본 논문에서는 피부영상을 이용한 호흡 반영 음원 조율 방법을 제안한다. 얼굴 영상으로부터 호흡 신호를 추정하기 위해 ROI(Region of Interest)를 지정하고 지정된 영역의 색상 체계를 RGB에서 YCgCo로 변환한다. 피부 관심 영역으로부터 계산된 Cg색상 데이터 평균값에 필터링을 적용하여 호흡 신호를 검출한다. 검출된 호흡 신호를 통하여 사용자의 호흡 상태를 반영한 음원 조율방법을 제안하고, 이를 구현한 응용 프로그램을 소개한다. 구현한 응용프로그램의 성능평가를 위해 피험자 15명을 대상으로 블라인드 테스트와 MOS 평가방법을 사용하였으며, 실험 결과 9명의 피실험자가 호흡을 반영한 음원과 반영하지 않은 음원에 대한 차이를 느꼈다. 또한, MOS 평가방법으로 두 음원의 선호도를 조사한 결과 총 5점 만점 중 호흡을 반영한 음원이 4점, 원음이 3.6점을 얻었으며 이를 통해 피실험자들이 호흡이 반영된 음원을 선호한다는 결과를 확인하였다.
본 연구에서는 복잡한 형상을 가진 음원으로부터 방사하는 음장을 등가음원법 (equivalent source method)을 이용하여 재구성한다. 일반적인 등가음원법의 기본 원리는 진동하는 물체의 표면 또는 내부에 등가음원을 분포시켜서 등가음원의 강도를 계산하는 방법이다. 각 등가음원의 강도는 음원의 경계 조건이나 측정된 음장 음압을 통해서 구할 수가 있으며 사용된 등가음원의 차수, 개수 그리고 위치 등은 고려되어야 할 중요한 변수들이다. 기존의 HELS (Helmholtz equation least square) 방법은 한 곳의 위치에 다양한 차수로 이루어진 등가음원을 사용하여 각 차수의 계수를 구하는 방법으로써 구형에 가까운 음원에 대해서 좋은 결과를 보이나 음장의 결과가 최대 차수의 선택에 따라서 큰 오차를 유발하는 문제점이 있다. 따라서 정규화 기법을 사용하여 음장을 재구성하기 위해 필요한 등가음원의 최적 차수를 구하고, 음원 내부에 최적 차수로 이루어진 등가음원을 여러 개의 점에 위치시켜서 재구성 정확도를 향상시켰다. 정규화된 등가음원법의 타당성 검증을 위하여 표면 일부가 진동하는 구에 대한 수치 해석 및 청소기 모델에 대한 음장 재구성 실험 을 수행하였다.
현재 국내 음악산업은 음반시장에서 디지털음악시장으로 중심이 이동하고 있으며, 대부분의 대형 포털사이트에서 디지털 음원서비스를 제공하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 국내 포털사이트(도시락, 싸이월드, 네이버)에서 제공하고 있는 음원서비스프로세스를 살펴보고 취약점을 분석한다. 또한 분석된 취약점을 바탕으로 실제 공격을 수행하여 음원서비스의 문제점을 보여준다. 마지막으로 본 논문에서는 이러한 취약점을 해결할 수 있는 기술적인 대응방안을 제안함으로써 기업과 저작권자의 이익을 보호하고자 한다.
본 연구는 선음원과 점음원의 이론에 근거하여 개발된 혼타입 스피커와 라인어레이 타입 스피커에 대해 비교분석하여 실제에서 이론대로 적용되는지에 대해 연구하였다. 이론적으로 점음원은 거리가 2배 됨에 따라 6dB 감쇄하며, 선음원은 거리가 2배 됨에 따라 3dB 감쇄한다. 선음원 이론에 근거하여 개발된 라인어레이 스피커 시스템이 선음원의 이론대로 작은 음압감쇄가 일어나는지에 대하여 분석하여 사용 목적과 환경에 따른 올바른 스피커의 배열 구성이 선택되도록 하는 것이 본 연구의 목적이다. 이를 위해 점음원과 선음원의 이론을 분석하였으며, 이론을 바탕으로 설계된 혼타입 스피커와 라인어레이 스피커를 시뮬레이션으로 파라메터 값들을 분석하였다.
음원별 음량 차이가 심하여 청각적 불편함을 초래하는 상황을 음량정규화 기술을 통해 완화하려고 한다. 그러나 현재 상용화된 관련 기술을 보면 대부분 음량을 조정하는 경우에 음원의 품질을 보장할 수 없거나, 반대로 음원의 품질을 보장하는 경우에 음량 조정이 지극히 미세한 수준이다. 또한 음원 제공 플랫폼이나 음원의 형태에 따라 적용 가능한 대상이 제한되는 문제도 존재한다. 이러한 품질 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 쾌적최대음량(CML)과 절대음량 체계를 도입하고 음원 손실을 최소화한 음량평준화 시스템을 제안한다. 그리고 일반적인 음원 파일뿐만 아니라 실시간 스트리밍 콘텐츠의 음원을 음량정규화할 수 있도록 설계하여 기존 상용 기술의 대상 제한 문제를 완화하고자 한다. 본 논문은 청자 혹은 서비스 이용자의 만족스러운 음원 감상에 기여한다는 점에서 의의를 가진다.
본 연구는 능동 방음벽의 성능과 관련하여 제어 음원으로서 복합음원의 사용 가능성을 알아보았다. 복합음원은 근접거리에 위치하며 위상이 반대인 두 개의 단극음원으로 구성된다. 한 조의 복합음원 내 두 개의 단극음원의 세기는 각각 별도의 제어 채널을 구성하여 제어 되는 것이 아닌, 수음점 쪽에 위치한 음원의 세기에 다른 하나가 상수배로 비례하여 제어된다. 따라서 제어 시스템의 하드웨어 구성 비용이 낮아지며, 단극음원 하나당 한 채널로 구성되는 제어시스템에 비하여 비교적 세밀한 음장 형성이 가능하다고 알려져 있다. 본 연구에서는 이러한 복합음원을 방음벽 양쪽에 무반사 바닥면을 가지는 비교적 간단한 시스템에 적용하여 단극음원 대비 어느 정도의 효용성이 있는지 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 알아보았으며 30~40 % 정도의 성능 향상이 가능함을 보여주었다.
최근 디지털 콘텐츠 서비스 분야에서 사용자 맞춤형 서비스를 위해 사용자 자원 인식의 필요성이 대두되고 있다. 특히 온라인 기반 음악 서비스의 경우 사용자 취향 분석, 음원 추천 및 음악 관련 정보 제공을 위해 사용자 음원인식 기술이 요구되고 있다. 현재 태그정보를 기초로 사용자 음원 인식 후 음악 관련 정보를 제공하는 서비스가 제공되고 있지만, 태그정보의 변조 및 삭제 등의 취약점으로 인식 오류가 급증하고 있다. 이러한 문제의 보완 방안으로 음악 자체를 이용하는 내용기반 사용자 음원 인식 기법에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 음악의 파형에서 추출된 특징 정보를 기초로 온라인상에서 사용자 음원을 인식하는 방법에 대해 논하고자 한다. 사용자 음원의 내용기반 인식을 위해 구조에 적합한 음원의 전처리 후 특징 추출을 하였다. 추출된 특징은 음악 서버에 특징 형태로 저장된 음원과의 매칭 과정을 통한 인식을 진행하여 태그데이터에 독립적으로 사용자 음원을 인식할 수 있게 되었다. 제안된 사용자 음원 인식 방법의 검증을 위해 600개의 음악을 무작위 선정하고, 각각을 5가지 음질로 변화하였다. 이렇게 생성된 3000개의 실험음원을 30만곡을 포함하는 음악 서버를 기준으로 인식실험을 진행하였다. 평균 인식율은 85%를 나타내었다. 제안하는 내용기반 음원 인식을 통하여 태그기반 음원 인식의 취약점에 대한 극복을 하였으며, 음원 인식의 성능은 실제 온라인 음악 서비스에 적용할 가능성을 보여주었다.
효과적인 가상음장 재현을 위한 머리전달함수(Head Related Transfer Function: HRTF) 측정 시도는 1994년에 이루어진 MIT의 Bill Gardner에 의한 KEMAR 머리전달 함수 측정 이후 이미 여러 차례에 걸쳐 이루어졌다. 그러나 대부분의 시도는 음원이 머리중심점에서 1 m 이 후에 위치한 원거리에 국한되었고 음원이 1 m나 그 이내에 위치한 근거리에서의 측정은 스피커에서 반사된 음파가 dummy head 나 피험자의 귀에 다시 들어가는 것을 막기 어려워 시도된바가 적으며 data 도 공개되지 않은 것이 현 실정이다. 음원이 머리중심점에서 1 m 보다 가까운 거리에 있는 경우 머리전달함수의 특성은 고도와 방위뿐만 아니라 거리에도 영향을 받는 것으로 알려져 있으며, 이를 알아보기 위해 무향실에 B&K HATS (Head and Torso Simulator)를 설치하고 단극음원에 가까우며 반사가 적은 스피커를 따로 제작하여 근거리 머리 전달함수를 측정하였고 이를 분석하였다.
본 논문에서는 스테레오 형식의 음악 신호에서 가창 신호와 같은 음원을 분리하기 위한 통합 알고리즘을 제시한다. 스테레오 형식의 음악 신호에서 특정한 악기 음원을 분리하는 문제는, 획득한 음악 신호가 다양한 악기들이 동시에 연주되는 혼합신호라는 점을 고려하고, 각각의 악기를 음원이라고 가정할 때, 획득한 혼합 신호의 개수가 음원의 개수보다 적은 비결정(underdetermined) 환경에서의 음원 분리 문제가 된다. 비결정 환경에서는 신호가 혼합되는 공간에 대한 가정을 기반하는 전통적 음원 분리 방식을 적용하기 힘들며, 목표 음원의 특정한 특성을 활용하여 추출하게 된다. 본 논문에서 제안하는 통합 알고리즘은 이종의 특성을 활용하는 음악 음원 분리 알고리즘들을 유기적으로 통합하는 구조이며, 구체적으로는 가창 신호와 같은 특정한 음원 추출을 위해 주로 사용되어 왔던 스테레오 채널 정보를 활용하는 방식과, 모노 혼합 신호에서 두드러지는 음원의 음정을 이용하여 음원을 추출하는 두 가지 방식을 통합하는 것을 목표로 한다. 본 논문에서 제안하는 구조는 각각의 음악 음원 분리 알고리즘이 가지고 있는 고유의 약점을 해소함으로써, 목표 음원의 복원 신호가 통합 과정에 의해 향상될 수 있다는 강점이 있으며, 그것을 실제 상업 음악 콘텐츠를 대상으로 한 실험을 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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