소나방위정확도는 소나에서 예측한 표적방위와 실 표적방위와의 일치성을 나타내며 측정을 통해 구해진다. 하지만 소나방위정확도 측정 시에는 복잡하고 다양한 환경 요인이 작용하는 해상에서 이루어지는 관계로 여러 오차가 결과에 포함된다. 특히 GPS 수신장치와 소나센서 위치 차이로 발생하는 관측위치오차와 수중 음파 속도와 공기 중 전자파 속도 사이에서 발생되는 시간지연오차는 정확도에 큰 영향을 미치는 요소이다. 이런 관측위치오차와 시간지연오차를 자동화도구 없이 보정하는 것은 많은 노력이 들어가는 작업이다. 이에 본 연구에서는 관측위치오차와 시간지연오차를 보정하는 소나방위정확도 측정 장비를 제안하였다. 실험은 모의데이터와 실 해상데이터를 통해 이루어졌으며, 실험 결과 관측위치오차와 시간지연오차가 시스템적으로 보정되어 모의데이터인 경우 51.7%, 실 해상데이터인 경우 18.5% 이상 보정됨을 확인하였다. 제안한 방법을 통해 향후 소나시스템 탐지성능 검증의 효율성 및 정확성 향상을 기대한다.
본 논문에서는 고정소수점 DSP인 TMS320C6201을 이용하여 MPEG-1 Layer III 오디오 디코더를 실시간으로 동작하도록 구현하였다 음질의 손실 없이 부동소수점 연산을 고정소수점 연산으로 변환하였으며 적은 메모리를 사용하여 동작하도록 소스프로그램을 최적화하였다 특히 연산의 정확성을 위해서 Descaling 모듈에서 중점적으로 부동소수점 연산을 고정소수점 연산으로 변환하여UT고 연산량과 프로그램 크기를 줄이기 위해서 IMDCT 모듈과 Synthesis Polyphase Filter Bank 모듈에 대해서 최적화 작업을 수행하였다 그 결과 구현된 디코더는 TMS320C6201 DSP가 수행할 수 있는 최대 연산량의 26% 만으로 실시간 동작이 가능하여UT으며 사용된 프로그램 ROM의 크기는 3.13 kWord 데이터 RAM의 크기는 9.94 kWord 이었다 부동소수점 프로그램의 최종 출력 PCM값과 구현된 고정소수점 연산의 최종 출력 PCM값을 비교하여 60 dB 이상의 높은 SNR를 가짐을 확인함으로써 고정소수점 연산의 정확성을 검증하였다. 또한 EVM 보드에서 사운드 입출력과 호스트(PC) 통신을 이용하여 실시간으로 동작함을 확인하였다.
강구조물의 내부를 영상화 하여 비파괴 평가를 할 수 있는 위상배열 초음파 탐상 시스템을 의료용 영상진단기를 개조함으로 개발하였다. 선택된 의료용 시스템은 64개의 독립된 송수신채널로 이루어져있으며 최고 128개의 배열초음파 탐촉자를 구동하여 초음파영상을 획득할 수 있도록 되어있다. 개조를 위해 주되게 고려된 사항은 속도의 변화로 인한 시스템의 개조와 강구조물에 적합한 탐촉자의 제작 그리고 비파괴 탐상에서 필요한 A-scan 신호를 획득하는 것이었다. 강구조물에 적합한 배열탐촉자를 설계하고 제작하기위해 경계회절파모델(Boundary Diffraction Wave Model)을 이용하여 초음파의 방사되는 음장을 시뮬레이션 하였다. 그리고 A-scan신호를 획득하기위한 장치를 제작하여 주어진 영상에서 선택된 주사선(scan line)의 RF신호를 획득하도록 하였다. 또한 강구조물에서 적절하게 송수신집속이 될 수 있도록 지연시간을 조절하였다. 개발된 시스템과 제작된 배열 탐촉자의 성능평가를 위해 인위결함 시험편에서 실험한 결과, 시험편의 내부의 영상과 선택한 주사선에 대한 A-scan신호를 실시간으로 획득할 수 있었다.
최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.
몇 년 전 코로나가 발병하면서 화상 회의, 전자 문서 작업이 많아지게 되었고 이 때문에 현대인들의 하루 일과 중에서 컴퓨터 작업을 하는 비중이 증가하고 있다. 하지만 오랜 시간 동안 잘못된 자세로 컴퓨터 작업을 하는 사람들이 많아지게 되면서 시력 저하, 거북목증후군 환자들이 늘고 있다. 최근까지도 자세 교정을 위한 연구들이 많이 발표되고 있지만 대부분은 사용자가 장비를 착용하여 자세 교정을 해야 하므로 사용자가 불편함을 겪을 수 있다는 한계가 있다. 본 논문에서는 초음파 센서 장치를 이용하여 컴퓨터 모니터와 사람 사이의 최소 거리 접근을 방지하기 위한 자세 교정 센서 시스템을 제안한다. 그리고 이때 최소 거리 시 울리는 경고 알람 중 오류 알람을 최소화하는 알고리즘도 함께 제안한다. 이는 초음파 센서 장치를 이용하기 때문에 몸에 기기를 부착하지 않고도 자세 교정을 할 수 있으며 사용자의 불편함을 해소할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 실험 결과에서 거리 측정 시 발생한 잡음을 제거하여 오류 알람을 줄임으로써 정확도를 높일 수 있음을 보였다.
능동소나는 은밀하게 기동하는 수중 물체를 탐지하기 위해 음파를 송신하여 표적에서 반사되어 돌아오는 신호를 탐지한다. 그러나 능동소나의 수신 신호에는 표적의 반향음 외에도 해저면/해수면의 잔향, 생물 소음 및 기타 잡음 등이 섞여 있어 표적 인식을 어렵게 한다. 기존의 문턱값 이상의 신호를 탐지하는 기법은 설정한 문턱값에 따라 오탐지가 발생하거나 표적을 놓치는 경우가 발생할 뿐 아니라 다양한 수중환경마다 적절한 문턱값을 설정해야하는 문제가 있다. 이를 극복하기 위해 Constant False Alarm Rate(CFAR) 등의 기법을 이용한 문턱값의 자동산출과 진보된 형태의 추적 필터 및 연계 기법을 적용한 연구가 수행되었지만, 상당수의 탐지가 발생하는 환경에서는 그 한계가 있다. 최근 심층학습 기술이 발달함에 따라 수중 표적 탐지분야에도 이를 적용하기 위한 노력이 있었으나, 분류기 학습을 위한 능동소나 데이터의 획득이 매우 어려워 데이터가 희소할 뿐 아니라, 극소수의 표적과 상대적 다수의 비표적으로 인한 데이터의 불균형성으로 어려움이 있다. 본 논문에서는 탐지 신호의 에너지 분포 영상을 이용하되, 데이터의 불균형성을 고려한 방식으로 분류기를 학습하여 표적과 비표적을 구분하는 기법을 기존 소나처리 기법에 추가하여 표적의 오분류를 최소화하면서 비표적을 제거하여 능동소나 운용자의 표적 인식을 용이하게 하였다. 그리고 동해에서 수행한 해상실험에서 획득한 능동소나 데이터를 통해 제안 기법의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서 제안한 줄 없는 기타는 크게 레이저 현과 프렛, 음 합성 알고리듬과 프로세서로 구성된다. 레이저 현은 레이저 모듈과 포토다이오드를 이용하여 스트로크와 아르페지오를 표현할 수 있도록 하였고, 프렛은 전압 분배기를 이용하여 구현하였다. 몸통은 물리적 모델링 합성법을 이용하였기 때문에 줄 없는 기차에는 울림통의 역학을 하는 물리적인 몸통이 없다. 제안한 기타의 프렛은 실제 프렛을 동일하게 표현할 수 있어 기존의 코드 글러브를 이용한 로드 표현뿐 아니라 실제 기타와 같은 솔로 연주도 가능하다. 해머링 온, 풀링 오프, 슬라이딩과 같이 프렛 변화가 있는 연주음은 전압 분배기로부터 받은 프렛의 정보를 파라미터로 사용하여 합성한다. 연구법에 따른 음의 피치 변화는 디지털 도파관 모델에서 파동의 전파 속도 변화로 표현하였다. 이 합성 모델은 동일 프렛에서 현의 장력을 변화시켜 연주하는 비브라토 음도 합성 할 수 있다. 레이저 현과 프렛으로부터 받아들인 정보를 합성 알고리듬의 파라미터로 변환하여 기타 음을 생성하고 이를 실시간으로 출력할 수 있도록 TMS320F2812를 사용하였다. 웹에 공개한 동영상에는 제안한 알고리듬과 인터페이스를 이용하여 실시간으로 합성한 '아리랑' 연주를 볼 수 있다. 제안한 알고리듬이 피치 변화를 표현하는 기타 솔로 연주법에 효과적이고 줄 없는 기타로 실시간 연주가 가능함을 확인할 수 있다.
판소리는 우리나라 전통 성악곡이며 소리, 대화, 몸짓이 어울린 종합 예술로 독창성과 우수성을 세계적으로 인정받은 세계무형유산이다. 특히, 판소리는 소리꾼의 해학적 표현과 청중의 참여도가 높은 점에서 예술적 가치가 있으며 모든 계층이 두루 즐기는 예술로서 사회적 통합의 기능을 담당한 것으로 평가되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사회와 시대를 표현한 판소리의 음향학적 특징을 분석하기 위해 판소리 다섯 마당을 대상으로 음성신호 분석 기술을 적용한 상관성 추출 연구를 수행하였다. 이를 위해 판소리 다섯 마당에 대한 스펙트로그램, 피치, 안정도 및 강도 분석을 실험하였다. 실험 결과를 통해 판소리는 청중들에게 집중과 흥미를 지속적으로 유지시키면서 이야기를 풀어가는 특징을 잘 반영하기 위해 목소리의 파동 및 성대 떨림의 변화 폭이 크고 안정적이며 음성 에너지가 큰 소리로 표현하고 있는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 가청 주파수 영역 중 사람들에게 거의 들리지 않는 고주파와 순환 중복 검사 기법을 이용하여 스마트 기기 간의 신뢰성 있는 데이터를 무선으로 전송하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 스마트 기기의 내장 스피커에서 출력할 수 있는 가청 주파수 영역(20 Hz~22 kHz) 중 고주파 영역인 18 kHz~22 kHz를 사용한다. 이때 데이터의 전송량을 높이기 위해 고주파 영역 1(18.0 kHz~21.2 kHz)에서 여러 개의 주파수를 혼합하여 전달하며, 이와 동시에 전송 데이터의 정확성을 높이기 위해 고주파 영역 2(21.2 kHz~22.0 kHz)에서 순환 중복 검사를 위한 체크섬을 전달한다. 제안 방법의 데이터 전송 속도와 정확성을 확인하기 위해 스마트 북과 스마트 기기 간에 데이터 전달 실험을 하였다. 그 결과 평균 235 ms에 32 bits 데이터를 전송할 수 있었으며, 전송 성공률은 99.47%, 그리고 순환 중복 검사에 의한 에러 검출률은 0.53%인 것을 확인하였다. 따라서 제안 방법은 스마트 기기 간에 무선으로 데이터를 전송할 수 있는 유용한 기술이 될 것이다.
파형부호화법은 음성신호에서 잉여성분 제거과정을 통해 유용한 파형의 꼴을 단순히 보존하는 방법이다. 음성합성분야에서 고음질의 파형부호화법은 분석에 의한 합성방식으로 주로 적용된다. 그렇지만 이러한 부호화법에서 파라미터들은 여기용과 성도 여파기용으로 분리되지 않기 때문에 이 파형부호화법을 규칙에 의한 합성 방식으로 사용하기는 어렵다. 파형부호화합을 규칙합성에 적용하려면 운율조절을 위해 피치변경법이 필요하다. 본 논문에서는 시간축 스케일링과 주파수상에서의 스펙트럼 보정을 통해 파형부호화법에서 피치를 변경할 수 있는 새로운 피치변경법을 제안하였다. 이 방식은 파형의 위상성분을 보존하는 시간-주파수 혼성법이고, 50%의 피치변경을 수행하였을 때 2.5%정도의 스펙트럼 왜곡을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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