최근 고령화 사회로 접어들면서 보청기의 수요가 점차 증대되고 있으며, 이에 따라 우수한 성능의 음향궤환제거기가 요구되고 있다. 본 논문에서는 음향궤환제거기의 수렴 특성을 향상시키기 위한 새로운 적응 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘은 음성신호와 같이 상관도가 높은 신호를 사용하여 적응필터의 계수를 갱신할 때 신호의 상관도를 감소시켜주기 위해 비상관기를 사용함으로서 수렴성능을 향상시킨다. 본 연구에서 제한 음향궤환제거기의 성능을 검증하기 위하여 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 시뮬레이션을 수행하였다. 입력신호의 종류와 적응 알고리즘에 따라서 궤환제거기의 수렴특성을 관찰하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 궤환제거기는 유색신호를 입력으로 사용하는 경우, 약 5-10 dB의 SNR 성능이 개선되는 것을 보여 주었다.
국과연은 현재 해군에서 운용중인 잠수함의 주요 장비와 연동하고 소나의 탐지성능예측이 가능한 시스템 SAIMS1.0을 개발하였다. 본 시스템의 설계 개념은 다음과 같다. 1) 저주파$\~$고주파 영역 음장계산을 위한 음향모델을 실용화하여 탑재한다. 2) 함 탑재장비와 ENC 기반 전술정보처리용 해도를 연동하여 생산된 음탐정보의 적용성을 최대화한다. 3) 광해역에 대한 정밀 DB를 구축하여 운용한다. 4) CTD 정보로부터 수직음속구조를 추정하는 알고리즘을 개발/탑재한다. 개발된 시스템은 '03.10.-'04.2. 기간 실시된 시험평가를 통해 적용성을 검증하였다.
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.
본 논문에서는 소나 시스템을 통해 획득된 수중 음향 신호를 디지털 영상의 형태로 변환한다. 그리고 이러한 형태의 영상에 대해 영상 처리 기법을 도입하여 표적 후보를 탐지하고, 이들 영역에 대해 정보를 강화하는 알고리즘을 제안한다. 수중 표적의 탐지 과정은 우선 수중음향신호 영상에서 불규칙한 형태로 분포하고 있는 배경 잡음을 추정하여 재구성한 뒤, 원 영상에서 배경 영상을 제거하여 초기 표적 후보군을 획득한다. 또한 도플러 신호 정보를 가공하여 가중치 맵을 생성하고, 배경잡음이 제거된 영상에 대해 가중치 맵을 이용한 필터링 과정을 수행함으로써 표적 후보에 대한 정보를 보다 정확히 확보하고, 단일프레임에서의 표적 후보 정보를 강화한다. 본 논문에서는 시뮬레이션으로 획득된 수중음향신호에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여, 불규칙적으로 발생하게 되는 잡음이 대부분 제거됨을 확인하였고, 필터링 및 표적 탐지 과정을 통해 수중음향신호 영상에서 표적이 더욱 명확히 표시됨을 확인하였다.
수동 소나는 데몬 처리를 통해 수중 표적의 방사 소음으로부터 프로펠러 정보를 분석한다. 기존 데몬 처리 기법은 신호대 잡음비(Signal to Noise Ratio)를 높이기 위해 시간 영역에 대해 음향 신호를 분할하여 중첩 처리하는 방법을 사용하였다. 다시 말해 일정 시간동안 음향 신호를 수집 및 분할 처리 후 평균을 취해 잡음의 분산(variance)을 감소시켜 신호대 잡음비를 향상시켰다. 그러나 이러한 방법은 각 처리 구간의 음향 신호가 서로 독립적이지 않아 높은 성능 향상을 위해서는 많은 시간과 연산량이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 대역 분할 처리를 통한 데몬 처리 성능 향상 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주파수 영역에서 음향 신호의 구간을 분할하여 데몬 처리를 수행하므로 기존 중첩 기법에 비해 짧은 시간안에 서로 독립적 음향 신호 수집이 가능하다. 따라서 기존 기법에 비해 적은 시간과 연산량으로 동일한 성능을 발휘할 수 있다. 제안된 기법은 수학적 분석 및 시뮬레이션을 통해 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 검증하였다.
본 논문은 external knowledge를 사용한 lattice 없는 상호 정보 최대화(Lattice Free Maximum Mutual Information, LF-MMI) 기반 음향 모델링 방법을 제안한다. External knowledge란 음향 모델에서 사용하는 학습 데이터 이외의 문자열 데이터를 말한다. LF-MMI란 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 학습의 최적화를 위한 목적 함수의 일종으로, 구별 학습에서 높은 성능을 보인다. LF-MMI에는 DNN의 사후 확률을 계산하기 위해 음소의 열을 사전 확률로 갖는다. 본 논문에서는 LF-MMI의 목적식의 사전 확률을 담당하는 음소 모델링에 external knowlege를 사용함으로써 과적합의 가능성을 낮추고, 음향 모델의 성능을 높이는 방법을 제안한다. External memory를 사용하여 사전 확률을 생성한 LF-MMI 모델을 사용했을 때 기존 LF-MMI와 비교하여 14 %의 상대적 성능 개선을 보였다.
멀티로터 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)를 이용해서 수집한 음향 데이터는 모터나 프로펠러에서 발생하는 자체 소음이나 비행 중 발생하는 바람 소리 등으로 인해 음향 품질이 크게 손상되는 문제가 발생한다. 멀티로터 UAV 환경에서는 목표 음향의 크기뿐만 아니라 위상도 크게 손상되기 때문에 크기와 위상을 모두 고려해서 음향을 향상시킬 필요가 있다. 하지만 위상은 크기와 달리 구조적인 특징이 잘 나타나지 않으므로 향상시키는 것이 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 크기와 위상을 모두 표현할 수 있는 복소 스펙트로그램을 기초로 잡음을 제거해서 목표 음향의 품질을 향상시키는 CNN 기반 복소 스펙트로그램 향상 방법을 제안한다.
해양 탐사에 있어서 해저퇴적물의 물성을 파악하는 것은 해양 연구의 기초 자료로써 활용되고 있다. 이러한 해저퇴적물의 물성을 파악하기 위해서는 시추를 통한 직접적인 방법이 있지만 경제적, 시간적 손실이 크고 공간적인 한계가 있다. 이에 음향 장비를 이용한 해저퇴적물 분류 연구가 활발히 진행 중에 있다. 본 논문에서는 해저 지형 조사 장비의 일종인 음향측심기에 의한 음향 신호의 나카가미(Nakagami) 분포를 분석하여 해저퇴적물의 특성을 분류하는 연구를 수행하였다. 나카가미 변수인 m 값의 변화에 따라 해저퇴적물의 물리적 특성이 달라지는 것을 확인하였고, 이는 해저퇴적물특성 연구의 기초자료로 활용되리라고 여겨진다.
인간은 외부 자극 중 시각 및 청각 자극으로부터 가장 많은 정보를 받아들이며 감성이 유발된다. 지금까지의 제품 개발 과정에서 디자인은 시각적 이미지에 중점을 두고 제품에 대한 사람의 느낌을 긍정적으로 만들어주는 외형적 심미성을 추구하여 왔다. 그러나 증대하는 고객의 감성욕구를 충족시키기 위해 기존의 시각 단독 자극에 의한 방법은 한계가 있으며, 따라서 두 가지 이상의 자극을 동시에 제공하는 복합자극을 활용함으로써 고객의 감성만족을 극대화하는 제품 디자인이 필요하다. 본 연구는 이미지 스케일에 나타난 대표적은 8가지 색상과 음향을 함께 제시할 때 인간 감성의 변화를 파악하고 두 자극간 상호 관련성을 조사하였다. 실험결과 동일속성의 색상, 음향이 제시될 때 유발되는 감성은 요소자극과 동일한 속성을 따르며 감성크기가 감소하였고, 반대 속성의 자극이 제시될 때 가성 변화 방향은 청각(음향) 방향과 동일하고, 자극의 크기는 상반된 속성에 의해 가성의 상쇄현상을 보여주었다. 또한 피실험자를 정적, 동적인 성격으로 구분하여 분석한 결과 감성 변화에 차이를 보였으며 이 결과를 토대로 다감각 디자인을 위해 감성의 개인성도 고려해야 함을 알 수 있었다.
본 논문은 시청자의 위치에 최적화된 입체음향을 제공하는 TV 개발에 관한 것으로 2 개의 TV 스피커만으로 5.1 채널 스피커가 주는 입체음향 효과를 제공해준다. 기존의 Speaker Virtualizer 기술은 시청자가 특정 위치(Sweet Spot)를 벗어나면 입체음향 성능이 현저히 저하된다. 반면, 본 논문에서 제안하는 Adaptive Virtualizer 기술은 초음파가 장착된 리모콘을 사용하여 시청자의 위치를 인식하고 인식된 시청자의 위치 정보를 활용하여 청취위치에 해당하는 HRTF로부터 설계된 Filter를 Update 하고 두 스피커의 출력레벨 및 시간지연 값을 보정함으로써 최적의 입체음향을 재현한다. 본 논문에서는 실시간 구현을 위해 Speaker Virtualizer의 계산량을 최소화하는 기술을 제안하고 다양한 청취 위치에 해당하는 Filter를 설계하고 설계된 Filter를 효율적으로 Update 하는 Adaptive Virtualizer 기술을 제안한다. 또한, 초음파를 이용한 시청자 위치 인식 기술 및 전체 시스템 통합 기술을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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