• 한국음향학회지
• /
• 제28권5호
• /
• pp.471-476
• /
• 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
• /
• 제9권4호
• /
• pp.330-336
• /
• 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
• /
• 제37권6호
• /
• pp.48-59
• /
• 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
• /
• 제24권5호
• /
• pp.294-300
• /
• 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
• /
• 제41권1호
• /
• pp.12-22
• /
• 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
• /
• 제19권4호
• /
• pp.829-836
• /
• 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
• /
• 제10D권3호
• /
• pp.547-558
• /
• 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.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.27-32
• /
• 2019

인간이 가진 뛰어난 능력 중의 하나인 곡 분류 과정을 딥러닝 알고리즘을 통해 구현하는 연구는 단일데이터를 이용한 유니모달 모델, 멀티모달 모델, 뮤직비디오를 이용한 멀티모달 방식 등이 있다. 이 연구에서는 곡의 스펙트로그램을 짧은 샘플들로 분할하여 각각을 CNN으로 분석한 뒤 그 결과를 투표하는 시스템을 제안하여 더 좋은 결과를 얻었다. 딥러닝 알고리즘 중 CNN이 RNN에 비해 음악 장르 구분에 있어 우수한 성능을 보였으며 CNN과 RNN을 같이 적용했을 때 성능이 좋아짐을 알 수 있었다. 음악샘플을 나누어 각각의 CNN 결과를 투표하는 시스템이 이전 모델에 비해 좋은 결과를 나타내었고 이 모델에 Softmax 레이어를 추가한 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 디지털 미디어의 폭발적인 성장과 수많은 스트리밍 서비스 속에서 음악장르의 자동분류에 대한 필요는 점점 증가하고 있는 추세이다. 향후 연구에서는 미분류 곡의 비율을 낮추고 최종적으로 미분류된 곡들의 장르구분에 대한 알고리즘을 개발할 필요가 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권12호
• /
• pp.127-132
• /
• 2020

본 논문에서 제안한 스마트 음악학습기는 투명패널의 양면에 터치패널을 붙여 디스플레이 부분을 구성한다. 주처리부는 라즈베리 파이를 이용해 구성하고 운영체제는 안드로이드를 사용한다. 투명패널에는 음악교육 콘텐츠가 디스플레이 되고 터치패널 1, 2에서는 학습자와 교수자의 입력을 받아들인다. 터치패널 1, 2에서 입력되는 신호는 주처리부에서 처리과정을 거쳐 음악교육 콘텐츠를 진행을 제어한다. 이러한 제어과정은 양면패널기반 상호작용 교육알고리즘을 설계해 구현하도록 한다. 본 기기는 상호교감 기반의 음악 교육을 목표로 한다. 따라서 이것은 투명패널을 통해 제시되는 음악교육 콘텐츠를 이용하여 면대면 교육을 실시한다. 이러한 방식은 학습자에 대한 반응을 교수자가 실시간으로 알 수 있기 때문에 학습에 대한 이해도와 교육의 질이 향상된다. 또한 학습자의 집중력이 향상되는 효과를 얻을 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.1-10
• /
• 2015

멜로디를 바탕으로 코드 악보를 생성해주는 작업은 음악의 채보 및 편곡과 직결되는 중요한 악보 작업이다. 하지만 자연스러운 코드악보 생성을 위해서는 풍부한 화성학적 배경 지식이 요구되기 때문에 음악 입문자들이 수행하기에는 큰 어려움이 따른다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 멜로디 악보를 입력받아 자동으로 코드 악보를 생성하는 프로그램 'ACGP(Automatic Chord Generating Program)'를 개발하였다. ACGP는 유전알고리즘에 기반을 두어 다양한 화성학적 요인들과 사용자가 원하는 곡의 분위기를 효율적으로 고려할 수 있으며 이를 통해 더욱 화성학적으로 안정된 완성도 높은 코드 악보를 생성할 수 있다. 또한 편리한 사용자 인터페이스를 통하여 음악에 처음 접하는 비전문가들도 손쉽게 작업할 수 있도록 구현되었다. 또한 ACGP로 생성된 코드악보와 일반적으로 통용되는 코드악보를 비교 분석함으로 써 프로그램의 적절성을 입증하였다.