본 연구는 도로교통소음을 보다 정확하게 예측하기 위하여 국립환경연구원과 일본음향학회의 예측방법을 비교, 검토하여 수정 보완된 예측방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 각각의 예측식 및 계산과정을 컴퓨터 프로그램화하고, 이를 통해 예측된 값을 약 14개의 현장에서 실측된 값과 비교 검토하였다. 그 결과 차량속도가 40km 이상인 고속화도로 주변 및 일반도로에서는 본 연구에서의 예측값이 국립환경연구원 및 일본음향학회에 의한 예측값 보다 더 실측값에 근접하는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 잡음 환경에서 효과적인 음성 인식을 위하여 DNN(Deep Neural Network) 기반의 잡음 오염 함수 예측을 이용한 음향 모델 적응 기법을 제안한다. 깨끗한 음성과 잡음 정보를 입력으로 하고 오염된 음성에 대한 특징 벡터를 출력으로 하는 DNN을 학습하여 비선형 관계를 갖는 잡음 오염 함수를 예측한다. 예측된 잡음 오염 함수를 음향모델의 평균 벡터에 적용하여 잡음 환경에 적응된 음향 모델을 생성한다. Aurora 2.0 데이터를 이용한 음성 인식 성능 평가에서 본 논문에서 제안한 모델 적응 기법이 기존의 전처리, 모델 적응 기법에 비해 일치, 불일치 잡음 환경에서 모두 평균적으로 우수한 성능을 나타낸다. 특히 불일치 잡음 환경에서 평균 오류율이 15.87 %의 상대 향상률을 나타낸다.
한국소음진동공학회 1997년도 춘계학술대회논문집; 경주코오롱호텔; 22-23 May 1997
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pp.524-532
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1997
수중음향표적 특히 선박방사소음을 탐지하거나 식별하는 군사적 목적의 수동소나는 수중청음기 배열로 구성되며 각 배열센서에 수신된 신호에 배열 신호처리기술을 적용하여 선박의 거리, 방위 탐지는 물론 선박의 음향적 특징을 식별하는 고도의 음향장치이다. 그러나 이러한 장치운용자의 선박탐지, 식별이나 새로운 수동소나 개발, 나아가 스텔스 능력의 선박 설계를 위해서는 선박방사소음의 측정, 분석 및 예측에 관한 이해가 선행되어야 할 것이다. 본 연구는 대표적인 선박방사소음 측정시스템의 소개, 방사소음발생기구, 측정자료의 분석 및 예측에 관한 기초기술을 연구 분석한 내용이다.
본 연구에서는 원통면 음향 홀로그래피 방법에 대한 세밀한 고찰을 통하여 이 방법을 이용한 음장예측의 실제 적용에 도움을 주고자 한다. 먼저 원통면 음향 홀로그래피 방법의 기본적인 이론에 대한 고찰을 하였고, 원통면 음향 홀로그래피 방법의 실제 적용시 나타나는 창문함수의 영향(window effect)이나 공간상의 엘리어싱(spatial aliasing), 둘러싸기 오차(wraparound error)와 같은 오차에 대하여 모의 실험을 통하여 살펴보았다. 이러한 오차해석을 통하여 가능한 한 오차를 줄이고 신뢰할 수 있는 예측결과를 얻을 수 있는 측정조건을 제시하였으며, 오차를 감소시킬수 있는 Tukey 창문함수의 사용과 제로패딩(zero padding) 방법을 제시하였다. 이러한 기본적인 이해를 바탕으로 원통형 구조물의 방사음장을 예측하는 실험을 하였다.
본 연구에서는 KSR-III 액체 로켓엔진의 연소특성을 수치적인 방법으로 성능의 예측과 음향불안정성에 대해 해석하였으며 성능 예측에서는 여러 가지 시험조건에서 시험결과와 계산결과를 비교ㆍ검토하였다. 또한 음향불안정성은 KSR-III 액체 로켓에서 대체로 안정한 결과를 보여 주었으나 일부의 탈설계조건에서 압력섭동에 의해 불안정성이 야기될 수 있는 결과를 보였다. 이러한 결과들은 현재의 시험결과와 공학적인 오차범위 내에서 일치하는 경향을 보이고 있으므로 수치적 계산으로 성능 및 음향불안정을 효과적으로 예측할 수 있을 것으로 판단된다.
다양한 홀에서 물리적으로 운동하는 사운드를 미리 예측한다는 것은 매우 어려운 일이다. 자유롭게 운동하는 사운드를 예측/분석할 수 있는 과학적인 소프트웨어는 사운드 엔지니어에게 많은 도움을 준다. 소리의 물리적 운동 방향(Sound Directivity), 거리에 따른 타임 딜레이(Time Delay), 스피커의 각도와 적정한 SPL(Sound Pressure Level)을 과학적인 근거에 의해서 정확한 값을 산출하여 음향 장비 설치이전에 미리 예측하여 음향 디자인을 완성한다면 시간과 비용을 획기적으로 줄일 수 있다. 본 연구은 현재 개발 과정에 있거나 혹은 사용되어지고 있는 소리 예측 프로그램을 분석하여 보다 진보된 소리예측 프로그램을 개발하고자 함이다.
일반 내연기관이나 산업용로, 로켓 엔진 등의 기본적인 형상이라고 할 수 있는 관형 연소기에서 발생하는 연소 소음은 열-음향 되먹임 현상에 의해 야기되는 형태가 지배적이며. 심할 경우 시스템의 파괴를 야기할 수도 있는 중요한 문제이다. 본 연구에서는 열-음향 진동중에서도 열-기인 음향 진동으로 분류될 수 있는 현상에 초점을 맞추어 유동장, 음향장 및 연소 반응을 수치적으로 해석하여 여러 주어진 조건에 따른 정상적인 해석뿐만 아니라 음압 수준이나 기본 주파수 예측과 같은 정량적인 결과 도출을 효과적으로 수행할 수 있는 수치적 기법의 개발을 목적으로 하였다. 다양한 당량비를 가진 혼합기에 대해 수치 해석을 수행한 결과 실험 측정치의 경향과 잘 일치할 뿐만 아니라 정량적인 면에서도 상당히 정확한 예측을 할 수 있음을 확인하였다.
컴퓨터에 의한 실내음향 예측에 있어 확산반사의 고려는 매우 중요한 요소의 하나로 간주된다. 지난 수년 동안 음선추적법을 이용하여 실내음향을 예측하는 경우에 확산 반사를 고려하기 위한 방안들이 다양하게 제시되었으나 경면반사를 근본으로 하는 영상법에서는 확산 반사를 고려하기가 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 컴퓨터 그래픽 분야에서 제안된 확장 라디오 시티법을 적용하여 영상법에서 확산반사를 고려하는 방안을 제시하였다. 부분적으로 확산성을 갖는 반사면에서의 음향에너지 반사는 확산반사와 경면반사의 형태로 나누어 볼 수 있으며 반사의 횟수를 거듭함에 따라 확산-확산, 확산-경면, 경면-확산, 경면-경면의 형태로 반사에너지의 전환이 이루어진다. 본 연구에서는 고차 형태계수의 개념을 이용하여 이 네가지 형태의 반사음전달과정을 모두 고려할 수 있도록 함으로써 실내의 벽면을 부분적 확산반사의 특성을 갖는 반사면으로 모델링 할 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 확장라디오시티법의 개념과 이에 따른 고차형태계수의 근사 계산법을 제시하고 고차형태계수가 실내음향 씨뮬레이션의 결과에 미치는 영향 등을 분석해 보았다. [본 연구는 한국과학재단 특정기초 연구 (과제번호 1999-1-310-004-3)의 지원에 의한 연구결과의 일부임]
예측신경회로망 모델은 다층 퍼셉트론을 연속되는 음성특징 벡터간의 비선형예측기로 사용하는 동적인 음성인식 모델이다. 이 모델은 음성의 동적인 특성을 인식에 이용하고 연속음성인식으로의 확장이 용이한 우수한 인식 모델이다. 그러나, 예측신경회로망 모델은 음운학적으로 유사한 음성구간에서의 변별력이 낮다는 문제점이 있다. 그것은 기존의 학습 알고리즘이 다른 어휘와의 거리는 고려하지 않고 대상어휘의 예측오차만 최소화시키기 때문이다. 따라서, 본 논문에서는 직접 인식오차를 최소화시키는 GPD알고리즘에 의해 유사어휘간의 거리를 고려하는 변별력있는 학습 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 문장의 문법 구조로부터 운율 경계 강도를 효율적으로 예측하기 위해서, 문법 정보의 세밀함에 따라 품사셋을 3단계로 설정하였다. 그리고 운율 경계 강도를 예측하는데 있어서 어떠한 품사셋이 최적인가를 알아보기 위해 150문장의 코퍼스를 구축하였으며, 세 종류의 품사셋에 대해 코퍼스를 수작업으로 품사분석을 하였다. 청취실험으로 결정한 운율 경계 강도를 바탕으로 확률론적인 모델링 방법을 사용하여 예측하는 실험을 하였다. 이러한 예측결과를 평가 비교하여 최적의 품사셋을 정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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