• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2005년도 추계학술대회논문집
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• pp.666-669
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• 2005

Social noise survey and auditory experiment on residential noises such as floor impact, air-borne, bathroom, drainage and traffic noises were conducted to classily a noise insulation Performance in apartment building. The survey results showed that annoyance among subjective responses to residential noises was most greatly affecting to satisfaction with noises. In the survey, boundary limit between satisfaction and dissatisfaction was also determined. Auditory experiments was also undertaken to determine noise insulation performance according to the percent of satisfaction for individual noise source. Result of auditory experiment showed that the noise insulation performance for floor impact, airborne, drainage and traffic noise corresponding to 40 % satisfaction is 49 dB (L$_{i,Fmax,AW}$), 48 dB (R'w), N-41, and N-40, respectively. Finally, classes of noise insulation performance in apartment building were proposed according to satisfaction with noises

• 한국통신학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.994-1003
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• 1994

본 논문에서는 차량 잡음 환경하에서 하나의 마이크로폰 구조를 사용하여 스펙트럼 차감법을 이용한 잡음 제거 방법을 제안하였다. 변화하는 잡음에 의하여 손상된 음성신호에서 잡음의 성분을 제거하기 위하여 여러 상황에서의 차량 잡음을 분석하고 특성을 알아보았다. 음성/비음성의 분류와 잡음의 스펙트럼을 추정하기 위하여 잡음 분석을 바탕으로 음성/비음성 분류함수를 제안하였다. 이 분류함수에 의하여 적은 계산량으로 간단하게 정확한 음성/비음성의 분류가 가능하다. 또한 정확한 잡음의 스펙트럼 추정이 가능하다. 제안된 음성/비음성 분류함수에 의한 잡음의 스펙트럼 추정으로 인하여 왜곡이 거의 없는 깨끗한 음성신호를 추출할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.629-633
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• 2001

본 논문에서는 독립 성분 해석(Independent Component Analysis, ICA) 기법과 정규화를 이용한 영상분류 방법을 제안한다. 이 제안된 방법은 전처리 없이 ICA나 주성분 해석(Principal Component Analysis, PCA)을 이용한 것에 비해 잡음에 대한 강인성을 증가시킨다. 영상에 잡음이 인가된 경우, CPA는 N(0, 0.4), ICA는 N(0.53)까지이 분류가 가능함을 보이는 반면에 비해, 제안된 정규화 전처리는 N(0, 0.75)까지 영상분류가 됨을 실험에서 보이고 있다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 추계학술대회논문초록집
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• pp.352.1-352
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• 2002

Auditory experiments based on subjective responses were undertaken for the heavy and light weight impact noises, rubber ball impact noise and real impact noise. Relations between noise levels and subjective evaluations were also investigated. As a result, it was found that the subjective responses of all floor impact noise sources showed a similar trend except real impact noise. The noise class was rated with the range of sensible satisfaction by investigating the various social responses for the floor impact noise. (omitted)

• 한국철도학회논문집
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• 제10권5호
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• pp.480-486
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• 2007

대도시에서 지하철은 많은 도시민들에게 필요한 대중교통수단이다. 그러나 이용수요가 증가함에 따라 환경에 관련된 많은 문제가 발생하였다. 본 연구는 최근 사회적 관심사가 되어 있는 지하철 차내소음 문제를 연구대상으로 선정하였다. 지하철 5호선의 기하구조 및 운영요인을 수집하고, CART분석을 통해 소음자료 특성을 반영한 소음 영향모형을 개발하였다. 모형개발결과 지하철 기하구조 및 운영적 측면의 유형별로 소음에 미치는 영향들에 차이가 있는 것으로 나타났다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.164-170
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• 2015

본 논문에서는 잡음 환경에서 취득된 음성 신호에서 잡음을 제거하기 위한 방법으로 사용되는 이진 마스크 분류 모델의 적응과정에 대해 다루고자 한다. 기존 연구결과에 의하면, 잡음 환경 데이터에 이진 마스크 기법을 적용하면 음성 명료도를 향상시킬 수 있다고 알려져 있다. 하지만 이진 마스크 분류 모델 학습 시 테스트 환경 데이터가 포함되어야 한다는 단점을 안고 있다. 본 논문에서는 새로운 잡음 환경에서 이진 마스크 분류 모델을 적응하기 위해, 음성 인식에서 널리 사용되는 화자 적응 기법인 eigenvoice 방법을 적용하고자 한다. 실험결과에서는 모델 적응에 사용되는 데이터량에 따른 성능을 정검출율과 오검출율 관점에서 평가하였고, 그 결과 새로운 잡음 환경에서 데이터량을 증가시켜 모델을 적응함으로써 향상된 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.374-379
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• 2002

본 논문에서는 유성음/무성음 분리를 이용하여 잡음처리를 한다. 유성음과 무성음은 음성의 하나의 중요한 특징으로 유성음과 무성음 부분에 각각 같은 잡음처리기법을 삼는 것이 아니라 각각의 성질을 고려하여 잡음처리를 하였다. 유성음/무성음의 분리는 영 교차율과 에너지를 이용하여 구해 졌으며, 유성음/무성음 분리정보를 토대로 하여 변형된 음성/잡음우세결정방법을 제안하였다. 제안된 방법은 백색 잡음과 비행기 잡음에 오염된 음성문장에 대해 성능평가가 이루어졌다. 그리고 다양한 입력 신호대잡음비 (SNR)로 오염된 문장에 대해 세그멘탈 신호대잡음비를 구하고, 듣기 평가를 통해 기존의 방법보다 향상된 성능을 가짐을 알 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제37권6호
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• pp.469-474
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• 2018

도시 유동인구가 증가함에 따라 도시 환경 소음에 관한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 교통상황에서 발생하는 이상 소음을 최근 환경 소음 분류 연구에서 높은 성능을 보이는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 분류한다. 구체적으로는 타이어 제동 마찰음, 자동차 충돌음, 자동차 경적음, 정상 소음 네 개의 클래스에 대하여 합성곱 신경망을 이용하여 분류한다. 또한, 실제 교통 상황에서의 환경잡음에 강인한 분류 성능을 갖기 위해 빗소리, 바람 소리, 군중 소리의 세 가지 환경잡음을 설정하였고 이를 활용하여 분류 모델을 설계하였으며 3 dB SNR(Signal to Noise Ratio) 조건에서 88 % 이상의 분류 성능을 가진다. 제시한 교통 소음에 대하여 기존 선행연구 대비 높은 분류 성능을 보이고, 빗소리, 바람 소리, 군중 소리의 세 가지 환경잡음에 강인한 교통 소음 분류 모델을 제안한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2014년도 추계학술대회 논문집
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• pp.7-9
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• 2014

An auditory experiment was conducted to establish annoyance criteria for floor impact noise in apartment buildings. Heavyweight floor impact sounds were recorded using an impact ball; the impact sound pressure level (SPL) together with the temporal decay rate (DR), which is quantified by the dB drop per second, was analyzed. For the experiment, A-weighted exposure levels of the heavy-weight floor impact sounds ranging 34~73 dB were evaluated at 3 dB intervals. Participants used a 7-point verbal scale to evaluate the level of annoyance from floor impact noise. The results show that the annoyance increases with increasing impact SPL and decreasing DR. Consequently, a classification and an acceptable level of floor impact sounds were proposed.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.103-110
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• 2019

A patent contains detailed information of the developed technology and is published to the public. Thus, patents can be used to overcome the limitations of traditional technology trend research and prediction techniques. Recently, due to the advantages of patented analytical methodology, IP R&D is carried out worldwide. The patent is big data and has a huge amount, various domains, and structured and unstructured data characteristics. For this reason, there are many difficulties in collecting and researching patent information. Patent research generally writes the Search formula to collect patent documents from DB. The collected patent documents contain some noise patents that are irrelevant to the purpose of analysis, so they are removed. However, eliminating noise patents is a manual task of reading and classifying technology, which is time consuming and expensive. In this study, we propose a model that automatically classifies The Noise patent for efficient patent information research. The proposed method performs Patent Embedding using Word2Vec and generates Noise seed label. In addition, noise patent classification is performed using the Random forest. The experimental data is published and registered with the USPTO among the patents related to Ocean Surveillance & Tracking Network technology. As a result of experimenting with the proposed model, it showed 73% accuracy with the label actually given by experts.