Industrial facilities need design to predict and reduce noise from design to prevent and reduce noise. The purpose of this study is to predict worker's environment and evaluate safety by analyzing noise inside underground blower room and air compressor room with fluid machinery in waste facility. This waste incineration facility was analyzed based on the ground floor, ground floor blower chamber, and air compressor chamber. The results of SPL(Sound Pressure Level) analysis at 1.5m away, which are frequently used to measure the SPL as a noise source, are as follows. SPL of basement level: 46.80[dB], SPL of ground layer: 48.57[dB]. As a result, it was expected that the noise level would be considerably lower than the 8 hours 50[dB] noise exposure per day.
음원 위치추정 시스템은 일반적으로 여러 개의 마이크에서 수집된 음원의 시간 간격을 이용해 음원의 위치를 추정하는 방식을 적용한다. 본 논문에서는 감시카메라에 적합한 4개의 마이크로폰을 이용한 음원 위치추정 시스템에서 마이크로폰에 수신된 음원의 도착순서를 이용해 음원의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘을 시뮬레이션 프로그램을 통해 검증한 결과, 음원 추정각도의 오차는 $2^{\circ}{\sim}11.25^{\circ}$로 확인되었으며, 이는 실제각도의 오차범위인 $0^{\circ}{\sim}22.5^{\circ}$ 내에 해당하기 때문에 추정각도의 오차가 최대로 발생하더라도 음원이 발생한 위치를 파악 할 수 있음을 의미한다.
S4A란 Scratch For Arduino라는 뜻으로 스크래치로 아두이노를 제어하는 프로그램을 의미한다. 본 연구에서는 S4A를 이용하여 아두이노에서 이용되는 센서들을 사용하고, 스크래치 언어로 구성한 간단한 게임 형태의 콘텐츠를 개발하였다. 학생들의 흥미를 유발하기 위해 움직이는 이미지와 사운드가 가능한 스크래치를 이용한 게임으로 보완했다.
본 논문에서는 바람의 이류(Advection)를 고려하여 사운드의 전파를 변형하는 방법을 제시한다. 사운드는 공기와 같은 매질의 진동을 통해 전파되는 파동이며, 이런 바람의 이동 방향은 사운드 에너지 전파에 직접적인 영향을 주며, 본 논문에서는 이를 광선추적법(Raytracing) 기반으로 모델링한다. 기존의 사운드 전파는 물리기반, 기하처리(Geometry processing), 혼합기법(Hybrid method) 등의 방법이 제안됐으며, 다양한 장면에서 좋은 결과를 만들어냈다. 하지만 바람의 움직임은 유체역학을 기반으로 한 나비에-스토크스 방정식(Navier-Stokes equation)에 의해 표현되기 때문에 사운드 전파만으로는 바람의 영향을 고려한 전파 형태를 모델링할 수 없다. 본 논문에서는 바람의 유동 중 이류를 고려하여 사운드 맵을 효율적으로 변형할 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문은 딥러닝 기반의 소리 인식 모델을 기반으로 실내에서 발생하는 다양한 소리를 시각적인 정보로 제공하는 시스템을 위해 경량화된 CNN ResNet 구조의 인공지능 모델을 제시한다. 적용하는 경량화 기법은 모델의 크기와 연산량을 최적화하여 자원이 제한된 장치에서도 효율적으로 동작할 수 있도록 한다. 이를 위해 마이크로 컴퓨터나 휴대용 기기와 같은 임베디드 장치에서도 원활한 인공지능 추론을 가능하게 하는 모델을 양자화 기법을 적용한 경량화 방법들을 실험적으로 비교한다.
본 논문에서는 딥러닝 소리 인식을 이용하여 실내에서 발생할 수 있는 다양한 소리를 시각적인 정보로 제공해주는 스마트허브 시스템을 제안한다. 인공지능 모델은 2D-CNN 구조를 활용하여 학습을 진행하였고, 스마트허브 하드웨어는 라즈베리파이를 이용하여 구현하였다. 제안된 시스템은 청각장애인을 위해 설계된 다양한 청각 정보를 시각 정보로 전달하는 다양한 제품을 하나로 대체할 수 있을 뿐만 아니라, 설치 및 운반이 간편하여 누구나 사용하기 쉬워서 활용도가 높을 것으로 기대된다.
광파 (또는 전자파)는 물에서 전달에너지의 감쇠 (attenuation)가 너무 심하여 수층을 투과하는데 한계가 있지만 음파의 경우는 매우 좋은 전달매체로 작용한다. 따라서 수중 또는 해저탐사에 사용되는 대부분의 탐사장비와 기술들은 음파를 이용하는 방법을 채택하고 있다. 일반적으로 파동의 특성은 주파수에 있다. 음원 (sound source)이 저주파일수록 투과력 (penetration)은 높아지지만 해상력 (resolution)은 낮아진다. 고주파의 경우는 그 반대이다. 즉 저주파는 바다 깊은 (또는 먼) 곳까지의 정보를 알 수 있지만 해상력은 낮다. 그러나 고주파는 깊이 (또는 멀리)까지는 도달할 수 없지만 얕은 (또는 가까운)곳의 정보는 저주파보다 훨씬 상세한 정보를 제공한다. 해저자원조사에 적용되는 음파탐사방법은 여러 가지가 있으나, 본 논의에서는 해저지형을 조사하는 음향측심, 지층구조와 퇴적층의 형태를 조사하는 지층탐사, 그리고 해저면을 평면적 영상으로 표현하는 측면주사음향탐사, 이 세 가지를 중심으로 해저탐사에 적용되는 음파특성을 논의하였다.
본 논문에서는 PA스피커 시설물 부착형 LED패치의 음원감성 연계형 컬러코드 제어 기술에 관한 연구를 진행하였다. PA스피커 음원에 따라 LED패치의 컬러코드를 제어할 수 있는 기술을 제시하였으며, 이를 위한 PA스피커 시설물 부착형 LED 패치를 개발하였다. PA스피커 시설물 부착형 LED패치의 컬러코드 제어 기술은 PA스피커로부터 음원 감지 유무를 확인하고, 음원이 감지된 경우 아날로그 신호(음원)을 디지털 신호로 변환하여 메인컨트롤러에 전달하여 LED패치의 컬러코드 색상 및 패턴을 제어할 수 있도록 구현하였다. 본 논문에서는 PA스피커 시설물 부착형 LED패치의 음원감성 연계형 컬러코드 제어 시스템을 구축하고, 이를 통하여 PA스피커의 음원에 따라 효과적으로 컬러코드를 제어할 수 있는 PA스피커 시설물 부착형 LED패치 컬러코드 제어 실험을 진행하였으며, LED패치의 컬러코드 제어 유무를 통한 제안기술의 유용성을 보였다. PA스피커 시설물 부착형 LED패치의 음원감성과 연계된 컬러코드 제어 기술은 향후 다양한 분야에 연구 방향을 제시하고, 응용사례로 널리 활용될 수 있을 것으로 예상된다.
스마트 폰의 대중화와 고속 무선 통신 기술의 도움으로 고품질 멀티미디어 콘텐츠가 모바일 기기에서 보편화되고 있다. 특히, Oculus Rift의 출시는 소비자 시장에서 가상현실 기술의 새로운 시대를 열고 있다. 또한 컴퓨터 게임을 보다 사실적 구동을 위한 3D 오디오 기술은 곧 차세대 모바일 기기에 적용될 것이며, 시각적인 것보다 더 광범위한 사실적 경험을 제공 할 것으로 예상된다. 따라서 이 논문에서는 가상현실 기반의 응용 프로그램에서 3D 사운드 모델링을 위한 개념, 알고리즘 및 시스템에 대하여 기술하고자 하며 특히 기하학적 음향 기술 기반의 알고리즘에 초점을 맞추었다. 이를 위하여 먼저, 사운드 전파를 모델링하기 위해 물리적 기반의 기하학적 알고리즘과 다중 채널 기술 중심으로 오디오 렌더링을 위한 중요한 설계 원칙 소개와 오디오 렌더링 파이프 라인을 씬 그래프 기반의 가상 현실 시스템 및 최신 하드웨어 구조 소개를 포함한다.
Web 2.0 시대를 맞아 최근 웹상에는 소셜 미디어 서비스(Social Media Service)가 각광받고 있다. 환경적 변화에 맞춰 사용자의 요구를 충족시키는 소셜 미디어 서비스로써 합주서비스를 제공하고자 한다. 합주서비스는 MMMD(Multi Media Multi Device) 개념으로 음원을 제공하고자 한다. 즉, 합주곡을 하나의 재생장치를 통해 듣는 것이 아니라, 악기 별로 재생장치를 선택해 연주함으로써 오케스트라에서 음악을 감상하는 것 같은 실감을 부여할 수 있다. 목표를 충족시키기 위해서 합주곡을 구성하는 악기 별 음원을 분리하고 연주를 위해 필요한 음원을 추출하고 음원을 각 재생장치로 전달하는 작업을 AET Process로 정의하였다. 음원 간의 동기화를 제어하기 위해서 쉼표를 이용한 동기화 알고리즘을 제안하였다. AET Process와 쉼표를 이용한 동기화 처리 방법을 이용하여 사용자에게 실감 있는 합주 서비스를 제공할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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