본 논문에서는 기존의 채널기반의 오디오 기술에 대해 다양한 서비스가 가능하고, 재생환경에 독립적인 객체기반 실감음향 기술에 대해 논하고자 한다. 현재, 극장 사운드를 중심으로 객체기반 오디오 기술이 적용된 사운드가 점차 확산되고 있으며, 미국, 유럽 등 차세대 방송용 오디오에 객체기반 오디오 기술의 도입을 적극적으로 고려하고 있다. 객체기반 오디오 기술은 콘텐츠의 제작단계에서 재생환경을 고려할 필요가 없고, 현장의 음향을 신호와 3 차원 공간 정보로 구분하여 음향 공간의 정보를 그대로 표현함으로써, 재생환경에서는 3 차원 공간 정보를 활용하여 다양한 3 차원 음향 재생 기술을 활용하여 재생할 수 있다. 이러한 객체기반 실감음향 기술 개발을 위해서는 편리한 제작 및 3 차원 공간 정보 표현 기술이 필요하며, 청취환경에서는 객체기반 실감음향 콘텐츠를 제작자의 의도대로 렌더링할 수 있는 재생 및 제어 기술이 필요하다. 이에 객체기반 실감음향 기술의 기술동향과 객체기반 실감음향 서비스를 위한 콘텐츠 표현/제작 및 재생 기술에 대하여 고찰해 보고자 한다.
음향 이벤트 인식 기술은 오디오 신호에서 음향 이벤트를 예측하는 기술로, 최근 대용량 데이터베이스의 배포, 인식 알고리즘과 하드웨어의 발전, 관련 인식 대회 등에 힘입어 많은 연구가 이루어지고 있는 분야이다. 본 논문에서는 음향 장면 및 이벤트 인식 관련 대회인 DCASE 챌린지에 대하여 기술하고, 약한 레이블 기반의 데이터를 학습해 강한 레이블을 예측하는 DCASE 챌린지 과제 4에 대하여 설명한다. 또한 DCASE 챌린지 과제 4에 제출된 다양한 음향 이벤트 인식 알고리즘과 데이터베이스의 종류에 따른 성능을 비교하여 음향 이벤트 인식 성능을 분석한다.
3D 산업의 발달과 함께 음원을 통해 현장에서 느낄 수 있는 입체감을 재현하는 실감 음향 기술에 대한 관심 또한 증가하고 있다. 정확한 실감 음향을 구현하기 위해서 헤드폰과 스피커 시스템을 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 스피커를 이용하는 실감 음향 연구는 초다채널 스피커를 이용하여 물리적 음장 재현을 목표로 하는 방법과 소채널 스피커를 이용하여 사용자의 특성을 적용한 인지적 음장 재현을 목표로 하는 방법으로 나뉜다. 헤드폰과 스피커를 이용한 기존 연구들이 사용하는 기술들에 대해서 알아보고, 기존 기술의 장점과 단점에 대해서 분석해본다. 이를 통해 사용자 맞춤형 실감 음향 기술의 구현을 위한 연구 방향과 새롭게 적용할 수 있는 기술들에 제시하고자 한다.
가상현실은 현실에 구애받지 않고 상사의 세계를 현실과 같이 만들어 내어 인체의 모든 감각기관이 인위적으로 창조된 세계에 몰입됨으로써 현실에 있는 것처럼 느낄 수 있는 사이버스페이스이다. 본 논문에서는 청취자의 머리움직임에 따라 머리 추적기로부터 수신된 정보로서 음향의 방향감 간의 상관모델을 구성하여 시스템내의 S/W 모듈에 전달하는 인터페이스를 구축하고, 이를 토대로 머리 움직임 변화에 부합되는 실감음향을 생성하고, 영상도 함께 동기화하여 몰입감을 증대시키는 실감음향 인터페이스에 대한 개발에 대해서 논의한다.
차세대 실감 방송에서의 오디오 신호는 정보의 전달이라는 기존의 역할을 넘어서 현장감의 재현이라는 실감 방송의 목표를 구현하는 역할을 감당하게 될 것이다. 이 논문에서는 이러한 차세대 실감 방송에서 오디오 신호가 가지는 심리음향학적인(psychoacoustic) 특성을 방송현장의 운용자들을 위해 기존의 연구들에 근거하여 선명하였다. 차세대 방송은 첫째, 멀티채널 오디오 방송, 둘째, 고 해상도 데이터의 활용 그리고 셋째, 멀티 모달 전송로 특정지울 수 있는 새로운 오디오 산업의 기술진행 방향을 통해, 방송으로 전달되어지는 객체에 대하여 개선된 정위(localization), Envelopment 명료도(Clarity)등의 개선된 심리음향학적인 특성을 가지게 한다. 이와 같은 심리음향학적인 개선은 운용자의 올바른 개념적인 이해와 결합하여 보다 현장감 넘치는 방송을 청취자들에게 가져다 줄 것이다.
현재, 극장 사운드를 중심으로 객체기반 오디오 기술을 포함하는 하이브리드 포맷의 사운드 서비스가 점차 확산되고 있으며, 미국, 유럽, 한국 등에서는 차세대 방송용 오디오에 객체기반 오디오 기술의 도입을 적극적으로 고려하고 있다. 객체기반 오디오 기술은 콘텐츠의 제작단계에서 재생환경을 고려할 필요가 없고, 현장의 음향을 신호와 3차원 공간정보로 구분하여 음향공간의 정보를 그대로 표현함으로써, 재생단말에서 3차원 공간정보를 활용하여 재생할 수 있게 한다. 이러한 객체기반 실감음향 기술개발을 위해서는 편리한 제작 및 3차원 공간정보 표현 기술이 필요하며, 청취환경에서는 객체기반 실감음향 콘텐츠를 제작자의 의도대로 렌더링할 수 있는 재생 및 제어 기술이 필요하다. 이에 객체기반 실감음향 기술이 포함되는 하이브리드 오디오 기술의 현황에 대하여 살펴보고자 한다.
가상현실은 현실에 구애받지 않고 상상의 세계를 현실과 같이 만들어 내어 인체의 모든 감각기관이 인위적으로 창조된 세계에 몰입됨으로써 현실에 있는 것처럼 느낄 수 있는 사이버스페이스이다. 본 논문에서는 청취자의 머리움직임에 따라 머리 추적기로부터 수신된 정보로서 음향의 방향감 간의 상관모델을 구성하여 시스템내의 S/W 모듈에 전달하는 인터페이스와 이를 토대로 머리 움직임 변화에 부합되는 실감음향을 생성하고, 영상도 함께 동기화하여 몰입감을 증대시키는 실감음향 인터페이스에 대해서 논의한다.
현대인들의 정보습득은 대부분 시각을 통해 이루어진다. 컴퓨터, 스마트폰 등의 스크린은 사람들의 시각을 끊임없이 자극하여 피로감을 증가시킨다. 이러한 사회 현상 속에서 21세기의 최첨단 사운드 시스템의 실감 나고 풍부한 소리는 사람들의 몸과 마음에 다양한 방법으로 영향을 미칠 수 있다. 소리를 통해 인간은 마음을 안정시키고 자신을 관찰할 여지를 제공받게 되는 것이다. 본 논문에서는 ALgruppe와 Rory's PranaLab이 공동으로 실시한 실감음향을 기반으로 한 입체음향요가 수련을 소개하고 실감오디오 시스템에 관한 이해를 도모하고자 하는 목적을 가진다. 실감음향으로 체험하는 입체음향 요가는 단순히 소리의 효과를 누리는 것이 아니라 요가 수련자들이 내면을 들여다보는 자의식을 갖게 하는 강력한 에너지가 됨을 알 수 있었다. 이는 현대사회의 지식의 지평이 요구하는 다학문적 교류에 대한 응답임과 동시에 새로운 문화콘텐츠의 가능성을 알리는 것이다.
최근 3차원 가상현실에서의 몰입도를 높이기 위해 실감 음향 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 현재의 가상현실에서 적용되는 실감 음향 생성 장치는 음원의 방위각과 위상에 대한 고려는 적용되어 있지만, 음향이 청자에게 다가오고 멀어질 때 발생하는 도플러 효과를 충분히 반영하고 있는 기술이 부족한 현실이다. 따라서 본 논문에서는 가상현실에서의 몰입감을 향상하기 위하여 입체음향 채널의 공간 회전축 스피커를 통해 도플러 효과가 더해진 3차원 입체 증감 음향을 제공하는 방법을 제안한다. 이를 위해 가상의 3차원 공간상에 위치하는 음원을 사용자가 있는 실제 공간에 대응시키고, 가상 음원의 위치에 따라 각각의 공간 회전축 스피커가 출력하는 출력량, 위상차 그리고 회전 각도를 조절해 3차원 실감 음향을 제공한다. 공간 회전축 스피커가 회전하면서 발생하는 회전음원의 자연적인 도플러 효과와 출력 음원의 주파수 변조를 통한 인위적인 도플러 효과가 더해져 청자에게 음원의 원근감을 더욱 사실적으로 느낄 수 있는 입체 증감 음향의 효과를 제공하게 된다.
음향 이벤트 인식은 다수의 음향 이벤트가 발생하는 환경에서 이를 인식하고 각각의 발생과 소멸 시점을 판단하는 기술로써 인간의 청각적 인지 특성을 모델화하는 연구다. 음향 장면 및 이벤트 인식 연구 그룹인 DCASE는 연구자들의 참여 유도와 더불어 음향 인식 연구의 활성화를 위해 챌린지를 진행하고 있다. 그러나 DCASE 챌린지에서 제공하는 데이터 세트는 이미지 인식 분야의 대표적인 데이터 세트인 이미지넷에 비해 상대적으로 작은 규모이며, 이 외에 공개된 음향 데이터 세트는 많지 않아 알고리즘 개발에 어려움이 있다. 본 연구에서는 음향 이벤트 인식 기술 개발을 위해 실내외에서 발생할 수 있는 이벤트를 정의하고 수집을 진행하였으며, 보다 큰 규모의 데이터 세트를 확보하였다. 또한, 인식 성능 개선을 위해 음향 이벤트 존재 여부를 판단하는 보조 신경망을 추가한 이중 CNN 구조의 알고리즘을 개발하였고, 2016년과 2017년의 DCASE 챌린지 기준 시스템과 성능 비교 실험을 진행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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