기는 연산증폭기 대신에 1.5비트 비교기를 이용한 멀티비트 구조로 낮은 OSR에서 단일비트 4차 델타-시그마 변조기 대비 높은 신호대 잡음비를 확보하고 인버터 기반 적분기를 사용하여 소모 전력을 최소화 시키며 인버터 기반 적분기 회로를 아날로그 덧셈기로 이용함으로써 전력소모를 감소시키고 회로구조를 단순화 시켰다. 제안한 델타-시그마 변조기는 0.18um CMOS 표준 공정을 통해 제작되었으며, 전체 칩면적은 $0.36mm^2$으로 설계되었다. 제작된 칩의 측정 결과 아날로그 회로는 공급전압 0.8V에서 $28.8{\mu}W$, 디지털 회로는 공급전압 1.8V에서 $66.6{\mu}W$로 총 $95.4{\mu}W$의 전력소모가 측정되었다. 델타-시그마 변조기의 동작주파수 2.56MHz, OSR 64배의 조건에서 2.5kHz의 입력 정현파 신호를 인가하였을 때 SNDR은 80.7 dB, 유효비트수는 13.1 비트, 동적범위는 86.1 dB로 측정되었다. 측정결과로부터 FOM(Walden)은 269 fJ/step, FOM(Schreier)는 169.3 dB로 계산되었다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.414-423
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• 2020

본 논문은 약한 레이블 기반 음향 이벤트 검출을 위한 시간-주파수 영역분할 맵 추출 모델에서 발생하는 희소성 및 수용영역 부족에 관한 문제를 완화 시키기 위해, 확장 게이트 선형 유닛(Dilated Convolution Gated Linear Unit, DCGLU)을 제안한다. 딥러닝 분야에서 음향 이벤트 검출을 위한 영역분할 맵 추출 기반 방법은 잡음 환경에서 좋은 성능을 보여준다. 하지만, 이 방법은 영역분할 맵을 추출하기 위해 특징 맵의 크기를 유지해야 하므로 풀링 연산 없이 모델을 구성하게 된다. 이로 인해 이 방법은 희소성과 수용영역의 부족으로 성능 저하를 보이게 된다. 이런 문제를 완화하기 위해, 본 논문에서는 정보의 흐름을 제어할 수 있는 게이트 선형 유닛과 추가의 파라미터 없이 수용영역을 넓혀 줄 수 있는 확장 합성곱 신경망을 적용하였다. 실험을 위해 사용된 데이터는 URBAN-SED와 자체 제작한 조류 울음소리 데이터이며, 제안하는 DCGLU 모델이 기존 베이스라인 논문들보다 더 좋을 성능을 보였다. 특히, DCGLU 모델이 자연 소리가 섞인 환경인 세 개의 Signal to Noise Ratio(SNR)(20 dB, 10 dB, 0 dB)에서 강인하다는 것을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제30권4호
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• pp.181-189
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• 2011

디지털 신호처리 기술의 발달로 게임, 멀티미디어 콘텐츠, 가상현실 등에서 입체음향에 대한 관심이 증대되었다. 입체음향에 대한 많은 연구에서는 현실감을 증가시키기 위한 여러 가지 단서를 제시하고 있다. 그러나 이런 단서들은 입체음향이 인간의 두 귀가 정상인 바이노럴 환경에서 생성됨을 기본 바탕으로 삼고 있다. 따라서 이 단서들을 한쪽의 귀에만 적용하는 모노럴 환경에 적용하게 되면 그 성능이 감소된다. 이에 모노럴 환경에서도 효율적인 입체음향 구현을 위한 여러 가지 단서들이 연구되고 있는데 가장 대표적인 것이 양이 단서 (Duplex theory)이다. 양이 단서는 음이 방사되는 방향에 따라서 귓바퀴 등의 인간의 신체에 의해 영향을 받게 된다는 것으로 이 특성을 강조시키면 모노럴 환경에서도 각 방향에 따른 방향감을 개선시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인간의 청각 특성을 이용하여 모노럴 환경에서 음상 정위감을 개선시키기 위한 알고리즘을 제안한다. 서로 대칭되는 각 머리전달함수의 여기에너지를 계산하고 각 bark 대역에 따른 비율을 추출한 후 이를 이용하여 각 방향에 해당하는 특성을 부각시키는 방법을 제안하였으며 청감테스트를 통하여 제안한 방식이 모노럴 환경의 입체음향 시스템에서 향상된 입체음향을 재생함을 확인할 수 있었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권6호
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• pp.101-109
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• 2006

최근 인터넷의 광범위한 보급과 관련 응용 프로그램들의 개발에 따라 멀티미디어 자료(텍스트, 영상, 비디오, 오디오 등)의 배포와 사용이 용이하다. 디지털 신호는 복제가 용이하고 복제된 데이터는 원 데이터와 동일한 품질을 가질 수 있어서 원 소유자의 보증이 어렵다. 이러한 문제점을 해결하는 저작권 보호 방법은 암호화(encipher) 및 워터마킹(watermarking) 기술이 있다. 디지털 워터마킹은 지적재산권의 보호와 멀티미디어 콘텐츠의 소유권자를 인증하기 위해 사용된다. 본 논문은 디지털 영상의 다중 하위 비트플랜에 워터마크를 삽입하는 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 원 영상과 워터마크 영상을 각각 비트플랜으로 분해하여 대응되는 각각의 비트플랜에서 워터마킹 연산이 수행된다. 각 비트플랜에서 삽입되는 워터마크 영상의 위치는 워터마킹 키(key)로 사용하며, 인간 시각인지에 거의 영향이 없는 다중 하위 비트플랜에서 실행된다. 따라서 워터마크 영상의 다중적 고유 패턴 표현과 적은 워터마킹 정보량이 필요하다. 실험을 통하여 워터마크 된 영상의 PSNR을 40dB로 평가 기준을 할 때, JPEG, MEDIAN, PSNR 공격에는 높은 강인성을 갖는 반면, 공간 영역에서의 NOISE, RNDDIST, ROT, SCALE, SS 공격에는 취약 한 결과를 갖는다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권1호
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• pp.64-69
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• 2015

본 논문에서는 시각, 음향, 위치 정보를 포함하는 멀티모달 센서 입력 정보로부터 사용자가 위치한 장소의 환경 정보를 학습하고 기계학습 추론을 통해 장소를 인식하는 방법을 제안한다. 이 방법은 음영 지역에서의 정확도 감소나 추가 하드웨어 필요 등 기존 위치 정보 인식 방법이 가지는 제약을 극복 가능하고, 지도상의 단순 좌표 인식이 아닌 논리적 위치 정보 인식을 수행 가능하다는 점에서 해당 위치와 관련된 특정 정보를 활용하여 다양한 생활편의를 제공하는 위치 기반 서비스를 수행하는데 보다 효과적인 방법이 될 수 있다. 제안하는 방법에서는 스마트폰에 내장된 카메라, 마이크로폰, GPS 센서 모듈로부터 획득한 시각, 음향, 위치 정보로부터 특징 벡터들을 추출하여 학습한다. 이때 서로 다른 특성을 가진 특징 벡터들을 학습하기 위해 각각의 특징 벡터들을 서로 다른 분류기를 통해 학습한 후, 그 결과를 기반으로 최종적인 하나의 분류 결과를 얻어내는 앙상블 기법을 사용한다. 실험 결과에서는 각각의 데이터를 따로 학습하여 분류한 결과와 비교하여 높은 성능을 보였다. 또한 사용자 상황인지 기반 서비스의 성능 향상을 위한 방법으로서 제안하는 모델의 스마트폰 앱 구현을 통한 활용 가능성에 대해 논의한다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.855-865
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• 2018

음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.329-344
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• 2023

본 논문에서는 소량 및 불균형 능동소나 데이터세트에 적용된 다양한 딥러닝 기반 표적식별기의 일반화 성능을 종합적으로 분석하였다. 서로 다른 시간과 해역에서 수집된 능동소나 실험 데이터를 이용하여 두 가지 능동소나 데이터세트를 생성하였다. 데이터세트의 각 샘플은 탐지 처리 이후 탐지된 오디오 신호로부터 추출된 시간-주파수 영역 이미지이다. 표적식별기의 신경망 모델은 다양한 구조를 가지는 22개의 Convolutional Neural Networks(CNN) 모델을 사용하였다. 실험에서 두 가지 데이터세트는 학습/검증 데이터세트와 테스트 데이터세트로 번갈아 가며 사용되었으며, 표적식별기 출력의 변동성을 계산하기 위해 학습/검증/테스트를 10번 반복하고 표적식별 성능을 분석하였다. 이때 학습을 위한 초매개변수는 베이지안 최적화를 이용하여 최적화하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 얕은 층을 가지는 CNN 모델이 대부분의 깊은 층을 가지는 CNN 모델보다 견실하면서 우수한 일반화 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문은 향후 딥러닝 기반 능동소나 표적식별 연구에 대한 방향성을 설정할 때 유용하게 사용될 수 있다.