• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.473-478
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• 2021

비브라토는 보컬음과 악기음에 대한 주파수의 변조를 의미하며, 음악의 음색을 풍부하게 만들기 위해서 사용되는 대표적인 기법들 중의 하나이다. 비브라토음의 기본주파수 궤적은 정현파 신호로 모델링이 되는 것이 일반적이지만, 궤적의 모양이 비정현파적인 경우들도 존재한다. 본 논문에서는 비브라토음의 기본주파수 궤적 중 비정현파적인 형태를 가지는 경우에 대해 그 특성을 분석하는 방법을 제안한다. 제안되는 방법은 주파수 궤적에 대해 Fast Fourier Transform(FFT) 분석을 통해 배음 분석을 실행하고, 비브라토 파라미터들을 분석하고, 또한 궤적의 정현파 순도 인자를 계산하는 과정들로 이루어진다. 플루트, 비올라, 색소폰 악기음들에 대해 제안된 방법을 적용하였고 실험 결과를 통해 제안된 방법이 유용함을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.439-441
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• 2019

딥러닝은 객체인식 분야에서에서 강력하고, 강건한 학습 알고리즘이다. 딥러닝에서 자주 활용되고, 객체인식 분야에서 최고의 성능을 보여주는 네트워크는 Convolutional Neural Network(CNN) 이다. 숫자 필기 인식을 위한 MNIST 데이터셋를 CNN으로 학습하면 성능이 매우 뛰어나다. 이는 MNIST 데이터 셋의 숫자들이 중앙에 잘 정렬되어 있기 때문이다. 하지만, 실제 데이터들은 중앙에 정렬이 잘 되어있지 않다. 이러한 경우에 CNN은 이전과 같이 우수한 성능을 보여주지 못한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 FFT를 활용하여 이미지를 주파수 공간으로 변환하여 입력으로 주는 방법을 제안한다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제36권4호
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• pp.41-49
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• 2020

The purpose of this study was to investigate the use of the Deep Neural Networks(DNN) model to classify user's emotions, in particular Electroencephalography(EEG) toward Virtual-Reality(VR) based 3D design alternatives. Four different types of VR Space were constructed to measure a user's emotion and EEG was measured for each stimulus. In addition to the quantitative evaluation based on EEG data, a questionnaire was conducted to qualitatively check whether there is a difference between VR stimuli. As a result, there is a significant difference between plan types according to the normalized ranking method. Therefore, the value of the subjective questionnaire was used as labeling data and collected EEG data was used for a feature value in the DNN model. Google TensorFlow was used to build and train the model. The accuracy of the developed model was 98.9%, which is higher than in previous studies. This indicates that there is a possibility of VR and Fast Fourier Transform(FFT) processing would affect the accuracy of the model, which means that it is possible to classify a user's emotions toward VR based 3D design alternatives by measuring the EEG with this model.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.115-126
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• 2023

무작위 및 주기적인 변동하는 재생에너지 발전 전력 품질 교란으로 인해 발전 변환 송전 및 배전에서 더 자주 발생하게 된다. 전력 품질 교란은 장비 손상 또는 정전으로 이어질 수 있다. 따라서 서로 다른 전력 품질 외란을 실시간으로 자동감지하고 분류하는 것이 필요하다. 전통적인 PQD 식별 방법은 특징 추출 특징 선택 및 분류의 세 단계로 구성된다. 그러나 수동으로 생성한 특징은 선택 단계에서 정확성을 보장하기 힘들어서 분류 정확도를 향상하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 16가지 종류의 전력 품질 신호를 인식하기 위해 CNN(Convolution Neural Networ)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 기반으로 시간 영역과 주파수 영역의 특징을 결합한 심층 신경망 구조를 제안하였다. 주파수 영역 데이터는 주파수 영역 특징을 효율적으로 추출할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform)로 얻었다. 합성 데이터와 실제 6kV 전력 시스템 데이터의 성능은 본 연구에서 제안한 방법이 다른 딥러닝 방법보다 일반화되었음을 보여주었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.1384-1387
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• 1996

SCPI(Standard Commands for Programmable Instrument) is a standard command sets designed for controlling various types of instruments. In order to control FFT(Fast Fourier Transform) analyzing device using SCPI it is required to support sweep measurement function. We defined SCPI command set for FFT analysis and developed parser of defined command set using lex(Lexical Analyzer Generator) and yacc(Yet Another Compiler Compiler). After developing FFT analyzing test was performed with that parser. Up to audible signal frequency the result of FFT analysis was accurate and that result was agree with that of conventional FFT analyzer. As a result it is proved that various types of instruments including sweep measurement instrument can be controlled with appropriate SCPI command sets. Also when developing new instruments the method used in this experiment will contribute to reducing the time required to develop the SCPI parser and increasing reliability.

• 한국음향학회지
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• 제7권4호
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• pp.22-30
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• 1988

이 논문에서는 무한 격리벽내의 가장자리가 고정된 원형평판으로부터의 음압복사를 FFT 기법을 이용하여 계산하였다. 음장은 컴퓨터 계산시간을 절약하기 위해 Rayleigh integral 을 직접 수치해석적으로 구하는 대신에 공간영역에서 2차원 FFT 방법을 이용하였다. 그 결과 1/200의 시간을 절약할 수 있었다. FET방법은 원형평판형상 뿐만아니라 어떤 형상에도 적용 가능하며 복잡한 형상의 근거리 및 원거리 음장을 예측하는데 상당히 유효하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1575-1581
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• 2003

사회가 고도의 디지털 정보화 시대로 급속히 발전함에 따라 영상 및 음성 데이터의 획득, 전송, 저장을 위한 멀티 미디어 통신 서비스가 상용화 되어가고 있다. 그러나, 여전히 데이터를 디지털화하거나 전송하는 과정에서 여러 가지 원인에 의해 노이즈가 발생하고 있으며, 이러한 노이즈를 제거하기 위한 연구는 지금까지 계속되고 있다. 노이즈를 제거하기 위해 기존에 FFT와 STFT 등이 있었으나, 신호에 대한 시간정보를 알 수 없고 시간-주파수 국부성이 상충관계를 갖는다. 따라서, 이러한 한계를 극복하기 위해 신호처리 분야의 새로운 기법으로 제시된 웨이브렛 변환은 시간-주파수 국부성을 가지므로, 다양한 신호를 해석하는데 용이할 뿐만 아니라, 다중 해상도 해석이 가능하므로 최근 여러 분야에 응용되고 있다. 그리고, 두 개의 웨이브렛 기저가 힐버트 변환쌍을 형성하도록 설계될 때, 웨이브렛 쌍은 데이터 특징 검출에서 기존의 DWT보다 우수한 성능을 갖는다. 따라서, 본 연구에서는 절단된 계수 벡터에 의해 설계된 두 개의 dyadic 웨이브렛 기저와 적응-길이 메디안 필터를 사용하여 임펄스 노이즈를 제거하였다.

• 한국철도학회논문집
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• 제9권2호
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• pp.187-192
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• 2006

The regularity of railway track alignment is a crucial component fur maintaining travel safety and the smoothness of passenger ride. The conventional spectral analysis has been considered to estimate the severity of the track irregularity from measured data. The time domain data used to be changed into the frequency domain by Fourier transform. Because the measuring points can be regarded as the time points, the spatial-frequency can be introduced instead of the time-frequency. Although FFT(Fast Fourier Transform) and/or PSD(Power Spectral Density) function could provide fairly localized information within frequency domain, but chronical configurations of data could be missed. In this study, we attempt to apply the Morlet wavelet transform for the purpose of a frequency-time-domain analysis rather than a frequency-domain analysis. The applicability of wavelet transform is examined for the estimation of the track irregularity with real measured track data on the section of Kyoung-bu line by EM-120 measuring vehicle. It is shown that the wavelet transform can be an effective tool to manage the track irregularity.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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• pp.464-468
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• 2001

In this paper, we propose a robust watermarking technique that accepts time scaling, pitch shift, add noise and a lot of lossy compression such as MP3, AAC, WMA. The technique is developed based on digital filtering. Being designed according to critical band of HAS (human auditory system), the digital filters nearly affect audio quality. Furthermore, before implementing digital filtering, wavelet transform decomposes the audio signal into several signals that is composed of specific frequencies. Designed digital filters scan the decomposed signal. The designed digital filter, band-stop filter, distorts and eliminates specific frequencies of audio signals. Watermarking detection can be accomplished by FFT (Fast Fourier Transform). Firstly, segments of audio signal are transformed by FFT. Then, the obtained amplitude spectrum by FFT is summed repeatedly. Finally the watermark detector can find filters used to watermark encoding based on eliminating frequencies. The suggested technique can embed 4bits/s in a robust manner.

• KIEE International Transaction on Electrical Machinery and Energy Conversion Systems
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• 제5B권1호
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• pp.78-83
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• 2005

Currently in Japan, the use of the small wind turbine is an upward trend. There are already many well established small wind turbine generators in use and their various failures have been reported. The most commonly sighted failure is blade damage. Thus the research purpose was set to develop a simple failure diagnostic system, where an Acoustic Emission (AE) signal was produced from the failure part of a blade which was measured by AE sensor. The failure diagnostic technique was thoroughly examined. Concurrently, the damage part of the blade was imitated, the AE signal was measured, and a FFT(Fast Fourier Transform) analysis was carried out, and was compared with the output characteristic. When one sheet of a blade was damaged 40mm or more, the level was computed at which failure could be diagnosed.