• 한국음향학회지
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• 제13권4호
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• pp.77-85
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• 1994

본 연구에서는 필터의 차수가 적절한 수준으로 자동적으로 조정되는, 최적 수렴 인자를 갖는 최대 경사 (steepest descent) 방식의 적응 알고리듬을 제안한다. 지금까지 적응 신호 처리의 여러 응용 분야에 적응 필터를 사용할 때, 사전 지식이나 경험에 비추어 필터 차수를 고정하여 이용하여 왔다. 하지만 실제 실행시 필요한 필터 차수를 알기는 어렵고 되도록 큰 차수의 필터를 실행해야만 한다. 이로 인하여 필터 차수가 너무 큰 경우 필요없는 계산량이 증가하게 된다. 제안한 가변 길이 최적 수렴 인자 알고리듬은 주어진 차수 한도 내에서 자동적으로 적절한 절터 차수를 찾아 동작하므로, 불필요한 계산량의 증가를 줄여서 결과적으로 수렴 속도의 향상과 정상 상태에서의 수렴 오차를 줄일 수 있다. 제안한 알고리듬의 타당성은 시스템 식별에 대한 컴퓨터 모의 실험으로 입증하였다.

• 한국음향학회지
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• 제15권6호
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• pp.12-15
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• 1996

실제 환경에서 배열은 비정상적으로 동작하는 소자를 가질 확률이 높다. 결함 소자는 출력이 없거나 정상인 것에 비해 크게 감소된 이득을 갖는다. 이는 빔의 부엽 레벨을 높이고, 적응 빔 형성기에서 간섭 신호를 제거하지 못하도록 한다. 이 논문에서는 결함 소자들을 갖는 배열을 위한 빔 형성 방법을 제안하였다. 이상적인 경우 배열 출력 자료들로부터 계산된 자기 상관 행렬은 Toeplitz 행렬이다. 그러나 결함 소자를 갖는 배열로부터 게산된 자기 상관 행렬은 결함 행렬이다. 따라서 이 행렬의 대각항들을 평균하여 얻어진 값들로 새로운 자기 상관 행렬을 구성하고, 새로 구성된 자기 상관 행렬을 빔형성 방법에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 고찰하기 위해 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과 제안된 방법은 기존의 부분 처리 기법의 단점이었던 자유도 문제를 해결할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제11권2호
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• pp.73-84
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• 1992

본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 인식 시스템의 성능을 개선할 수 있는 잡음제거 방식과 거리 측정 방법을 연구하고 백색 및 유색 잡음 환경에서 거리 측정 방법에 따른 음성 인식 시스템의 성능을 평가하였다. 잡음 제거 방법으로는 음성 인식 시스템의 전처리 과정으로서 사용될 수 있는 스펙트럼 차감법, 자기 상관 차감법, 적응 잡음 제거, 적응 빔 형성기가 있으며 거리 측정 방법으로는 Log Likelihood Ration($d_{LLR}$), 켑스트럼에 의한 거리 측정 ($d_{CEP}$), 가중 켑스트럼 거리 측정 ($d_{WCEP}$), 스펙트럼 기울기에 의한 거리 측정 ($d_{RPS}$), 켑스트럼 투영 거리 측정방법 ($d_{CP},\;d_{BCP},\;d_{WCP},\;d_{BWCP}$)들이 있다. 백색 및 자동차 잡음 환경에서의 화자 종속 단독음 인식 실험 결과, 켑스트럼 계수의 높은 차수에 큰 가중을 두는 거리 측정 방법인 $d_{RPS},\;d_{WCEP}$가 잡음에 강한 특성을 나타내었으며, 잡음이 존재할 때는 pre-emphasis를 하지 않은 경우가 높은 인식율을 얻을 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.25-35
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• 1997

음성 신호 처리에 널리사용되어 온 2차 통계에 의한 음성 분석 방법은 잡음 환경에서 성능이 크게 저하되는 단점을 지닌다. 이에 반하여 고차 통계 방법은 Gaussian 잡음 등을 억제하는 특성을 가지고 있어서 잡음 환경에 상대적으로 강인한 음성 특징 추출을 가능하게 한다. 본 논문에서는 고차 통계에 의한 음성 분석 방법을 이용하여 백색 및 유색 잡음 환경에서의 문맥 독립형(text-independent) 화자식별 시스템을 제안하고, 기존의 2차 통계에 의한 방식과 성능을 비교하였다. 본 논문에서의 화자식별 시스템은 벡터 양자화 방법에 기반을 두고 있으며, 고차 통계 방법에 의한 유성음/무성음 판별을 통해 non-Gaussian 특징을 가지면서도 화자 정보가 집중되어 있는 유성음 부분에 대해서만 음성 특징을 추출하여 인식에 사용하였다. 50명의 화자를 대상으로 한 화자식별 실험 결과, 고차 통계 방법이 2차 통계에 의한 방법보다 잡음 환경에서 상대적으로 우수한 인식 성능을 나타냄을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권6호
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• pp.76-84
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• 1997

원전내 금속파편들을 조기에 탐지하기 위한 금속파편 감시계통(LPMS : Loose Parts Monitoring System)은 원전의 안전성 및 신뢰도 확보를 위하여 중요한 부분으로서, 대부분의 국내 원전들에서 설치 운영중이거나 운영예정이다. 하지만 이들 LPMS들은 외국에서 개발된 것들로서 고가이며 기술이전이 이루어지지 않아 기술종속의 우려와 함께 효과적인 금속파편 진단에 많은 어려움을 지닌다. 따라서 본 논문의 주된 목적은 고해상도를 가지며 분석방법이 간단한 효율적인 금속파편 위치평가를 위한 알고리즘을 제안, 실현하므로써, 빈전문적인 운전자도 컴퓨터를 사용한 간단한 조작을 통하여 정확하고 신속한 금속파편 진단을 수행할 수 있도록 하는 것이다. 본 논문에서 제안한 수정된 원교차법을 이용하여 작성된 금속파편 위치평가 프로그램을 이용하여 실제 원전상황을 고려한 모의실험을 실시한 결과, 제안된 평가기법이 약 3.4% 정도 오차를 가지는 우수한 위치평가를 수행함을 알 수 있었다.

• 한국해양학회지:바다
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• 제6권1호
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• pp.35-39
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• 2001

해저면의 지형과 형상을 조사하기 위해 획득되는 다중빔 음향측심자료는 조사선의 움직임과 빔의 위치에 따른 음압의 보정부족 등에 기인하는 이상치를 포함하고 있다. 이 연구에서는 자기회귀이동평균(ARMA)기법을 이용하여 이상치에 의해 왜곡된 자료를 보정해주는 통계학적 절차를 소개하고 이를 동해에서 얻어진 자료에 적용하였다. 이 방법에서는 자료의 자기 상관을 1차 자기회귀모형 AR(1)으로 표현하고 이를 추정한 후 추정된 모형에 현저하게 부합하지 않는 자료(이상치)는 추정된 모형을 인용하여 수정한다. 이러한 방법을 이상치가 발견되지 않을 때까지 반복적으로 되풀이한다. 자료의 처리결과 해저지형을 나타내는 신호에 비해 월등히 큰 이상치들이 대부분 제거되었음을 볼 수 있다.

• 지구물리
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• 제2권4호
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• pp.251-258
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• 1999

서해연안에 위치한 시화호 내에 발달하였던 조간대에서 고해상도 탄성파 탐사를 수행하였다. 음원으로는 이동식 진동기를 이용하였으며 217개의 발파점에 대한 48 채널 탄성파 자료를 획득하였다. 자료처리에서 f-k 필터, 잔여정보정 및 중합 후 주파수 필터는 신호대 잡음비를 높이는 데 효과적이었다. 단면도의 해석을 통하여 음향기반암 상부에 두 층서단위로 구분되는 퇴적층서를 구분하였다. 가장 상부에 위치하는 층서단위 I은 조간대 기원의 퇴적층으로 평행하고 연속성이 좋은 반사층리가 분포하며, 평균 5 m 두께의 건조층(Unit Ia)과 15 m 이내의 함수층(Unit Ib)으로 구분된다. 층서단위 I에 의하여 부정합으로 덮여져 있는 층서단위 II는 불연속적이고 둔덕형 층리양상을 보이는데 이는 염하구환경에서 퇴적된 하천 충진 퇴적물을 지시한다. 이 층서단위는 최대 20 m의 두께를 갖는다. 음향기반암은 주변에 발달한 선캠브리아기 화강편마암으로 해석된다.

• 한국음향학회지
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• 제38권1호
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• pp.82-95
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• 2019

본 연구에서는 2015년 8월, 동해 동남방 해역에서 수행된 해양 잔향음 빔 데이터를 분석하였다. 잔향음 데이터는 이동하는 연구선에 의해 예인된 LFM (Linear Frequency Modulation) 음원과 삼중선 배열을 통해 수집되었으며, 신호처리 과정을 거친 이후 해저지형, 음원/수신기 수심, 음속구조에 따른 잔향음 준위의 변화를 분석하였다. 추가로 해저 잔향음의 확률적 특성을 해석하기 위해 셀 평균화 알고리즘이 적용된 정규화 데이터가 활용되었고, 모멘트 추정기법을 통해 형상 모수를 추정하여 해저 산란체의 확률적 특징을 확인하였다. 또한, 콜모고로프 스미르노프 검정 기법을 이용하여 데이터가 레일레이 분포와 K 분포 확률에 일치하는지를 분석하였다. 결과적으로 해저 지형에 따른 잔향음의 거리종속 특성과 음원/수신기 수심에 따른 시간 지연 및 세기 변화를 확인하였고, 잔향음에서 레일레이 확률분포와 유사한 특성을 관찰할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제41권6호
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• pp.655-661
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• 2022

파킨슨병 환자에게는 언어 장애가 만연하기 때문에 이러한 환자에게 적합한 음성인식 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 파킨슨병 환자의 음성을 효과적으로 인식하는 음성인식 시스템을 제안한다. 음성인식 시스템은 먼저 건강한 사람의 음성 데이터를 사용하여 Globalformer를 사전 학습한 다음 상대적으로 매우 작은 양의 파킨슨병 환자의 음성 데이터를 사용하여 Globalformer를 미세 조정한다. 실험에는 AI 허브에서 구축한 건강한 사람의 음성 데이터셋과 인하대병원에서 수집한 파킨슨병 환자의 음성 데이터셋이 사용되어졌다. 실험 결과 제안된 음성인식 시스템은 22.15 %의 Character Error Rate(CER)으로 파킨슨병 환자의 음성을 인식하였으며, 다른 방법에 비해 우수한 인식률을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제27권7호
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• pp.386-393
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• 2008

본 논문에서는 비정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 새로운 방법을 제안한다. 정상 잡음환경에서 음질향상을 위한 잡음제거 방법으로 주파수 차감법이 잘 알려져 있다. 그러나 실제 잡음환경은 대 부분 비정상적인 특성을 나타낸다. 제안한 방법은 다양한 잡음 과 비정상 환경에서 잘 동작 할 수 있도록 적응 임계 치를 위한 자동제어 파라미터를 사용한다. 특히, 자동제어 파라미터는 a posteriori SNR을 이용한 선형함수를 적용하여 잡음레벨의 증감에 따라 적응 임계 치를 제어한다. 제안한 알고리즘은 음질향상을 위해 Hangover (HO)을 이용한 주파수 차감법과 결합한다. 알고리즘의 성능은 다양한 잡음환경에서 ITU-T P.835 signal distortion (SIG)와 segment signal to-noise ratio (SNR)로 평가하여 (HO)을 이용한 음성검출과 minimum statistics (MS) 방법에 비해 우수한 결과를 나타냈다