심리음향학적으로 소리의 감성 요소를 평가하려는 시도가 계속되고 있으나 뚜렷한 결과가 나온 것은 많지 않다. 또한 감성 인자 평가에 대한 국제적인 표준도 정확히 나와있지 않다. 일반적으로 심리음향학 인자로 loudness, sharpness, roughness, fluctuation strength, pleasantness, annoyance를 사용하며, 이러한 인자들을 이용하여 바이노럴 음질 평가 시스템을 구현하였다. 구현된 바이노럴 음질 평가 시스템의 객관성을 평가하기 위해 인성 실험을 실시하였고 인성 실험 결과와 음질 평가 시스템을 이용한 평가 결과를 비교 분석하였다.
본 논문에서는 인터넷 기반 전송기술인 TCP/IP 네트워크의 한 분야인 AoIP(Audio over Internet Protocol)를 기반으로 한 음향전송시스템을 구현하기 위하여 최근 들어 연구하고 있는 다양한 음향전송 시스템들을 탐구하여 가장 효율적으로 구현이 가능한 전송방법을 채택하여 AoIP기반 음향전송시스템의 설계와 구현을 하였다. 구현된 시스템은 소규모의 구내 방송시스템을 비롯하여 대규모의 분산 네트워크가 필요한 다양한 프로페셔널 음향 시스템에 적용 할 수 있으며, 향후 다양한 분야에 응용하여 자동으로 음향신호를 전송하는 시스템으로의 확장 가능성을 제시하였다.
최근의 야외경기장의 설계는 운동 경기 뿐만 아니라 각종이벤트 및 대형콘서트를 수용하는 다목적경기장으로 건설되어지고 있으며 지붕의 $50\%$이상이 천장으로 덮히는 야외경기장의 건설이 증가하는 추세로 변화되고 있으며 이에 대한 음향장해 현상이 심각한 실정이나 이에 대한 건축음향적인 대책은 미미한 실정이다. 본 연구는 서울월드컵경기장을 중심으로 경기장의 음향시스템을 고찰하고 과 측정결과 치와 음향시뮬레이션 결과치를 음향인자 (잔향시간, 명료도, 음압레벨)들을 서울시의 설계기준과 비교분석 평가 고찰하는데 있다.
입체음향을 구현하는 방법으로는 다수의 스피커를 사용하는 다채널 음향재생 시스템과 2개의 스피커나 스테레오 헤드폰을 이용하는 2채널 음향재생 바이노럴 시스템이 있다. 그 중에서 공간 및 비용 상의 문제로 인하여 2채널을 이용한 음향재생시스템이 주목을 받고 있다. 일반적으로 2채널로 입체음향을 재생하기 위해서는 소리가 음원으로부터 청자의 두 귀에 이르는 경로를 모델링한 머리전달함수 (HRTF : Head Related Transfer Function)를 이용하지만 혼돈원추 상에서 음상정위의 혼돈을 주게 되므로 입체감을 저하시킨다는 단점이 있다. 본 논문에서는 2채널 입체음향 시스템을 효과적으로 구현하기 위하여 머리전달함수를 개선하는 알고리즘을 제안한다. HRTF 그룹화 및 심리음향을 이용하여 각 방향에 해당하는 주파수 스펙트럼 특성을 부각시키는 방법을 적용하였으며 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘이 정확한 방향감을 생성할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 가상 콘서트홀에서 사용자가 인터랙티브한 음향 체험을 할 수 있는 인터페이스에 대해 제안한다. 제안하는 인터페이스는 가상 콘서트홀을 기반으로 좌석 위치별 음향 체험 시스템과 악기 제어 및 음향 체험 시스템으로 구성된다. 제안하는 인터페이스의 각 시스템을 구현하기 위해 인공 잔향 알고리즘과 멀티채널 음원 분리, 머리전달함수를 적용하였다. 제안하는 인터페이스는 유니티(Unity)를 사용하여 구현되었으며 사용자는 가상현실기기인 오큘러스 리프트(Oculus Rift)를 통해 가상 콘서트홀을 체험할 수 있고 립 모션(Leap Motion)을 통해 별도의 입력 도구없이 손동작만으로 시스템을 제어할 수 있으며 헤드폰을 통해 시스템이 제공하는 음향을 체험할 수 있다.
본 논문은 서해의 수중음향 통신 네트워크의 물리계층에 적합한 수중음향통신 시스템을 제안한다. 서해정점의 해양 관측정보와 Bellhop 음선 추적프로그램을 이용하여 서해정점의 수중 채널 모델을 구하고 이 수중 채널 모델을 이용하여 통신 변수들을 산출하고 다이버시티 기법이 응용된 CDMA(Code Division Multiple Access)와 SC-FDM(Single Carrier-Frequency Division Multiplexing) 전송방식을 이용한 음향 통신시스템을 설계한다. 설계된 통신시스템의 성능을 검증하기 위해 여러 통신환경에 대한 비트 오류율과 데이터 전송률을 연산하고 이로부터 서해안에서 긴 지연시간을 가지는 수중 채널과 낮은 Eb/No에서 사용가능한 수중 음향통신 기법을 제안한다.
급속히 발달하는 현대의 디지털 기술에 의해 음향기기는 매우 빠른 속도로 개선 개발되고 있으며 이에 대한 기술과 지식도 나날이 새로워짐에 따라 보다 더 다양하고 새로운 음향이 제공될 뿐만 아니라 생활 수준향상에 따른 음향에 대한 관심과 보다 더 다양하고 수준 높은 음향에 대한 요구가 점차 확산되어 가는 추세이다. 이러한 결과로 인해 이제 음향기기는 이를 다루는 전문가는 물론이고 일반인들 역시 이에 대한 사용의 필요성이 높아지게 되었다. 그럼에도 불구하고 음향기기는 이를 사용하는 전문가들과 일반인에게 수용하기 어려울 정도의 급속한 변화와 발전을 거듭하고 있다. 이러한 새로운 음향에 대한 테크놀로지를 가상적으로 조작 및 체험해보는 안내가 필요하다. 따라서 본 연구의 목적은 음향기기에 대한 이해를 원하는 일반인들과 전문인들에게 기기의 기본 원리와 사용 및 조작법을 안내하는 웹 기반 가상 음향기기 안내 시스템을 설계하는 것이다. 본 음향기기 안내 시스템은 음향기기 사용법의 내용을 단순히 컴퓨터로 표현하고 안내하는 차원을 넘어 실제 조작과 가깝게 가상적인 조작을 제공하는 시뮬레이션형의 안내시스템이다.
본 연구에서는 대상 원심팬 시스템에서 발생하는 유동 현상과 공력 음향 성능을 수치적/실험적으로 분석하고 다양한 수치 기법을 비교하여 평가하고자 하였다. 먼저 원심팬의 성능을 실험적으로 분석하기 위해 반무향실에서 음향 파워를 측정하였으며, 실험 결과를 통해 대상 원심팬 시스템에서 방사되는 소음 성능에 대한 유효 주파수 범위를 파악하고 이에 대한 수치 모사를 실시하였다. 수치적으로 유동 및 음향 파워를 분석하기 위해 Navier-Stokes 방정식과 Ffowcs Williams&Hawkings 방정식을 각각 유동장과 음향장의 지배방정식으로 사용하였으며, 음향장의 구현을 위해 가상의 음향 방사면을 설계하여 사용하였다. 고차 3차원 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD)와 연계된 Hybrid-CAA 기법을 사용하여 모사한 음향 파워 레벨과 소음 실험을 통해 측정한 음향 파워 레벨의 비교를 통해 사용된 수치 기법의 정확도 및 수치적 특성을 평가하였다.
수중음향통신 링크는 육상에서의 통신 링크와 비교했을 때, 물과 공기라는 매질의 차이, 음파와 전자기파라는 전달 파의 차이로 인하여 링크 해석에 있어서 수중음향통신 환경 고유의 특성을 고려한 링크 해석이 필요하다. 본 논문에서는 수중에서 음파를 이용한 무선통신의 매질로서 바다 속을 경로 손실, 흡음, 환경 잡음 측면에서 수중음향통신 링크 예산 수립에 적합하도록 음향학 기반의 지식을 해석하고 고찰하였다. 우리나라 연안에서의 흡음 계수 및 잡음 레벨에 대해서 분석하고 흡음 계수 및 잡음 레벨을 고려한 수중음향통신 주파수 대역 선정 방법을 제시하였다. 또한, 수중음향채널 링크 해석 결과의 적용 예로서 수중음향통신 시스템에서 널리 사용되고 있는 주파수 대역 중에서 25kHz 중심 주파수를 사용하고 전송 속도 10kbps, 목표 전달 거리 1km, 목표 비트 오율 $10^{-3}$인 QPSK 수중음향통신 시스템의 천해 동작환경을 고려한 이상적인 AWGN 환경에서의 링크 예산 수립 예를 보였다.
본 연구에서는 연속음성인식 시스템의 성능 향상을 위한 기초 연구로서 시스템에 적합한 음향모델과 언어모델을 작성하고 항공편 예약 태스크를 대상으로 인식실험을 실시한 결과 그 유효성을 확인하였다. 이를 위하여 먼저 HMM의 출력확률분포의 mixture와 파라미터의 차원에 대한 정확한 분석을 통한 음향모델을 작성하였다. 또한 반복학습법으로 특정 태스크를 대상으로 N-gram 언어모델을 적용하여 인식 시스템에 적합한 모델을 작성하였다. 인식실험에 있어서는 3인의 화자가 발성한 200문장에 대해 파라미터 차원 및 mixture의 변화에 따른 음향모델과 반복학습에 의해 작성한 언어모델에 대해 multi-pass 탐색 알고리즘을 이용하였다. 그 결과, 25차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복 학습한 언어모델을 이용한 경우 평균 $81.0\%$의 인식률을 얻었으며, 38차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복 학습한 언어모델을 이용한 경우 평균 $90.2\%$의 인식률을 보여 인식률 제고를 위해서는 38차원에 대한 mixture 수가 9인 음향모델과 10회 반복학습으로 작성한 언어모델을 이용한 경우가 매우 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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