기존 정지 이미지를 활용한 화질 연구는 '자연스러움'에 초점을 맞추고 있으며 이는 기억색과 깊은 관련을 맺고 있다. 기억색은 주로 선경험이 있는 친숙한 대상에 대해 형성되며 이러한 기억색을 충실히 반영할수록 화면에 재현된 화질의 자연스러움이 증가한다. 특히 기억색의 밝기와 채도는 '자연스러움'뿐만 아니라 화질의 선호도를 증가시키는데 중요한 역할을 갖는다. 이에 기존의 화질 연구의 경우 기억색이 있는 자연물과 인물 중심으로 화질 특성을 연구한 바 있다. 본 연구에서는 TV 컨텐츠를 장르별로 분류하여 각 장르별 화질 특성을 도출하였다. 이를 위해 각 장르(스포츠, 다큐멘터리, 뉴스, 오락 및 음악, 영화)의 대표 이미지를 추출하고 각 이미지의 밝기, 대비, 채도를 조절한 후 인지된 화질을 평가하는 실험을 진행하였다. 실험 결과, TV 컨텐츠 장르를 상황적 맥락에 따라 근접 경험과 간접 경험의 두 가지 범주로 분류할 수 있었다. 근접 경험은 야외 스포츠, 드라마, 자연 다큐멘터리 컨텐츠를 포함하며 근접 경험 컨텐츠의 화질은 밝기와 대비와 밀접한 관련이 있었다. 간접 경험은 뉴스, 음악 쇼, SF/액션 영화 컨텐츠를 포함하며 해당 컨텐츠의 화질은 대조와 채도와 밀접하게 연관되었다. 이러한 결과에 따라 근접 경험으로 분류되는 컨텐츠의 경우 밝기와 대비 조절에 따라 최적 화질을 구현할 수 있으며, 간접 경험으로 분류되는 컨텐츠의 경우 대조와 채도 조절에 따라 최적 화질을 구현할 수 있다.
본 연구는 공간상에서 수신기에 입사하는 목표물 도래방향을 추정하는 것이다. 본 연구는 다중 입력 다중 출력 배열 안테나 시스템에서 상관성 간섭신호를 제거하기 위해서 제한 행렬을 이용하여 공분산 벡터를 제시하였고 비용함수와 최소 분산방법을 이용하여 목표물 도래방향을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 알고리즘 성능을 기존 SPT_LCMV알고리즘과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 기존 SPT_LCMV알고리즘보다 우수함을 나타내었다.
본 논문에서는 LED 광색의 삼속성을 이용하여 상황에 따라 변하는 인간의 심장 박동수를 안정시키는 감성조명을 제작하였다. 특정 기타 악보내의 기타코드와 박자로 제어한 동적 LED와 정적 LED, 무조명시 심장박동수의 변화를 확인하였다. 그 결과, 피실험자의 특정 시간동안의 bpm 기울기가 동적 LED 상태에서 -12.85이며 정적인 LED의 -12.05, 무조명상태의 -11.05보다 가파른 것을 확인하였으며 이는 동적 LED가 다른 상태에서보다 심장 박동수의 안정화에 효과적임을 알 수 있다.
본 논문에서는 차량용 음성명령어기의 사용을 위한 전처리 과정으로 음성개선 방법을 다룬다 특히 보다 주위 소음에 자유롭고 단말 조작에 있어 안정성을 보장하기 위하여 일반적 단일 마이크로폰으로 처리되는 잡음뿐만 아니라 음성명령어를 제외한 오디오 신호 등 비정적 통계적 특성을 갖는 소음들도 제거 될 수 있도록 음성개선 방법을 제안한다. 우리는 2개의 마이크로폰을 가지고 BSS 알고리즘을 적용하여 비정적 신호들을 분리하고, 분리된 신호에 대하여 Kalman 필터를 이용하여 시간상 단구간 정적 잡음을 제거한다. 인식 실험 결과를 통하여 공간적, 시간적 음성개선 방법이 순차적으로 적용될 때, 실제 차량 환경에서 음성 개선 알고리즘으로 적용될 수 있음을 보였다.
적응 서비스는 사용자들이 접근하는 상황의 끊임없는 변화를 반영하기 위하여 필요하다. 상황-인식은사용자 상황에 기반하여 사용자와 기기간의 상호운용성을 지원함으로서 정보 획득과 수행을 증대시키는 기술이다. 본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅에서 상황-인식을 다루는데 필요한 미들웨어를 개발하는 것을 그 목적으로 하고 있다. 이를 수행하기 위해서 본 연구에서 개발한 미들fil어는 블루투스 무선통신기술을 사용하여 이동시의 이동노드를 인식하고, 컨텍스트 서버에서 획득한 상황에 따라서 적절한 수행모듈을 수행하는데 중요한 역할을 담당한다. 또한, 개발한 미들웨어를 사용한 상황 정보에 따라서 음악 연주 서비스를 제공하는 응용 프로그램을 개발하여 미들웨어의 유용성을 확인하였다.
Purpose: The purposes of this paper are to investigate effects of indoor thermal environment on acoustical perception and effects of acoustics on indoor thermal perception, and to understand basic human perception on indoor environment. Method: Subjective assessment was performed in an indoor environmental chamber with 24 university students. Thermal conditions with PMV -1.53, 0.03, 1.53, 1.83 were simulated with a VRF system, a humidifier, a dehumidifier, and a ventilation system. Six noise sources - Cafe, Fan, Traffic, Birds, Music, Water- with sound levels of 45, 50, 55, 60 dBA were played for 2 minutes in random order. Temperature sensation, temperature preference, humidity sensation, humidity preference, noisiness, loudness, annoyance, and acoustic preference were assessed using bipolar visual analogue scales. The ANOVA and Turkey's post hoc test were used for data analysis. Result: Thermal environmental perceptions were not altered through 2 minutes noise exposure. Acoustical perceptions were altered by thermal conditions. The results were consistent with previous papers, however, the noise exposure time should be carefully considered for further development.
본 논문에서는 Cloud 서비스를 지원하기 위하여 유닉스 가상화 시스템을 구현하고, 자바기반의 애플리케이션을 사용한 서비스 방식을 제안한다. 유닉스 가상화는 Web Server zone 과 NFS zone, FTP zone의 세가지 시스템으로 나누어 구현하며. 애플리케이션은 자바 프로그래밍으로 구현하게 된다. 애플리케이션과 유닉스 시스템을 연동함으로서 언제 어디서나 데이터 업로드 다운로드, 음악 감상, 문서 작업 등 효율성을 제공할 수 있도록 한다. 유닉스 가상화에 따라서 서버자원의 에너지 절감을 기대할 수 있고, PC없이 스마트 폰으로 업무를 처리 할 수 있게 되는 효과를 얻게 된다.
국내 Smart Phone 수요가 급속도로 증가함에 따라 멀티미디어 서비스의 활용도 다양해졌다. 이에 따라 Smart Phone 사용자들은 Jail Breaking과 Rooting 등 해킹을 하여 멀티미디어 저작권 콘텐츠를 불법으로 이용하고 있다. 또한 이동통신 단말로서 범죄와 관련성이 높아서, 생성, 저장된 디지털 증거는 증거의 활용도가 높아 모바일 포렌식 연구가 필요하다. 본 논문은 Smart Phone 저작권 위반과 포렌식 적용 방안에 대한 연구이다. Smart Phone 저작권 침해 현황과 관련 위반사항들을 방송, 영화, 음악, e-book 등으로 항목별로 조사하고, 포렌식에 적용 하는 방법에 대해 연구하였다. 본 연구 결과는 과학수사 발전과 포렌식 발전에 기여 할 수 있을 것이다.
최근 고품질 원음 노래방기기에 대한 관심이 증가함에 따라, 기존 미디반주기 제조사들은 원음 레코딩 방법 대신 보다 저렴한 방법으로 원음 반주 음악을 만드는 방법을 시도하고 있다. 본 논문에서는 스테레오로 보컬 및 음악이 녹음된 AR(all recorded)에서 주파수 영역에서의 에너지 차 정보를 이용하여 MR(music recorded)을 만드는 방법과 DSP(TMS320C6713)를 이용하여 이를 실시간으로 구현하는 방법에 대해 연구하였다. DSP 보드의 출력단에 6채널 오디오출력 인터페이스를 설계하여 실시간으로 원음, 보컬이 제거된 MR, 그리고 분리된 보컬이 동시에 스테레오로 출력되도록 구현하였다. DSP를 이용한 청취 테스트를 통해 보컬의 분리 및 제거가 잘 이루어지는 것을 확인할 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권12호
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pp.6038-6053
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2017
In this study, we propose an automatic melody extraction algorithm using deep learning. In this algorithm, feature images, generated using the energy of frequency band, are extracted from polyphonic audio files and a deep learning technique, a convolutional neural network (CNN), is applied on the feature images. In the training data, a short frame of polyphonic music is labeled as a musical note and a classifier based on CNN is learned in order to determine a pitch value of a short frame of audio signal. We want to build a novel structure of melody extraction, thus the proposed algorithm has a simple structure and instead of using various signal processing techniques for melody extraction, we use only a CNN to find a melody from a polyphonic audio. Despite of simple structure, the promising results are obtained in the experiments. Compared with state-of-the-art algorithms, the proposed algorithm did not give the best result, but comparable results were obtained and we believe they could be improved with the appropriate training data. In this paper, melody extraction and the proposed algorithm are introduced first, and the proposed algorithm is then further explained in detail. Finally, we present our experiment and the comparison of results follows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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