소음저감에 대한 연구에서 소음언을 규명하기 위해서 소음의 발생 메카니즘을 안다는 것은 중요 하다. 구조물의 진동과 이로 인해서 발생되는 방사음과의 관계는 상당히 복잡하기 때문에 본 연 구에서는 음향인텐시티의 측정을 위하여 간단한 방사 모델을 대해 연구하였다. 소음원 규명의 첫 단계로서 본 연구에서는 음압측정에 의한 소음평가에 대해 알아 보았다. 두 번째 단계로서 음향 인텐시티법을 이용하여 음향 방사 모우드 패턴을 결정하였으며 음향인텐시티법이 소음원 검출에 유효함을 입증하였다. 또한 본 연구에서는 방진재 부착에 따른 음의 방사특성을 예측하고 방 진재 부착위치를 결정할 수 있었다.
코골이가 심한경우 무호흡증(OSA : Obstructive Sleep Apnea)으로 연결되어 생명을 위협하는 경우도 발생할 수 있고, 코골이로 인하여 주변인과의 관계가 심각해지는 경우도 발생할 수 있다. 이런 코골이 문제를 해결하기 위해 최근 여러 형태의 스마트 베개들을 출시하고 있는데, 핵심 기술은 코골이 판별 기술, 즉 입력 사운드에 코골이 소리가 포함되어 있는지를 판별하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 베개에 적용하기 위한 코골이 판별 방법을 제안하였는데, 입력 신호로부터 코골이 소리의 특징을 추출 후 SVM을 이용하여 코골이를 판별하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 기존 방법과 비교 실험을 실시하였고, 실험결과 기존방법 코골이 판별성능보다 약 6% 좋은 판별성능을 보였다.
연속 심음신호로부터 추출한 새로운 시간영역에서의 특징들을 추가하여 심장질환 분류의 성능을 개선한다. 기존에 사용되고 있는 켑스트럼 영역 특징인 멜주파수 켑스트럼 계수 (MFCC)에 심음 포락선, 심잡음 확률벡터, 심잡음 진폭값 변동으로 구성된 새로운 3종류의 시간영역 특징을 추가한다. 심장 질환 분류 및 검출 실험에서, 시간영역 특징의 분류 정확도에 대한 기여도를 평가하고 순차적 특징선택 방식을 이용하여 시간영역 특징을 선택한다. 선택된 특징들은 다층 퍼셉트론(MLP), support rector machine (SVM), extreme learning machine (ELM)와 같은 신경회로망 패턴 분류기에 대하여 의미있고 일관되게 분류 정확도를 개선함을 보여준다.
There are various large shocks in optical disc drive system like human touch and speak sound. In this paper, a nonlinear controller and a detection method are proposed. First, a relay nonlinear controller with dead zone is introduced. The structure of this nonlinear controller is simple and has a small amount of calculation. However, this controller has chattering problem when it is working. We suggest a disturbance detection algorithm using Kalman filter in this paper and it shows effective reduction of chattering. The proposed nonlinear controller using this detection algorithm had good performance for the shock.
Hand region detection in images is an important process in many computer vision applications. It is a process that usually starts at a pixel-level, and that involves a pre-process of color space transformation followed by a classification process. A color space transformation is assumed to increase separability between skin classes for hands and non-skin classes for other parts, to increase similarity among different skin tones, and to bring a robust performance under varying illumination conditions, without any sound reasonings. In this work, we examine if the color space transformation does bring those benefits to the problem of hand region detection on a dataset of images with different hand postures, backgrounds, people, and illuminations. Results indicate that best of the color space is the normalized RGB.
This letter proposes the use of vowel sound detection for voice activity detection. Vowels have distinctive spectral peaks. These are likely to remain higher than their surroundings even after severe corruption. Therefore, by developing a method of detecting the spectral peaks of vowel sounds in corrupted signals, voice activity can be detected as well even in low signal-to-noise ratio (SNR) conditions. Experimental results indicate that the proposed algorithm performs reliably under various noise and low SNR conditions. This method is suitable for mobile environments where the characteristics of noise may not be known in advance.
열차의 방향을 기존 방향에서 다른 방향으로 이동시키기 위한 변환 장치인 선로 전환기의 고장은 열차의 탈선 등을 유발시킬 수 있다. 따라서 열차운행의 안전 측면에서 해당 장비에 대한 모니터링은 필수 요소이다. 본 논문에서는 선로 전환기의 구동시 발생하는 소리 정보를 기반으로 잡음에도 강인한 선로 전환기의 이상 상황 탐지시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 소리 센서에서 실시간으로 취득하는 소리 신호에 STFT(Short-Time Fourier Transform)를 적용하여 스펙트로그램을 취득한다. 실제 환경에서 발생하는 잡음의 영향에도 강인한 성능을 보장하기 위하여, 해당 스펙트로그램에 대한 전처리 과정을 수행 후 모듈화 한다. 각각의 모듈에서 평균값과 표준편차를 계산 및 조합하여 특징 벡터로 생성한 후 이진 분류에 뛰어난 성능이 확인된 SVM(Support Vector Machine)에 적용하여 이상 상황을 탐지한다. 실제 선로 전환기의 전환 시 발생하는 소리 데이터를 이용하여 모의실험을 수행한 결과, 제안한 시스템은 잡음이 발생하는 상황에서도 효과적으로 이상 상황을 탐지함을 확인하였다.
본 논문에서는 항공기 복합재료 내부의 결함을 자동으로 검출하고 분류하는 초음파 검사 방식을 제안한다. 결함 검출을 위해서 초음파의 국부 최대값을 이용해 피크(peak) 값을 추출해낸다. 피크의 거리정보를 이용해 히스토그램화 하며 시편의 표면과 바닥의 백월에코(back-wall echo)를 결정한다. 이를 통해 C-scan 영상을 생성한다. 검출된 피크의 평균과 분산을 이용해 임계값을 정하고 그 값으로 결함여부를 판단한다. 결함의 종류를 구분하기 위해서는 주성분 분석(PCA; principal component analysis)와 이차 판별 분석(QDA; quadratic discriminant analysis)를 수행하였다. PCA를 통한 512개의 차원은 주성분으로 변환 시 30개의 주성분에 99% 이상의 분산이 포함되었다. 주성분 개수를 한정시킴으로써 차원 축소를 통해 계산량을 크게 줄였고 오분류를 최소화하였다. 이차 판별 분석을 적용해 결정경계(decision boundary)의 방정식을 얻었고 이를 통해 결함을 분류할 수 있음을 실험을 통해 보였다.
멀티터치 관련 연구는 전반사 장애 현상(FTIR: Frustrated Total Internal Reflection)의 원리를 기반으로 기존 방법을 이용하여 단지 구현하는 것이 대부분이다. 또한 멀티 터치점(Blob-Points) 검출이나 사용자 제스쳐 인식에 있어서 성능 향상을 위한 소프트웨어적 해법에 관한 연구는 드문 실정이다. 따라서 본 논문에서는 확산 투광(DI: Diffused Illumination) 방식을 기반으로 개선된 터치점 검출과 사용자 제스쳐 인식에 의한 멀티터치 테이블-탑 디스플레이를 구현한다. 제안된 방법은 실행 중인 어플리케이션 내의 객체들을 위한 동시 변형 멀티터치 명령을 지원하며, 제안한 사전 테스팅(Pre-Testing) 방법에 의해서 멀티 터치점 검출 과정에서 시스템 지연 시간의 감소가 가능하다. 구현된 멀티터치 테이블-탑 디스플레이 장치는 OSC(Open Sound Control) 프로토콜을 기반으로 하는 TUIO(Tangib1e User Interface Object) 환경에서 Flash AS3 어플리케이션을 제작하여 시뮬레이션 한 결과 최대 37% 시스템 지연 시간의 감소와 멀티터치 제스쳐 인식에서 성공적인 결과를 보였다.
시각장애인의 시각보조를 위하여 공간 및 방향감각 보조시스템으로 초음파거리계 및 전자나침반을 개발하였다. 초음파거리계는 40 KHz 초음파의 반사를 이용하여 장애물까지 거리 정보를 거리에 비례하는 시간간격의 가청음 자극을 제공하며, 전자나침반은 자기저항브리지를 이용하여 지구자기장을 검출하고 자북 방향 정보를 이마주위의 진동모터를 통하여 촉각자극을 제공하도록 설계하였다. 초음파저리계의 측정범위는 0.065-3.26미터이며 전자나침반의 방향 분해능은 22.5도이다. 그리고 초음파거리계와 전자나침반을 통합한 일체형 시각보조시스템을 구현하였으며 이때 거리정보는 두부에서 진동모터의 위치로 전달하도록 하였다. 본 연구의 목표는 시각장애인의 공간 및 방향감각을 위한 실용적인 보조시스템을 구현하는 것이며, 본 보조시스템을 반복 사용함에 따라 시각장애인의 공간 및 방향감각 기능이 향상될 것으로 추측된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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