향후 휴대폰 시장에서 큰 비중을 차지할 것으로 예상되는 터치스크린 휴대폰은 많은 장점이 있으나 피드백이 명확하지 않다는 단점이 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 일반적으로 청각 및 촉각 피드백을 같이 제공하고 있다. 본 연구에서는 실제 모바일 사용 환경에 서 청각과 촉각 피드백의 작용에 대해 알고자 한다. 연구 1 에서 터치스크린 휴대폰 피드백을 경험한 느낌을 정성조사 하였다. 그 결과 피드백이 소리, 진동 어느 쪽이라도 제공될 경우, 더 만족을 하였으나, 각각의 사용자 의견은 매우 다양하게 나타났다. 연구 2 에서는 피드백의 종류와 피드백 방해 자극에 따라 수행수준과 주관적 작업 부하량을 알아보는 실험을 설계하였다. 소리가 제공될 경우 더 빠른 수행속도를 보였으며, 주관적인 작업부하를 평정했을 때에 소리와 진동이 같이 제공될 경우, 작업이 더 쉽고 덜 귀찮다고 느껴졌다. 본 연구는 소리 피드백이 진동 피드백 보다는 효과적일 수 있다는 결과를 보여주었다. 피드백의 질적 측면 및 학습시간과 수행과의 관계 및 실 사용 상황에서 피드백을 선택하게 하는 요인에 대해서는 향후 연구되어야 한다.
소리는 가장 편리한 정보전달 수단이며 인간은 소리를 떠나 살 수 없으나, 원치않는 소음은 생활에 많은 불편을 주는 환경문제가 되고 있으며, 특히 도로교통소음은 가장 피해가 큰 소음원이 되어 도로변에 거주하는 많은 국민들의 불만이 점증하고 있다. 특히, 우리나라의 고속도로는 물론, 국도나 지방도 등 주요간선도로는 24시간 교통이 끊이지 않아서 인근 주민들은 밤낮 구별 없이 소음에 시달리고 있다. 이에 본 글에서는 정온한 생활환경조성을 위한 새로운 도로교통소음 저감방안을 제시하고자 한다.
청각 기능에 문제가 생겨 소리를 잘 듣지 못하는 청각장애인은 육아를 위해 베이비시터를 고용하거나 청각장애인용 소리감지 시스템을 사용하지만, 이는 비용적으로 부담이 될 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사운드 센서 기반의 아기 울음소리감지 시스템을 제안한다. 이는 아기가 있는 곳에 소리감지 시스템을 설치하고, 일정 크기 이상의 소리가 감지되면 손목시계 모양의 웨어러블 디바이스에 진동을 발생시켜 아기가 울고 있음을 알려준다.
본 연구의 목적은 소음진동규제법을 비롯한 각종 소음진동관련 규정의 목적이나 정책의 목표에 기술된 '정온'의 의미를 명확히 하는 것이다. 이를 위해 먼저 사운드스케이프 사상에서 나타난 소음의 개념과 쾌적성을 고찰하고, 관련 연구자의 '정온'에 대한 정의를 검토하였다. 그 결과 '정온'은 조용함으로서 양호한 음환경 조성의 기본 요건이지만, 그것만이 절대적 의미의 정온이 아니며 high acoustic quality의 관점에서 사람들이 선호하는 소리가 포함되고 원하지 않은 소리를 마스킹할 수 있는 유쾌한 환경까지를 포함한 상대적 의미가 되어야 함을 알 수 있었다.
소리가 나는 방향을 어떻게 사람이 인지하는가 라는 질문은 전통적인 심리 음향학적 문제 중하나이다. Rayleigh는 이미 1870년대부터 이에 대하여 연구를 수행하였고 이에 대한 관심은 수그러들었다가 되살아나는 방식으로 연구 경력 말기까지 그의 머리를 떠나지 않았다. 이 연구 주제는 소리 지각에 대한 Rayleigh의 유일한 관심사이면서도 음향학의 다른 연구 주제보다 더 많은 관심을 쏟은 주제였다. 그는 당초에 세기차에 의한 소리의 방향 지각을 주장하다가 위상차에 의한 방향 지각을 받아들이는 쪽으로 생각이 옮아갔다. 그리하여 그는 높은 진동수의 음에 대해서는 세기차를, 낮은 진동수의 음에 대해서는 위상차를 감지함으로써 소리의 방향 지각이 이루어진다는 현대적인 결론에 도달했다. 이러한 과정에서 Rayleigh는 매우 주의 깊고 정교한 실험방법을 채용함으로써 탁월한 음향학 실험가로서의 면모를 드러냈을 뿐 아니라 수학적 이론화의 성과를 그의 실험에 연결시킴으로써 설득력 있는 결과를 얻었다.
코로나19 팬데믹 이후 배달 앱 사용량이 증가에 따라 배달 오토바이 수가 급증하면서 이와 관련 사고 또한 급격히 증가하는 추세를 보이고 있다. 특히 청각 장애인들은 도로에서 이러한 종류의 사고 위험에 더욱 노출되어 있으며, 이 문제를 해결하기 위해 구글 앱 인벤터를 사용하여 도로에서 오토바이 소리를 인식하는 인공지능 학습 모델을 개발하였다. 개발된 어플리케이션은 도로에서 오토바이 소리를 감지하고 사용자에게 진동과 사진으로 알림을 보냄으로써 사고를 예방에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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