• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.263-271
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• 2000

본 논문에서는 잡음에 강건한 적응 알고리즘을 이용하여 음향 반향을 제거하고 추정 오타 신호와 마이크 입력 신호간의 상관도를 이용한 후처리기로 잔여 반향을 감쇠시킴으로써 통화의 품질을 향상시키는 음향반향 제거기를 ADSP-2181을 이용하여 구현하였다. 제안하는 음향 반향제거기는 기존의 적응 필터를 이용한 음향 반향 제거기예 비해 계산량이 크게 종가하지 않으면서 잔여 반향을 제거하여 통화 품질을 개선하며, 감쇠기를 통과함으로써 원래 신호가 왜곡이 되는 현상을 방지하기 위하여 두 개 의 문턱치를 사용하여 후처리 여부를 결정하여 신호의 왜곡을 막아준다. 그리고 16 비트 고정 소수점 DSP를 이용한 실험 결과를 통하여 잡음에 강건한 적응 알고리즘이 동시 통화 상황에서도 우수하게 동작하고, 수렴 속도도 NLMS 알고리즘에 떨어지지 않음을 보았다. 그리고 후처리기를 사용함으로써 ERLE가 평균 20 dB 이상 향상되었다. 그리고 제안하는 후처리기를 사용하는 반향 제거기의 출력이 기존 후처리기를 통과한 출력보다 신호의 왜곡이 줄어 기존의 음향 반향 제거기에 비해서 성능이 향상됨을 보였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제37권2호
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• pp.131-137
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• 2013

본 연구에서는 열음향 시스템의 음향파 출력에 대한 주요한 기하학적 변수에 대해 다루고 있다. 음향파의 출력은 스택의 위치와 스택의 길이, 입력 파워와 공진기의 길이에 의존한다. 본 실험을 통하여 최고의 실험 조건을 얻을 수 있었다. 실험결과에 의하면 최고 음압레벨은 폐쇄된 부분에서 공진기길이의 1/4 -1/2지점 사이에 스택을 위치시켰을 때, 공진기와 스택의 길이가 길 때, 그리고 입력전압이 증가할 때 나타난다. 또한 주파수의 경우 공진기의 길이가 200mm일 때 437Hz, 100mm일 때 885Hz를 기록하였다. 연구 결과 공진기의 길이가 짧을수록 더 높은 주파수를 얻을 수 있는 것을 알 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제22권6호
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• pp.463-471
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• 2003

본 논문에서는 아시아ㆍ태평양 지역에서 실시한 음향교정기의 국제비교 결과를 검토, 분석하였다. 국제비교에 사용된 음향교정기는 음압레벨교정기와 피스톤폰이었으며, 출력음압레벨을 측정하기 위해 사용된 마이크로폰은 1" 및 1/2" 표준마이크로폰 (LS1P, LS2P)과 1" 및 1/2" 기준 마이크로폰 (WS1P/F, WS2P/F)이다. 표준 마이크로폰을 이용하여 측정한 결과는 만족스러웠으나 기준 마이크로폰을 사용하여 측정한 결과는 En 값이 ±1.0 이내에는 들었으나 상대적으로 큰 편차를 보였다. 이러한 결과는 기준 마이크로폰의 음압감도레벨의 부정확한 교정으로 나타났다. 새로이 제정된 기준 마이크로폰의 비교교정에 따라 정밀 교정한 값을 사용한 결과 외국 표준기관들이 측정한 출력음압레벨과 유사한 값을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.35-38
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• 2000

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.

• 한국화재소방학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.130-137
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• 2019

본 연구에서는 비상방송용 스피커 13종을 대상으로 UL 2043 화재 시험 조건에서 광대역 음원을 발생시켜 13종 비상방송용 스피커의 특성을 분석하였다. 1 W 스피커의 특성을 15 W 출력 스피커와 비교하면 20 dB 이상 낮은 주파수 대역도 있는 것으로 나타났다. Loudness 분석 결과 1 W와 10 W 이상 출력의 스피커의 음향 크기를 비교하면 사람이 2배 이상의 크기로 차이를 느끼게 되는 것이다. Articulation index (room)는 Loudness와는 반대로 스피커의 출력이 감소함에 따라 증가되는 경향을 갖는 것으로 나타났다. 이상의 결과에서 스피커의 출력이 커지면 발생되는 음량은 증가하지만 명료하게 스피커에서 발생되는 음향의 명료도는 낮아지는 것으로 분석되었다. 향후 다양한 공간에 충분하고 명료한 음향이 발생되도록 비상방송용 스피커를 개선과 비상방송용 스피커의 음향 특성을 합리적이고 정량적으로 측정 평가할 수 있는 표준 기반과 성능 평가 기준 설정이 필요하다. 또한 다양한 공간의 비상방송음 명료도 기준 등을 수립하는 것이 필요하다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 춘계학술대회논문집
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• pp.939-946
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• 2008

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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.258-259
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• 2016

일반적으로 UHD 방송 편집 시스템에서 UHD 영상의 데이터양이 막대하기 때문에 실시간 전송을 위해 코덱과 함께 압축하여 편집 서버로 혹은 편집 서버로부터 스트림 형태로 전송한다. BT.1120 형태로 전송 송출된 SDI (Serial Digital Interface) 내장 음향 데이터는 영상과 달리 보조 데이터 영역에 다른 메타 데이터들과 함께 합성되어 전송 송출되기 때문에 추출 및 합성이 상대적으로 어렵다. 특히 재생을 위해서는 영상 코덱으로부터의 출력 영상과의 동기를 고려해야 하고 음향 데이터를 BT.1120 표준에 맞춰 보조 데이터 영역에 합성해야하기 때문에 개발에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 UHD 영상/음향 데이터의 실시간 획득/재생 시스템에서의 SDI 내장 음향 데이터의 추출 및 합성을 위한 FPGA (Field Programmable Gate Array) 기반 하드웨어 플랫폼을 제안하였다. 또한, 이를 위한 음향 데이터 추출 로직과 합성 로직을 HDL(Hardware Design Language) 설계하여 FPGA 내에 탑재하고 카메라/디스플레이/편집 서버와 통합하였다. 시험 결과 4K 60fps 데이터에서 정상적으로 영상과 음향을 분리/획득 및 합성/재생하였다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.1-8
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• 2002

전자식 안정기는 자기식 안정기에 비해서 고주파로 점등하기 때문에 방전등에서 나타나는 음향 공명 현상으로 인한 Arc의 떨림이 나타날 수는 있으나 소형, 경량화 및 조광 기능을 가질 수 있음으로 인해서 그 응용분야가 더욱 더 넓어지고 있다. 본 논문에서는 일반적으로 글 알려져 있는 수은 램프 모델링을 응용하여 메탈 할라이드 램프의 모델링을 만들고램프에서 발생하는 음향 공명 현상을 해소하기 위해 음향 공명의 영향을 반지 않는 동작 주파수를 설정하였다. 또한 새로운 방법의 출력 회로(LCC)의 선계 방법을 다루었다. 또한 SIMULINK를 이용하여 메탈할라이드 램프를 사용한 전자식 안정기 시물레이터를 제작하였고, 이를 통해서 쉽게 인버터 출력부LCC값을 결정하였고 시뮬레이션 특성은 실제 안정기를 제작한 후 결과 값을 비교함으로써 시뮬레이터 특성을 검증하였다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.13-16
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• 1999

이산 HMM을 이용한 음성인식을 할 때, 관측심볼은 훈련 데이터의 양자화과정을 수행하여 얻게 된다. 훈련 데이터는 선정된 몇몇 화자에 의해서 얻어지게 되는데, 이러한 이유로 인하여 충분하지 못한 훈련 데이터가 얻어지므로, 관측 심볼에 따라 출력확률분포값이 영(zero)이나, 거의 영에 가까운 값을 가지게 된다. 이러한 요인은 인식률의 저하를 초래하므로, 본 논문에서는 fuzzy smoothing 기법을 채택하여, 출력확률분포값이 영(zero)의 값을 가지는 것을 방지하여, 새로 구해진 파라메터로 인식실험을 하였다. Smoothing과정을 수행한 후의 인식률이 smoothing을 하진 않은 인식율에 비해 평균 $1.46\%$ 향상되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2000년도 하계학술발표대회 논문집 제19권 1호
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• pp.27-30
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• 2000

본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후 처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후 처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 $4.5\%$, $1.3\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.