• 한국음향학회지
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• 제32권1호
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• pp.32-42
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• 2013

일반적인 수중 탐지용 압전 구형 센서는 무지향성이어서 스칼라 양인 수신 음압의 크기만 측정할 뿐 전파 방향은 측정 할 수 없는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 구형 센서를 이용해 음파의 크기와 방향을 동시에 찾을 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 구형 센서의 압전 세라믹을 8등분하여 배열한 다음, 각 압전 세라믹 출력전압을 특정한 방법으로 조합하여 음압의 크기와 방향을 파악할 수 있도록 하였다. 또한 압전세라믹 구의 반경과 두께와 같은 구조 변수들의 변화에 따른 감도 변화를 분석하여, 벡터 센서의 감도를 향상 시킬 수 있는 방안을 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제23권1호
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• pp.17-23
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• 2004

일반적으로 무선 이동 채널은 협대역 스펙트럼을 갖는 복소 랜덤 프로세스로 모델링된다. 본 논문에서는 TMS320C6414 DSP칩과 XC2VP30 FPGA칩을 사용한 페이딩 신호의 실시간발생에 대해 기술한다. 여기서 제시된 시뮬레이터는 플랫 페이딩 및 주파수 선택성 페이딩 채널의 일반적인 모델로 그 대상으로 하였으며 여러 다양한 채널 왜곡 현상을 모사할 수 있도록 설계되었다. 시뮬레이터는 다음 세가지 기본적인 채널 특성을 포함한다; 레일리 페이딩, log-normal shadowing, 주파수 선택성 페이딩. DSP의 연산부담을 최소로 하면서 이동 채널의 통계 특성을 재현하기 위해 multi-rate신호처리 기법이 사용되었다. 채널 파라미터 값을 변화시키면서 많은 실험을 행하였고, 시뮬레이터에서 실시간 출력된 채널 포락선들의 각 통계 특성이 이론치와 일치됨을 확인했다.

• 한국음향학회지
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• 제39권6호
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• pp.592-599
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• 2020

본 논문은 다양한 지진 이벤트 분류를 위해 지진 데이터의 정적인 특성과 동적인 특성을 동시에 반영할 수 있는 합성곱 순환 신경망(Convolutional Recurrent Neural Net, CRNN) 구조를 제안한다. 중규모 지진뿐만 아니라 미소 지진, 인공 지진을 포함한 지진 이벤트 분류 문제를 해결하려면 효과적인 특징 추출 및 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 먼저 주의 기반 합성곱 레이어를 통해 지진 데이터의 정적 특성을 추출 하게 된다. 추출된 특징은 다중 입력 단일 출력 장단기메모리(Long Short-Term Memory, LSTM) 네트워크 구조에 순차적으로 입력되어 다양한 지진 이벤트 분류를 위한 동적 특성을 추출하게 되며 완전 연결 레이어와 소프트맥스 함수를 통해 지진 이벤트 분류를 수행한다. 국내외 지진을 이용한 모의 실험 결과 제안된 모델은 다양한 지진 이벤트 분류에 효과적인 모습을 보여 주었다.

• 한국음향학회지
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• 제39권3호
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• pp.163-169
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• 2020

비동기 양상태 소나는 음원 방향에서 수신되는 직접파를 탐지하고 직접파가 수신된 시간을 추정하여 반사파의 거리를 산출한다. 따라서 동기식에 비해 직접파 수신 시간 추정 오차가 표적 거리 추정 오차에 더하여 나타난다. 특히, 직접파는 다중경로 신호에 의해 정합필터 출력이 여러 개의 첨두치로 나타나는데 문턱치를 넘는 첫 번째 첨두치로 직접파 도달시간을 추정하는 기법과 가장 큰 첨두치로 직접파 도달시간을 추정하는 기법에 대하여 분석하였다. 실험은 공간적으로 분리된 음원과 해저에 매설된 선배열 수신센서로 구성된 양상태 소나를 이용하여 모의 반향기에서 반향되는 유사 표적 신호를 획득하는 방식으로 진행되었다. 실험결과 첫 번째 첨두치로 직접파 도달시간을 추정하는 기법이 표적 거리 추정 오차가 더 작은 것을 확인하였다. 도출된 결과는 비동기 양상태 소나의 표적 추적 기법에 활용할 예정이다.

• 한국음향학회지
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• 제21권1호
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• pp.62-68
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• 2002

MVDR (Minimum Variance Distortionless Response) 빔형성 기법은 간섭신호의 영향을 최소화하는 기법으로서 방위각 분해능은 우수하나, 높은 주파수 분해능을 얻기 위해서는 오랜 시간 동안 관측한 많은 양의 데이터가 필요하다. 짧은 빔출력 시간에 높은 주파수 분해능을 얻기 위해 기존의 SW (Steered Minimum Variance) 기법에서는 조향 공분산행렬 (steered covariance matrix)을 이용하여 전체 주파수 대역에 대하여 동일한 적응 가중벡터 (adaptive weighting vector)를 사용한다. 본 논문에서는 각 주파수별로 보다 정확한 적응 가중벡터를 얻기 위해 전체 대역을 여러 개의 부대역 (subband)으로 나누고, 각 부대역에 대한 적응 가중벡터를 얻는 SSMV(Subband Steered Minimum Variance) 기법을 제안한다. 연산량과 부대역의 크기를 줄이기 위해 전체배열을 여러 개의 부대열 (subarray)로 나누고, 각 부대역별로 적응 가중벡터를 구한다. 제안한 SSMW 기법의 성능을 확인하기 위해 실제 해상실험 데이터를 이용하여 신호처리를 하였으며, 그 결과 제안한 기법의 우수한 성능을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제13권4호
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• pp.40-49
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• 1994

본 논문에서는 단어 인식 시스템의 성능 개선을 위하여 다음과 같은 두가지 방법을 제안한다. 첫번째 방법은 VQ 코드간의 천이를 안정화시키기 위하여 음성신호의 특징벡터 시퀀스에 관성을 적용하는 방법이고, 두번째 방법은 이산 HMM 모델에서 인접 프레임 간의 시간 상관성을 고려하기 위하여 VQ 코드의 천이행렬을 출력 심벌의 관측확률에 가중치로 이용하여 새로운 관측확률을 발생하는 방법이다. 특징벡터 시퀀스에 관성을 도입함으로서, SOFM상의 각 단어에 대한 반응경로에서 확률분포가 중첩되는 것을 억제하여 HMM의 상태천이를 안정화 시킬 수 있다. 기존의 이산 HMM에 VQ 코드의 천이행렬을 가중치로 적용함으로써, 특징벡터의 확률분포를 더욱 세분화하고, 특징분포를 적당한 영역으로 제한함으로써 인식시스템의 성능을 개선할 수 있다. 제안한 방법을 평가하기 위하여 50개의 DDD 지역명을 대상으로 인식 실험을 수행하였다. 실험 결과에 의하면, 제안된 방법이 기존의 HMM 모델에 비해 화자종속 실험에서는 $4.2\%$의 인식률 향상과 화자 독립 실험에서는 $12.45\%$의 인식률 향상을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제13권6호
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• pp.5-14
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• 1994

이 논문은 오차역전달(error back-propagation) 알고리듬을 갖는 다층구조 퍼셉트런(Multi-Layered Perceptron)을 사용하여 우리말 단어음성을 화자종속으로 기계 인식하는 실험에 관한 연구 결과다. 대상단어는 시외 자동전화 지역번호표에서 임의로 선택한 50개 지역명이며, 이 중 43개는 2음절로 구성되어있고 나머지 7개는 3음절이다. 단어를 음소나 음절별로 분리(segmentation)하지 않고, 단어의 각 부분에서 골고루 추출된 특징성분을 신경망에 입력하는 방법을 사용했다. 그렇게 함으로써 발음지속시간에 관계없는 결과를 얻을 수 있으며, 이 때 사용된 특징 성분은 선형예측분석으로 구해진 PARCOR계수다. 전체학습과 구분학습의 비교, 프레임 갯수와 PARCOR차수에 대한 인식률의 의존도, 중간층 뉴런의 갯수에 대한 인식률의 변동, 그리고 출력층 뉴런의 구성 방법에 따른 비교 등 4가지 실험을 통하여 가장 최량의 조건을 찾아보고자 하였다. 이 연구를 발전시킨다면 실시간의 화자독립 소규모어휘 음성인식이 가능해질 것으로 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제18권1호
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• pp.10-15
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• 1999

본 연구는 35° Y-X Quartz 기판에 낮은 형상 요소를 갖는 Code Division Multiple Access(CDMA)방식 기지국용 Intermediate Frequency (IF)단 통과대역 필터를 설계하고 제작하는 방법에 대해 연구하였다. 이 기판 위에 임펄스 모델링을 이용하여 낮은 형상 요소를 갖는 표면 탄성파 필터를 제작하기 위해 입력단에는 Apodization weighted형의 빗살무늬 변환기, 출력단에는 Withdrawal weighted형의 빗살무늬 변환기로 구성하였다. 그리고 입출력 IDT의 개수는 리플의 영향을 최소화하기 위해 Kaiser-Bessel 창함수를 이용하였으며, 각각 2200쌍과 1000쌍으로 하였다. IDT 전극의 폭은 3.6㎛, 간격은 3.5㎛였으며 두께는 파장과의 비를 고려해 6000Å으로 할 때 최적의 결과를 얻을 수 있었으며, 구경은 임피던스 정합을 위해 2mm로 하였다. 제작된 SAW필터는 중심 주파수 115.2MHz, 통과대역 폭은 1.27MHz이상, 형상 요소는 1.3이하, 삽입손실 -l5dB 및 저지대역 -45dB이하인 특성을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제19권2호
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• pp.90-94
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• 2000

본 논문에서는 HMM 기반의 인식시스템에서 신뢰성이 낮은 입력패턴을 거절하기 위해 필요한 임계 문턱값을 효과적으로 추정하는 방법을 제안한다. Anti-model을 이용한 거절방식은 통계적 가설(statistical hypothesis)에 근거하여 주어진 입력에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도를 임계 문턱값과 비교하여 거절 여부를 결정한다. HMM은 각 클래스 별로 출력값의 편차가 심하게 나타나므로 일률적인 문턱값을 적용하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 각 클래스 별로 HMM 생성을 위해 사용된 학습데이터를 이용하여 클래스에 종속적인 임계 문턱값을 추정하는 방법을 제안한다. 각 클래스에서의 임계 문턱값은 학습데이터에 대한 HMM과 anti-model 간의 유사도로부터 추정된다. 실험에서는 HMM 기반의 3차원 손 제스처 인식시스템에 대해 제안한 문턱값 추정방법을 적용하여 거절검사를 수행하였다. 실험 결과로부터 제안한 임계 문턱값 추정방법이 anti-model 구현 방식에 관계없이 적용이 가능하고 추정된 문턱값을 이용하여 부적절한 입력 패턴을 적절하게 거절할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2004년도 춘계학술발표대회 논문집 제23권 1호
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• pp.337-340
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• 2004

한국어 문-음성 합성 시스템(TTS: Text-To-Speech)은 합성음의 자연스러움을 증가시키기 위해 운율 발생 알고리듬을 만들어 시스템에 적용하고 있다. 운율 법칙은 각국의 언어에 대한 언어학적 정보나 자연음에서 구한 운율에 대한 지식을 기반으로 음성 합성 시스템에 적용하고 있다. 그러나 이렇게 구한 운율 법칙이 자연음에 존재하는 모든 운율 법칙을 포함할 수도 없고, 또 추출한 운율 법칙이 틀린 법칙이라면, 합성음의 자연감이나 이해도는 떨어질 것이므로, TTS의 실용화에 장애가 될 수 있다. 이러한 점을 감안하여 본 논문에서는 자연음에 내재하는 운율을 학습할 수 있는 인공 신경망을 이용한 운율발생 신경망을 제안하였다. 훈련단계에서 인공 신경망의 입력 단에 한국어 문장의 음소 열을 차례로 이동시켜 인가하면 입력 단의 중앙에 해당하는 음소의 운율 정보가 출력되도록 훈련시킬 때, 목표 패턴을 이용한 감독학습을 통해, 자연음에 내재하는 운율을 학습하도록 하였다. 평가 단계에서 문장의 음소 열을 입력하고, 추정율을 측정하여 인공 신경망이 한국어 문장에 내재하는 운율을 학습하여 발생시킬 수 있음을 살펴보았다.