• 한국음향학회지
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• 제26권2호
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• pp.61-68
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• 2007

마이크로폰의 주파수 응답 특성은 마이크로폰이 레벨 허용 범위로 재생할 수 있는 주파수 범위를 나타내는 것으로, 마이크로폰이 가지고 있는 특성을 평가하는 기준으로 사용되는 가장 중요한 음향 특성 파라메타 중의 하나이다. 이와 같은 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 측정하기 위한 기존의 방법들은 그 측정 조건이 매우 까다로울 뿐만 아니라, 고가의 장비를 사용하여 측정하여야 한다는 문제점을 갖고 있다. 이러한 단점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 간단하게 측정할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터로 생성한 Optimized Aoshima's Time Stretched Pulse(OATSP) 신호를 표준 스피커를 통하여 발생시킨 다음, 측정하고자 하는 마이크로폰으로 수음된 신호와 역 OATSP 신호를 컨볼루션시켜 마이크로폰의 임펄스 응답을 측정하고, 이 신호를 이용하여 측정할 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 구하는 방범이다. 제안한 알고리즘의 성능 평가는 제안한 알고리즘을 이용하여 구한 마이크로폰의 주파수 응답 특성 측정값과 그들이 갖고 있던 주파수 응답 특성 데이터를 비교 분석하였다. 비교 결과, 측정한 각각의 마이크로폰 주파수 응답 특성들 사이에 오차가 발생하였으나, 오차가 그 측정값들이 허용 오차(${\pm}3{\sim}{\pm}5dB$) 범위에 내에 있었으므로 제안한 알고리즘이 마이크로폰의 주파수 응답 특성을 측정하기에 적합한 방법임을 입증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권2호
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• pp.119-126
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• 2009

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.

• 한국음향학회지
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• 제43권3호
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• pp.351-360
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• 2024

드론 기술의 발전으로 인해서 최근 다양한 분야에서 무인항공기가 활용되고 있으며, 이와 더불어 드론 사용 증가에 따르는 여러 가지 문제들이 발생하고 있다. 드론은 크기가 매우 작아서 레이더나 광학장비로 탐지하기 어려운 문제가 있으며, 따라서 최근에는 음향학적인 방법을 이용한 추적 방식이 적용되고 있다. 본 논문은 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정하는 방법을 다루었다. 드론의 종류와 드론의 움직임 상태에 따라 각 로터로부터 유발되는 음향 특성이 구별되므로, 블레이드 통과 주파수 및 이에 대한 고조파 음원에 대한 위치 추정을 수행한 결과를 공간 군집화하여 드론의 음원을 재현하였다. 재현된 음원은, 위치 추정 알고리즘을 적용하여 최종적으로 다수의 드론 음원에 대한 위치를 결정하는데 사용된다. 쿼드콥터 드론의 음향 특성을 분석하기 위한 실험을 수행하였으며, 이때 측정한 음향 신호를 기반으로 서로 다른 세 종류의 드론에 대한 음원 위치 추정 시뮬레이션을 수행하였다. 이를 통해 드론의 음향 특성을 활용하여 다수의 드론 위치를 추정할 수 있음을 확인하였고, 분리된 드론 음원의 명확성과 음원 추정 알고리즘이 다수의 드론 위치 추정 정확도에 영향을 주는 것을 관찰하였다.

• 터널과지하공간
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• 제34권2호
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• pp.169-184
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• 2024

본 연구에서는 심부 지하공간의 안정성을 평가하고자 심부 응력조건을 반영한 암석블록의 이축압축실험을 통하여 지하공동에서 손상 발생시 발생하는 음향방출 및 미소변형의 특성을 분석하였다. 음향방출 특성 분석 결과 지하공동에서 손상 발생 직전에 음향방출 신호의 주파수, 카운트, 에너지, 진폭 특성이 급격히 증가하였다. 특히 주파수와 카운트는 손상 전후에서 특성 차이가 크게 나타나 원형 공동의 손상 특성 분석에 적합한 음향방출 인자인 것으로 나타났다. 이미지상관기법 적용결과 실험 중 공동 주변에 변형이 집중되었음을 변형률의 공간적 분포를 통해 알 수 있었으며, 실험 종료 지점에서는 스폴링 현상이 발생하였음을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 원형 공동 손상시 음향방출 및 미소변형 특성은 심지층 활용을 위한 지하공동 안정성 평가의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권6호
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• pp.284-290
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• 2024

음성감정인식(Speech Emotion Recognition, SER)은 사용자의 목소리에서 나타나는 떨림, 어조, 크기 등의 음성 패턴 분석을 통하여 감정 상태를 판단하는 기술이다. 하지만, 기존의 음성 감정인식 연구는 구현된 시나리오를 이용하여 제한된 환경 내에서 숙련된 연기자를 대상으로 기록된 음성인 구현발화를 중심의 연구로 그 결과 또한 높은 성능을 얻을 수 있지만, 이에 반해 자유발화 감정인식은 일상생활에서 통제되지 않는 환경에서 이루어지기 때문에 기존 구현발화보다 현저히 낮은 성능을 보여주고 있다. 본 논문에서는 일상적 자유발화 음성을 활용하여 감정인식을 진행하고, 그 성능을 향상하고자 한다. 성능평가를 위하여 AI Hub에서 제공되는 한국인 자유발화 대화 음성데이터를 사용하였으며, 딥러닝 학습을 위하여 1차원의 음성신호를 시간-주파수가 포함된 2차원의 스펙트로그램(Spectrogram)로 이미지 변환을 진행하였다. 생성된 이미지는 CNN기반 전이학습 신경망 모델인 VGG (Visual Geometry Group) 로 학습하였고, 그 결과 7개 감정(기쁨, 사랑스러움, 화남, 두려움, 슬픔, 중립, 놀람)에 대해서 성인 83.5%, 청소년 73.0%의 감정인식 성능을 확인하였다. 본 연구를 통하여, 기존의 구현발화기반 감정인식 성능과 비교하면, 낮은 성능이지만, 자유발화 감정표현에 대한 정량화할 수 있는 음성적 특징을 규정하기 어려움에도 불구하고, 일상생활에서 이루어진 대화를 기반으로 감정인식을 진행한 점에서 의의를 두고자 한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.66-73
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• 2024

사장교에서 케이블 부재는 하중을 전달하는 가장 중요한 부재 중 하나이다. 따라서 사장교의 구조적 상태 및 안정성을 평가하기 위해서는 케이블의 상태를 파악하기 위해 지속적인 모니터링을 수행하는 것이 중요하다. 이러한 모니터링 시스템은 케이블에 부착된 가속도계를 통해 진동을 측정하고 이를 토대로 케이블 장력과 감쇠비를 추정하고, 이를 토대로 케이블의 상태 평가의 기초자료로 활용한다. 이러한 상시 모니터링 시스템은 지속적으로 진동 데이터를 측정하기 때문에 데이터 수집 시스템을 포함한 하드웨어가 안정적이고 전력 효율성이 높아야 한다. 또한 지속적으로 생성되는 대량의 진동 신호들을 사람의 개입을 최소화하며 안정적으로 분석할 수 있는 자율모니터링 시스템이 요구된다. 본 연구에서는 IoT를 활용한 도메인 지식 기반 자율 모니터링 시스템을 개발하였다. 케이블 자율 모니터링 시스템을 구현하기 위한 가장 중요한 요소는 케이블의 장력과 감쇠비의 추정을 위한 진동 신호의 주파수 영역 내 발생하는 첨두의 자동 추정이다. 본 연구에서는 도메인 지식 기반 첨두 자동 추정 알고리즘을 데이터 수집 및 On-Board Processing이 가능한 IoT 시스템에 내장하여 IoT 센서 단에서 Edge computing이 가능한 효율적인 IoT 자율 모니터링 시스템을 구현하였다. 개발된 자율 모니터링 시스템을 국내 사장교에 설치하여 장기간 현장 운영 성능을 평가하였으며, 그 결과 장기 데이터 수신률, 장력 추정의 정확성, 효율성 측면에서 기존 시스템과 비교하여 작동 성능을 확인하고 검증하였다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제40권3호
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• pp.85-91
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• 2024

시멘트계열 재료를 이용한 지반보강 시 처리지반의 안정적 이용을 위하여 해당 재료의 양생과정 평가가 요구된다. 본 연구에서는 전자기적 물성 기반 시멘트 그라우트의 양생과정 평가를 위하여 시계열반사계(TDR) 측정시스템을 적용하였다. 시멘트 그라우트의 높은 전도성으로 인한 프로브 내 전극간 전기적 연결을 방지하기 위하여 코팅 프로브를 제작하였으며, 코팅 프로브로부터 실제 비유전율 평가를 위한 보정실험이 수행되었다. 코팅 프로브가 적용된 TDR 측정시스템으로부터 시멘트 그라우트의 양생과정을 평가하고자 지연제가 첨가된 물시멘트비 45%의 초속경시멘트 그라우트가 준비되었으며, 몰드 내 타설 직후 예비측정 및 배합 후 3~288시간 경과 시점에서 TDR 신호를 수집, 비유전율을 평가하였다. 실험 결과, 타설 직후의 시멘트 그라우트는 100 이상의 높은 비유전율 상태를 나타내었으나 양생시간이 경과함에 따라 급격한 감소 경향을 보였으며, 양생 144시간 시점부터의 비유전율은 약 13.8로 수렴하여 해당 시간을 양생 완료시점으로 판단하였다. 본 연구에서 이용된 코팅 프로브 TDR 측정시스템은 전도성 재료에 대한 적용성과 더불어 전자기적 물성 기반 시멘트계열 지반보강재 양생과정 모니터링에 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권3호
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• pp.37-46
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• 2024

본 연구에서는 충격반향법(IE)을 활용하여 철근 부식 진전에 따른 콘크리트 손상 상태를 모니터링하였다. 길이 1500 mm, 폭 400 mm, 두께 200 mm를 갖는 세 개의 철근 콘크리트 시험체를 제작하였다. 각 시험체는 보통 포틀랜드 시멘트, 고로 슬래그 미분말, 플라이 애쉬를 혼합한 세 가지 콘크리트 배합을 활용하여 제작하여, 결합재 특성에 따른 손상특성을 관찰하였다. 콘크리트 내 철근 부식은 3% NaCl 용액에서 35일 주기의 습윤 및 건조 포화 과정을 거친 후 0.5 A 전류를 인가하여 가속화되었다. 전류인가 전 습윤-건조반복(철근부식 환경조성 또는 잠재기)단계에서 수집된 초기 IE 데이터는 건조상태가 IE 신호에 미치는 영향이 크기 않음을 보여주었다. 전류를 인가한 후에는 인가 시간 증가에 따라 IE 탁월주파수와 콘크리트 P파속도의 점진적인 감소 특성을 관찰할 수 있었다. 이러한 실험결과는 IE 데이터 모니터링으로 철근 부식으로 인한 콘크리트의 점진적 손상의 주요 특성(내부 손상 개시 및 전파 속도 등)을 포착할 수 있음을 보여준다. 따라서, 철근 부식에 따른 콘크리트의 점진적 손상의 평가 및 예측에 IE 모니터링이 효과적으로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권5호
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• pp.770-781
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• 2021

Objective: Chemical exchange-dependent saturation transfer (CEST) MRI is sensitive for detecting solid-like proteins and may detect changes in the levels of mobile proteins and peptides in tissues. The objective of this study was to evaluate the characteristics of chemical exchange proton pools using the CEST MRI technique in patients with dementia. Materials and Methods: Our institutional review board approved this cross-sectional prospective study and informed consent was obtained from all participants. This study included 41 subjects (19 with dementia and 22 without dementia). Complete CEST data of the brain were obtained using a three-dimensional gradient and spin-echo sequence to map CEST indices, such as amide, amine, hydroxyl, and magnetization transfer ratio asymmetry (MTR_asym) values, using six-pool Lorentzian fitting. Statistical analyses of CEST indices were performed to evaluate group comparisons, their correlations with gray matter volume (GMV) and Mini-Mental State Examination (MMSE) scores, and receiver operating characteristic (ROC) curves. Results: Amine signals (0.029 for non-dementia, 0.046 for dementia, p = 0.011 at hippocampus) and MTR_asym values at 3 ppm (0.748 for non-dementia, 1.138 for dementia, p = 0.022 at hippocampus), and 3.5 ppm (0.463 for non-dementia, 0.875 for dementia, p = 0.029 at hippocampus) were significantly higher in the dementia group than in the non-dementia group. Most CEST indices were not significantly correlated with GMV; however, except amide, most indices were significantly correlated with the MMSE scores. The classification power of most CEST indices was lower than that of GMV but adding one of the CEST indices in GMV improved the classification between the subject groups. The largest improvement was seen in the MTR_asym values at 2 ppm in the anterior cingulate (area under the ROC curve = 0.981), with a sensitivity of 100 and a specificity of 90.91. Conclusion: CEST MRI potentially allows noninvasive image alterations in the Alzheimer's disease brain without injecting isotopes for monitoring different disease states and may provide a new imaging biomarker in the future.

• Korean Journal of Radiology
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• 제22권1호
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• pp.131-138
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• 2021

Objective: Iterative reconstruction degrades image quality. Thus, further advances in image reconstruction are necessary to overcome some limitations of this technique in low-dose computed tomography (LDCT) scan of the chest. Deep-learning image reconstruction (DLIR) is a new method used to reduce dose while maintaining image quality. The purposes of this study was to evaluate image quality and noise of LDCT scan images reconstructed with DLIR and compare with those of images reconstructed with the adaptive statistical iterative reconstruction-Veo at a level of 30% (ASiR-V 30%). Materials and Methods: This retrospective study included 58 patients who underwent LDCT scan for lung cancer screening. Datasets were reconstructed with ASiR-V 30% and DLIR at medium and high levels (DLIR-M and DLIR-H, respectively). The objective image signal and noise, which represented mean attenuation value and standard deviation in Hounsfield units for the lungs, mediastinum, liver, and background air, and subjective image contrast, image noise, and conspicuity of structures were evaluated. The differences between CT scan images subjected to ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H were evaluated. Results: Based on the objective analysis, the image signals did not significantly differ among ASiR-V 30%, DLIR-M, and DLIR-H (p = 0.949, 0.737, 0.366, and 0.358 in the lungs, mediastinum, liver, and background air, respectively). However, the noise was significantly lower in DLIR-M and DLIR-H than in ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR had higher signal-to-noise ratio (SNR) and contrast-to-noise ratio (CNR) than ASiR-V 30% (p = 0.027, < 0.001, and < 0.001 in the SNR of the lungs, mediastinum, and liver, respectively; all p < 0.001 in the CNR). According to the subjective analysis, DLIR had higher image contrast and lower image noise than ASiR-V 30% (all p < 0.001). DLIR was superior to ASiR-V 30% in identifying the pulmonary arteries and veins, trachea and bronchi, lymph nodes, and pleura and pericardium (all p < 0.001). Conclusion: DLIR significantly reduced the image noise in chest LDCT scan images compared with ASiR-V 30% while maintaining superior image quality.