• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.343-345
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• 2020

본 논문에서는 선택적 노이즈 캔슬링을 위한 환경 인지 기술을 제안한다. 기존의 노이즈 캔슬링은 모든 소리를 구분 없이 차단하여 여러 가지 문제를 유발할 수 있으며 공통된 노이즈 캔슬링 동작으로 각 소음에 최적화된 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해 제안하는 방법은 대표적 오디오 특성인 멜-스펙트로그램과 스펙트로그램 기반의 시간적 특성 벡터를 사용하여 환경 인지를 진행한다. 본 논문에서는 attack, rotation, sawing으로 구성된 3가지 소음과 speech, tonal로 구성된 2가지 비 소음으로 총 5가지 클래스를 분류한다. 제안하는 방법에서 특성 벡터로 멜-스펙트로그램만을 사용했을 때 87.5%의 분류 성능을 보였으며, 스펙트로그램 기반의 시간적 특성을 추가했을 때 분류 성능이 91.2%로 향상되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1713-1719
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• 2022

처리지연이 적은 노이즈 캔슬러일수록 샘플링 주파수를 높일 수 있으므로 더 좋은 품질의 출력 신호를 얻을 수 있다. 단일 버퍼를 사용할 경우 프로세서가 입력된 데이터를 처리하는 동안 새로운 데이터를 버퍼에 쓰기가 불가능하므로 처리지연이 발생한다. 이러한 처리지연은 안티-노이즈와 출력 신호를 합성시킬 때 위상을 일치시키기 위한 추가적인 버퍼링 오버헤드를 발생시킨다. 본 논문에서는 대칭적 Even-Odd-buffer 구조를 사용하여 읽기와 쓰기 작업을 번갈아 가며 수행함으로써 처리지연을 최소화하고 처리속도를 높일 수 있는 가속기의 구조를 제안한다. 또한, Fast Fourier Transform 기반 노이즈 캔슬링과 적응 Least Mean Square 알고리즘을 사용한 노이즈 캔슬링의 구조적 차이를 비교한다. 그 결과로 대칭적 Even-Odd-buffer를 사용하였을 때 단일 버퍼 대비 처리지연이 29.2% 줄어들었다. 제안하는 대칭적 Even-Odd-buffer 구조는 다양한 노이즈 캔슬링 알고리즘에 적용될 수 있다는 장점이 있다.

• 한국음향학회지
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• 제34권5호
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• pp.377-384
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• 2015

본 논문은 노이즈 캔슬링 헤드폰을 위한 능동 소음 제어 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 피드백 구조의 filtered-x least mean square algorithm(FxLMS) 기반 능동 소음 제어 기술을 이용하여 외부에서 헤드폰 내부로 유입되는 소음을 제어한다. 이때 가변적인 2차 경로에 강인하게 대처하기 위해 지속적으로 2차 경로를 추정하는 잔여 음악제거기 기반의 온라인 2차 경로 추정 알고리즘을 이용한다. 실험을 통해 2차 경로가 변화하는 환경에서 제안 능동 소음제어 알고리즘은 기존 알고리즘들에 비해 음악 신호의 왜곡 없이 안정적으로 일관성 있는 소음 제어 성능을 보임을 확인하였다.

• 정보화정책
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• 제29권4호
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• pp.43-66
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• 2022

인공지능 기술의 발전과 더불어 세계 각국의 인공지능 기술 특허를 둘러싼 경쟁도 치열해지고 있다. 2000년~2021년간 미국 특허청의 인공지능 기술 특허출원은 꾸준히 증가하고 있는 가운데 2010년대 들어 보다 가파른 성장세를 기록하고 있다. 특허지표를 통해 한국의 인공지능 기술경쟁력을 분석한 결과, 청각지능, 시각지능 등의 세부 분야에서 특허활동성, 영향력, 시장성 등이 우위에 있는 것으로 평가된다. 그러나, 주요국과 비교하여 한국의 인공지능 기술 특허는 양적 활동성, 시장성 확보 측면에서는 상대적으로 우수하나 기술 파급력은 다소 열위에 있는 것으로 나타난다. 최근 인공지능 기술 토픽으로 노이즈 캔슬링, 음성인식 등은 감소한 반면 모델학습 최적화, 스마트센서, 자율주행 등이 활성화되면서 성장이 기대되고 있다. 한국의 경우 사기탐지/보안, 의료 비전러닝 등의 분야에서 특허출원 성과가 다소 부족하여 분발이 요구된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권7호
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• pp.493-503
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• 2018

최근 국민생활 수준이 향상되면서, 많은 사람들이 건강에 관심을 갖고 발병 이전의 예방관리를 위하여 운동을 통해 셀프트레이닝을 하는 인구가 증가하고 있다. 일반적으로 근육의 언발란스는 자세의 비대칭성을 초래하고 인체의 비대칭성이 깨지게 되면 조정력, 순환작용, 내장기관의 변위 등을 동반하게 되어 각종 질병을 유발할 수 있다는 연구가 속속 나오고 있다. 본 연구에서는 최근 큰 관심을 받고 있는 스마트웨어 중에서 셀프트레이닝이 가능한 피트니스 웨어를 개발하고, 안드로이드 기반 어플리케이션을 통하여 시뮬레이션 함으로서 셀프트레이너 피트니스웨어 상용화 기술을 제시하고자 하였다. 셀프트레이너 피트니스웨어의 개발을 위하여 전도성 폴리머, 패션 디자인 및 봉제, 전기전자적인 기술이 융합하여 운동시 근육의 언발란스를 확인하고 스스로가 비대칭성을 교정할 수 있는 스마트웨어를 만들 수 있었다. 구체적으로는 최적 MWCNT 농도의 도출을 통한 폴리머 센서를 제작하고 도전성 섬유를 활용한 전극 신호선을 설계 및 부착하여 신호를 수집할 수 있는 최적의 위치에 전극을 부착하여 생체신호를 수집하였다. 이렇게 수집된 생체신호를 전기적 신호 변환하고 블루투스 통신을 이용하여 전달하는 Signal Module을 설계 및 제작하였으며, 소프트웨어 알고리즘을 이용한 노이즈 캔슬링과 안드로이드 기반의 셀프 트레이닝 애플리케이션을 융합하여 상용화가 가능한 셀프트레이너 피트니스 웨어의 제작방법을 제시하였다.