• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.23 no.5
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• pp.559-565
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• 2010

In this study we propose noise energy harvesting for green infrastructure development. In this regard, infrastructures such as railroad, subway, and road are taken into consideration as sources of noise which provides energy through certain wave forms. As the need of recycling noise energy became reasonable due to the increase of infrastructure usage, the capacity and property of our noise energy generating device, which uses electromagnetic induction for electricity generation, are analysed in this paper. Consequently, the outcomes of this experiment show the fact that maximum electricity is generated from the device at a specific point of noise frequency, and the relation between air pressure caused by noise and the electricity generated by the device is in a specific proportional form either linear or non-linear. The major points of developing noise energy generating device in order to apply it into social infrastructure are discussed in this paper as well.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• fall
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• pp.176-179
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• 2021

현재 음성인식 기술은 인공지능 비서, 전화자동응답, 네비게이션 등 다양한 분야에서 사용되고 있으며 인간의 음성을 디바이스에 전달하기 위해 음성 신호를 텍스트로 변환하는 Speech-To-Text (STT) 기술을 필요로 한다. 초기의 STT 기술의 대부분은 확률 통계 방식인 Hidden Markov Model (HMM)기반으로 이루졌으며, 딥러닝 기술의 발전으로 HMM과 함께 Recurrent Nural Network (RNN), Deep Nural Network (DNN) 기법을 사용함으로써 과거보다 단어 인식 오류를 개선하며 20%의 성능 향상을 이루어냈다. 그러나 다수의 화자 혹은 생활소음, 노래 등 소음이 있는 주변 환경의 간섭 신호 영향을 받으면 인식 정확도에 차이가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 음성 신호를 추출하여 주파수성분을 분석하고 오디오 신호 사이의 주파수 영역 correlation 연산을 통해 음성 신호와 노이즈 신호를 구분하는 것으로 STT 인식률을 높이고, 목소리 신호를 더욱 효율적으로 STT 기술에 입력하기 위한 방안을 제안한다.