• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.981-988
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• 2022

정보통신기술(ICT)를 적용한 스마트팩토리로 불리는 지능형 생산 공장은 각종 센서를 통해 공정 데이터를 실시간으로 수집하고 있다. 이렇게 수집된 데이터를 효과적으로 활용하는 연구가 많이 진행되고 있는데, 본 논문에서는 생산 공정에서 발생되는 음향 신호를 기반으로 공구 상태를 진단하는 기법을 제안한다. 첫 번째로 결함이 있는 공구를 감지할 뿐만 아니라 공회전 및 공정 운용에 따른 다양한 공구 상태를 제시한다. 두 번째로 푸리에 분석을 이용하여 사운드의 전력스펙트럼을 영상으로 표현하고, 데이터에 숨겨진 건강한 패턴을 드러내고, 강조하기 위해 일부 변형을 적용한다. 마지막으로 이렇게 획득한 대비 강화된 PSD 영상은 CNN을 이용해 상태별로 진단한다. 그 결과 제안한 음향 PSD 영상 + CNN 방법은 데이터의 차별화된 특징이 잘 반영되어 공구 상태에 따른 높은 진단 결과를 보여준다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -1
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• pp.389-392
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• 2002

In this paper, we implemented system to detect obstacle in that develop a guidance robot for the visually impaired through sound. We used ultra sonic sensor to detect obstacle. We supposed the algorithm that classifies distance and direction of obstacle using information that produce correct warning negative sign according to direction and distance of obstacle. According to the experiment, a reagent could detect obstacle without sight information.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제6권2호
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• pp.1-8
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• 2017

Recently, the development of the information communication industry has made many changes in the industrial acoustic industry. Especially, it has a great influence on the change of system and equipment of acoustic system. Analog equipment is changing to digital equipment, and integrated control equipment makes it easier to operate and manage the sound system. However, the integrated control system currently on the market is only controllable for some devices. In this paper, we propose a new AoIP - based system configuration method, which enables the operation status monitoring, unmanned operation and self - diagnosis of equipment. As a result of the study, it is confirmed that the proposed system can be operated, monitored, and self - diagnosed at remote sites. It is expected that an AoIP- based sound system will be the industry standard in the future.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1075-1080
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• 2009

이 글은 Music Information Retrieval(MIR) 기법을 사용하여 오디오 콘텐츠의 리듬 정보를 자동으로 분석하고 이를 시각화하는 방법에 대해 다룬다. 특히 MIR을 활용한 간단한 시각화(sound visualization) 어플리케이션을 소개함으로써 음악 정보 분석이 디자인, 시각 예술에서 다양하게 활용될 수 있음을 보이고자 한다. 음악적 정보를 시각 예술로 담아내려는 시도는 20세기 초 아방가르드 화가들에 의해 본격적으로 시작되었다. 80년대 이후에는 컴퓨터 기술의 급속한 발전으로 사운드와 이미지를 디지털 영역에서 쉽게 하나로 다룰 수 있게 되었고, 이에 따라 다양한 오디오 비주얼 예술작품들이 등장하였다. MIR은 오디오 콘텐츠로부터 음악적 정보를 분석하는 DSP(Digital Signal Processing) 기술로 최근 디지털 콘텐츠 시장의 확장과 더불어 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 웹이나 모바일에서는 이미 다양한 상용 어플리케이션이 적용되고 있는데 query-by-humming과 같은 음악 인식 어플리케이션이 대표적인 경우이다. 이 글에서는 onset 검출(onset detection)을 중심으로 음악적 리듬을 분석하는 알고리즘을 살펴보고 기본적인 조형원리에 따라 이를 시각화하는 어플리케이션의 예를 소개한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.213-216
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• 2002

멀티 채널 오디오 시스템 및 입체음향 기술이 대중화 되면서 오디오 데이터의 저장 및 재생 방법에 있어서 실감 현장 음향을 고려하는 것이 일반화되었다. 이 논문에서는 구조화 오디오 데이터 형식 [1]을 이용해 불필요한 데이터 공간을 제거하고, 거기에 입체 음향 기술을 적용시켜 효과적인 오디오 데이터 처리 방법을 제시하고자 한다. 우리는 구조화 오디오 데이터 형식을 개념적으로 명백히 하기 위해 재사용 가능한 "소리 객체"를 사용하였다. 소리 객체는 오디오 데이터를 처리하기위한 녹음된 소리 샘플의 기본 단위로서 소리객체에 3D 위치 속성이나, 필터 속성을 지정해 소리를 변화 시킬 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.183-190
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• 2011

감시카메라 환경에서 군중의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 H.264 압축과정에서의 움직임 벡터 정보를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지기로 설계하였다. 제안된 시스템은 H.264 압축 과정에서 얻어지는 움직임 벡터를 이용함으로써, 실시간성을 보장하며 SVDD의 점증적 갱신 학습 능력으로 인하여 비정상 집단행동 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.217-226
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• 2021

공유 모빌리티의 확산으로 개인형 이동장치의 이용률이 높아지고 있으나, 소리가 없어 보행자에게 사고위험과 두려움을 유발하고 있다. 이 연구에서는 전동킥보드의 다양한 경고방식과 주행 방향이 보행자의 위험 지각과 주행자에 대한 인식, 각 도로에 대한 허용 태도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 8가지 영상 처치물은 경고방식(silent, vess, bell, voice)과 주행 방향(전, 후방)에 따라 보행자 관점으로 제작되었다. 참가자는 각 영상을 시청한 후, 영상에 대한 설문에 응답하였다. 연구 결과, 주행 방향에 따른 영향은 없는 것으로 나타났다. 또, 경고방식과 상관없이 경고가 존재 할 때, 위험을 낮게 지각했고, 주행자에 대한 인식과 각 도로에 대한 허용 태도가 긍정적으로 나타났다. 이 연구는 보행자의 안전을 위해 개인형 이동장치 고유의 경고음이 필요함을 시사하고, 개인형 이동장치에 대한 인식 개선과 관련 정책, 규정을 마련하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 정보과학회지
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• 제31권5호
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• pp.25-31
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• 2013

• 정보과학회지
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• 제19권5호
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• pp.30-37
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• 2001

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권6호
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• pp.1516-1529
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• 2023

In this paper, a motor gearbox fault-detection system based on a hierarchical flow-based model is proposed. The proposed system is used for the anomaly detection of a motion sound-based actuator module. The proposed flow-based model, which is a generative model, learns by directly modeling a data distribution function. As the objective function is the maximum likelihood value of the input data, the training is stable and simple to use for anomaly detection. The operation sound of a car's side-view mirror motor is converted into a Mel-spectrogram image, consisting of a folding signal and an unfolding signal, and used as training data in this experiment. The proposed system is composed of an encoder and a decoder. The data extracted from the layer of the pretrained feature extractor are used as the decoder input data in the encoder. This information is used in the decoder by performing an interlayer cross-scale convolution operation. The experimental results indicate that the context information of various dimensions extracted from the interlayer hierarchical data improves the defect detection accuracy. This paper is notable because it uses acoustic data and a normalizing flow model to detect outliers based on the features of experimental data.