음향 이벤트 검출(Sound Event Detection, SED)은 음향 신호에서 관심 있는 음향의 종류와 발생 구간을 검출하는 기술로, 음향 감시 시스템 및 모니터링 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 음향 신호 분석에 관한 국제 경연 대회(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE) Task 4를 통해 다양한 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 다양한 영역에서 성능 향상을 이끌고 있는 Dense Convolutional Networks(DenseNet)을 음향 이벤트 검출에 적용하기 위해 설계 변수에 따른 성능 변화를 비교 및 분석한다. 실험에서는 DenseNet with Bottleneck and Compression(DenseNet-BC)와 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류인 양방향 게이트 순환 유닛(Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)을 결합한 DenseRNN 모델을 설계하고, 평균 교사 모델(Mean Teacher Model)을 통해 모델을 학습한다. DCASE task4의 성능 평가 기준에 따라 이벤트 기반 f-score를 바탕으로 설계 변수에 따른 DenseRNN의 성능 변화를 분석한다. 실험 결과에서 DenseRNN의 복잡도가 높을수록 성능이 향상되지만 일정 수준에 도달하면 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있다. 또한, 학습과정에서 중도탈락을 적용하지 않는 경우, 모델이 효과적으로 학습됨을 확인할 수 있다.
최근설비를 계획하는데 있어서는 설계에서 건설 운용, 갱신에 이르기까지 라이프사이클코스트, 미니멈의 관점에서 시스템토틀로서 검토되는 일이 많다. 그러한 의미에서 설비의 보전기술을 중요한 역할을 담당한다. 일반적으로 보전의 종류는 사후, 예방, 예지()의 각 보전에, 또 보전의 방식으로는 시간기준보전과 상태기준보전으로 대별할 수가 있다. 설비가 복잡하고 고도화되어가고 있는 가운데 경비효율, 가동율, 신뢰도 등 토틀 시스템 효율의 향상을 도모하기 위해 상태기준에 의한 예지보전이 요구되는 경향에 있다. 또 온라인으로 리어얼타임인 설비진단기술의 진전이 이를 가능케 해가고 있다. 여기서는 음행분석에 의한 설비진단에 대해 자가발전장치의 음향진단을 예로 하여 기술키로 한다.
본 논문은 디지틀 음성통신 서비스의 품질기준 (통화품질, 접속품질)을 설정하기 위한 실험용 통화모델 시스템의 사용자 접속 규격을 구현한 것이다. 본 논문에서 구현한 사용자 접속 규격은 디지틀 음성통신망에서 사용하려는 접속 protocol을 그대로 적용하여 실제의 상황과 같도록 하기 위하여 종합정보통신망 (ISDN)의 표준규격인 사용자 - 망 접속 규격을 이용하여 구현하였다. CCITT 권고안 I series의 규격을 만족하는 Protocol Simulator 와의 연동실험을 통하여 구현한 모델 시스템에 대한 사용자 접속 규격의 처리 및 성능을 확인하였다.
본 논문은 고속철도 역사의 통과구간 설계에 있어서 소음방지에 효과적인 설계안을 검토하기 위하여 7가지의 다양한 대안의 모델을 시뮬레이션하여 그 결과를 비교 분석하였다. 고속열차의 최대 운영속도 300 km/h 기준시 승강장의 허용소음도는 약 91 dB(A) 일 때 이를 만족하는 설계안은 통과구간의 양쪽에 설치하는 방음벽으로는 부족하며 통과구간을 곡면유리로 폐쇄한 터널식의 설계가 허용소음도를 만족하는 것으로 나타났다.
기존의 DTW를 이용한 화자 인식 시스템은 DTW의 단점이라 할 수 있는 과다한 계산량을 갖는다는 문제점을 갖고 있다. 따라서 본 논문은 텍스트 종속 화자 인식 시스템에서 피치 분포도를 갖는 개별 화자의 lDTW를 수행하기 전에 시간축 스케일링을 이용한 전처리로 인식시의 계산량을 감소시키는 과정을 미리 수행할 후 감소된 기준패턴들의 입력신호에 대해서만 DTW를 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 제안한 방법을 실험하였을 경우 87.5%의 평균 처리 시간이 감소하였고, 더불어 인식률 감소는 거의 없었다.
본 논문은 화자독립 고립단어 인식에 있어서 LP 모델의 문제점과 그 해결 방안으로서 cepstrum 영역에 있어서 lifter를 이용한 해결에 대해서 고찰하였다. 한편, 각 인식 단어의 기준 패턴을 구하기 위한 방법으로서 집단화의 방법에 대해 논하였다. 집단화의 방법으로서는 UWA 방법과 K-iteration 방법을 변형시킨 KMA 방법을 제시 비교하였다. 인식 실험결과 정현파 lifter와 KMA의 집단화 방법을 사용하였을 때 95%의 최고 인식률을 보였다.
여러 신호원의 방향을 추정하는 결정-추정 방법을 제안하였다. 이 방법은 조건부 평균 다중신호분류 영 스펙트럼에 바탕을 두고 있으며 신호원수를 모를때에도 쓸 수 잇다. 컴퓨터 모의 실험으로 MUSIC dud tvprxmfja의 분해 확률과 조건부 평균 MUSIC dud 스펙트럼의 분해 확률은 거의 같다는 것을 알 수 있어?. 그리고 신호원 수를 결정할 때 정보 이론적 판단 기준과 베이즈 접근 방법이 같은 결과를 낸다는 것도 알 수 있었다.
고속 Walsh-hadamard 변환방식을 사용하여 근사적으로 조기적인 신호의 μPCM 데이터를 압축 할 수 있음을 확인하였으며 최대 압축율은 기준 SQNR을 30dB로 할 경우 6 이상임을 보였다. 또한 decion level을 변화시킬 때 SQNR 변화를 조사하였으며 시스템 특성에 다라 decion level의 최적화를 얻을 수 있었다. 또한 양자화 레벨을 조정하여 SQNR을 검토한 바 대체로 선형적임을 나타내었다.
소나 신호 처리에서, 흔히 발생하는 난반사에 의한 잡음 때문에, 기존에 사용되어지고 있는 앨고 리즘으로 처리하기에는 많은 문제점을 내포하고 있다. 본 연구는 소나 시스템의 신호 처리를 위하여 마 이크로 프로세서를 사용하였으며, 신호처리 방법은 코릴레이숀 접음과 반사음을 식별하고, 거기서 평가 된 것을 기준으로 직접음만의 신호를 재생하여 반사음을 처리하였다. 실험의 결과치와 계산치를 비교한 결과, 무향 수조의 특성에 의한 오차를 제외하고는 거의 오차가 없었으며, 그 오차는 주파수가 낮아짐에 따라 증가하였다. 실험 결과를 토대로 처리 시스템의 소형·단순화가 가능한 것으로 분석되었다.
본 논문은 수중음의 안정적 실시간 인식을 위한 새로운 음원 인식 알고리즘을 다루고 있다 본 논문에서 이용된 주파수인식 알고리즘은 크게 네 부분으로 구성되어 있는데 1)입력된 음파 신호를 duty cycle $50\%$의 디지털 신호로 바꾸고 기준 주파수의 음원을 duty cycle $50\%$, 위상차 0도 90도 180도 270도의 디지털 신호를 생성하는 부분, 2)입력된 음파신호를 4가지 위상의 각 기준신호와 배타적 논리합을 구하는 부분, 3)두 번째에서 만들어진 각 신호를 적분회로에 통과시키는 부분, 4)세 번째에서 발생한 각 신호중 최대값을 추출하여 입력된 음파신호의 주파수를 인식하는 부분으로 이루어져 있다. 이 회로에 대한 수치 해석을 통하여 각 부분의 특성치에 대한 최적 값 및 성능을 검증하였으며, 이의 결과를 각각 computer 수치 시험, 실제 회로 실험과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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