능동소나 시스템에서 천해 내부파에 의한 잔향음으로부터 유도될 수 있는 허위 표적 신호의 발생 가능성에 대하여 연구하였다. 내부파로부터 굴절된 하향 음선은 강한 해저면 잔향음 신호를 발생시켜 허위 표적 신호를 야기한다. 음원으로부터 송출된 음파는 3차원적으로 전파하므로, 2차원(r-z) 뿐만 아니라 수평방향에 대해서도 고려되어야 한다. 솔리톤(soliton)으로 구성된 내부파 모델링은 음원과 솔리톤간 거리 및 솔리톤의 수평폭과 같이 다양한 조건에서 수행되었다. 음원은 가변심도소나(VDS: Variable Depth Sonar)를 가정하여 모의 환경에서의 최소음속층에 위치시켰고, 음선 기반의 잔향음 모델을 이용하여 시간에 따른 잔향음 준위를 모의하였다. 결과적으로 음원과 솔리톤간 거리 및 솔리톤의 수평폭에 따라 여러 개의 허위표적 신호가 동시에 PPI(Plan Position Indicator) 전시기에 나타날 수 있음을 확인하였다.
잡음은 음성과 관련된 시스템의 성능을 제한하는 주된 원인이기 때문에 음성향상과 관련된 연구는 꾸준히 계속되어왔다. 전통적인 음성향상 방법은 무성음과 잡음을 구분하지 알기 때문에 잡음제거 과정에서 무성음이 함께 제거되는 단점이 있으며, 웨이블릿 기반의 전통적인 잡음제거 방법은 각 대역마다 동일한 문턱값을 사용하기 때문에 시변 환경에서 성능이 떨어지는 단점이 있다. 이 단점들을 개선하기위해 다중대역 파워 차감법과 Perceptual 웨이블릿 패킷 분해를 이용한 웨이블릿 기반의 개선된 음성향상 방법을 제안한다. 전처리 과정으로 다중대역 파워 차감법을 사용하여 광대역 잡음을 제거하고 뮤지컬 잡음의 발생을 줄이며, psycho-acoustic 모델 기반 Perceptual 웨이블릿 패킷으로 신호를 분해한 후 각 웨이블릿 노드의 엔트로피 비율과 음성검출을 이용하여 무성음/유성음/잡음을 구분한다. 구분된 신호에 따라 각 웨이블릿 노드마다의 문턱값을 기준으로 웨이블릿 Shrinkage를 적용하여 잡음을 제거하고 무성음이나 파워가 작은 유성음이 제거되는 오류를 최소화한다. 또한 잡음 파워 추정 과정에 적응적으로 망각 계수를 선택하여 잡음 파워 추정 오류를 최소화한다.
유효한 무성음이 시스템 노이즈와 합성됐을 경우 유효한 무성음 추출에 많은 어려움이 있으나 본 논문에서는 유효한 무성음 추출에 있어 이산 웨이브렛 변환을 이용한 신호 해석 내용을 기반으로 주파수와 그 위치를 블록별로 머징 규칙으로 유효 여부를 결정하기 때문에 노이즈가 많은 환경에서도 유효한 무성음 추출이 가능하다. 머징 알고리즘은 음성만으로도 처리 매개변수를 결정할 수 있고 시스템 잡음에 대하여서도 독립적이기 때문에 유효한 음성을 추출하는데 매우 효과적이다. 실험 결과를 통하여 유효한 음성 추출 처리 과정에서 보다 향상된 결과를 보이고 있으며 특히 고주파 노이즈에 대한 강한 적응력을 제시하고 시스템 구현에도 용이한 시스템 튜닝을 가능케 한다.
말뚝 항타로 인한 소음 진동공해는 건설현장 주변에 피해를 주고 민원을 발생하게 하여 심한 경우에는 공사가 중단되는 사태까지 발생하게 된다. 이를 해결하기 위해 건설 기술자들은 저소음 저진동말뚝공법의 개발을 위해 부단한 노력을 해왔다. 이러한 노력 중의 하나인 무소음 무진동을 위한 스크류콘크리트말뚝공법은 말뚝 본체를 회전 압입시켜 지중에 말뚝을 관입시키는 방법으로 소음과 진동의 발생이 거의 없고 지지력을 극대화 할 수 있는 장점을 가지고 있다. 무소음 무진동을 위한 기성스크류말뚝공법은 국내 외에서 개발되어 있지 않으며 본 연구진에 의해 시제품 제작을 완료하였고 두차례 시험시공을 통하여 시공법을 설정하였다. 본 논문에서는 무소음 무진동을 위한 스크류콘크리트말뚝공법의 특징에 대해 설명하였고 두차례 시험시공 및 이를 통한 시공법 설정에 대하여 설명하였다. 그리고 이러한 시험시공 결과를 토대로 근입깊이와 지반조건에 따라 스크류콘크리트말뚝을 지중에 관입시키는 시공방법에 관한 연구를 수행하였다.
본 논문에서 제안하는 알고리즘은 수중에서 협대역 지속파 능동 소나를 이용하여 표적 반향음을 탐지하는 문제를 다루고 있다. 능동 소나에서 표적 탐지를 위해 방사한 핑 신호는 주변의 많은 산란체에 의해 반사되는 신호를 만들어내며, 이를 잔향이라 한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 잔향 환경에서 낮은 도플러의 표적 반향음을 탐지하는 것을 목표로 한다. 제안하는 알고리즘은 빔공간 다채널 비음수 행렬 분해 기법을 기반으로 하여 방위, 주파수, 시간 기저를 추정하며, 특히 기저를 두 개의 기저집단 -잔향음 기저집단과 반향음 기저집단으로 나누어 독립적으로 추정한다. 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 합성된 잔향 신호를 이용하여 시뮬레이션을 진행하였으며, 시뮬레이션 결과 제안하는 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 향상된 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
천해에서의 음파는 긴 지연시간을 가지는 다중경로를 통해 전달되며 이러한 특성은 통신에서 Inter-Symbol Interference(ISI)을 야기하기 때문에 성능을 악화시킨다. 본 논문에서는 잔향음 우세 환경에서의 통신성능을 분석하고 다중경로 지연시간과의 상관관계를 파악하기 위해 5 × 5 × 5 m3 수조에서 다양한 심볼 전송속도(100 sym/s to 8000 sym/s)를 갖는 Binary Phase-Shift Keying(BPSK) 신호를 이용하여 실험을 수행하였다. 제어가능한 수조 환경에서의 음향 채널은 수조 내 경계면 및 벽면에서의 다중반사로 인해 밀집한 다중경로 특성을 가지며 약 40 ms 이하의 최대 초과 지연과 8 ms 이하의 Root Mean Squared(RMS) 지연확산을 보였다. 본 논문에서는 4가지 통신 복조 기법을 이용하여 Bit Error Rate(BER) 성능과 출력 Signal-to-Noise Ratio(SNR) 성능을 분석하며 잔향음 우세 환경에서의 심볼 시간과 RMS 지연확산의 비율인 Symbol interval to Delay spread Ratio in reverberant environment(SDRrev)을 정의하여 통신성능이 보장될 수 있는 기준 심볼 전송속도를 제시한다.
당사는 중온/습식/이상 혐기성 소화공정인 HADS Pilot Plant를 이용하여 국내 음폐수에 대해 유기물 부하(OLR, Organic Loading Rate) 증량 방식을 달리하여 혐기성 소화 테스트를 진행하였다. 그 방식은 연속적이면서 빠르게 OLR을 증량시키는 급속 OLR 증량 운전과 단계적이면서 각 단계별로 적응기를 갖는 계단식 OLR 증량 운전 방식이었다. 그 결과 급속 OLR 증량 운전시에는 불안정한 VFA(Volatile Fatty Acid)/Alkalinity 비율을 보이다가 바이오가스 발생량이 급감하는 결과를 보여주었다. 반면, 계단식 OLR 증량 운전시에는 VFA/Alkalinity의 비율을 0.4이하로 유지하면서 혐기성 소화 운전을 실시한 결과 안정적인 혐기성소화 성능을 보였을 뿐만 아니라, $0.8Nm^3/kgVS_{rem}/d$의 바이오가스 회수 및 85%의 VS(Volatile Solid) 감량이 가능함을 확인하였다. 그리고 OLR 증량 운전 방식에 따라 완전히 다른 결과가 도출되어 각각의 혐기성 소화 운전시의 박테리아 및 메탄생성균 군집의 변화를 T-RFLP(Terminal-Restriction Fragment Length Polymorphism)를 통하여 분석하였다. 그 결과, 급속 OLR 증량 운전시와 계단식 OLR 증량 운전시의 미생물 군집이 달라져 있음을 확인하였고, 이에 따라 동일한 혐기성 소화 공정을 적용하여 음폐수에 대한 혐기성 소화 운전을 진행하였음에도 OLR 증량 운전 방식에 따라 미생물의 반응성 및 주변환경에 대한 내성이 달라질 수 있음을 알 수 있었다.
음성 인식 시스템의 개발을 위해서는 음성 데이터베이스 구축이 중요한 과제의 하나로써, 많은 시간과 노력이 요구된다. 본 논문은 ARS 주식거래 시스템에서 사용되는 주식의 매수, 매도, 증시 현황에 관련된 문장과 숫자음에 대하여 DB 구축한다. 이 DB 구축을 위하여 Dialogic 사의 D/41ESC보드를 장착하고, Window NT4.0 플렛폼에서 음성을 수집하였다. 본 논문에서는 음성 수집을 위해 전국의 20대에서 50대까지의 남녀에 대해 1명당 50개의 문장 또는 숫자음에 대하여, 유선 및 무선을 통하여 데이터를 수집하였다. 또한 화자 독립 음성 인식을 위하여 1200명의 화자로 구성되어 있다. 지역별로 보면, 서울 및 경기, 강원 지역과 영호남, 충청 지역으로 나누었으며, 일반폰, 휴대폰, 공중전화의 환경에서, 그리고 실내와 실외환경에서 각각 수집하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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