본 연구에서는 잡음이 포함된 심전도 신호로부터 진단 파라미터 추출을 위한 대표 비트 설정에 관한 알고리즘들을 비교 분석하였다. 사용된 알고리즘들은 중앙 집중치를 계산하기 위하여 사용되는 방법들로써 산술평균, 중앙값 , 최빈값 ; 절사 평균을 이용하였다. 첨가된 잡음들은 심전도 신호에서 자주 발생되는 근전도 잡음, 60Hz 전원잡음, 급작성 기저선 변동 , 호흡에 의한 기저선 변동을 제한시켰고 각각의 잡음들이 첨가되었을 때의 신호대 잡음비를 계산하였다. 연구 결과, 신호 평균화 방법은 근전도 잡음이 포함되었을 때 신호 대 잡음비가 가장 높았으며, 중앙값 , 최빈값 , 절사 평균을 이용하는 방법들은 급작성 기저선 변동과 같이 입력 신호에 극단값이 존재할 때 높은 신호 대 잡음비를 가지고 있다. 특히 호흡에 의한 기저선 변동 잡음이 포함된 경우에는 절사 평균을 이용하여 설정된 대표 비트의 ST 레벨 변화가 0 V 로써 가장 효율적이었다.
This paper presents some advanced and supplemental methods to enhance the accuracy In case of calculating geometric divergence attenuation, attenuation by multiple screening structures, ground attenuation at unflat surfaces of sound during propagation outdoors by the methods specified in ISO 9613-2. Moreover, a calculation method for considering short-term wind effect, specified in ASJ Model-1998, is also introduced. To verity the accuracy of adopted methods, we have carried out highway traffic noise prediction and measurement at tile twelve locations appearing representative road shapes and structures, such as flat, retained cut, elevated, barrier-constructed roads. From the results, we have confirmed the predicted results show good correspondence with the measured at direct, diffracted and reflected sound fields within 30 m from the center of near side lane.
This paper addresses a novel noise-compensation scheme to solve the mismatch problem between training and testing condition for the automatic speech recognition (ASR) system, specifically in car environment. The conventional spectral subtraction schemes rely on the signal-to-noise ratio (SNR) such that attenuation is imposed on that part of the spectrum that appears to have low SNR, and accentuation is made on that part of high SNR. However, these schemes are based on the postulation that the power spectrum of noise is in general at the lower level in magnitude than that of speech. Therefore, while such postulation is adequate for high SNR environment, it is grossly inadequate for low SNR scenarios such as that of car environment. This paper proposes an efficient spectral subtraction scheme focused specifically to low SNR noisy environment by extracting harmonics distinctively in speech spectrum. Representative experiments confirm the superior performance of the proposed method over conventional methods. The experiments are conducted using car noise-corrupted utterances of Aurora2 corpus.
This study was carried out to verificate the possibility of using the laboratory setting psycho-acoustic experiment compared with the field and to delineate the appropriate indices in evaluating the Noisiness of road traffic noise by means of psycho-acoustic method. Reviewing the typical patterns of traffic noises depending upon the shapes ad conditions of the road, the road traffic noises in several representative points in the major residential areas in Kwangju city were recorded and reproduced with the noise levels modified in various steps. With these 20 sound sources, psycho-acoustic experiments in the laboratory were performed on 11 volunteer subjects. And then, psycho-acoustic experiments in the real field were performed on 10 volunteer subjects to compare the results of the laboratory experiment, the results are summerized as follows : 1. The psycho-acoustic experiments in the laboratory elicited the data well matching with those obtained in the field, resulting in even higher corelation levels. This indicates that the field assessement of responses to the noise can be replaced by the evaluatioin in the laboratory settings which render many variables easily controlled and that the responses of the residents to the noise can be easily predicted in the laboratory by applying this method. 2. Also among the complex indices, such as Noise Pollution Level or Annoyance Index high correlations were detected. On the other hand, low corelations were noted among Traffic Noise Index. 3. Highly significant correlations were found among the direct indices such as Leq, L\sub 10\, On the other hand, low correlations were detected among L\sub 50\.
In a noisy class, the acoustic-phonetic features of the teacher and the perceptual features of learners are changed comparison with a quiet environment. Acoustical analyses were carried out on a set of French monosyllables consisting of 17 consonants and three vowel /a, e, i/, produced by 1 male speaker talking in quiet and in 50, 60 and 70 dB SPL of masking noise on headphone. The results of the acoustic analyses showed consistent differences in energy and formant center frequency amplitude of consonants and vowels, $F_1$ frequency of vowel and duration of voiceless stops suggesting the increase of vocal effort. The perceptual experiments in which 18 undergraduate female students learning French served as the subjects, were conducted in quiet and in 50, 60 dB of masking noise. The identification scores on consonants were higher in Lombard speech than in normal speech, suggesting that the speaker's vocal effort is useful to overcome the masking effect of noise. And, with increased noise level, the perceptual response to the French consonants given had a tendency to be complex and the subjective reaction score on the noise using the vocabulary representative of 'unpleasant' sensation to be higher. And, in the point of view on the L2(second language) acquisition, the influence of L1 (first language) on L2 examined in the perceptual result supports the interference theory.
풍력발전기에서 방사되는 저주파 소음은 가장 관심이 높은 불만족 사항 중의 하나이다. 이에 본 연구에서는 공학적으로 유용하게 사용할 수 있는 덴마크 모델과 ISO 9613에 기초한 상용 프로그램인 SoundPLAN과 ENPro에 의한 풍력발전기 저주파 소음 예측값들과 측정값을 비교함으로써 모델들에 대한 신뢰성을 살펴보았다. 육상에서 대표적인 3 MW급 풍력발전기를 대상으로 적용한 결과 주파수 12.5 Hz에서 80 Hz 범위에서 측정값과 예측값은 최대 5 dB 이내의 차이를 보였다. 이러한 원인으로는 대상 풍력발전기는 7년 이상 운영되었기 때문에 음향파워레벨의 변화가 생겼기 때문으로 추정할 수 있다. 하지만 저주파 대역에서 가장 정확하다고 할 수 있는 Boundary Element Method (BEM) 예측값과 다른 모델에 의한 예측값 그리고 측정값은 2.5 dB 이내로 잘 일치한 점을 고려할 때 본 연구 대상의 모델들은 3 dB 이내의 편차로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 Representative Volume Element(RVE) 모델을 사용하여 초기 공극 결함이 있는 단방향 섬유강화 복합재의 횡방향 인장 강도 변화에 대해 정량적 평가 및 조사되었다. 초기 공극 결함을 표본오차와 신뢰 수준을 기준으로 적정 표본의 수가 계산된 후, 총 5000개의 초기 공극 결함이 있는 RVE 모델이 표본 집단으로 생성되었다. 표본 집단은 차원 축소법과 밀도 기반 군집 분석을 통해 유사도 분석이 진행되었으며 편향되지 않은 표본 집단임이 확인 및 검증되었다. 검증된 표본 분석 결과는 복합재 구조의 신뢰성 해석에 적용될 수 있게 Weibull 분포로 표현되었다.
우리 나라 주변어장에서의 주요 어자원중 조기류가 수동어탑을 위한 대표적 어종으로 부각되었다. 음원수준을 150~180dB로 가정했을 때 선배열 형의 수동어탐기에 탐지될 수 있는 거리는 최저 3km에서 최대 20km 이상으로 추정되어 어탐거리의 획기적 증대가 기대된다. 뿐만 아니라 조기류가 내는 700~800Hz 사이의 tocal noise의 특성은 수동형 어탐기에 의한 어종식별 거리 및 정밀도를 보다 향상시킬 것임이 분명하다. 다만, 이 수동소나를 조기류외에 대형어군을 이루는 멸치, 칼치, 명태류, 쥐취류, 오징어 등에 적용 여부를 가늠하기에는 보다 많은 정량적 자료가 수집된 연후에 가능할 것으로 믿어진다.
현재, 정보통신 기술의 급격한 발전으로 인해 디지털 영상처리 기술 분야에서도 많은 연구가 진행되고 있으며, 영상복원 분야 중에서도 임펄스 잡음과 같은 잡음 제거 기술은 우수한 품질의 영상을 얻기 위해서 필수적으로 요구된다. 이러한 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하기 위한 방법으로 SM (standard median) 필터가 대표적이지만 영상의 에지 영역에서 오류를 나타내어 전체 영상의 품질을 저하시킨다. 따라서 본 논문에서는 임펄스 잡은 환경에서 훼손된 영상을 복원하기 위해 영상의 방향성 정보를 이용한 비선형 공간 필터를 제안하였으며, 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들과 그 성능을 비교하였다.
현재, 영상처리는 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 영상의 우수한 화질을 위해 열화현상을 제거하여야 한다. 잡음은 열화현상의 대표적인 원인으로서, 영상은 AWGN(additive white Gaussian noise)에 의해 많이 훼손된다. 따라서 본 논문에서는 AWGN을 제거하기 위해, 공간영역에서의 워너 필터와 웨이브렛 영역에서의 임계값 잡음 처리방법을 병렬 연결하여 처리하는 복합 필터 알고리즘을 제안하였다. 웨이브렛 영역에서의 처리방법은 각 스케일에 따라 서로 다른 thresholding function을 사용하여 처리하며, 제안한 변형된 thresholding function은 parent 웨이브렛 계수와 child 웨이브렛 계수를 이용함으로서, 우수한 잡음제거 특성을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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