GMM(: Gaussian Mixture Model)은 비명 소리를 검출하기 위해서 가장 많이 사용되는 기법의 하나이다. 기존의 GMM 방식에서는 전체 훈련데이터를 비명소리와 비-비명 소리로 나누고, 훈련과정을 통하여 각각의 GMM 모델을 생성하게 된다. 그러나 본 연구에서는 비명 소리 검출 과정이 화자인식과 매우 유사하다는 점에 착안하여 화자인식에서 매우 효과적으로 사용된 UBM(: Universal Background Model) 방식을 비명소리 검출에 적용할 것을 제안하였다. 제안된 UBM 방식을 통한 검출 실험 결과 기존의 GMM 방식에 비하여 더 나은 검출 성능을 보임을 인식 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.
Recently, the prevention of crime using CCTV draws special in accordance with the higher crime incidence rate. Therefore security systems like a CCTV with audio capability are developing for giving an instant alarm. This paper proposes a scream detecting engine from various ambient noises in real environment for surveillance systems. The proposed engine detects scream signals among the various ambient noises using the features extracted in time/frequency domain. The experimental result shows the performance of our engine is very promising in comparison with the traditional engines using the model based features like LPC, LPCC and MFCC. The proposed method has a low computational complexity by using FFT and cross correlation coefficients instead of extracting complex features like LPC, LPCC and MFCC. Therefore the proposed engine can be efficient for audio-based surveillance systems with low SNRs in real field.
Recently, the prevention of crime using CCTV draws special in accordance with the higher crime incidence rate. Therefore security systems like a CCTV with audio capability are developing for giving an instant alarm. This paper proposes an analysis on screams and ambient noises for security systems with audio capability. This analysis result will be helpful for security systems to detect screams well with various ambient noises in real environment.
본 논문에서는 최근 제안된 소프트웨어 구현에 적합한 (블록 단위) 스트림 암호는 HELIX, SCREAM, MUGI, PANAMA 알고리즘들의 대수적 공격에 대한 안전성을 분석한다. 대수적 공격은 알려진 입출력 쌍을 가지고 내부 알고리즘의 기본 대수 방정식을 이용하는 방법으로, 과포화된 다변수 연립 방정식을 통하여 변수의 값을 얻고 이를 이용하여 키를 복구해내는 방업이다. 이 분석법은 초기 대수적 특성을 지닌 블록 암호의 분석에 적용되었으나. 이후 블록 암호보다는 스트림 암호의 분석에 보다 용이하게 적용되었다. 그러나 일반적인 알고리즘을 이 분석법을 그대로 적용하기에는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 최근 제안된 워드 단위의 소프트웨어 구현에 적합한 스트림 암호의 각 알고리즘에 대해 대수적 방정식과 변수의 수를 비교 및 분석함으로써 각 알고리즘의 대수적 공격에 대한 내성을 살펴본다. 또한 이러한 분석을 통해 대수적 공격에 안전한 소프트웨어 구현에 적합한 스트림 암호의 설계 시 고려해야 할 세 가지 설계 고려사항을 제시한다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제3권4호
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pp.286-292
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2011
In order to design a shear coaxial injector of solid particles for underwater propulsion system, basic experiments on gas-liquid shear coaxial injector are necessary. In the gas-liquid coaxial injector self-pulsation usually occurs with an intense scream. When self-pulsation occurs, mass flow rate oscillation and intense scream are detected by the interactions between the liquid and gas phase. Self-pulsation must be suppressed since this oscillation may cause combustion instabilities. Considerable research has been conducted on self-pulsation characteristics, but these researches are conducted in swirl coaxial injector. The main objective of this research is to understand the characteristics of self-pulsation in shear coaxial injector and reveal the mechanism of the phenomenon. Toward this object, self-pulsation frequency and spray patterns are measured by laser diagnostics and indirect photography. The self-pulsation characteristics of shear coaxial injector are studied with various injection conditions, such as the pressure drop of liquid and gas phase, and recess ratio. It was found that the frequency of the self-pulsation is proportional to the liquid and gas Reynolds number, and proportional to the L/d.
The spray and acoustic characteristics by the self-oscillation of a swirl coaxial injector were experimentally studied. The self-oscillation of a swirl coaxial injector is defined as pressure and flowrate oscillations by a time-delayed feedback between liquid and gas phase and has strong influences on atomization and mixing processes. Hence the occurrence and effect of the self-oscillation are measured using shadow photography technique, acoustic test and PDPA. The occurrence of self-oscillation largely depends on the injection conditions, such as pressure drop of liquid phase and relative momentum ratio. From the experimental results, self-oscillation occurs when the momentum of gas phase is enough large and the smaller the pressure drop of liquid phase is, the better self-oscillation occurs at the same momentum ratio. The self-oscillation is also affected by injector geometries, increasing the recess length results in the expansion of self-oscillation region and the increase of sound pressure level. The self-oscillation of a swirl coaxial injector accompanies a high intensity scream and this scream may provide harmful disturbances to combustion processes. Self-oscillation leads to strong changes in the drop size distribution and smoothly varies the slope of radial SMD distribution.
디지털 대전환 시대를 맞아 개인 맞춤형 교육을 실현하기 위해 교육 분야에서 인공지능 기반 학습 서비스들이 등장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반 학습 서비스를 학교 현장에 적용하기 위한 개발 방향을 살펴보고자 하였다. 인공지능 기반 수학학습 서비스로 아이스크림에듀에서 개발한 '수학의 세포들'을 선택하여 교수자 관점에서 기능별 요구를 조사하였다. 그 결과를 IPA를 활용하여 중요도와 적합도로 분석하면서 전문가 의견을 조사하여 서비스의 구체적인 개발 방향을 탐색하였다. 연구결과, 진단, 학습, 평가, 관리 등 모든 영역에서의 중요도는 평균 4.82, 적합도는 평균 4.56로 대부분의 문항에서 우수한 결과가 나타났으며, 특히 중요도가 적합도보다 높게 나타났다. 세부적인 일부 기능 중 개념 학습, 맞춤형 과제 제시, 평가 결과 분석 기능, 대시보드 관련 기능과 대시보드 내 학습 자료가 학생들이 이해하기에 직관적이지 않아 보완이 필요하다는 의견을 확인하였다. 본 연구는 교수자의 관점에서 인공지능 기반 수학학습 서비스에 대한 요구 및 전문가 의견을 정리하여 '수학의 세포들'의 방향을 탐색하는데 유의미한 정보를 제공하였다는 의의가 있다.
본 논문에서는 오디오기반 CCTV에서 비명 구간을 효과적으로 검출하기 위한 가중치 값을 실험을 통해 결정 하고자 한다. 경계값은 학습구간의 평균값에 가중치 값을 곱해주어 계산되며, 이 때 가중치 값에 의해 비명 구간 검출 성능이 결정된다. 따라서 본 논문에서는 가장 좋은 성능을 보이는 가중치 값을 결정하기 위해 가중치 값을 변화시키며 실험을 하였다. 그 결과 w값이 3일 때 검출률과 오인식률에서 가장 좋은 성능을 보였다.
폐쇄회로 텔레비전(CCTV, Closed Circuit Television)은 범죄 예방을 위해서 현재 많이 사용되고 있다. 하지만, CCTV의 경우 주로 영상에 기반하기 때문에 사각지대가 존재할 수 있으며 범죄 발생시 즉각적인 대처보다는 후속 조치에 주로 활용된다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 비명을 탐지할 수 있는 치안 향상을 위한 비명 감지 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 비명을 감지하면 경보음을 제공해주며, 중앙 시스템에 알림을 주어 관리자가 확인하고 즉각적인 대응이 가능할 수 있도록 할 수 있는 기능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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