White noise 가 혼합된 음향은 듣는 사람에게 감성 조절 효과에 대한 보고가 있다. 그러나 White noise 의 어떤 요소가 감성을 조절하는지는 명확하지 않다. 본 연구는 White noise 와 음향을 혼합할 때 마스킹(Masking) 정도에 따른 이완 감성 변화를 밝혀보고자 하였다. White noise 의 마스킹 효과를 다르게 한 2 곡의 음악을 제작하고, 20 대 남녀 40 명을 대상으로 음악을 들려주는 실험을 실시하였다. 음악 효과에 대한 반응인 자율신경계(PPG, GSR, SKT)와 중추신경계(8ch EEG)의 생리신호를 측정하고 음악을 듣기 전후의 주관적 응답을 수집하였다. 음악을 듣지 않았을 때, 원본 음향 들었을 때 그리고 White noise 혼합한 음향을 들었을 때의 반응에 대해 ANOVA(Analysis of Variance)를 실시하였다. 생리신호는 개인간 편차를 고려해 평준화(Normalization) 한 뒤 생리신호 변화 패턴에 따라 분석하였다. 결과적으로, 주관적 응답과 생리신호 모두 White noise 의 마스킹 효과를 작게한 음향에서 이완의 정도가 더 큰 것을 확인하였다. 따라서 White noise 와 원본 음향간에 마스킹 효과가 작은 음향일수록 White noise 의 혼합으로 인한 이완효과가 큰 것을 확인할 수 있었다.
스펙트럼 차감과정에서 발생하는 잔류 잡음을 제거하는 방법으로 파라메터를 이용하는 적응 스펙트럼 차감법이 있다. 이는 파라메터를 증가시켜 잔류 잡음을 감소시키는 방법이지만 파라메터를 과도하게 증가시킬 경우 음성 왜곡이 발생한다. 따라서, 적절한 파라메터를 추출하기 위하여 SNR이나, 마스킹 효과 등을 이용한 방법들이 제안되었으나 과도한 잡음의 제거로 인한 음성 왜곡 문제와 낮은 SNR에서 부정확한 파라메터의 추출 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아있다. 본 논문은 기존의 SNR을 이용한 방법에 마스킹 효과를 적용한 수정된 적응 스펙트럼 차감법을 제안한다. 제안된 방법에서는 마스킹 임계치를 이용하여 잡음 추정값을 재 계산 항으로써 SNR을 향상시켰고, 이를 이용하여 파라메터를 추출함으로써 성능을 개선했다 성능평가 결과, 제안한 차감법을 적용한 음성신호를 고립단어 음성인식 시스템에 적용했을 때 기존의 방법 보다 인식률이 향상된 것을 확인할 수 있었다.
금융위원회는 2019년도까지 금융기관 및 공공기관 등에서 보유하고 있는 문서에서 지문 정보를 폐기 조치하라고 통보했다. 이를 위해 문서 영상에서 지문 정보를 검출하고 마스킹하기 위한 상용 솔루션들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 문서 영상에 다양한 형태로 기록된 지문 후보들을 분할한 다음 인공신경망 분류기로 지문인지 여부를 판단할 때 지문의 특징이 잘 반영된 피처를 추출하기 위해 다중 LBP 피처를 설계하고 이를 이용해서 지문 정보를 마스킹하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 지문 정보 마스킹 알고리즘을 이용하여 금융권에서 보유하고 있는 3,497장의 문서 영상을 대상으로 지문 마스킹 실험을 수행한 결과 96.4%의 지문을 마스킹 할 수 있어서 본 알고리즘이 실제 지문 정보 마스킹 작업에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.
대부분의 보청기에서는 난청인의 청력 손실을 보상하기 위해 음성 증폭 알고리즘과 잡음 및 피드백을 제거하기 위한 알고리즘 등을 사용하고 있고, 음성의 인지율을 높이기 위해서 음성의 대비를 강조하는 알고리즘을 사용한다. 음성 대비 강조 알고리즘 사용 시 과도한 대비증폭에 의해서 포먼트(formant) 사이에서 마스킹 현상이 발생할 수 있다. 마스킹 현상을 확인하기 위해서 6가지의 주관적인 평가와 1가지의 객관적인 평가를 수행하였다. 주관적인 평가로는 순음 검사, 어음 청취 역치 검사, 낱말 분별력 검사, 순음 마스킹 검사, 포먼트 순음 마스킹 검사, 어음 마스킹 검사로 이루어져있고 객관적인 평가를 위해서 LLR(log likelihood ratio)을 도입하였다. 정상 청각 피험자와 난청 피험자의 결과로 미루어 볼 때, 난청 피험자가 마스킹이 잘 일어난다는 것을 볼 수 있었고, 어음을 이용한 마스킹 검사에서는 마스킹에 의해서 난청 피험자에서 어음에 대한 인지율이 떨어지는 결과를 볼 수 있다. 이러한 현상은 포먼트 향상에 의한 왜곡 때문이 아닌 마스킹 때문이다. 그러므로 마스킹 효과의 특성을 조사하여, 보청기 적합 시, 이러한 마스킹 특성을 고려하는 것이 필요하다.
소프트웨어 테스팅의 궁극적인 목표는 소프트웨어의 에러를 찾아내고 수정하는 것이다. 소프트웨어 에러를 발견하기 어렵게 만드는 요인 중에는 소프트웨어의 에러가 출력에 도달하기 전에 내부에서 마스킹 되어 사라지는 것이다. 이 논문의 목적은 소프트웨어 테스팅을 어렵게 만드는 에러 마스킹의 원인 및 특성을 조사하는 것이다. 이를 위해 3개의 소프트웨어를 대상으로 인위적인 에러를 주입하여 그 에러가 다양한 테스트 케이스들에 의해서 얼마만큼 마스킹 되는지, 그리고 그 원인은 무엇인지를 조사하였다. 실험 결과 4가지 주요 발견이 도출 되었다. 첫째, 약 50% 정도의 에러 마스킹은 에러가 실행되지 않았기 때문에 발생하였다. 둘째, 여러 연산자들 중에서 논리연산자와 산술연산자는 에러를 상대적으로 적게 마스킹하고, 관계연산자와 시간 연산자는 에러를 상대적으로 많이 마스킹하였다. 셋째, 테스트 케이스들 중에 에러를 출력까지 전파시키는데 특별한 성능을 보이는 테스트 케이스의 존재를 확인할 수 있었다. 넷째, 주입한 에러의 종류에 따라서 마스킹 효과가 다르다는 것을 확인할 수 있었다.
청력 손실을 보상하고 난청인이 다른 사람들과 대화할 수 있도록 디지털 보청기 알고리즘은 개발 되어 왔음에도 불구하고, 디지털 보청기 사용자들은 음성을 듣는데 어려움이 있다고 불만을 토로한다. 그 이유는 피드백이나 잔여 노이즈 등에 의해 디지털 보청기를 통한 음성의 질이 이해하기에 불충분하기 때문이다. 또 다른 이유로 포먼트들 사이에서 일어나는 마스킹 현상이 될 수 있다. 이 연구에서 정상 청각 피험자와 노인성 난청을 갖고 있는 난청인 피험자의 마스킹 특성을 측정하여 음성에서의 마스킹에 의한 음성 인지 저하를 확인하기 위한 실험을 하였다. 실험은 순음검사, 어음 청취 역치 검사, 낱말 분별력 검사, 수음 마스킹 검사, 어음 마스킹 검사의 5개 테스트로 이루어졌다. 어음 마스킹 검사에서 각각 어음 세트에 25개의 어음이 사용되었다. 각 어음의 왜곡을 객관적으로 평가하기 위해서 log likelihood ratio (LLR)를 도입하였다. 결과적으로 포먼트 향상의 양을 늘리면 늘릴수록 어음 인지는 낮아졌고, 각 어음 세트에서 각각의 향상된 어음은 통계적으로 비슷한 LLR을 갖지만 어음인지는 그렇지 않게 나타났다. 이것은 왜곡이 아닌 음향 마스킹이 어음 인지에 영향을 준다는 것을 의미한다. 실제로 피험자들 대부분이 맞추지 못한 음성을 주파수 분석한 결과 첫 번째와 두 번째 포먼트 사이의 레벨 차이가 약 35dB이며 이는 순음 마스킹 실험 결과(정상 청각 피험자:36.36dB, 난청인 피험자:32.86dB)와 비슷한 양상을 보였다. 실험 결과에서 볼 수 있듯이 음향 마스킹의 특성은 정상 청각인과 난청인 사이에서 다르게 나타난다. 그렇기 때문에 보청기 착용 전 마스킹 특성을 검사하고, 피팅 시에 적용해야 한다.
실제로 어류는 자연 발생적인 잡음과 인위적 잡음이 혼재하는 환경에서 서식하기 때문에 어류의 청각은 수중에서 발생하는 주위의 잡음에 의해서 영향을 받으며 잡음이 클 경우는 작은 음이 듣기 어렵게 되는 마스킹 현상이 발생하게 된다. 따라서 수중에는 각각의 요인에 의해서 발생하는 매경 잡음들이 항시 혼합되어 있고, 그 음압의 레벨도 변동하기 때문에 수중음을 이용하여 어류를 유집하고 어획하기 위해서는 대상 어종에 의한 청각문턱치뿐만 아니라 배경 잡음에 의한 마스킹 효과를 충분히 조사하는 것이 중요하다.(중략)
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권3호
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pp.371-380
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2011
영상 구현 장치를 사용할 때, 여러가지 이유로 인하여 발생하는 잡음은 화질을 악화시키는 문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하는 과정에서의 근본적인 어려움은 영상에서 보존해야 할 신호와 제거해야할 잡음을 구분하는 것이 쉽지않다는 것이다. 언샵 마스킹과 같은 대비증폭 과정은 영상을 개선하는데 사용되는 매우 중요한 방법이다. 이 방법을 사용하면 증폭된 고주파 성분이 원래의 영상에 더하여 영상이 개선되는 효과를 얻는데, 언샵 마스킹의 특성으로 인하여 잡음 성분도 강화되어 또렷하게 부각되는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 입력 영상에서 신호와 잡음을 효과적으로 구별하여 적응적으로 적절한 언샵 마스킹 처리를 할 수 있는 블럭방법을 제안한다. 모의실험 결과, 제안한 알고리즘을 적용함으로써 잡음 성분을 증폭시키지 않으면서 전체적인 영상의 질을 개선할 수 있는 것이 가능한 것을 확인하였다.
Panaroma Sun roof's sun shade motor elicits two major sounds when operating: the tonal sound and the white noises. Generally, the sound related to the sharpness contributes the most to the quality of motors' tonal sound. The primary purpose of this study was to set the loudness of the motor's objective tonal sound utilizing the masking effect by its white noises. To conduct this study, the sound made by the operating sun shade motor was categorized into two different subsets of masker and test tone to examine the masking threshold. Also, the shifts of masking threshold were observed with the varying masker loudness.
이 연구의 목적은 영상의 화소 간 분석(voxel-based analysis)을 이용하여 자화율 가중 영상(SWI)에 나타난 위상 마스킹의 효과를 알아보는 것이었다. 20명의 정상 노인에서 SWI 영상의 정보를 획득하기 위하여 3차원 경사자장 에코 시퀀스를 이용하여 영상을 얻었다. SWI 영상에서의 위상 마스킹의 효과를 관찰하기 위해 원래의 경사자장 크기(magnitude) 영상에 위상 영상을 2번 곱한 SWI2 영상, 4번 곱한 SWI4 영상, 영상 내 정맥 혈관을 강조한 양의 위상 마스크 SWI 영상 (PSWI), 그리고 조직 부분을 강조한 음의 위상 마스크 SWI 영상(NSWI)을 만들었다. paired t-test를 이용한 PSWI와 NSWI간 신호강도의 차이, SWI2와 SWI4간의 신호강도의 차이, 그리고 경사자장 크기영상 영상과 위상 마스킹에서 얻은 SWI 영상의 신호강도의 차이를 voxel-based 분석으로 수행하였다. 신호 강도 차이는 magnitude과 SWI4 영상 간의 차이가 magnitude과 SWI2 영상 간의 차이보다 더 크게 나왔다. 또한, 신호강도 차이는 magnitude과 PSWI 영상 간의 차이가 magnitude과 NSWI보다 더 많았다. 그리고 NSWI2와 NSWI4간의 신호강도 차이가 PSWI2와 PSWI4간의 신호강도 차이 보다 더 크게 나타났으며, 그리고 NSWI4와 PSWI4간의 신호강도 차이가 NSWI2와 PSWI2간의 신호강도 차이보다 더 크게 나타났다. 위 실험은 화소 간 분석을 통한 SWI 영상 연구가 뇌 전체의 자화율 효과를 볼 때 매우 유용할 것이라는 사실뿐만 아니라, 각기 다른 위상 마스킹 방법을 응용함으로써 선택적으로 정맥 혈관 대비, 혹은 뇌 조직 대비를 강조할 수 있다는 사실을 입증하였다. 그러므로, 자화율 가중 영상의 화소 간 분석은 많은 임상 예에 적용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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