• 자원환경지질
• /
• 제41권6호
• /
• pp.747-761
• /
• 2008

다중빔 음향 탐사 시스템의 후방산란 자료를 대상으로 한 해저면 분류의 가능성을 평가하기 위하여, KONGSBERG SIMRAD EM3000(300kHz) 후방산란 신호를 분석하고 처리하는 소프트웨어를 구현하였다. 강원도 속초항 부근에서 취득한 음압 자료를 이용하여 모자익 영상을 제작하였다. 원격 분류 결과의 검증을 위해 영상 내에서 이질적인 음압 강도로 나타나는 지역에 대하여 잠수사에 의한 직접적인 표층 퇴적물 채취와 비디오 광학 영상을 취득한 후, 후방산란 음압과의 비교를 실시하였다. 연구 대상 지역의 수심은 5m에서 22.7m까지였으며, 모자이크 영상 내의 후방산란 강도 분포는 -15dB에서 -36dB까지 나타났다. 그리고 표층퇴적물 입도 분석 결과, 평균 입도 크기는 최대 $2.86{\phi}$에서 최대 $0.88{\phi}$까지 나타났다. 시료의 입도 분석 자료와 영상의 강도 변화 사이의 상관성을 비교해 본 결과, R값은 0.56으로 나왔다. 입도 분석 자료와 후방산란 음압 자료와의 상관성을 기반으로 구현한 해저면 자동분류 시스템의 인식정도를 정량화하기 위하여, GIS시스템으로 각 대상 자료를 통합하고, 면적비교 기능을 사용하여 평가를 수행하였다. 암반 지역을 사질지역으로, 사질 지역을 암반지역으로 교차 인식하는 오인식율은 약 8.95%로, 평균 입도가 낮은 지역의 인식 면적 차이는 사용자 분류를 기준으로 약 2.06%로 나타났다. 이러한 결과는 평균 입도 변화가 해저면 후방산란에 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 지시하고 있다. 따라서 이러한 후방산란 음압을 평가하여 평균 입도 변화를 추적하는 알고리즘을 구현할 수 있었으며, 최종 모자이크 영상을 두 개의 퇴적체로 자동 분류하는 시스템을 구현하게 되었다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제20권5호
• /
• pp.412-423
• /
• 2000

응력확대계수와 음향방출 발생 관계를 이용해 균열 길이 및 균열 검출 능력을 평가할 수 있는 새로운 접근 방법을 파괴역학적인 관점에서 제시하였다. 이를 위해 강 교량 부재인 SWS 490B 강의 피로 균열 활동도를 음향방출 시험을 통해 관찰하였다. 표준 CT 시편에 대한 피로균열 진전 시 AE 특성을 관찰하는 실험을 진행하였으며, 기존의 AE 파라미터 분석은 물론 응력확대계수와 AE 발생거동 사이의 관계를 논의하였다. CT 시편 실험 결과에서 균열 성장 길이, AE 최대진폭, AE 에너지, AE hit 발생율 등과 같은 특정 변수들은 응력확대계수 값이 증가함에 따라 이들 값도 증가하는 경향을 나타내었다. 또한 피로사이클 수에 따른 AE 에너지의 변화는 균열진전에 대한 활동성을 평가하는데 사용되는 효과적인 변수중의 하나임을 보여 주었으며, AE 에너지 분석은 균열 활동도와 AE 변수 사이의 관계를 평가하는데 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한후두음성언어의학회지
• /
• 제28권2호
• /
• pp.100-105
• /
• 2017

Background and Objectives : Adductor type spasmodic dysphonia (ADSD) is neurogenic disorder and focal laryngeal dystonia, while muscle tension dysphonia (MTD) is caused by functional voice disorder. Both ADSD and MTD may be associated with excessive supraglottic contraction and compensation, resulting in a strained voice quality with spastic voice breaks. The aim of this study was to determine the utility of spectrogram analysis in the differentiation of ADSD from MTD. Materials and Methods : From 2015 through 2017, 17 patients of ADSD and 20 of MTD, underwent acoustic recording and phonatory function studies, were enrolled. Jitter (frequency perturbation), Shimmer (amplitude perturbation) were obtained using MDVP (Multi-dimensional Voice Program) and GRBAS scale was used for perceptual evaluation. The two speech therapist evaluated a wide band (11,250 Hz) spectrogram by blind test using 4 scales (0-3 point) for four spectral findings, abrupt voice breaks, irregular wide spaced vertical striations, well defined formants and high frequency spectral noise. Results : Jitter, Shimmer and GRBAS were not found different between two groups with no significant correlation (p>0.05). Abrupt voice breaks and irregular wide spaced vertical striations of ADSD were significantly higher than those of MTD with strong correlation (p<0.01). High frequency spectral noise of MTD were higher than those of ADSD with strong correlation (p<0.01). Well defined formants were not found different between two groups. Conclusion : The wide band spectrograms provided visual perceptual information can differentiate ADSD from MTD. Spectrogram analysis is a useful diagnostic tool for differentiating ADSD from MTD where perceptual analysis and clinical evaluation alone are insufficient.

• 대한후두음성언어의학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.40-46
• /
• 2011

Background and Objectives : Vocal fold bowing is an organic voice disorder that is associated with an abnormal structure of the vocal folds whereas vocal fold polyp is a functional voice disorder caused by an abnormal use of the vocal folds. Both types of vocal folds share a common property in that they make one's voice breathy or strained. The purpose of this study is to compare voice from two types of vocal folds and to offer information of clinical importance. Materials and Method: Vocal fold bowing and vocal fold polyp groups consisted of 7 male subjects, respectively. All subjects recorded /a/ in the state of measuring MPT (maximum phonation time), repeating 3 times, by a voice recorder (48 kHz sampling rate; 24 bit quantization). They answered the questions of K-VHI. Time domain parameters (such as perturbation parameters including HNR, Jitter, etc.) were calculated for the whole duration of /a/ and those of the frequency domain were measured in initial 40 ms and stable 40 ms of /a/, respectively. Mann-Whitney V-test was used for the time domain parameters and K-VHI survey, and Wilcoxon signed rank test was applied to the frequency domain parameters (H1, H2, H1-H2). Results: For K-VHI survey and the time domain analysis, there was no significant difference between bowing and polyp group. For frequency domain analysis, H1 and H2 showed a significantly different result between two groups. Vocal fold bowing group has longer duration and lower intensity than that of vocal fold polyp group in the 'aspirated interval', which could be observable prior to ordinary vowel oscillation. Conclusion: Both groups seem to show breathy voice. This could be referred on the basis of the value of H1-H2. The K-VHI survey says that subjects with vocal fold bowing feel more uncomfortable than subjects with vocal fold polyp.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
• /
• 제25권6호
• /
• pp.431-438
• /
• 2004

의료용 초음파 영상 장비는 안전하면서도 사용이 편리할 뿐 아니라, 인체 내부의 구조적 영상을 포함하여 혈류나 내부 장기의 움직임에 이르기까지 진단을 위한 다양한 정보를 제공한다. 뿐만 아니라 조직 특성화 영상에서는 반사된 초음파 신호로부터 생체 조직의 물리적인 특성을 파악하여 진단에 활용하기도 한다. 하지만 영상의 획득을 위해 사용하는 탐침용 초음파 펄스 신호는 인체내부를 거쳐 그 흔적이 반사신호에 남게 되고, 이는 영상의 화질 저하로 이어져 미세한 조직이나 인접한 부분의 세밀한 관찰이 어려운 단점이 있다. 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 시도 되었으나, 한정된 반사 신호로부터 탐침 펄스의 영향을 제거하고 매질의 특성을 복원하는 데에는 어려움이 있었다. 본 연구에서는 wavelet 과 subband filter bank 에 기반한 새로운 탐침용 초음파 펄스 및 그에 따른 영상획득 방법을 제안하였다. Perfect reconstruction (PR) 조건을 만족하는 일련의 wavelet filter 세트를 초음파 펄스로 구현하여 탐침에 사용하고, 반사되어온 신호를 적절히 재조합 하면 탐침 펄스의 영향이 배제되어, 매질의 세밀한 특성을 복원한 영상을 얻게 된다. 이는 조직 특성화 영상등을 위해 중요한 정보가 된다. 검증을 위해 2종류 (A-mode 와 B-mode) 의 초음파 영상 시뮬레이션에서, 제안된 방법으로 영상을 획득하였다. 그 결과, 탐침 대상의 주파수 특성을 복원할 수 있었으며, 기존의 방법에 비해 향상된 화질의 초음파 영상을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
• /
• 제40권2호
• /
• pp.139-147
• /
• 2021

본 논문은 데이터의 일부만 레이블링이 되어있는 약지도 학습을 기반으로 하는 음향 이벤트 검출 시스템을 소개 및 구현하고, 시뮬레이션을 통해 각 파라미터가 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 음향 이벤트 검출 시스템은 음향 신호 내에 존재하는 이벤트의 종류, 시작/종료 시점을 추정하는 시스템으로, 이를 학습시키기 위해서는 음향 이벤트 신호와 그 종류, 시작/종료 시점에 대한 모든 정보가 제공되어야 한다. 하지만 이를 모두 표기하여 학습데이터를 만드는 것은 매우 큰 비용이 들어가며, 특히 시작/종료 시점을 정확히 표기하는 것은 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서 다루는 약지도 학습 문제에서는 이벤트의 종류와 시작/종료 시점이 모두 표기된 "강하게 표기된 데이터"와, 이벤트의 종류만 표기된 "약하게 표기된 데이터", 그리고 아무런 표기가 되어 있지 않은 "미표기 데이터"를 이용하여 음향 이벤트 검출 시스템을 학습시킨다. 최근 이러한 문제에서는 평균-교사 모델을 이용한 음향 이벤트 검출 시스템의 성능이 우수하며, 따라서 널리 사용되고 있다. 다만, 평균-교사 모델은 많은 파라미터를 가지고 있고, 이는 성능에 영향을 다소 미칠 수 있으므로 신중하게 선택되어야 한다. 본 논문에서는 DCASE 2020 Task 4의 데이터를 이용하여 특징 값의 종류, 이동 평균 파라미터, 일관성 비용함수의 가중치, 램프-업 길이, 그리고 최대 학습율 등 5가지의 값에 대해 성능 분석을 진행하였으며, 각 파라미터에 대한 영향 및 최적 값에 대해 고찰하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
• /
• 한국소음진동공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.48-48
• /
• 2010

Sound quality and NVH-issues(Noise, Vibration and Harshness) of vehicles has become very important for car manufacturers. It is interpreted as among the most relevant factors regarding perceived product quality, and is important in gaining market advantage. The general sound quality of vehicles was gradually improved over the years. However, today the development cycles in the automotive industry are constantly reduced to meet the customers' demands and to react quickly to market needs. In addition, new drive and fuel concepts, tightened ecological specifications, increase of vehicle classes and increasing diversification(increasing market for niche vehicles), etc. challenge the acoustic engineers trying to develop a pleasant, adequate, harmonious passenger cabin sound. Another aspect concerns the general pressure for reducing emission and fuel consumption, which lead to vehicle weight reductions through material changes also resulting in new noise and vibration conflicts. Furthermore, in the context of alternative powertrains and engine concepts, the new objective is to detect and implement the vehicle sound, tailored to suit the auditory expectations and needs of the target group. New questions must be answered: What are appropriate sounds for hybrid or electric vehicles? How are new vehicle sounds perceived and judged? How can customer-oriented, client-specific target sounds be determined? Which sounds are needed to fulfil the driving task, and so on? Thus, advanced methods and tools are necessary which cope with the increasing complexity of NVH-problems and conflicts and at the same time which cope with the growing expectations regarding the acoustical comfort. Moreover, it is exceedingly important to have already detailed and reliable information about NVH-issues in early design phases to guarantee high quality standards. This requires the use of sophisticated simulation techniques, which allow for the virtual construction and testing of subsystems and/or the whole car in early development stages. The virtual, testing is very important especially with respect to alternative drive concepts(hybrid cars, electric cars, hydrogen fuel cell cars), where complete new NVH-problems and challenges occur which have to be adequately managed right from the beginning. In this context, it is important to mention that the challenge is that all noise contributions from different sources lead to a harmonious, well-balanced overall sound. The optimization of single sources alone does not automatically result in an ideal overall vehicle sound. The paper highlights modern and innovative NVH measurement technologies as well as presents solutions of recent NVH tasks and challenges. Furthermore, future prospects and developments in the field of automotive acoustics are considered and discussed.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
• /
• 제13권6호
• /
• pp.96-105
• /
• 2017

본 논문에서는 실제 응급상황센터에 접수된 신고전화의 음성분석을 통하여 발화자의 연령을 분류하고자 한다. 2가지 발화행태적 특징요소인 무성휴지(Silent Pause), 대화반응시간(Turn-taking latency)를 활용하여 성인과 노인을 분류할 수 있는 특징에 대한 분류기준을 선정하고, 이를 기계학습 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 분류정확도를 확인하였다. 먼저, 응급상황센터의 실제 신고전화에 대하여 발화행태적 특징 요소를 기반으로 청취분석을 통하여 발생길이에 대하여 성인과 노인사이에 통계적으로 유의하다는 것을 확인하였다(p<0.05). 또한, 성인과 노인 각 100개, 총 200개의 음성데이터를 5차 교차검증방법을 사용하여 기계학습을 실행한 결과, 2가지의 발화행태를 모두 사용한 복합기준(무성휴지+대화반응시간)일 경우, 70%의 가장 높은 분류정확도를 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 음성에 기반한 연령을 분류하는 연구에 있어서, 기존의 음성정보와 더불어, 새로운 발화행태적 특징요소와의 결합을 통하여 연령구분을 가능하게 하는 새로운 방법으로 제안할 수 있을 것이다. 또한, 향후 음성기반 상황판단 시스템 기술 개발에 있어서 기초자료로 적용이 가능하며, 이를 통하여 신속한 연령분류를 판단을 통한 상황대처가 가능하도록 하는 데에 기여할 수 있을 것이다.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제29권6B호
• /
• pp.551-560
• /
• 2009

본 논문은 GIS에 기반한 하천 네트워크에서 임의의 두 지점 사이의 우발적으로 유출된 오염물질의 이동과 거동을 모의하기 위해 새로이 개발된 모형인 ARPTM에 관해 기술한다. ARPTM 모형은 특히 ADCP자료로부터 계산된 하천의 동역학적인 계수인 종분산계수와 이송속도를 일차원 하천 이송-확산 모형에 적용하였다. ARPTM은 GIS 기술을 바탕으로 운영되도록 설계되어 자료의 준비에 있어 기존의 GIS 자료 및 기능들을 편리하게 이용할 수 있도록 하였고 효율적으로 모의 결과를 다양한 방식으로 도시하여 사용자들의 오염물질의 이동에 대한 이해의 편리를 도모하였다. ARPTM은 복잡한 하천 네트워크에서 오염물질의 유출지점으로부터 하류의 관심지점까지의 경로를 신속하게 계산하고 오염물질의 이송거리와 이송시간과 그리고 농도를 제공한다. ARPTM은 또한 자료의 제공 및 결과가 효율적으로 최근에 개발된 GIS에 기반한 Arc River 데이터베이스에 저장되도록 하여 궁극적으로 측정 자료, 모델링, 그리고 여러 사이버 툴을 통합하여 오염물질 이동을 시공간적으로 묘사하여 대단위 유역에서 오염물질 유출에 따른 경고시스템의 구축에 활용될 수 있다.

• 한국음향학회지
• /
• 제43권1호
• /
• pp.9-18
• /
• 2024

최근 수중표적의 저소음화와 해상교통량의 증가로 인한 주변 소음의 증가로 능동 소나 시스템의 중요성이 증대되고 있다. 하지만 신호의 다중 경로를 통한 전파, 다양한 클러터와 주변 소음 및 잔향 등으로 인한 반향신호의 낮은 신호대잡음비는 능동 소나를 통한 수중 표적 식별을 어렵게 만든다. 최근 수중 표적 식별 시스템의 성능을 향상 시키기 위해 머신러닝 혹은 딥러닝과 같은 데이터 기반의 방법을 적용시키려는 시도가 있지만, 소나 데이터셋의 특성 상 훈련에 충분한 데이터를 모으는 것이 어렵다. 부족한 능동 소나 데이터를 보완하기 위해 수학적 모델링에 기반한 방법이 주로 활용되어오고 있다. 그러나 수학적 모델링에 기반한 방법론은 복잡한 수중 현상을 정확하게 모의하는 데에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 심층 신경망 기반의 소나 신호 합성 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 인공지능 모델을 소나 신호 합성 분야에 적용하기 위해, 음성 합성 분야에서 주로 사용되는 타코트론 모델의 주요 모듈인 주의도 기반의 인코더 및 디코더를 소나 신호에 적절하게 수정하였다. 실제 해상 환경에 모의 표적기를 배치해 수집한 데이터셋을 사용하여 제안하는 모델을 훈련시킴으로써 보다 실제 신호와 유사한 신호를 합성해낼 수 있게 된다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위해, 합성된 음파 신호의 스펙트럼을 직접 분석을 진행하여 비교하였으며, 이를 바탕으로 오디오 품질 인지적 평가(Perceptual Quality of Audio Quality, PEAQ)인지적 성능 검사를 실시하여 총 4개의 서로 다른 환경에서 생성된 반사 신호들에 대해 원본과 비교해 그 차이가 최소 -2.3이내의 높은 성적을 보여주었다. 이는 본 논문에서 제안한 방법으로 생성한 능동 소나 신호가 보다 실제 신호에 근사한다는 것을 입증한다.