• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.3218-3222
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• 2013

판소리는 우리나라 전통 성악곡이며 소리, 대화, 몸짓이 어울린 종합 예술로 독창성과 우수성을 세계적으로 인정받은 세계무형유산이다. 특히, 판소리는 소리꾼의 해학적 표현과 청중의 참여도가 높은 점에서 예술적 가치가 있으며 모든 계층이 두루 즐기는 예술로서 사회적 통합의 기능을 담당한 것으로 평가되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사회와 시대를 표현한 판소리의 음향학적 특징을 분석하기 위해 판소리 다섯 마당을 대상으로 음성신호 분석 기술을 적용한 상관성 추출 연구를 수행하였다. 이를 위해 판소리 다섯 마당에 대한 스펙트로그램, 피치, 안정도 및 강도 분석을 실험하였다. 실험 결과를 통해 판소리는 청중들에게 집중과 흥미를 지속적으로 유지시키면서 이야기를 풀어가는 특징을 잘 반영하기 위해 목소리의 파동 및 성대 떨림의 변화 폭이 크고 안정적이며 음성 에너지가 큰 소리로 표현하고 있는 것으로 분석되었다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.51-57
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• 2016

본 연구는 강세음절이 있는 8개의 단어를 선정하여 원어민과 한국 대학생들 사이의 모음발음 길이를 스펙트로그램을 이용하여 측정한 후에 비교분석한 실험적 연구이다. 이 실험을 위하여 20명의 한국인 피 실험자들이 8개의 단어들이 들어있는 문장들을 발화하고 녹음하였으며, 음향적 특질들은 Praat 소프트웨어 프로그램을 이용하여 측정하였으며 그 결과를 통계분석 하였다. 분석결과, 8개의 강세모음에서 두 집단 간 차이가 있었으며, 7개의 강세모음에서는 그 차이가 유의미하였다. 두 실험집단 간 실험결과를 보면, 제1음절에 강세가 있는 모음들은 모두 집단 간 유의미한 차이를 보여주었다. 그 중에서 wonderful과 glasses의 강세음절에서는 유의미성이 크게 나타나고 있었는데, 특히 영어저모음 /${\ae}$/의 발음에서는 원어민이 한국인집단보다 훨씬 큰 길이로 발음하는 것을 알 수 있었다. 이러한 실험결과는 영어교육현장에서 외국인어투의 개선을 위한 수업자료로 활용할 수 있으리라 판단된다.

• 융합정보논문지
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• 제8권1호
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• pp.37-42
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• 2018

본 연구는 다섯 개의 문장을 선정하여 그 안에 들어있는 다섯 개의 단어와 그 단어 내에 들어있는 모음들을 대상으로 하여 한국인들의 모음발음 길이를 Praat 프로그램을 이용하여 측정한 후에 원어민의 실험결과와 비교분석한 연구이다. 20명의 한국인 피 실험자들이 실험을 위해 실험문장을 읽고 녹음하였으며, 음향적 특질들은 스펙트로그램 등을 활용한 Praat Software 프로그램을 이용하여 측정하여 그 결과를 얻었다. 이러한 과정을 통해 얻어진 결과들은 통계분석 하였다. 분석결과, 단어단위에서는 3개의 단어에서 두 집단 간 차이가 있었으며, 5개의 모음들은 모두 그 차이가 유의미하였다. 또한 두 실험집단 간 단어와 모음발음크기 비율에 관한 비교에서는 모든 단어와 모음들의 발음크기 비율이 두 집단 간 유의미한 차이를 보여주었다. 이러한 실험결과를 통해 영어전설저모음인 /${\ae}$/와 영어이중모음/ai/, 그리고 첫 번째 음절에 영어강세모음이 오는 경우에 그 발음 길이크기를 분석해보면 한국인 피 실험자집단에서는 외국인어투가 존재함을 다시 확인할 수 있었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제6권1호
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• pp.10-17
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• 2017

We propose classification algorithms for human and dog movement. The proposed algorithms use micro-Doppler signals obtained from humans and dogs moving in four different directions. A two-stage classifier based on a support vector machine (SVM) is proposed, which uses a radial-based function (RBF) kernel and $16^{th}$-order linear predictive code (LPC) coefficients as feature vectors. With the proposed algorithms, we obtain the best classification results when a first-level SVM classifies the type of movement, and then, a second-level SVM classifies the moving object. We obtain the correct classification probability 95.54% of the time, on average. Next, to deal with the difficult classification problem of human and dog running, we propose a two-layer convolutional neural network (CNN). The proposed CNN is composed of six ($6{\times}6$) convolution filters at the first and second layers, with ($5{\times}5$) max pooling for the first layer and ($2{\times}2$) max pooling for the second layer. The proposed CNN-based classifier adopts an auto regressive spectrogram as the feature image obtained from the $16^{th}$-order LPC vectors for a specific time duration. The proposed CNN exhibits 100% classification accuracy and outperforms the SVM-based classifier. These results show that the proposed classifiers can be used for human and dog classification systems and also for classification problems using data obtained from an ultra-wideband (UWB) sensor.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.244-251
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• 2014

본 논문에서, 가스절연개폐장치(GIS)의 정상상태와 비정상상태에 대해 예방진단기술을 이용하여 자세하게 서술하였다. 이 기술은 지능형 GIS 감시시스템에 의해 저장된 GIS의 데이터의 분석과 진단에 근거한다. GIS음의 파형은 방전과 자체내의 코로나 방전음에 의해 발생되는 것으로 잡음과 비슷하다. 그러므로, 본 논문에서, GIS음의 정상 상태와 비정상 상태로 분류하는데, 정상과 비정상 상태를 레벨교차율(LCR)과 스펙트로그램 에너지비율로 이용하여 구분하였다.

• 한국음향학회지
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• 제20권8호
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• pp.24-30
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• 2001

본 논문에서는 발음표기가 주어진 상황에서 음성 신호의 자동 음소 분할에 관한 것이며 음소의 경계를 음소 음향학적인 변화특성에 따라 3가지 형태로 분류하여 각각에 적합한 분할 알고리즘을 개발하였다. 형태 1은 묵음·유성음·무성음간의 분할이며 히스토그램분석으로 구한 문턱 값으로 초기 분할 후, 웨이블릿 계수의 SVF (Spectral Variation Function)를 이용하여 분할하였다. 형태 2는 연속적인 모음의 분할이며 각 모음변화특성을 템플릿으로 구성하여 분할에 활용하였다. 형태 3은 모음과 유성자음 혹은 유성화 자음의 분할이며 특성주파수대역의 진폭변화를 이용하여 후보구간을 정한 후, 캡스트럼 계수의 SVF를 이용하여 최종적인 분할을 수행하였다. 본 실험에서는 분할 성능을 테스트하기 위하여 한국어 PBWSpeech DB에서 342개의 단어를 자동으로 분할한 후, 수작업으로 분할한 결과와 비교하였다. 전체적인 자동 분할 성능은 20 msec내에서 81.5%의 분할성능을 보였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.783-790
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• 2020

본 논문에서는 실내 보안 응용을 위한 사람 감지 레이다 시스템을 제안하고, 이의 FPGA 기반 설계 및 구현 결과를 제시하였다. 연산의 복잡도와 메모리 요구량을 최소화하기 위해 스펙트로그램의 상측 절반만 특징점 추출에 사용하였으며, 복잡한 연산이 필요한 특징점 추출기법을 배제하고, 분류 성능과 연산 복잡도를 고려한 효율적인 특징점 추출기법이 제안되었다. 또한, 전체 스펙트로그램에 대한 저장이 불필요한 파이프라인 구조로 설계하여 메모리 요구량을 최소화하였다. 제안된 시스템의 분류 학습을 위해 사람, 개, 로봇 청소기에 대한 실험이 수행되었고, 96.2%의 정확도 성능을 확인하였다. 제안된 시스템은 Verilog-HDL을 이용하여 구현되었으며, 1140개의 logic과 6.5 Kb의 메모리를 사용하는 저면적 설계가 가능함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제39권5호
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• pp.406-413
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• 2020

본 논문에서는 조류와 양서류 울음소리의 구별 정확도를 높이기 위해 게이트 선형유닛과 자가주의 집중 모듈을 활용해서 데이터의 중요한 부분을 중심으로 특징 추출 및 데이터 프레임의 중요도를 판별해 구별 정확도를 높인다. 이를 위해 먼저 1차원의 음향 데이터를 로그 멜 스펙트럼으로 변환한다. 로그 멜 스펙트럼에서 배경잡음같이 중요하지 않은 정보는 게이트 선형유닛을 거쳐 제거한다. 그러고 난 뒤 시간 축에 자가주의집중기법을 적용해 구별 정확도를 높인다. 사용한 데이터는 자연환경에서 멸종위기종을 포함한 조류 6종의 울음소리와 양서류 8종의 울음소리로 구성했다. 그 결과, 게이트 선형유닛 알고리즘과 시간 축에서 자가주의집중을 적용한 구조의 평균 정확도는 조류를 구분했을 때 91 %, 양서류를 구분했을 때 93 %의 분류율을 보였다. 또한, 기존 알고리즘보다 약 6 % ~ 7 % 향상된 정확도를 보이는 것을 확인했다.

• 음성과학
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• 제5권1호
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• pp.49-62
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• 1999

This study is concerned with the educational program Visual Analysis Tool (VAT) for sound development for foreign intonation using personal computer. The VAT can run on IBM-PC 386 compatible or higher. It shows the spectrogram, waveform, intensity and the pitch contour. The system can work freely on either waveform zoom in-out or the documentation of measured value. In this paper, intensity and pitch contour information were used. Twelve French sentences were recorded from a French conversational tape. And three Korean participated in this study. They spoke out twelve sentences repeatly and trid to make the same pitch contour - by visually matching their pitcgh contour to the native speaker's. A sentences were recorded again when the participants themselves became familiar with intonation, intensity and pauses. The difference of pitch contour(rising or falling), pitch value, energy, total duration of sentences and the boundary of rhythmic group between native speaker's and theirs before and after training were compared. The results were as following: 1) In a declarative sentence: a native speaker's general pitch contour falls at the end of sentences. But the participant's pitch contours were flat before training. 2) In an interrogative: the native speaker made his pitch contours it rise at the end of sentences with the exception of wh-questions (qu'est-ce que) and a pitch value varied a greath. In the interrogative 'S + V' form sentences, we found the pitch contour rose higher in comparison to other sentences and it varied a great deal. 3) In an exclamatory sentence: the pitch contour looked like a shape of a mountain. But the participants could not make it fall before or after training.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.200-207
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• 2020

본 논문에서는 보안 감시용 레이다 시스템을 위한 저복잡도 특징점 추출기를 제안하고, 이의 FPGA 기반 설계 결과를 제시하였다. 특징점 추출기의 메모리 요구량을 최소화하기 위해 레이다 스펙트로그램 전체에 대한 통계처리를 요구하는 프레임 단위의 특징점을 배제하고, 단위 도플러 프로파일에서 추출 가능한 특징점을 적용하였다. 제안된 특징점 추출기는 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 설계 후, Xilinx Zynq-7000 FPGA를 활용하여 구현되었으며, 기존 연구대비 58.3%의 slice 및 98.3%의 메모리 요구량을 감소 가능함을 확인하였다. 또한, 제안된 특징점 추출기가 통합된 레이다 기반 보안 감시 시스템을 통해 차, 자전거, 보행자 및 전동 킥보드에 대한 분류 실험이 수행되었고, 성능 분석 결과 93.4%의 정확도 성능을 확인하였다.