본 논문에서는 원하는 정보 신호를 추정하기 위해서 수정 Bartlett방법에 대해서 연구하였다. Bartlett방법은 구속 장을 1로 설정하고, 시간지연을 보상하여 원하는 정보 신호를 추정하는 방법이다. 수정 Bartlett방법은 최적 가중치 갱신치를 지연시간 보상에 적용하여 최적의 도래방향 신호를 추정하는 방법이다. 최적가중치는 선형구속최소분산 방법을 사용하였다. 모의실험을 이용하여 본 연구에서 제안한 방법과 기존 Bartlett 과 MUSIC방법의 성능을 비교 분석한다. 모의실험조건은 배열 안테나 소자 수 6개와 9개, 원하는 정보신호 3개[-15o, 0o, 15o]에서 원하는 신호를 추정한다. 원하는 정보 신호 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 기존의 Bartlett 과 MUSIC방법보다 분해능이 우수함을 입증하였다.
음악 연구에 따른 컴퓨터의 역할이 점차 중요한 비중을 차지함에 따라 보다 효과적인 악보 인식 방법이 요구된다. 기존의 악보 인식 방법에서는 특정 수정 프로그램에서 만든 악보만 그 프로그램에서 재수정과 재생이 가능하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 이미 작성 되어있는 악보들을 자동으로 인식하고 재생을 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 악보 인식 방법은 수평 히스토그램을 이용하여 악보 이미지의 오선을 제거한 후, grassfire 알고리즘을 적용하여 잡음을 제거하고 악보 구성 기호들을 추출한다. 추출된 악보 구성 기호들은 악보 구성 기호의 특징을 이용하여 음표와 쉼표, 그 외의 기호들로 분리한다. 분리된 음표 기호들은 박자마다 다른 음표 형태의 특징을 이용하여 다시 세밀하게 분리하고 쉼표와 그 외의 기호들은 퍼지 ART 알고리즘을 적용하여 인식한다. 인식된 악보 구성 기호들을 이용하여 각각 정보를 저장하고 향후에 악보 구성 기호에 해당하는 음의 재생을 용이하게 한다. 제안된 악보 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 50장의 악보 영상을 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제시한 악보 영상의 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
Harmony Search(HS)는 비교적 최근에 개발된 메타 휴리스틱 최적화 알고리즘으로 최근 이에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. HS는 음악인의 즉홍 연주를 기반으로 하고 있으며 목적변수는 악기의 역할을 한다. 그러나 각 악기는 음대역만 주어질 뿐 음악의 기본이라 할 수 있는 음계의 개념이 없다. 본 연구에서는 기존 HS에 음계를 도입하고 대역폭을 양자화하여 알고리즘의 성능을 향상시키고자 한다. 도입한 음계는 음대역 범위에서 무작위로 초기화되던 기존 방식을 대신하여 HM 초기화에 적용하였다. 양자화 단계는 임의로 정할 수 있도록 하였으며 이를 통해 알고리즘 초반에는 상대적으로 큰 대역폭을 사용하여 알고리즘의 탐색성을 향상시키고 후반에는 작은 대역폭을 통해 탐지성을 향상시키고자 하였다. 음계 도입과 대역폭 양자화를 통하여 기존 HS보다 초기값에 따른 알고리즘 성능 편차를 줄이고 알고리즘 수렴속도 및 성공률을 향상시킬 수 있었다. 본 연구의 성과는 여러 함수에 대한 최적화 수치 예를 종래의 방식과 비교하여 확인하였다. 구체적인 비교 수치는 모의실험에 서술하였다.
본 논문에서는 음악적 자극이 인간의 기억에 관련된 집중력에 미치는 영향을 조사하기 위하여 인간의 뇌파를 계측 및 분석하였다. 뇌파 실험에서는 음악적 자극과 함께 기억 관련 과제를 수행하게 하였는데, 기억 관련 과제로는 영어단어를 암기하는 것을 선정하였다. 음악적 자극은 진정성향 및 자극성향의 음악으로 나누어 제시하였고, 피험자의 뇌파는 주파수 대역에 따라 나누어 분석한 결과를 각각 제시하였다.
The diagnosis of motor failures using an on-line method has been the aim of many researchers and studies. Several spectral analysis techniques have been developed and are used to facilitate on-line diagnosis methods in industry. This paper discusses the first application of a motor flux spectral analysis to the identification of broken rotor bar (BRB) faults in induction motors using a multiple signal classification (MUSIC) technique as an on-line diagnosis method. The proposed method measures the leakage flux in the radial direction using a radial flux sensor which is designed as a search coil and is installed between stator slots. The MUSIC technique, which requires fewer number of data samples and has a higher detection accuracy than the traditional fast Fourier transform (FFT) method, then calculates the motor load condition and extracts any abnormal signals related to motor failures in order to identify BRB faults. Experimental results clearly demonstrate that the proposed method is a promising candidate for an on-line diagnosis method to detect motor failures.
음악 검색을 서비스하기 위해서는 핑거프린트 정합 정확도가 중요하다. 본 논문에서는 파워 가중치를 이용하여 오디오 핑거프린트 정합 성능을 제고하고자 한다. 파워 가중치는 핑거프린트 비트 추출 과정에서 유실되는 정보를 이용하여 구한 핑거프린트 비트의 예측 강인도이다. 기존 파워 마스크 방법은 저장 공간을 줄이기 위해서 이진화를 통해서 강인한 비트와 연약한 비트로 나눈다. 본 논문에서는 정합 성능을 향상시키기 위해서 실수 값 형태의 파워 가중치를 사용하는 방법을 제안한다. 또한 시간축 방향으로 연관성이 강한 파워 가중치의 특성을 이용하여 압축하여 저장공간을 줄일 수 있도록 한다. 공개된 음악 데이터셋에서 실험을 수행하여, 제안된 파워 웨이트가 오디오 핑거프린트 정합성능을 제고함을 확인하였다.
음악 커버곡 검색 시스템 구현에 있어서 크로마그램 간 유사도 계산은 필수적인 구성 요소이다. 본 논문은 크로마그램 비교에 소요되는 저장공간 및 계산량을 줄이기 위한 크로마그램 코딩 방법을 제안한다. 음악별로 코드북을 학습하여 크로마그램 수열을 코드 수열로 변환하여 저장 공간을 줄이게 된다. 얻어진 코드 간 거리를 룩업 테이블에 저장하여 크로마그램 비교의 속도를 개선하였다. 두 가지 커버곡 실험 데이터셋에서 성능 비교를 수행하여, 제안된 코드 기반 방법과 기존 방법 간의 커버곡 검색 정확도, 저장 공간, 계산량을 비교하였다.
The UCERSS algorithm is an extended MUSIC which is used to estimate incident angles of multiple wide band signals. The purpose of this paper is to extend the UCERSS in order to estimate the direction of arrivals of multiple wide band signals in multipath environment. The modifications of the UCERSS result in the wide band spatial smoothing and the UNSS approaches. Computer simulation results indicate that the performances of the UNSS are superior to those of the UCERSS and the wide band spatial smoothing method.
자폐범주성장애 아동은 사회적 의사소통 발달에 있어 넓은 범주의 개별적 변이성을 보이기 때문에 이에 대한 중재 개입 시 효과적인 전략이 매우 중요하며, 이를 정확하게 평가할 수 있는 사회적 의사소통 평가도구의 중요성이 지속적으로 강조되고 있다. 본 연구에서는 음악 중재 문헌 내에서 사용된 사회적 의사소통 측정 도구에 대해 고찰하고 이를 분석하였다. 전자데이터베이스 및 음악치료 학술지 검색을 통해 자폐범주성장애 아동의 사회적 의사소통을 변인으로 한 중재 연구 중 1980년에서 2015년까지 출간된 통제된 디자인의 연구가 검색되었고, 최종 분석에는 21개의 연구가 포함되었다. 분석 결과, 측정 도구 유형으로는 행동 직접 관찰이 가장 많이 사용되었고, 측정 도구 유형과 그에 따른 목표 영역 간 조합에 있어 변이성이 크게 나타났다. 또한 선정된 연구 중 90.4%를 차지하는 연구에서 측정 도구 사용의 적절성 검증을 위한 평가자 간 신뢰도가 보고되고 있음이 나타났다. 이러한 결과는 음악치료 중재문헌 내에서 객관적, 체계적 평가 시도가 증가함에도 불구하고, 동일 기능 수준에 접근하는 개별 연구 간 평가 방안 및 전략에 있어 일관성이 떨어지고, 이로 인한 임상근거 도출에 제한이 있음을 시사한다. 결론적으로 자폐범주성장애의 고유한 특성을 고려하여, 사회적 의사소통 평가 시 전반적 기능 수준 변화뿐만 아니라 특정한 행동 습득, 사회 인지 수준 등을 고려할 필요가 있음을 제언하였다.
본 논문에서는 오디오 부호화기를 위한 스펙트럼 변화 파라미터와 Mel Frequency Cepstral Coefficients(MFCC) 파라미터를 이용하여 음성과 음악 신호를 분류하는 개루프 방식의 알고리즘을 제안한다. 반응성을 높이기 위해 단구간 특징 파라미터로 MFCC를 사용하고 정확도를 높이기 위해 장구간 특징 파라미터로 스펙트럼 변화를 사용하였다. 전체적인 음성/음악 신호 분류 결정은 단구간 분류와 장구간 분류를 결합하여 이루어진다. 패턴인식을 위해 Gaussian Mixed Model(GMM)을 사용하였고, Expectation Maximization(EM) 알고리즘을 사용하여 최적의 GMM 파라미터를 추출하였다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 다양한 오디오 음원에서 평균적으로 1.5% 분류 오류율을 보였고 단구간 단독 분류 방법 보다 0.9%, 장구간 단독 분류 방법보다 0.6%의 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다. 제안된 장단구간 결합 음성/음악 신호 분류 방법은 USAC 오디오 분류 방법보다 타악기 음악 신호에서 9.1% 분류 오류율, 음성신호에서 5.8% 분류 오류율의 성능 개선을 이룰 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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