2001년 5월에 황해 연안의 수심 약 20 m의 해역에서 10시부터 13시까지 3시간 동안 수중소음을 관측하였다. 측정기간 내내 생물음으로 추정되는 강한 수중음이 지속적으로 관찰되었다. $1{\sim}20kHz$의 주파수 대역에서 측정된 수중음의 레벨은 수중 배경소음 레벨과 비교하여 매우 높게 측정 되었다. 이러한 수중음은 연안 수중소음 레벨에 지속적으로 영향을 줄 수 있으므로 수중음의 발생 원인을 규명하고자 하였다. 본 연구에서는 기존에 발표된 논문들을 근거로 하여 수중음의 가장 유력한 음원으로 해저바닥에 서식하는 딱총새우의 음을 제시하였으며, 동일해역에서 채집한 살아있는 딱총새우로부터 방출되는 음향신호를 실험실에서 측정함으로서 이 수중음이 딱총새우에 의하여 발생된 것임을 재확인할 수 있었다.
고차 통계 방법을 이용하여 잡음이 섞인 음성 신호에서 피치를 구하는 방법과 이를 이용하여 유성음 및 무성음 구간을 구분하는 방법을 구현하고 그 결과를 기술하였다. 고차 통계의 일종인 3차 cumulant 함수의 경우 Gaussian 또는 대칭적인 분포를 갖는 잡음 신호를 음성신호로부터 효과적으로 분리하여 제거시키는 특징을 가지고 있으며, 이러한 특징을 이용하면 잡음 환경에서 여러 가지 음성 특징 파라메터들을 보다 신뢰도 높게 추정할 수 있다. 본 논문에서는 dam성 신호의 3차 cumulant 함수의 자기상관함수로부터 음성의 피치 주기를 추정하였으며, 피치 위치에서의 normalized peak 크기에 의해 유성음과 무성음을 구분하였다. 또한 성능 비교를 위해 음성 신호 자체의 자기 상관 함수로부터 역시 피치 주기 및 유성음/무성음 구분을 수행하였다. 백색 및 유색 Gaussian 잡음 환경에서의 음성의 피치 주기 추정 실험 결과 SNR가 낮은 경우에 3차 cumulant를 이용한 방법이 2차 통계에 비해 우수한 성능을 나타내었다. 또한 동일한 잡음 환경에서의 유성음/무성음 판별 시험에서도 3차 cumulant를 이용한 방법이 기존의 2차 통계를 이용한 방법에 비해 성능이 크게 향상된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 모바일 기반의 피보호자 모니터링 시스템 적용을 위한 환경음 기반의 상황 인식 기술을 소개한다. 상황 인식 실험을 위해 총 7가지의 음향 환경으로 나누어 환경음을 취득한다. 환경음 인식 성능 비교를 위해 MFCC와 LPCC 특징 추출 기법을 이용한다. 통계적 기반의 패턴인식 기법을 적용하기 위해 GMM 및 HMM 음향 모델을 기반으로 인식기를 설계한다. 인식 실험 결과에서는 LPCC 특징 추출 기법이 MFCC 기법 보다 우수하고, 음향 모델은 HMM이 GMM에 비해 높은 인식 성능을 나타낸다. LPCC 특징을 사용하고 HMM 모델을 채용함으로써 최고 96.03%의 인식률을 나타낸다. 이와 같은 결과는 음성에 비하여 다양한 주파수 성분이 존재하는 환경음을 표현하는데 MFCC 보다는 LPCC가 효과적임을 나타내며, 시간에 따라 변하는 특성을 갖는 환경음은 GMM 보다 HMM이 효과적임을 입증한다.
본 연구는 산란계가 적정 환경, 더운 환경 그리고 추운 환경에서 특이하게 내는 특이음을 분류한 후 이들을 음성학적으로 판별할 수 있는지를 규명하고자 수행되었다. 일반 발성음은 총 5가지 형태, 더위stress 특이음은 1가지 형태, 그리고 추위stress 특이음은 총 3가지 형태로 각각 나타났다. 기본주파수, 음의 강도, 음의 길이 및 포먼트에 대하여 열환경별 발성음간 유의차를 분석한 결과 모든 parameter에서 유의차가 인정되었으나, Discriminant 분석을 실시하였을 때 음의 길이, 제 1포먼트, 제 3포먼트 및 제 4포먼트가 다른 parameter들 보다 유용한 parameter로 나타났다. 이상의 결과들을 종합해 볼 때, 산란계는 열환경 변화에 따라 특이음을 내었으며, 이들 특이음은 기본주파수, 음의 강도, 음의 길이 및 포먼트 등과 같은 parameter들에 의하여 음성학적으로 판별될 수 있었다.
무성모음화 현상이 어떠한 분절음적, 운율적 환경에서 주로 실현되는가를 알아보기 위하여 선행자음의 분절음적 환경, 후행자음의 분절음적 환경, 해당 강세구의 음절수, 운율 구조상의 위치 등 모두 네 가지를 변수로 실험을 진행하였다. 모두 10명의 화자(남5, 여5)가 발화한 1140개의 자료에 나타난 행당 모음의 길이를 측정하는 방법으로 분석을 실시하였다. 그 결과 선행자음은 [+기식성]과 [+지속성]을 가진 환경이, 후행 자음은 [-지속정]과 [기식성]을 가진 환경이 무성모음화가 잘 일어나는 환경인 것으로 밝혀졌다. 음절수의 증가는 큰 영향을 주지 않는 것으로 보였고, 대체로 두 번째 강세구의 단어초에 위치하는 경우에 모음의 길이가 짧거나 무성모음화되는 경향이 관찰되었다.
코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 인구는 급격한 변화를 경험하였고, 이 중 하나가 재택근무의 증가였다. 앞으로도 언제든 감염병의 위험에 노출될 수 있으며, 이 외에도 여러 가지 배경으로 인해 재택근무의 확대가 예상된다. 이에 본 연구는 재택근무의 효율성을 제고하고 기존의 한계를 개선하기 위한 방안 마련을 위해 코로나19 팬데믹 시기 재택근무 경험자를 대상으로 실내 환경에 대한 인식을 조사하였다. 특별히 재택근무 경험자의 음환경 인식을 알아봄으로써 주택 내에서 근무할 때 경험하는 음환경 인식에는 어떠한 특성이 있으며, 응답자 개인의 어떠한 변수가 인식 변화에 영향을 주는지 알아보았다. 해당 조사를 통해 동거인 수, 방 개수와 주택 면적, 개인의 소음민감도에 따라 재택근무 시 외부소음, 이웃소음, 동거인소음을 인식하는 경향에 차이를 보이는 것을 확인하였다. 본 연구 결과는 향후 주거용도뿐만 아니라 업무 및 학습 용도로도 활용할 수 있는 다목적 주택 설계의 기반 자료로 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 생활공간에서의 음 환경이 인체에 미치는 영향을 조사하기 위하여 긍정감성을 유발하는 음환경으로서의 '명상음악'과 부정감성을 유발하는 음환경으로서의 '마루가 삐그덕거리는 소음'을'제시하였을 때 전두엽의 부위별 활성화의 변화를 관찰하기 위하여 뇌전도를 측정하였다. 연구결과, 명상음악을 청취시에는 안정상태에 비하여 좌측전두엽이 더 활성화되는 반면에 소음환경에서는 우측전두엽이 더 활성화됨을 관측할 수 있었다.
효과적인 음향대책을 수립하기 위해서는 어떠한 음과 언어로써 표현하여 그 주관적인 가치기준을 설정할 것인가가 중요하다. 이를 위해서는 음의 물리적 특성과 인간의 청각간의 상호관계를 규명하는 심리 연구가 필요하며, 이를 통해서 음의 효율적 평가체계를 확립할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 음에 대한 주관적 감각표현으로써 음원기술선택법을 이용한 음향심리실험에 의해서 음에 대한 감각적 인상으로부터 음을 유형화하였다. 실험에 참여한 피험자는 221명이고, 41개의 음원과 음을 수식하는 48개의 형용사를 이용하여 그 유사도의 차이를 군집분석을 하였다. 그 결과, 생활환경음은 "금속성이고 시끄러운 음", "날카롭고 긴장되는 음", " 울려퍼지고 강한 음 ", " 밝고 활기찬 음 ", " 적막하고 여린 음", "조화롭고 부드러운 음", "안정되고 적당한 음"의 그룹으로 분류된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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