Background and Objectives During speech, the vocal folds oscillate at frequencies ranging from 100-200 Hz with amplitudes of a few millimeters. Mechanical stimulation is an essential factor which affects metabolism of human vocal folds. The effect of mechanical vibration on the cellular response in the human vocal fold fibroblasts cells (hVFFs) was evaluated. Materials and Method We created a culture systemic device capable of generating vibratory stimulations at human phonation frequencies. To establish optimal cell culture condition, cellular proliferation and viability assay was examined. Quantitative real time polymerase chain reaction was used to assess extracellular matrix (ECM) related and growth factors expression on response to changes in vibratory frequency and amplitude. Western blot was used to investigate ECM and inflammation-related transcription factor activation and its related cellular signaling transduction pathway. Results The cell viability was stable with vibratory stimulation within 24 h. A statistically significant increase of ECM genes (collagen type I alpha 1 and collagen type I alpha 2) and growth factor [transforming growth factor β1 (TGF-β1) and fibroblast growth factor 1 (FGF-1)] observe under the experimental conditions. Vibratory stimulation induced transcriptional activation of NF-κB by phosphorylation of p65 subunit through cellular Mitogen-activated protein kinases activation by extracellular signal regulated kinase and p38 mitogen-activated protein kinases (MAPKs) phosphorylation on hVFFs. Conclusion This study confirmed enhancing synthesis of collagen, TGF-β1 and FGF was testified by vibratory stimulation on hVFFs. This mechanism is thought to be due to the activation of NF-κB and MAPKs. Taken together, these results demonstrate that vibratory bioreactor may be a suitable alternative to hVFFs for studying vocal folds cellular response to vibratory vocalization.
항해용 X-band 레이다를 이용한 파랑관측은 해수면에 후방산란 된 전자기파 이미지를 분석하여 이루어진다. 1분당 42개의 해수면 시계열 이미지로부터 3차원 FFT를 계산하고 변조전달함수(Modulation Transfer Function)를 구하여 파랑정보를 추출한다. 따라서 레이다 파고계로 계측한 유의파고의 정확도는 X-band 레이다 영상의 상태에 따라 결정된다. 2020년 여름 태풍 마이삭과 하이선 내습 시 강릉 안인 해안에 설치된 X-band 레이다 파고계로 관측한 유의파고의 오차가 크게 발생하였다. 이는 태풍 내습 시 급격히 유의파고가 증가하는 한편 강한 강우가 동반되어 X-band 레이다 영상의 품질이 저하되었기 때문이다. 최대 오차 발생 이전까지 많은 강우가 있었음이 확인된다. 본 연구에서는 convolution neural network(CNN)을 이용하여 레이다 이미지로부터 강우 여부를 분류하고 강우여부에 따라 강우시 인공신경망 모델을 적용하여 태풍 시 유의파고 관측 정확도를 향상시켰다. 폭우를 동반한 태풍 시 레이다 자료 특성에 기반하여 인공신경망 유의파고 산출 알고리즘을 개선하고 이를 통해 X-band 레이다 파고계의 정확도를 향상시키는 방법을 제시하였다.
최근 단상태 소나의 표적탐지에 대한 한계로 인해 양상태 소나의 사용이 늘어나고 있다. 또한 소나 시스템이 고해상도의 성능으로 발전하면서 잔향음의 확률분포가 다양한 형태로 나타나 이에 대한 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 본 연구에서는 2020년 7월, 동해 천해환경에서 수행된 양상태 소나의 잔향음을 분석하였다. 잔향음 센서 데이터는 Linear Frequency Modulated(LFM) 음원을 예인하는 연구선과 이로부터 1 km~ 5 km 떨어진 수평 선배열 수신기를 통해 수집되었으며 빔 형성 및 프리엠프 게인(Preamp-gain) 보상과정 등의 신호처리를 거친 후 Geo-plot을 비롯한 다양한 방법으로 분석되었다. 이를 통해 음원에서 산란체를 거쳐 수신기로 반향되는 각도가 잔향음의 분포에 지배적인 영향을 미친다는 점과 빔별로 잔향음 확률분포가 달라진다는 양상태 소나 잔향음의 특징을 확인할 수 있었다. 또한, 모멘트 추정 기법을 통해 샘플로부터 K 분포 및 레일리 분포의 모수 인자를 추정하였으며 Kolmogorov-Smirnov test(K-S test) 기법을 이용하여 유의수준 0.05에서 데이터가 어느 확률분포에 일치하는 지를 분석하였다. 결과적으로 잔향음이 레일리 확률분포를 따른다는 것을 관찰할 수 있었으며 이는 낮은 Reveration to Noise Ratio(RNR)의 영향임을 추정할 수 있었다.
타원곡선 암호 (elliptic curve cryptography; ECC) 기반의 공개키 기반구조 구현에 사용될 수 있는 보안 SoC(system-on-chip)를 설계하였다. 보안 SoC는 타원곡선 디지털 서명 알고리듬 (elliptic curve digital signature algorithm; ECDSA)용 하드웨어 가속기가 AXI4-Lite 버스를 통해 Cortex-A53 CPU와 인터페이스된 구조를 갖는다. ECDSA 하드웨어 가속기는 고성능 ECC 프로세서, SHA3 (secure hash algorithm 3) 해시 코어, 난수 생성기, 모듈러 곱셈기, BRAM (block random access memory), 그리고 제어 FSM (finite state machine)으로 구성되며, 최소의 CPU 제어로 ECDSA 서명 생성과 서명 검증을 고성능으로 연산할 수 있도록 설계되었다. 보안 SoC를 Zynq UltraScale+ MPSoC 디바이스에 구현하여 하드웨어-소프트웨어 통합 검증을 하였으며, 150 MHz 클록 주파수로 동작하여 초당 약 1,000번의 ECDSA 서명 생성 또는 서명 검증 연산 성능을 갖는 것으로 평가되었다. ECDSA 하드웨어 가속기는 74,630개의 LUT (look-up table)와 23,356개의 플립플롭, 32kb BRAM 그리고 36개의 DSP (digital signal processing) 블록의 하드웨어 자원이 사용되었다.
본 논문에서는 총 무게 42 kg 이내의 요구사항을 토대로 차세대소형위성 2호 영상 레이다 시스템을 개발한 결과를 보고한다. 차세대소형위성 2호는 소형급 인공위성으로, 탑재체의 무게 비중이 전체 무게 대비 약 40% 정도를 차지하도록 설계하였다. 영상 레이다 시스템은 안테나, RF송수신기, 기저대역 신호처리기, 전력부 등으로 구성되며, 이 중에서 특히 무게 비중이 큰 부품은 영상 레이다의 핵심인 안테나이다. 안테나 설계시 이득, 효율 등을 고려한 다양한 선택이 가능하지만, 차세대소형위성 2호 사업에서 요구하는 무게, 전력 및 해상도 등을 반영하여 Micro-strip Patch Array 안테나를 채택하여 설계하였다. 차세대소형위성 2호의 임무 요구 조건에 부합하도록 안테나의 주파수는 9.65 GHz, 이득은 42.7 dBi 그리고 반사손실은 -15 dB로 규정하여 개발하였으며, 차량에 탑재한 현장시험을 통하여 요구 성능의 충족 여부를 검증하였다.
지구 온난화와 기후변화에 대응하기 위해 국제적으로 재생 에너지의 개발이 확대됨에 따라 풍력발전의 비중도 점차 늘어가고 있다. 태양광발전에 비해 24시간 생산이 가능하지만 대형 풍력발전기를 대규모로 설치하기 때문에 주변의 레이더나 통신 장비들의 동작에 간섭을 일으키는 지에 대한 분석이 필요하다. 본 연구에서는 해상풍력 발전단지 외해를 항해하는 선박이 VHF 대역으로 조난 통신을 송신할 경우, 육지의 기지국에서 신호를 수신할 수 있는지를 분석하였다. 대상지역 주변의 수치지형도, 풍력발전기 캐드 모델, 풍력발전단지 배치도를 바탕으로 주변 해역 및 발전단지를 수치해석이 가능하도록 모델링하였다. 광범위한 지역에 대한 전파 분석에 적절한 고주파 해석기법 중 PO, SBR 기법을 적용한 전용 프로그램으로 전자파 간섭 여부를 분석하였다. 해상풍력 발전단지 외곽에서 송신한 VHF 대역 전자파에 대해 육상 기지국에서는 약간의 수신전력 저하는 있지만 기준치 이상의 전력을 수신하였다. 선박과 육상 기지국 사이의 가시선을 완전히 가리는 경우에 수신 전력의 저하가 발생하였으나, VHF대역이 파장이 길어 회절이나 반사 등의 효과로 육상 기지국까지 충분한 전파가 도달하는 것으로 판단된다.
본 연구는 고밀도 지진 관측망 구축 시 지표 가속도 측정 및 조기경보 활용을 위한 효율적 관측소 설치 방법을 수립하기 위하여 테스트베드에 지표, 1m, 2m, 9m 깊이의 임시관측소를 설치하여 상시 잡음, 인공 가진 신호 및 지진 계측 자료의 깊이별 변화를 분석하였다. 연구대상지의 상시 잡음 분석 결과 1s 이하의 단주기 영역은 주변의 인위적 잡음이 우세하였으며, 1s 이상 장주기 영역은 풍속의 변동과 큰 상관성을 보였다. 2차원 지진계 배열을 통한 상시 잡음 진동수-파수(FK) 분석 결과 단주기 상시 잡음은 표면파 보다는 주로 체적파의 형태로 유입되는 것으로 추정된다. 잡음 수준 분석 결과 9m 이하에서는 낮은 수준의 상시 잡음이 관측되었으나, 지표, 1m, 2m 지진계에서는 토사층의 동적 거동에 의해 T < 0.1s에서 잡음의 증폭이 발생하는 것을 확인하였다. 인공 가진실험 및 괴산지진 계측 자료 분석 결과 전반적으로 깊이가 깊어질수록 신호의 크기가 감소함을 확인하였으며, 스펙트럼비 및 응답스펙트럼 분석 결과 지표와 1m에서 3m 깊이 토사층의 고유진동수에 해당하는 20Hz(T=0.05s) 대역의 지반운동이 크게 증폭되는 것으로 나타났다. 본 연구 결과 상시미동과 가진실험을 통해 대상구간의 관측환경을 조사하여 지진계 설치 방법 및 깊이 선정시 활용할 수 있는 것으로 나타났으며, 향후 다수의 지역에서 다양한 환경을 고려한 연구가 진행된다면 관측소 설치 깊이, 설치방법, 환경 조사방법에 대한 가이드라인을 제시하는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다.
음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리와 같은 음원의 특성을 인식하는 것은 자율주행차, 로봇 시스템, AI 스피커 등 무인 시스템에서 중요한 기술 중의 하나이다. 음원의 방향이나 거리를 인식하는 방법은 레이다, 라이더, 초음파 및 고주파와 소리를 이용하는 방법이 있다. 그러나 이러한 방법은 신호를 발신하여야 하며, 장애물에 의한 비가시 영역에서 발생하는 음원은 정확하게 인식할 수 없다. 본 논문에서는 비가시 영역을 포함한 주변에서 발생하는 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하는 방법으로 가청 주파수 대역의 소리를 검출하여 인식하는 방법을 구현하고 평가하였다. 음원을 인식하기 위하여 주로 사용하는 교차형 기반의 음원인식 알고리즘은 음원의 음량과 방향을 인식할 수 있으나 사각영역이 발생하는 문제가 있다. 뿐만아니라 이 알고리즘은 음원까지의 거리를 인식할 수 없다는 제약이 있다. 이러한 기존 방법의 한계를 탈피하기 위하여, 본 논문에서는 교차형 기반의 알고리즘보다 더 발전된 직사각형 기법을 사용한 QRAS 기반의 알고리즘으로 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식하여 음원의 특성을 파악할 수 있는 음원인식 알고리즘을 제안한다. 전방향 음원인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 직사각형으로 배치된 4개의 음향센서에 의하여 도출되는 6쌍의 음향 도착 시간차를 사용한다. QRAS 기반의 알고리즘은 기존 교차형 기반의 알고리즘으로 음원을 인식할 때 발생하는 사각영역과 같은 문제점을 해결할 수 있으며, 음원까지의 거리도 인식할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 전방향 음원 인식을 위한 QRAS 기반의 알고리즘은 사각영역없이 음원의 음량, 방향 및 음원까지의 거리를 인식할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 소량 및 불균형 능동소나 데이터세트에 적용된 다양한 딥러닝 기반 표적식별기의 일반화 성능을 종합적으로 분석하였다. 서로 다른 시간과 해역에서 수집된 능동소나 실험 데이터를 이용하여 두 가지 능동소나 데이터세트를 생성하였다. 데이터세트의 각 샘플은 탐지 처리 이후 탐지된 오디오 신호로부터 추출된 시간-주파수 영역 이미지이다. 표적식별기의 신경망 모델은 다양한 구조를 가지는 22개의 Convolutional Neural Networks(CNN) 모델을 사용하였다. 실험에서 두 가지 데이터세트는 학습/검증 데이터세트와 테스트 데이터세트로 번갈아 가며 사용되었으며, 표적식별기 출력의 변동성을 계산하기 위해 학습/검증/테스트를 10번 반복하고 표적식별 성능을 분석하였다. 이때 학습을 위한 초매개변수는 베이지안 최적화를 이용하여 최적화하였다. 실험 결과 본 논문에서 설계한 얕은 층을 가지는 CNN 모델이 대부분의 깊은 층을 가지는 CNN 모델보다 견실하면서 우수한 일반화 성능을 가지는 것을 확인하였다. 본 논문은 향후 딥러닝 기반 능동소나 표적식별 연구에 대한 방향성을 설정할 때 유용하게 사용될 수 있다.
최근에 연구되기 시작한 폴리(Foley) 음향 생성 모델 중 벡터 양자화 변분 오토인코더(Vector Quantized-Variational AutoEncoder, VQ-VAE) 구조와 Pixelsnail 등 생성모델을 활용한 생성 기법은 중요한 연구대상 중 하나이다. 한편, 딥러닝 기반의 음향 신호의 압축/복원 분야에서는 기존의 VQ-VAE 구조에 비해 잔여 벡터 양자화 기술이 더 적합한 것으로 보고되고 있으며, 따라서 본 논문에서는 폴리 음향 생성 분야에서도 잔여 벡터 양자화 기술이 효과적으로 적용될 수 있을지 연구하고자 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 기존의 VQ-VAE 기반의 폴리 음향 생성 모델에 잔여 벡터 양자화 기술을 적용하되, Pixelsnail 등 기존의 다른 모델과 호환이 가능하고 연산 자원의 소모를 늘리지 않는 모델을 고안하여 그 효과를 확인하고자 하였다. 효과를 검증하기 위하여 DCASE2023 Task7의 데이터를 활용하여 실험을 진행하였으며, 그 결과 평균적으로 0.3 가량의 Fréchet audio distance 의 향상을 보이는 것을 확인하였다. 다만 그 성능 향상의 정도가 제한적이었으며, 이는 연산 자원의 소모를 유지하기 위하여 시간-주파수축의 분해능이 저하된 영향으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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