• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.421-427
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• 2004

In order to exploit underwater resources successfully, the first step would be a marine environmental research and exploration in the seafloor. Generally one sets up a long-term underwater experimental unit in the seafloor and retrieves the unit later after a certain period time. Essential to these applications is the reliable teleoperation and telemetering of the unit. In this paper we presents a robust underwater sound recognition algorithm by which we can identify the sound signal without the influence of disturbances due to underwater environmental changes. The proposed method provides a means suitable for the acoustic releaser which requires low power dissipation and long-time underwater operation. We demonstrate its ability of securing stability and fast sound recognition through simulation methods.

• 전자공학회논문지SC
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• 제41권3호
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• pp.33-38
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• 2004

본 논문에서는 해저의 환경변화에 따른 외란 요소에 영향을 받지 않고, 안정적으로 음파신호를 인식할 수 있는 수중음향 신호인식 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘은 배터리에 의존하여 장시간 운용되어야하는 시스템에 적합한 저소비전력형으로서, 신속하게 음파신호를 인식할 수 있고 해양환경 변화에 대한 안정성을 확보할 수 있으며, 이의 효율성을 수학적모델에 따른 수치시험과 회로실험을 통하여 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.471-480
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• 2008

농자들은 청각장애를 가지고 있기 때문에 알람, 도어 벨, 싸이렌, 경적, 전화 벨 등과 같은 유용한 소리정보를 인식할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 주요한 환경소리 인식방법을 탑재한 휴대형 청각보조 장구가 요구되어진다. 본 논문에서는 환경소리 인식시스템에 적용할 수 있는 능동형 기울기 가중치제약 방식의 새로운 동적 시간정합 알고리듬을 제안하였다. 환경소리 인식방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 소리의 주파수 성분과 크기를 이용하여 시작점과 끝점을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 구간에 대하여 특징을 추출하며 세 번째 단계에서는 추출된 특징들을 분류한다. 실험 결과 제안한 방법의 인식률이 거의 90%가 되었다. 그리고 기존의 동적 시간정합 알고리듬과 비교하였을 때 인식율에 있어서 약 20%정도의 개선이 있었다. 따라서 제안된 방법을 사용하여 농자가 환경소리를 인식할 수 있는 휴대형 청각 보조 장구가 개발된다면 그들의 생활에 편리함을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제20권6호
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• pp.573-581
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• 1999

청진에 의한 심음도법은 오래 전부터 진단에 이용되어 왔지만 심음 인식분야에서는 제 1심음, 제 2심음, 특정 판막의 운동과 같이 부분적 기능이나 동작 분석을 목적으로 심음의 일부 구간에 대한 인식 연구가 행하여졌을 뿐 심음 한 주기 전체를 대상으로 하는 심음 특징 인식에 대한 연구성과는 매우 미약하였다. 본 논문에서는 한 주기 동안의 전체 심음을 분석하여 파라메터를 추출하고 이를 이용하여 한 주기 심음 특성에 대한 인식방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 시간영역에서 제 1심음과 제 2심 검출을 기반으로 한다. 알고리즘은 주요 구간을 추출하고 정점 위치, 구간 적분, 통계변수에 대한 분석을 통하여 심음을 분류한다. 심음을 정상, 수축초기 심잡음, 수축말기 심잡음, 이완 초기 심잡음, 이완 말기 심잡음, 연속적 심잡음으로 구분하였다. 시험 결과 평균 88% 의 평균 인식률을 얻어 제안된 알고리즘의 유용성을 확인하였다. 비정상 심음의 분류에 대한 오인식은 주로 수축초기의 심잡음인 경우로 나타났다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.85-94
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• 2017

본 논문에서는 동물소리 인식시스템을 위하여 최대 빈도모델 탐색 알고리즘을 고안하고 이를 이용한 소리모델을 생성하는 방법을 제안하였다. 소리모델 생성 방법은 동물종의 소리 데이터로부터 학습과정, 비터비 탐색과정 및 최대 빈도모델 탐색과정을 반복하면서 HMM(Hidden Makcov Model)모델의 구조(상태의 수와 GMM의 수)를 탐색하여 최적의 인식률을 갖는 모델집합이 생성하는 방법이다. 최대 빈도모델 탐색 알고리즘은 입력 소리 데이터를 비터비(Viterbi) 알고리즘으로 탐색하여 모델리스트를 생성하고 이 리스트 중에서 최대 빈도수의 모델을 탐색하여 최종 인식결과로 결정하는 방법이다. 알고리즘에서 소리특징으로 MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), 모델형식으로 HMM을 이용하고 C# 프로그래밍언어로 구현 하였다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 27종의 동물소리를 선정하고 실험을 하였으며 27개의 HMM 모델집합이 97.29 퍼센트의 인식률로 생성됨을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.117-119
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• 2004

In order to successfully exploit underwater resources, the first step would be a marine environmental research and exploration on the seafloor. Traditionally one sets up a long-term underwater experimental unit on the seafloor and retrieves the unit later after a certain period time. Essential to these applications is the reliable teleoperation and telemetering of the unit. This study presents ultrasonic-wave remote control system and an underwater sound recognition algorithm that can identify the sound signal without the influence of disturbances due to underwater environmental changes. The proposed method provides a means suitable for units which require low power dissipation and long-time underwater operation. We demonstrate its ability of securing stability and fast sound recognition through experimental methods.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.158-160
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• 2005

In order to successfully exploit underwater resources, the first step would be a marine environmental research and exploration on the seafloor. Traditionally one sets up a long-term underwater experimental unit on the seafloor and retrieves the unit later after a certain period time. Essential to these applications is the reliable teleoperation and telemetering of the unit. In our proposed ultrasonic-wave remote control system and an underwater sound recognition algorithm that can identify the sound signal without the influence of disturbances due to underwater environmental changes. The proposed method provides a means suitable for units which require low power dissipation and long-time underwater operation. We demonstrate its ability of securing stability and fast sound recognition through experimental methods.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1606-1613
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• 2021

Recently various attempts to control hardware through integration of sensors and artificial intelligence have been made. This paper proposes a smart hazardous sound detection at home. Previous sound recognition methods have problems due to the processing of background sounds and the low recognition accuracy of high-frequency sounds. To get around these problems, a new MFCC(Mel-Frequency Cepstral Coefficient) algorithm using Wiener filter, modified filterbank is proposed. Experiments for comparing the performance of the proposed method and the original MFCC were conducted. For the classification of feature vectors extracted using the proposed MFCC, DNN(Deep Neural Network) was used. Experimental results showed the superiority of the modified MFCC in comparison to the conventional MFCC in terms of 1% higher training accuracy and 6.6% higher recognition rate.

• 로봇학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.273-281
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• 2022

In this paper, we propose a robot sound recognition system that detects various sound events. The proposed system is designed to detect various sound events in real-time by using a microphone on a robot. To get real-time performance, we use a VGG11 model which includes several convolutional neural networks with real-time normalization scheme. The VGG11 model is trained on augmented DB through 24 kinds of various environments (12 reverberation times and 2 signal to noise ratios). Additionally, based on random forest algorithm, a decision logic is also designed to generate event signals for robot applications. This logic can be used for specific classes of acoustic events with better performance than just using outputs of network model. With some experimental results, the performance of proposed sound recognition system is shown on real-time device for robots.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 하계학술대회 논문집 G
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• pp.2905-2907
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• 1999

The meaningful speech sound block classification provides very important information in the speech recognition. The following technique of the classification is based on the DWT (discrete wavelet transform), which will provide a more fast algorithm and a useful, compact solution for the pre-processing of speech recognition. The algorithm is implemented to the unvoiced/voiced classification and the denoising.