• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권5호
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• pp.195-200
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• 2021

동영상 공유 플랫폼의 발전으로 인해 동영상 업로드 분량이 폭발적으로 증가하고 있다. 그러한 동영상에는 다양한 형태의 음악이 포함되는 경우가 많으며, 그중에는 커버곡이 포함된다. 음악의 저작권을 보호하기 위해서는 커버곡의 원곡을 찾아내는 알고리즘이 필요하지만, 커버곡은 원곡의 조성, 속도와 전체적인 구성이 변형된 것이기 때문에 커버곡의 원곡을 찾기는 쉽지 않다. 이와 같이 변형된 커버곡으로부터 원곡을 검색하는 효율적인 알고리즘은 현재까지 알려진 바가 없다. 이에 본 연구에서는 멜로디 라인의 변곡점들을 활용한 커버곡의 원곡 검색 알고리즘을 제안한다. 변곡점은 멜로디 시퀀스에서 특징적인 변화 지점을 나타낸다. 제안하는 알고리즘은 원곡의 대표 구절에 대한 변곡점 시퀀스를 사용하여 원곡과 커버곡을 비교한다. 원곡의 대표 구절의 특징을 사용하기 때문에 커버곡이 전체적인 곡의 구성을 변형하여 만들어진 곡이라고 해도, 알고리즘의 검색 성능이 우수하다. 또한, 제안한 알고리즘은 변곡점 시퀀스의 특징만을 저장하고 사용하므로 메모리 사용량이 매우 적다. 알고리즘의 효율성은 성능평가를 통해 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권4호
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• pp.283-303
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• 2007

최근 방대한 양의 음악데이타를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있다. 현재 음악 데이타 검색에서 가장 일반적으로 쓰이는 방법은 텍스트 기반의 검색 방법이다. 그러나 이러한 방법은 사용자가 키워드를 기억하지 못할 경우 검색이 어려울 뿐만 아니라 키워드와 정확하게 일치하는 정보만 검색해 주기 때문에 유사한 내용을 가진 정보를 검색하기에 부적절하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 내용 기반 인덱싱 방법(Content-Based Indexing Method)을 사용하여 사용자가 부정확한 멜로디(Humming)로 질의하였을 경우라도 원하는 음악을 효율적으로 찾아주는 허밍 질의처리 시스템(Query-By-Humming System)을 설계한다. 이를 위해 방대한 음악 데이타베이스에서 한 음악을 대표하는 의미 있는 멜로디를 추출하여 인덱싱하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 의미 있는 멜로디를 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 멜로디로서 하나의 음악에서 여러 번 나타나는 반면 멜로디와 긴 쉼표 후에 시작되는 쉼표 단위 멜로디로 정의한다. 실험을 통해 사용자들이 이들 멜로디를 자주 질의한다는 가정을 증명하였다. 본 논문은 성능 향상을 위한 3가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 검색속도를 높이기 위해 인덱스에 저장할 멜로디를 문자열 형태로 변환한다. 이때 사용되는 문자 변환 방법은 허밍에 포함된 에러를 허용한 방법으로써 검색 결과의 정확도를 높일 수 있다. 두 번째는 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 의미 있는 멜로디를 인덱싱 하여 검색 속도를 높이고자 한다. 이를 위해 신뢰도가 높은 의미 있는 멜로디를 생성하는 빈번 멜로디 추출 알고리즘과 쉼표 단위 멜로디 추출 방법을 제안한다. 세 번째로는 정확도를 향상시키기 위한 3단계 검색 방법을 제안한다. 이는 데이타베이스 접근을 최소화하여 정확한 검색 결과를 얻기 위하여 제안되었다. 또한 기존 허밍 질의 처리 시스템의 대표적인 인덱싱 방법으로 제안되었던 N-gram 방법과의 성능 비교를 통해 본 논문이 제안하는 방법의 성능이 보다 더 향상되었음을 검증하였다.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제54권1호
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• pp.193-206
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• 2022

Several algorithms for nuclear power plant (NPP) break event detection, isolation, localization, and size estimation are proposed. A break event can be promptly detected and isolated after its occurrence by simultaneously monitoring changes in the sensing readings and by employing an interquartile range-based isolation scheme. By considering the multi-sensor data block of a break to be rank-one, it can be located as the position whose lead field vector is most orthogonal to the noise subspace of that data block using the Multiple Signal Classification (MUSIC) algorithm. Owing to the flexibility of deep neural networks in selecting the best regression model for the available data, we can estimate the break size using multiple-sensor recordings of the break regardless of the sensor types. The efficacy of the proposed algorithms was evaluated using the data generated by Maanshan NPP simulator. The experimental results demonstrated that the MUSIC method could distinguish two near breaks. However, if the two breaks were close and of small sizes, the MUSIC method might wrongly locate them. The break sizes estimated by the proposed deep learning model were close to their actual values, but relative errors of more than 8% were seen while estimating small breaks' sizes.

• 한국음향학회지
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• 제28권5호
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• pp.471-476
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• 2009

본 논문에서는 변별적 가중치 학습 (discriminative weight training) 기반의 최적화된 가중치를 가지는 입력벡터를 구성하여 support vector machine (SVM)을 이용한 기존의 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다. 구체적으로, 최소 분류 오차 minimum classification error (MCE) 방법을 도입하여, 최적화된 가중치를 각각의 특징벡터별로 부가한 SVM을 적용하여 기존의 가중치를 고려하지 않은 SVM 기반의 알고리즘과 비교하였으며, 우수한 음성/음악 분류 성능을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.330-336
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• 2016

본 논문에서는 원하는 정보 신호를 추정하기 위해서 수정 Bartlett방법에 대해서 연구하였다. Bartlett방법은 구속 장을 1로 설정하고, 시간지연을 보상하여 원하는 정보 신호를 추정하는 방법이다. 수정 Bartlett방법은 최적 가중치 갱신치를 지연시간 보상에 적용하여 최적의 도래방향 신호를 추정하는 방법이다. 최적가중치는 선형구속최소분산 방법을 사용하였다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 방법과 기존 Bartlett 과 MUSIC방법의 성능을 비교 분석한다. 모의실험조건은 배열 안테나 소자 수 6개와 9개, 원하는 정보신호 3개[-15o, 0o, 15o]에서 원하는 신호를 추정한다. 원하는 정보 신호 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 Bartlett 과 MUSIC방법보다 분해능이 우수함을 입증하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제37권6호
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• pp.48-59
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• 2000

안테나 센서 어레이를 이용하여 수신되는 전파의 도래각을 추정하는 방식으로서 MUSIC(multiple signal classification)과 같은 고유분해(eigendecomposition)를 기반으로 한 방식은 백색잡음 환경하에서는 고분해능의 우수한 성능을 보이지만 유색잡음이 존재하는 환경에서는 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 주기성을 가진 신호에 잡음이 더해진 선호를 웨이브렛 영역으로 변환하여 신호와 잡음을 분리하는 방법을 사용하여 유색잡음이 있는 환경에서 도래각 추정 문제를 접근하였다. 배경잡음만 있는 경우 센서 어레이 출력을 이산 웨이브렛 분해를 하여 얻은 멀티스케일 성분들의 공분산 행렬은 밴드화된 행렬로 근사화 할 수 있는데 비하여 협대역 신호는 멀티스케일 성분간의 상관성은 급속히 감소하는 현상을 보이지 않고 공분산 행렬에서는 신호성분이 전체 행렬에 분포한다. 어레이 출력의 공분산 행렬을 웨이브렛 영역으로 변환하여 유색잡음에 해당하는 특정 밴드를 삭제하고 MUSIC과 같은 기존의 공간 스펙트럼 추정방식을 적용하여 도래각을 추정 한 다음 그 결과로 부터 신호성분을 합성하여 삭제한 밴드를 채우는 과정을 반복하여 정확한 도래각을 얻는 방안을 제안하였다. 제안된 알고리즘의 성능을 여러 가지 형태의 상관함수 특성을 가진 유색잡음 환경에서 모의실험을 통하여 기존 방식과 비교 분석하였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권5호
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• pp.294-300
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• 2005

지금까지 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적은 2차원 MUSIC (MUltiple Signal Classification) 기법 등으로 표적 의 위치를 추정하여 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 필터 등의 순차적 상태 추정 알고리즘을 적용해 왔다. 그러나 이러한 방법은 데이터 연관 과정을 해결해야할 뿐 아니라 샘플 기간마다 표적의 위치를 추정하기 위해 많은 격자를 탐색해야 하므로 연산량 부하가 가중된다 또한 다수의 표적이 근접하여 위치할 경우 각 표적에 대한 위치 추정 오차가 크게 되어 위치 추적 성능이 저하되는 단점이 있다. 본 논문에서는 근거 리 음장 (near field)에서의 선배열 센서 출력 신호 공분산 행렬로부터 위치 변위를 추정하여 근거리 다중 표적에 대한 위치 추적이 가능한 알고리즘을 제안하였으며, 근접 및 교차 표적에 대한 모의실험을 수행하여 그 성능의 우수함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권1호
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• pp.12-22
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• 2016

운전자의 편의와 안전을 위한 자율 주행 자동차 시스템으로 레이더 시스템이 활발히 연구가 진행되고 있다. 레이더 시스템은 전방 차량의 거리, 속도 그리고 각도를 추정한다. 도로 환경에 차량뿐만 아니라 인식해야 할 다양한 요소들이 다양해짐에 따라 고해상도 각도 추정 알고리즘이 적용되고 있다. 기존의 방식으로는 클러터들 사이에서 전방의 차량만의 각도를 추정하기 어렵고, 특히 같은 각도 상에 놓인 다른 차량들을 구분하기 힘들다. FMCW 레이더 시스템에서는 거리와 속도가 다른 차량들이 서로 다른 비트 주파수를 가지기 때문에, 비트 주파수에 기반하여 각도 추정을 할 수 있다면 효율적인 시스템을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 MUSIC 알고리즘을 주파수 영역에서 적용하는 방법을 제시하고 적합성에 대한 분석을 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.829-836
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• 2018

악보는 성공적인 곡 해석, 연주, 공연 등을 위해 필수적인 요소로 인식되고 있으며, 대부분의 연주자들은 이러한 상황에서 일반적으로 종이악보를 활용하고 있다. 그러나 종이악보는 페이지를 넘겨야 할 때 연주자 및 청중의 집중도를 떨어뜨리는 원인 중 하나가 될 뿐 아니라, 전체적인 연주의 흐름을 저해하는 요소로 작용하기도 한다. 또한 이러한 종이악보의 단점들은 공연장소 주변의 날씨나 환경 등으로 인해 더더욱 부각될 수밖에 없다. 본 논문에서는 이러한 종이악보의 단점들을 해결하기 위한 태블릿 PC기반의 전자악보 페이지 터너 애플리케이션을 제안한다. 제안하는 페이지 터너 애플리케이션은 원활한 연주 진행을 위해 연주자의 시선 또는 동작을 판독하여 전자악보를 다음페이지로 넘길 수 있도록 구현되어 있으며, 시선추적 및 동작 판독 알고리즘은 OpenCV를 통해 구현하였다. 제안하는 페이지 터너 애플리케이션을 통해 기존 종이악보가 갖고 있는 문제점을 상당부분 개선할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권3호
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• pp.547-558
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• 2003

음악은 서로 다른 높이와 길이를 갖는 음표들을 주어진 박자 안에서 리듬성을 갖도록 나열한 패턴이기 때문에 음악의 선율정보는 시간의 흐름에 따라 정보 값을 갖는 시계열 데이터로 변환할 수 있다 따라서 본 연구에서는 음악의 특성을 유지하도록 선율정보를 정규화와 보정과정을 거쳐 시계열 데이터로 변환하고 유클리드 거리함수를 이용하여 선율정보간의 유사도를 계산하며, 유사성을 갖는 선율들을 클러스터링하여 각 클러스터의 대표성을 갖는 선율을 주제선율로서 추출한다. 그리고 추출된 주제선율로 다차원색인 기법인 M-tree를 이용하여 주제선율색인을 구성한다. 사용자 질의에 대한 검색과정에서도 색인 구성단계와 같은 과정으로 사용자 질의를 시계열 데이터로 변환하여 검색을 한다. 또한, 본 연구에서는 주제선율색인을 이용하여 내용기반 음악 검색을 실시하는 프로토타입 시스템을 개발하여 제안된 주제선율색인 구성기법의 실효성을 시험하였다. 실험결과에 따르면, 주제선율색인을 이용하면 원하는 음악 정보를 적은 공간을 사용하여 빠르고 정확하게 검색할 수 있음을 알 수 있다.