수중 표적을 식별하기 위해서는 표적이 방사하는 소음의 특징을 미리 알고 있어야 한다. 소음의 특징은 스펙트럼상의 상이한 주파수나 특징적 패턴을 형성하는데 수중에서 표적을 구별하는 주요 성분이다. 이 논문에서는 이런 표적의 고유 식별 정보를 모델링하고 구축하는 수중 음향 분석 시스템을 설계, 구현하였다. 이로써 표적관련 음파 특징 정보를 수치화하고 체계적으로 구축해 정밀분석의 토대를 마련하였다.
UAV (unmanned aerial vehicles)을 지칭하는 드론 관련 산업은 기존의 원격조종 무선모형 항공기 수준에서 벗어나 급속도로 발전하고 있으며, 현재는 자동화와 클라우드 네트워크 기술을 접목시키면서 새로운 산업으로 성장해가는 상황이다. 최근 무인 항공기의 능력은 폭발물 및 기타 위험 물질 운반 등 공공 안전에 대한 심각한 위협을 가져올 수 있으며, 불법 드론에 의한 이러한 위험을 감소시키기 위해, 음향 특징 추출 및 분류 기술에 의하여 이들 불법 드론을 탐지할 필요가 있다. 본 논문에서는 고조파 특징 추출 방법(HLA)에 의한 음향 특징벡터 추출 방법을 소개한다. HLA에 기초한 특징 벡터 추출 방법은 음향 데이터의 보다 특징적인 특성을 추출하여 무인 항공기 음향을 식별할 수 있게 한다. 실외 환경에 존재하는 음향의 식별성능을 평가하기 위해 여러 사물 및 실제 드론의 음향을 비교 분석 하였으며, 각 음원에 대한 시뮬레이션으로 드론 및 기타의 음향을 분류하였다.
본 논문에서는 한국어에서 유아 대상의 음성인식 향상을 위한 새로운 특징추출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 특징추출 알고리즘은 세 가지 방법을 통합한 기법이다. 첫째 성도의 길이가 성인에 비해 짧은 유아의 음향적 특징을 보완하기 위한 방법으로 성도정규화 방법을 사용한다. 둘째 성인의 음성과 비교했을 때 높은 스펙트럼 영역에 집중되어 있는 유아의 음향적 특징을 보완하기 위해 균일한 대역폭을 사용하는 방법이다. 마지막으로 실시간 환경에서의 잡음에 강건한 음성인식기 개발을 위해 스무딩 필터를 사용하여 보완하는 방법이다. 세 가지 방법을 통해 제안하는 특징추출 기법은 실험을 통해 유아의 음성인식 성능 향상에 도움을 준다는 것을 확인했다.
동일한 장소에서도 매우 다양한 음향이 발생하고, 서로 다른 장소에서도 유사한 음향이 발생하기 때문에 훈련 데이터가 적거나, 훈련 단계에서 일부 음향만 고려된 경우 음향 상황 인지 성능을 보장할 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 Bag of Words (BOW) 기반 히스토그램 특징이 소개되었다. 하지만 BOW 기반 히스토그램 특징은 일정 시간동안 발생한 음향의 분포를 이용하기 때문에 음향이 발생한 순차적인 정보는 고려할 수 없다. 음향 상황 인지에서 일정 시간 동안 발생한 음향의 주기성과 지속성은 상황을 인지하는데 중요한 정보가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 재발량 분석을 이용하여 주기성과 지속성에 대한 특징을 추출하였다. 인식 실험에서 재발량 분석을 통해 추출된 특징을 함께 사용한 경우 기존 방법들 보다 향상된 성능을 확인했다.
본 논문에서는 응급상황이 신고되는 상황에서 수보자에게 전달되는 신고자의 주변음향신호로부터 신고자의 주변상황을 추정하기 위하여 음향의 주파수적 특성 및 변화특성의 모델링 성능이 뛰어난 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기술 및 분류 성능이 뛰어난 심화신경망을 도입한다. 제안하는 Gabor 필터뱅크 기반의 특징벡터 추출 기법은 비음성 구간 검출기를 통하여 음성/비음성을 구분한 후에 비음성 구간에서 23차의 Mel-filter bank 계수를 추출한 후에 이로부터 Gabor 필터를 이용하여 주변상황 추정을 위한 특징벡터를 추출하고, 이로부터 학습된 심화신경망을 통하여 신고자의 장소적 정보를 추정한다. 제안된 기법은 여러 가지 시나리오 환경에서 평가되었으며, 우수한 분류성능을 보였다.
21명의 한국인 대학생의 영어모음 발화와 원어민의 발화를 비교하여 두 집단의 음향적 특성을 밝히는 것이 본 연구의 목적이다. 따라서 한국인 영어학습자들의 전반적인 영어 모음의 발화 양상을 알아보기 위하여 11개의 영어모음([i, ɪ, eɪ, ɛ, æ, ɑ, ʌ, ɔ, oʊ, ʊ, u])을 사료로 하여 발화테스트를 실시하였다. 원어민과 한국인 사이의 포먼트값(F1, F2)과 모음의 길이를 비교한 결과 전체적으로는 원어민에 비해 전설 모음에서 한국인이 더 앞쪽에서 발화하고, 또한 모음들을 길게 발화한 특징이 보였다. 특히 긴장과 이완모음의 경우, 원어민은 이 모음들을 발화시 음향적인 단서(F1, F2)와 발화 길이를 모두 사용하여서 음향적으로도 두 모음을 구별하여 발화하였고, 길이에 있어서도 긴장모음을 이완모음 보다 더 길게 발화하여 구별하였다. 반면에, 한국인은 긴장과 이완모음을 구별할 때 음향적인 차이로 구별하지 않고, 긴장모음을 더 길게 발화함으로써 길이로써 긴장과 이완모음을 구별하는 것으로 나타났다. 끝으로 이러한 모든 결과를 종합하여 교육적인 함축점도 논의되었다.
본 논문에서는 입력으로 들어 온 레인지데이타에서 특징 추출을 통하여 3차원물체를 식별하는 방법을 제안하고자 한다. Z축 기울기를 이용하여 형상특징을 추출하고, 각 표면조각에서 법선벡터를 구해 기하학적 특징을 추출한다. 그 후 위에서 구한 특징들을 퍼지화데이타로 만들어 일치도 연산에 의해 표준 물체와 입력화상 물체 사이의 정합을 수행한다. 최종적으로 본 논문의 유용성을 실험에 의해 입증하고자 한다.
본 논문에서는 초점 연구를 위해 통사-의미론적인 검증을 거친 질의-응답문 각각 120쌍을 녹취한 음성 자료를, K-ToBI를 이용하여 분절 표기(segmentation & labeling)한 것을 토대로 초점이 실제로 강세를 가지고 실현되는지, 강세를 가지고 실현되는 경우와 그렇지 않은 경우 그 액센트구는 어떤 유형인지, 그리고 초점이 나타나는 경우에 강세 외의 다른 운율적 특징이 나타나는지와 그러한 경우에 그 특징이 무엇인지 등의 문제를 중심으로 하여 국어 초점의 운율적 실현에 관하여 살펴 보았다.
이 연구는 몇 가지 음성적 특징들이 한국어 연속 음성에서의 운율단위의 운율 단서 로 사용되어질 수 있음을 보여 준다. 구 단위의 운율 이론 체계에서 한국어의 운율단위를 악센트구와 억양구로 정의한 전선아(1993)의 연구 결과를 연속음성 자료에 도입하면서 운율 경계에서의 음성적 특징들을 살펴보았다. 연구 결과 악센트구와 억양구말에서는 피치 패턴 과 경계성조의 변화 뿐 아니라 단위말 음절의 길이 증가 현상이 두드러짐을 알 수 있었다. 또 악센트구와 억양구초에서는 모음으로 시작하는 음절의 경우, 모음 시작부에서의 성문음 화가 특징으로 나타난다. 운율 경계에서의 이런 음성적 특징들은 운율단위를 구분짓는 단서 로 이용될 수 있으며 또한 한국어 연속음성의 운율적 패턴을 이해할 수 있게 한다.
한국소음진동공학회 1997년도 춘계학술대회논문집; 경주코오롱호텔; 22-23 May 1997
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pp.524-532
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1997
수중음향표적 특히 선박방사소음을 탐지하거나 식별하는 군사적 목적의 수동소나는 수중청음기 배열로 구성되며 각 배열센서에 수신된 신호에 배열 신호처리기술을 적용하여 선박의 거리, 방위 탐지는 물론 선박의 음향적 특징을 식별하는 고도의 음향장치이다. 그러나 이러한 장치운용자의 선박탐지, 식별이나 새로운 수동소나 개발, 나아가 스텔스 능력의 선박 설계를 위해서는 선박방사소음의 측정, 분석 및 예측에 관한 이해가 선행되어야 할 것이다. 본 연구는 대표적인 선박방사소음 측정시스템의 소개, 방사소음발생기구, 측정자료의 분석 및 예측에 관한 기초기술을 연구 분석한 내용이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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