• 한국음향학회지
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• 제30권3호
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• pp.129-135
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• 2011

An algorithm is presented for estimating the 3-D location (i.e., azimuth angle, elevation angle, and range) of multiple sources with a uniform circular array (UCA) consisting of an even number of sensors. Recently the rank reduction (RARE) algorithm for partly-calibrated sensor arrays was developed. This algorithm is applicable to sensor arrays consisting of several identically oriented and calibrated linear subarrays. Assuming that a UCA consists of M sensors, it can be divided into M/2 identical linear subarrays composed of two facing sensors. Based on the structure of the subarrays, the steering vectors are decomposed into two parts: range-independent 2-D direction-of-arrival (DOA) parameters, and range-relevant 3-D location parameters. Using this property we can estimate range-independent 2-D DOAs by using the RARE algorithm. Once the 2-D DOAs are available, range estimation can be obtained for each source by defining the 1-D MUSIC spectrum. Despite its low computational complexity, the proposed algorithm can provide an estimation performance almost comparable to that of the 3-D MUSIC benchmark estimator.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제18권3호
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• pp.293-301
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• 2022

Direction of arrival (DOA) estimation of space signals is a basic problem in array signal processing. DOA estimation based on the multiple signal classification (MUSIC) algorithm can theoretically overcome the Rayleigh limit and achieve super resolution. However, owing to its inadequate real-time performance and accuracy in practical engineering applications, its applications are limited. To address this problem, in this study, a DOA estimation algorithm with high parallelism and precision based on an analysis of the characteristics of complex matrix eigenvalue decomposition and the coordinate rotation digital computer (CORDIC) algorithm is proposed. For parallel and single precision, floating-point numbers are used to construct an orthogonal identity matrix. Thus, the efficiency and accuracy of the algorithm are guaranteed. Furthermore, the accuracy and computation of the fixed-point algorithm, double-precision floating-point algorithm, and proposed algorithm are compared. Without increasing complexity, the proposed algorithm can achieve remarkably higher accuracy and efficiency than the fixed-point algorithm and double-precision floating-point calculations, respectively.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.725-732
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• 2009

인터넷의 발달로 사람들이 많은 음악을 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 음악 검색 서비스나 음악 추천 서비스와 같은 기능을 위한 응용 시스템이 주목 받고 있다. 이러한 시스템들이 서비스를 제공하기 위해서는 일반적인 음악의 형식인 다음(Polyphonic) 음악에서 멜로디를 추출하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 다음 음악의 표현 능력이 매우 뛰어난 악기 중 하나인 피아노의 음악으로부터 멜로디를 추출하는 방법을 제안한다. 피아노 음악은 다음의 복잡도가 매우 크기 때문에 피아노 음악에서 멜로디를 추출하는 방법을 연구함으로써 여러 악기로 연주한 일반적인 다음 음악에서 멜로디를 추출하는 데 도움을 줄 수 있으리라 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.258-261
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• 2007

본 논문에서는 신경회로망 알고리즘 중 하나인 Backpropagation Network을 이용한 악보인식 기법과 그에 필요한 악보 이미지에 대한 전처리 기법을 제안한다. 전처리과정으로 이진화, 기울기 보정, 오선제거 등의 과정을 수행하여 인식에 필요한 음악 기호와 음표를 분리한다. 분리된 음악 기호와 음표들은 Backpropagation 알고리즘을 사용하여 구성된 음표 인식 신경망과 비음표 인식 신경망을 통해 각각 음표와 비음표 인식과정을 거친다. 다양한 복잡도를 가진 악보를 대상으로 한 실험 및 분석 결과를 통해 제안한 악보 인식 기법의 정확도를 기술하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.218-223
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• 2011

최근 음악을 장르로 분류하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 이러한 분류는 전문가들 마다 분류하는 기준이 서로 상이하여 정확한 결과를 도출하기가 쉽지 않다. 또한 새로운 장르 출현 시, 새롭게 정의해야하는 번거로움이 발생한다. 따라서 음악을 장르로 구분하기 보다는 감정형용사들로 분류, 검색하여야 한다. 선행연구에서는 밝고 어두움을 기준으로 음악을 분류 하였다. 본 논문에서는 선행연구를 포함하여 사람이 느끼는 감정 중, 격렬함과 잔잔함, 그리고 웅장함과 가벼움 등, 3가지 분류 기준을 가지고 분위기에 알맞은 검색을 위한 감정 형용사 기반의 음악 분류 시스템을 제안한다. 분류 알고리즘으로는 Support Vector Machine을 개선한 알고리즘인 Variance Considered Machines을 이용하였으며, 총 525개의 곡을 분류 시도한 결과, 약 85%의 분류 정확도를 나타내었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.419-420
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• 2007

In this method, we extract peak periods using energy contents of each segment of music. This feature extraction method is equally applied on both the training and query music. Similarity matching algorithm is applied on the extracted feature values for identifying the query music from the database. The retrieval accuracy of 95% of our method is a pretty good result.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.21-35
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• 2018

본 논문에서는 스테레오 음악에 오디오 워터마크를 삽입하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 음악은 2개의 채널을 갖고 있기 때문에 기존 워터마킹 기술은 일반적으로 각 채널을 독립적으로 생각하고 처리하는 경우가 많다. 그러나 스테레오를 모노로 변환하는 과정에서 워터마크의 손실이 발생하는 경우가 많이 발생할 수 있다. 제안한 알고리즘은 스테레오를 모노로 변환하더라도 워터마크의 손실이 발생하지 않도록 워터마크를 삽입할 때 스테레오와 모노변환의 특성을 이용하였다. 제안된 알고리즘에 사용된 오디오 워터마크는 "Copyright"와 "Copy_free"라는 두 가지 정보를 터보코드를 이용하여 생성하였다. 두 워터마크는 9바이트(72비트)로 이루어져 있으며, 오류정정을 위하여 터보코드를 적용하면 222비트로 삽입해야 하는 정보량이 늘어난다. 222비트의 워터마크는 추가적인 오류에 강인하도록 1024비트로 확장하여 최종적으로 스테레오 음악에 삽입할 워터마크로 사용하였다. 평균적으로 SNR은 40dB를 넘어서서 전통적인 양자화 방식보다 10dB 이상의 음질 개선을 가져왔다. 이는 상대적으로 10배의 음질 개선도를 의미하는 것으로 매우 유의미한 결과이다. 또한 워터마크의 추출에 필요한 샘플길이는 1초 이내의 길이면 충분히 추출이 가능하고, 128Kbps의 비트레이트를 갖는 MP3 압축에 대해서도 모두 1초 이내 길이의 음악 샘플로부터 워터마크의 완전한 추출이 가능하였다. 전통적인 양자화 방식이 10초 길이의 샘플을 이용해도 대부분 워터마크의 추출에 실패한 것에 비하면 1/10에 불과한 길이로 워터마크의 추출이 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제24권9A호
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• pp.1322-1328
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• 1999

본 논문에서는 등간격 선형어레이로 입사하는 다중 인코히어런트 평면파의 도래각을 추정하기 위하여 신호부각법과 결합된 MUSIC(SE-MUSIC)을 제안한다. 제안된 SE-MUSIC 알고리즘은 다음 두 가지 과정을 중심으로 이루어진다. (i) 먼저 이상적인 공분산행렬이 갖는 특성을 가지며 Frobenius norm 면에서 추정된 공분산행렬에 가장 가까운 부각된 행렬을 찾고 (ii) 다음으로 부각된 행렬에 MUSIC 방법을 적용하여 입사신호의 도래각을 추정한다. 낮은 신호대 잡음비 환경에서도 제안된 SE-MUSIC이 기존의 MUSIC보다 분해능면이나 통계적 성능 면에서 우수한 성능을 제공함을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.69-76
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• 2015

User's selection of music is largely influenced by private tastes as well as emotional states, and it is the unconsciousness projection of user's emotion. Therefore, we think user's emotional states to be music itself. In this paper, we try to grasp user's emotional states from music selected by users at a specific context, and we analyze the correlation between its context and user's emotional state. To get emotional states out of music, the proposed method extracts emotional words as the representative of music from lyrics of user-selected music through morphological analysis, and learns weights of linear classifier for each emotional features of extracted words. Regularities learned by classifier are utilized to calculate predictive weights of virtual music using weights of music chosen by other users in context similar to active user's context. Finally, we propose a method to recommend some pieces of music relative to user's contexts and emotional states. Experimental results shows that the proposed method is more accurate than the traditional collaborative filtering method.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.868-876
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• 2016

MUSIC(multiple signal classification) 알고리즘은 고유값(eigenvalue)과 고유벡터(eigenvector)를 이용하여 표적의 도래각을 추정하는 대표적인 알고리즘이다. 일반적으로 고유값과 고유벡터는 고유치 해석(eigen-analysis)을 이용하여 구할 수 있으나, 계산 복잡도가 높고 수렴 시간의 긴 문제점이 있다. 그러므로 저가형 실시간 시스템 구현에 한계가 있다. 이런 문제를 개선한 고유치 해석 방법으로 QR 반복법이 제안되었으나, 기존의 QR 반복법 수렴 판단 방법으로는 MUSIC 알고리즘 적용에 부적합하다는 한계가 있다. 본 논문에서는 QR 반복법의 고유치 기반의 기존 수렴 판단 방법의 문제점을 분석하고, 고유벡터를 활용한 개선된 수렴 판단 방법을 제안한다.