• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.269-272
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• 2004

주행 상태에서의 자동차 내부 음 환경은 다양한 소음 및 구조적 요인으로 인하여 음성에 대한 정상적인 전송 특성을 갖기 어렵다. 이는 음원으로부터 음성 입력 장치(Microphone)에 이르기까지의 채널 왜곡에 기인한 문제로써, 실제 주행 환경에서의 음성 인식 성능에 대해서도 심각한 악영향을 초래한다. 본 논문에서는 주행 소음의 크기에 따른 채널별 음성 왜곡 정도에 따른 명료도를 음성 전달 지수인 STI(Speech Transmission Index)를 통하여 분석하고 그 결과를 음성 인식률과 상호 비교하였다. 그리고 수음 패턴에 따른 명료도 척도와 음성 인식 성능과의 상관성을 검토하고, 이를 통해 단일 채널 환경에서 최적의 마이크로폰 위치에 대하여 고찰해 보았다. 실험 결과, 주행 중의 소음 환경에서도 음성의 명료도 척도와 인식률과의 관계는 높은 상관성이 얻어짐을 알 수 있었고, 각 채널 간의 성능 편차 패턴도 주행 환경에 따라 비슷한 양상을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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• pp.60-64
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• 1998

음성인식 시스템의 실용화 과정에서 훈련환경과 테스트 환경의 불일치로 인한 인식성능의 저하는 반드시 극복되어야 할 문제이다. 본 논문에서는 잡음 tR인 입력음성의 비음성구간에서 잡음레벨을 추정하여 음성 스펙트럼에서 추정된 잡음레벨을 빼는 스펙트럼 차감법고 스펙트럼 영역에서 미리 정해진 마스킹 레벨보다 낮은 에너지 값을 마스킹 레벨로 올려주는 잡음 마스킹을 함께 사용함으로써 훈련 환경과 테스트환경의 불일치를 줄이는 방법을 제안한다. 그리고 복수의 마스킹 레벨에 대한 모델들을 미리 만들어 두고 추정된 잡음 레벨에 따라 적합한 마스킹 레벨의 보델을 사용하여 인식을 수해？는 다중 모델 방법을 적용하였다. 자동차 소음환경에서 두 가지 마스킹 레벨에 대한 모델을 이용한 화자독립고립단어 인식 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 방식은 정차중 무시동 환경에서 95.8%, 정차중 시동 환경에서 95.6%, 한적한 도로환경에서 92.8%, 복잡한 시내도로 환경에서 89.6%, 고속도로 환경에서 74.4%의 인식성능을 나타내었으며, 평균 90.7%의 성능을 얻을 수 있다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권3호
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• pp.20-26
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• 2008

두 가지 Independent Component Analysis(ICA) 알고리즘을 적용하여 자동차 엔진 소음과 섞인 음성 신호의 인식을 시도하였다. 이를 이용하여 추정한 신호를 HMM을 이용하여 인식하였고 이 신호의 인식률을 소음이 섞이기 전의 음성 신호의 인식률과 비교하였다. 음성 신호를 추정하는데 두 가지 서로 다른 ICA를 사용하였으며 그 중의 하나는 negentropy를 최대화하는 FastICA 알고리즘이며 다른 하나는 출력 신호 사이의 독립성을 최대화하여서 입력과 출력 사이의 mutual information을 최대화하는 information-maximization approach 이다. 남성 앵커가 진행한 한국어 뉴스 문장에 대한 단어 인식률은 87.85%이며 다양한 신호 대 잡음비를 갖도록 소음을 섞어서 추정을 한 후 인식을 시도한 결과 FastICA를 이용해 추정한 음성 신호에 대한 인식률은 1.65%, information-maximization을 이용해 추정한 음성 신호에 대한 인식률은 2.02% 인식률 저하가 나타났다. 따라서 어느 방법을 적용하든지 의미 있는 차이가 없음을 확인하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.101-106
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• 2002

최근 사무환경에서 컴퓨터 사용시간이 급증함에 따라 컴퓨터 소음의 불쾌감으로 인한 저소음형 컴퓨터에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 효율적인 소음조절을 위하여 컴퓨터 소음에 대한 실태 조사를 위하여 설문조사를 실시하였으며, 물리적 측정치와 더불어 심리음향학적 각종 파라메타를 계산하였다. 또한 일반적 업무 Task가 주어진 상태에서 컴퓨터 소음에 대한 근무자의 상하한계치 설정을 위한 청감실험을 실시하였다. 설문조사 결과, 가장 시끄럽게 인식되는 소음은 팬소음(사용자 컴퓨터)과 키보드 사용음(타인 컴퓨터)으로 나타났으며, 약 55%의 사용자들이 보통 컴퓨터 소음에 대해 시끄럽게 느끼고 있는 것으로 나타났다. 또한 현재 사용중인 컴퓨터의 소음에 대해 사용자의 약 20% 정도만이 조용하게 느끼며, 컴퓨터 소음이 업무효율을 떨어뜨린다는 응답도 약 35%로 나타났다. 팬소음, CD-Rom 구동음, HDD 작동음에 대해 청감실험을 실시한 결과, 각 소음의 상하한치는 각각 31∼51dB(A), 34∼54dB(A), 34∼58dB(A)로 나타났다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.115-122
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• 2002

본 논문에서는 웨이블렛 서브밴드 필터링기법을 이용하여 다중의사 결정기법에 기반을 둔 외부 잡음에 강인한 고립단어 음성인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 음성인식에 있어서 외부잡음은 음성인식 알고리듬의 인식률을 저하시키는 주요 원인으로 지적되므로 음성인식기의 성능을 향상시키기 위해서 무엇보다도 잡음에 강인한 음성인식 알고리즘의 개발이 절실히 요구되고 있다. 제안된 알고리즘의 타당성을 검증하기 위하여 다양한 자동차 소음하에서 한국어 단독 숫자음 10단어의 인식률 변동을 알아 보았다. 그 결과 현재 음성인식 기법으로 널리 쓰이고 있는 벡터양자화 알고리즘만을 적용한 경우에 비해 9~25%의 향상된 인식률을 보였다.

• 소음진동
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• 제2권3호
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• pp.168-172
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• 1992

최근 자동차 분야에 있어서 많은 변화가 급속히 일어나고 있다. 70년대의 오일쇼크 이후 전륜구동 승용차의 보급이 급속히 확산되고, 연비 경쟁이 늘어났으며 소형. 경량화의 요구는 점차 증가되고 있다. 이후 80년대 들어 전자기술이 접목되면서 혁명적이라 할 수 있는 변화가 일어났고, 그 변화의 추세는 급속히 가속화되고 있다. 자동차의 전자화는 초기에는 공해 및 연비 개선 차원에서 시작됐으나, 이후 안전성 및 주행성능 향상을 겨냥했고, 이제는 인간감성까지 고려한 최적제어 측면에서 활발한 연구가 진행되고 있다. 이러한 변화는 소음. 진동분야에도 일어나, 차량이 점차 고성능. 경량화됨 에 따라 더욱 최적화된 구조물 설계를 요구하고 있고, 더 나아가 전자화를 도입 각종 노면 및 주행상태에 따라 최적의 승차감을 제공하는 전자제어 현가 시스템(E.C.S.)이 상품화되었고, 소리를 발생시켜 소음을 제거시키는 능동소음제어 시스템(ANC)의 실용화 단계를 앞두고 있다. 이러한 시점에 국내 자동차의 소음. 진동분야에 종사하는 많은 사람들에게, 실제 우리 국산화가 국내. 외적으로 소음. 진동부분이 어떻게 평가되고 있는지, 또 자동차 대중화 시대를 맞이한 국내의 많은 소비자들의 불만은 어느 정도인지를 인식시켜 각자의 사명감을 고양하고, 참고적으로 일본의 최근 자동차 분야의 소음. 진동 연구 동향을 소개하여 자동차 소음. 진동 대책 연구에 도움이 되고자 한다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2002년도 춘계학술대회논문집
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• pp.768-771
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• 2002

국외 환경 소음과 진동은 이미 세계보건기구(WHO)와 UN산하 환경기관에서 선언한 바와 같이 “전세계인의 문제”(“global issues”)로 분류 인식하고 있으며, 이들 문제점들에 대한 접근은 선진국들의 국민 복지정책의 가장 핵심적 요소로 관리하고 있다. 예를 들어, WHO가 출판한 공중소음에 대한 지침서［1］, 그리고 유럽공동체의 전문가 그룹이 작성한 보고서［2］들은 최근의 환경소음에 대한 새로운 접근의 필요성, 새로운 측정 및 평가 방법, 그리고 인체에 미치는 복합적 영향들의 새로운 평가 기법 개발, 그리고 환경 개선을 위한 장기적 계획과 실천 방안들을 구체적으로 제시하고 있다.(중략)

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2021년도 추계학술대회
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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.

• 한국음향학회지
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• 제8권1호
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• pp.48-58
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• 1989

현재, 항공기 소음 문제는 이에 대한 일반대중의 인식이 점차 높아져 가고 있는 상황이다. 여기서는, 기존의 김포 및 제주 국제 공항의 항공소음 실태를 간략하게 살펴보고 이들 공항의 예를 참고하여 향후 추진될 신공항 건설에 따른 소음피해의 범위를 예측하였다. 항공기소음의 예측방법은 FAA규정 중의 기초소음 Data를 참고하여 작성된 Program을 이용하여 WECPNL 값을 산출해 낸 후, Computer 에 연결된 Plotter를 이용하여 소음 Contour를 작성하였다. 또한, 선진 각국의 항공소음평가단위를 대략 살펴 봄으로 해서, 본 연구에서 채택한 WECPNL의 타당성을 검토해 보았다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 1996년도 추계학술대회논문집; 한국과학기술회관, 8 Nov. 1996
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• pp.27-31
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• 1996

연사기는 장섬유가 천연섬유와 유사한 섬유의 성질을 갖도록 하거나 면사, 모사 등의 단섬유사의 인장강도를 높여주기 위해서 실을 꼬아주는 기계를 가리키며 여러 가지의 연사기 가운데 생산성이 높은 2-for-1 연사기가 널리 사용되고 있다. 2-for-1 연사기는 고정된 급사 보빈과 이것을 관통하는 중공스핀들, 실이 통과하는 구멍(yarn guide)을 가진 디스크와 실을 감는 장치등으로 구성되어 있다. 고정된 보빈에서 풀려 나온 실이 스핀들을 거쳐 회전하는 yarn guide를 통과하면서 실이 한 번 꼬이고 yarn guide를 빠져나온 실이 감기면서 다시 꼬이므로 1회전당 2회 꼬이게 되어 2-for-1이라는 이름이 붙여졌다[1]. 2-for-1연사기의 스핀들은 대개 10,000-15,000rpm으로 회전하며 고속으로 올라갈수록 생산성이 증대되기 때문에 고속화를 위한 노력이 계속되고 있으나 고속화를 가로막는 중요한 애로기술의 하나가 소음, 진동저감기술이다. 본 연구에서는 스핀들 32개짜리로 특별제작된 2-for-1 연사기에서 가장 중요한 소음으로 인식되고 있는 스핀들 소음의 소음원인을 규명하고자 하였다. 소음원인의 분석에는 다중입력/단일출력(MISO)모형을 이용한 신호 해석법을 사용하였다.