본 연구의 목적은 교사 및 성악가에 대한 음성장애지수(VHI), 음성관련 삶의 질 평가(V-RQOL), 음향음성학적 평가에 대한 특성을 연구하였다. 본 연구는 56명(성대결절이 있는 교사 20명 및 성악가, 그리고 정상화자 16명)을 대상으로 하였다. 모든 대상자에게 VHI, V-RQOL를 평가하였고, 음향학적 평가는 CSL 4500(Kay Pantax, USA)으로 측정하였다. 21명의 대상자에게 VHI, VRQOL, CSL을 이용한 음향적 평가에 대한 검사-재검사를 위해 두 번 실시하였다. 본 연구의 자료처리는 SPSS 18.0(SPSS Inc, Chicago, IL)을 사용하였다. 본 실험 결과, VHI 및 V-RQOL 결과, 교사 및 성악가 집단의 신체적, 기능적, 정서적 점수가 정상집단에 비해 유의하게 높았다(p<0.05). 음향학적 특성은 기본주파수 관련 변수, 기본주파수 변이 관련 변수, 음성강도 변이 관련 변수, 잡음 관련 변수, 진전 관련 변수) 범주에서 실험집단이 정상집단에 비해 유의하게 높았다(p<0.05). 결론적으로 교사 및 성악가들은 신체-기능영역에서 자신의 음성문제를 심각하게 인식하는 것 같다.
턱관절의 물리치료를 통한 훈련으로 모음 조음에 관여하는 구강 공명강을 증가시켜, 턱관절의 정상적인 발성패턴을 유지하도록 하여 턱관절장애 환자의 모음의 음향학적 특성 변화를 보고자 하였다. 연구 대상은 턱관절장애로 진단 받은 3명의 20~30대 성인 남자를 대상으로 하였다. 실험방법은 대상자간 중다기초선 설계를 이용하여 기초선 단계, 치료 단계, 유지 단계로 진행하였다. 치료는 한 회기를 30분으로 하여 주 3회 실시하였고 3회기를 한 평가단위로 5회의 중간평가를 실시하였다. 평가방법은 Praat 음성 분석프로그램을 이용하여 /ㅏ/ 모음의 연장 발성에 대한 제 1포먼트 주파수(F1), 제 2포먼트 주파수(F2) 그리고 기본주파수(F0)를 분석하였다. 물리치료를 통한 훈련 프로그램을 실시한 결과 턱관절장애 환자의 제 1포먼트 주파수(F1), 제 2포먼트 주파수(F2) 그리고 기본주파수(F0)는 치료 전 보다 증가하는 변화를 보였고, 이는 모음의 개구도와 관계된 제 1 포먼트 주파수(F1) 뿐만 아니라 모음의 전후설, 성대의 움직임과 관련이 있는 제 2포먼트 주파수(F2) 그리고 기본주파수(F0)의 변화도 함께 보임으로써 턱관절과 모음 및 음성 산출의 연관성을 보여주었다.
본 연구에서는, 필리핀의 마닐라에서 관측된 지진 기록을 통해 얇고 깊은 토양층의 S파 속도 구조와 경험적 현장 증폭 특성을 평가하였다. 지진 기록에 빛띠 역산법 (Spectral inversion technique)을 적용하여 진원, 경로 및 국지적 현장 증폭 효과들을 평가하였다. 사용한 지진 자료는 36회의 중간급 지진들의 기록을 얻었으며, 그 중에서 마닐라의 지진 관측 망에서 강한 움직임을 보인 10곳의 관측점 자료를 이용하였다. 전파경로의 추정 Q값은 54,6f 1.1으로 모사된다. 대부분의 진원의 빛띠(스펙트럼)는 오메가-스퀘어 (omega-square) 모형으로 근사 될 수 있다. 현장 증폭 특성은 지표 지질조건에 따라 특유의 특정을 보여준다. 중앙 고지대의 증폭특성은 우세 주파수를 갖지 않는데 비해, 해안 저지대 와 마리카나(Marikina) 계곡에서의 증폭특성은 1~5Hz의 우세 주파수를 갖는다. 우리는 현장 증폭 특성을 S파 속도로 변환한 후에, 증폭 특성과 상부 30m의 평균 S파 속도 구조와의 관계를 검토하였다. 낮은 주파수대의 증폭 특성은 평균 S파 속도와 좋은 상관성을 보인다. 반면, 높은 주파수대의 증폭특성은 상부 30m내의 평균 S파 속도로 충분히 설명되지 않는다. 이것은 30m보다 낮은 심도의 평균 S파 속도와 더 많이 관련되어 있다.
피치 혹은 기본 주파수는 음성 신호의 주요 특성 인자이며 음성 부호화, 음성인식, 화자인식 등의 다양한 음성 관련 응용에 활용된다. 본 논문에서는 기본 주파수의 역수인 음성의 피치 주기를 추정하기 위해서 음성 신호의 변곡점을 이용한다. 변곡점은 국소적인 최대값, 최소값 혹은 신호의 기울기가 변하는 지점으로 정의된다. 음성 신호는 저역통과 필터로 먼저 전처리되어 고주파 성분이 제거된다. 이를 통해 불필요한 변곡점들이 제거되며, 피치 주기 추정에 유용한 국소적인 최대값만을 변곡점 검출법을 이용하여 추출한다. 얻어진 변곡점 간의 시간 간격을 측정하여 피치 주기를 추정하며, 그 역수로 기본 주파수 추정치를 얻는다. 기존의 피치 추정 방법은 음성이 국소적으로 시불변이라는 가정하에 음성을 블록 단위로 처리하여 블록당 피치 주기를 구하지만, 제안된 방법은 음성을 샘플 단위로 처리하여 변곡점을 검출하며, 그 결과 피치 주기를 시간 경과에 따라 얻게 되어 음성의 시변성이 반영된 기본 주파수 추정치를 얻는다. 컴퓨터 모의실험으로 기본 주파수 추정기로서 제안된 방법의 유용성을 볼 수 있다.
포토닉스 기술에 기반한 테라헤르츠 발생/검출 소자 기술은 광대역/저잡음 테라헤르츠 시스템 기술의 기반이 된다. 이것은 주파수 대역의 특성으로 인해 소자의 설계와 제작에 있어서 반도체, 광소자 관련 기술에서 RF 회로 및 안테나에 이르는 광범위한 분야의 기술이 통합적으로 적용되어야 하는 흥미로운 분야인 동시에, 향후의 기술발전에 따라 새로운 주파수 대역이 개척됨으로써 많은 응용기술이 파생될 수 있는 중요한 분야이다. 본고는 현재 본 센터에서 개발 중인 소자들을 중심으로 포토닉스 기반 테라헤르츠 기술 전반의 현황을 요약하고, 향후의 발전방향을 예측해 보고자 한다.
최근 무선통신의 활성화에 따라, V/UHF(very/ultra high Frequency) 대역에서 한정된 주파수를 효율적으로 이용하기 위한 방법의 하나로서, 점차 점유 주파수 대역의 폭을 축소하여 보다 많은 이용자를 수용하도록 무선 채널의 협대역화가 추진되고 있다. 본 고에서는 먼저 V/UHF 대역 무선 통신에서 채널의 협대역화에 관련된 기술 중에서 현재까지 사용되고 있는 FM(frequency modulation), AM(amplitude modulation) 변조 방식의 장,단점을 살펴본후, 새로운 LM(linear modulation) 변조 방식에 대한 기술적 배경 및 특성을 알아보았다. LM은 SSR(single side band)-AM이 발전한 것으로서, TTIB(transparent tone-in-band), CLT(Cartesian loop transmitter), FFSR(feed-forward signal regeneration), DSP(digital signal processing)등 4가지의 기술이 결합하여 만들어진 것이다. LM 방식에 사용된 4가지 기술을 소개하고, 기존의 변조 방식에 비해 개선된 사항에 대해 서술한다.
한반도 동남부 지역에서 발생하고 관찰된 약진 또는 중진의 자료를 이영하여 이 지역의 Q값과 지진원의 특성인 모서리 주파수 (fc), 응력강하량(Δ$\delta$) 및 모멘크규모 (Mw)를 산정하였다. 가속도 스펙트럼의 경사와 관련된 x의 통계학적 분포로부터 추정한 Q의 95% 신뢰범위는 1656~2454 이다. 1998년 1월 18일 울산 앞바다 지진과 1997년 6월 26일 경주지진의 지진원 요소를 구한 결과 fc 는 각각 4.22Hz , 2.94Hz, Δ$\delta$는 각각 106.8 bar, 106.2 bar, Mw는 각각 3.9, 4.0으로 추정되었다. 제한된 자료수로 인하여 이들의 통계학적 성질을 충분히 규명하지는 못하였지만 다른 연구자들의 기존결과와 유사한 값을 보인다. 본 연구의 결과는 강진동 모사에 직접 이용이 가능하며, 이 지역에 위치한 원자력 발전소 내진 안전성 검토에도 이용될 수 있다.
기존 대형구조물의 안전진단에 관련하여 구조계의 동적계수를 실험적으로 추정하는 방법이 연구되었다. 시간영역방법인 순차적 예측오차방법과 주파수영역의 방법인 주파수응답함수 추정법이 비교검토되었다. 기법의 검증은 2 Bay 3층 구조물 모형에 대해서 수행되었는데, 각 실험적 방법에 의한 추정결과는 일관된 추정치를 보이었다. 그러나, 유한요소법에 의한 결과와는 차이를 보이었다. 이 차이는 구조해석시 절점조건에 대한 부적절한 모형화에 기인한 것으로 사료된다.
차량의 현가장치의 서스펜션 댐퍼의 내압 조건에서의 내구성을 고체역학적으로 판단하여 내압, 봉입압, 리바운드 힘의 계산 방법 및 적합도 확인 방법을 열역학과 유체역학적으로 구하였다. 또한, 댐퍼의 동특성과 phase angle에 대한 해석을 통하여 phase angle의 식 도출과 주파수와 댐핑 상수에 따른 추세를 확인해보았다.
뇌파를 이용한 Brain-computer interface (BCI) 연구에서는 다른 그룹보다 그 성능을 발휘하지 못하는 소위 BCI-illiteracy 그룹이라고 알려진 사용자 집단에 대한 이해와 처리가 중요하다. 본 연구는 사용자로부터 사전 휴지 상태의 뇌파 신호를 미리 측정하고 그 신호로부터 주파수 기반의 특징 변수를 생성하여 이를 피험자 개인의 특성 변수로 사용하고, 추정된 개인 특성 변수를 이용하여 이후 움직임 상상 패러다임이 적용된 BCI 시행의 성능과 어느 정도의 정량적 연관성을 가지며 이를 정확하게 예측할 수 있는지를 밝히고자 하였다. 결과에 대한 신뢰성을 높이기 위해서 검증된 공개 뇌파 데이터베이스를 활용하고 Convolution neural network 기반의 딥러닝 기법을 활용하여 이진 BCI 성능 계산을 실시하였으며 Lasso 정규화가 적용된 선형 회귀 분석을 통해서 각 특징 변수와의 예측 관련성을 조사하였다. 첫 번째로 휴지 상태 뇌파 모든 특징 변수들과 BCI 성능 간의 연관성을 파악하기 위해서 전통적인 통계 방법들을 적용하였고 이를 통해서 전두엽에서 측정된 뇌파 신호들의 13 Hz를 기준으로 이보다 낮은 주파수와 높은 주파수 파워 간의 비율이 BCI 성능 사이와 통계적 유의미한 높은 상관성이 가지고 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이를 근거로 상대 주파수 비율 값이 BCI 성능을 예측해볼 수 있는 좋은 지표 후보군으로 지정하였다. 두 번째로 Lasso를 이용한 회귀 분석을 통해서 휴식 상태의 상대 주파수 비율 변수를 이용하여 BCI 성능 사이에 최대 선형 계수 0.544 수준의 선형 관계를 찾을 수 있었으며, BCI 과제를 잘 시행할 수 있는 그룹과 못할 그룹을 AUC 0.817 수준으로 예측할 수 있었다. 본 연구에서는 각 사용자마다 측정된 휴지 상태의 뇌파로부터 앞으로 있을 BCI 성능을 예측할 수 있는 방법론 제시함으로써 일반인을 대상으로 좀 더 신뢰성 있고 응용 가능한 BCI 시스템 개발에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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