• 비파괴검사학회지
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• 제30권5호
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• pp.458-463
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• 2010

음향 비선형성은 재료 물성의 미세한 변화에 민감하기 때문에, 이를 측정하는 비선형 초음파 기술은 재료의 열화나 피로를 평가할 수 있는 기법으로 연구되어 왔다. 하지만 벌크파를 이용하는 일반적인 비선형 초음파 기법은 얇은 판재에 적용하는 것에는 여러 한계가 있다. 이와 같은 경우에는 비선형 Lamb 파의 사용을 생각할 수 있지만, Lamb 파는 벌크파와 매우 다른 전파 특성을 가지고 있어 그 비선형 특성에 대한 별도의 연구를 필요로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Lamb 파에서 비선형성에 의해 전파하면서 누적 성장할 수 있는 2차 고조파 모드의 발생 조건을 분석하였으며, 그 결과 네 가지 조건, 즉 (1) phase matching, (2) non-zero power flux, (3) group velocity matching, (4) non-zero out-of-plane displacement 를 제시하였다. 그리고 제시된 조건으로 알루미늄 판재에 대책 실험한 결과 이론 예측과 동일하게 전파 거리에 따라 2차 고조파 성분의 크기와 비선형 파라미터가 증가하였고, Al6061-T6 과 Al1100-H14에서 측정된 상대적인 비선형 파라미터의 비율이 이론적인 비율과 근접함을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.197-205
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• 2020

한국어는 자음과 모음과 같은 음소 단위의 발음은 고정되어 있고 표기에 대응하는 발음은 변하지 않기 때문에 외국인 학습자가 쉽게 접근할 수 있다. 그러나 단어와 어구, 문장을 말할 때는 음절과 음절의 경계에서 소리의 변동이 다양하고 복잡하며 표기와 발음이 일치하지 않기 때문에 외국어로서의 한국어 표준 발음 학습은 어려운 면이 있다. 그러나 영어 같은 다른 언어와 달리 한국어의 표기와 발음의 관계는 논리적인 원리에 따라 예외 없이 규칙화 할 수 있는 장점이 있으므로 발음오류에 대해 체계적인 분석이 가능한 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 오류 발음과 표준 발음의 차이를 컴퓨터 화면상의 상대적 거리로 표현하여 시각화하는 모델을 제시한다. 기존 연구에서는 발음의 특징을 단지 컬러 또는 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있으며 추출하는 음성의 특징도 구간의 평균과 같은 점 데이터를 이용하는데 그치고 있다. 본 연구에서는 시계열로 표현되는 음성데이터의 특성 및 구조를 요약하거나 변형하지 않고 직접 이용하는 방법을 제시한다. 이를 위해서 딥러닝 기법을 토대로 자기조직화 알고리즘과 variational autoencoder(VAE) 모델 및 마코브 확률모델을 결합한 확률적 SOM-VAE 기법을 사용하여 클러스터링 성능을 향상시켰다.

• 한국음향학회지
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• 제26권6호
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• pp.250-258
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• 2007

현재의 음성인식 기술은 하드웨어 기술의 발전과 더불어 여러 분야에 응용되고 있지만 음성구동 휠체어와 같은 고신뢰성이 요구되는 응용분야에서는 아직도 그 성능이 불충분하다. 실 환경에서 음성을 통해 안전하게 휠체어를 제어하기 위해서는 도로의 소음 등과 같은 주변잡음의 영향에 의한 음성인식 성능의 저하, 사용자의 기침소리나 숨소리 등과 같은 비음성 입력시의 오동작, 명령어의 불명확한 발성과 일반인과는 다른 발성 속도 및 발성 주파수 등을 고려한 인식시스템이 필요하다. 이를 위하여 본 논문에서는 비음성 입력시의 오동작을 방지하기 위해 인식기의 전처리 단에서 YIN 기본주파수 추출방법을 적용한 후 프레임 별 신뢰도에 기반한 고정도로 음성/비음성을 판별할 수 있는 방법을 제안하고, 불명확한발성에 대한 인식 성능 향상을 위해 화자 적응화 방법 및 개인적인 발성 변이를 표현할 수 있는 다중 후보 단어사전을 구성하여 인식성능 제고를 도모하였다. 잡음이 포함된 실 환경하에서 수집한 데이터를 대상으로 인식실험을 수행한 결과 기존의 켑스트럼 방법에서는 오류 없이 비음성을 찾아내는 재현율은 62%로 나타났으나 본 논문에서 제안한 YIN방법에 기반을 둔 신뢰도 측정방법에서는 95.1%를 나타나 우수한 성능을 나타내었다. 실 환경에서 수집된 2211개의 불명확한 발성을 대상으로 인식실험을 수행한 결과 2000상태 16 혼합수 HMnet 모델을 이용한 경우 인식률이 78.6%로 나타났으나 MAP적응화 방법 및 다중 후보 인식사전을 적용한 결과 99.5%의 인식 성능을 나타내어 제안한 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• 한국음향학회지
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• 제43권1호
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• pp.60-71
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• 2024

본 연구는 일반적인 평평한 에틸렌 비닐 아세테이트(Ethylen Vinyl Acetate, EVA) 완충재의 형상을 변화시켜 다양한 차음소재와 조합하여 복합구조의 바닥충격음 변화를 조사하는 데에 목적이 있다. 바닥충격음 저감에 효과적인 완충재를 선정하기 위해 Flat, Deck, Cavity type의 EVA, EPS, PET 흡음재, PP판넬, 고무발판 등 다양한 완충재를 조합하여 뱅머신을 이용한 1차 실험을 진행하였다. 1차 실험 데이터에 대해 통계분석한 결과 완충재 두께가 40 mm에 가까울수록 바닥충격음 저감효과가 증가하였으며 PET 흡음재, PP시트, 고무발판 등을 조합한 복합완충재에서 바닥충격음 효과가 증가하는 것을 알 수 있었다. 이에따라 2차 실험에서 모든 복합완충재의 두께는 40 mm로 통일하였으며, 1차 실험에 사용된 Flat, Deck, Cavity type 및 EVA를 발판형태로 가공한 Mount type 등 4가지 형태의 복합완충재를 설계하였다. 또한, Mount type을 제외한 3가지 기본 형태에서 각각 PET 흡음재(7 mm)를 추가했을 시 바닥충격음 변화를 살펴보았으며, Mount type의 경우 EVA발판 개수에 따른 바닥충격음 변화에 대해 고무공 충격원을 이용한 2차 실험을 진행하였다. 모든 실험은 공인인증시험기관의 목업실험실에서 진행하였다. 실험 결과, 기본형태의 Flat, Deck, Cavity type에서 PET를 추가할 경우 통계적으로 경량 5 dB ~ 9 dB, 중량 1 dB ~ 5 dB의 저감효과가 나타난 것을 알 수 있었다. 특히, Mount type의 경우 발판 수가 36개 이상일 때 경량 및 중량충격음에서 우수한 것으로 나타났다. 또한, 4가지 기본형태에 따라 동탄성계수가 높아질수록 바닥충격음의 저감이 증가하는 것으로 나타났다.

• 수산해양기술연구
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• 제38권2호
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• pp.119-128
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• 2002

우리 나라 연안에서 주로 서식하고 있는 조피볼락(Schlegel's Black Rockfish, Sebastes schlegeli)과 참돔(Red Seabream, Pagrus major) 의 자원량을 추정할 때 보다 더 정확히 추정할 수 있는 기초 자료를 얻기 위하여 in situ TS 측정법과 유사한 환경 속에서 망과 3개의 주파수를 이용하여 어체의 크기와 자세별 및 주파수 특성에 따른 TS 에 대하여 조사하여 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 전장(L, cm)에 따른 최대 TS 값을 이용한 조피볼락의 변환 계수(A) 값은 38kHz에서 -63.7dB, 120kHz에서 -64.4dB, 200kHz에서 -62.4 dB로 나타났으며, 참돔은 38kHz에서 -62.6dB, 120kHz에서 -65.4dB, 200kHz에서 -65..dB이었다. 또한, 평균 TS 값을 이용한 조피볼락의 변환 계수 값은 38kHz에서 -68.4dB, 120kHz에서 73.4dB, 200kHz에서 -70.8dB로 나타났으며, 참돔은 38kHz에서 -67.9dB, 120kHz에서 -72.7 dB, 200kHz에서 -73.4dB로 각각 나타났다. 2. 어체 1g당 최대 TS 값을 이용한 조피볼락의 변환 계수( B) 값은 38kHz에서 -52.0dB, 120 kHz에서 -52.7dB, 200kHz에서 -50.7dB로 나타났으며, 참돔은 38kHz에서 -50.9dB, 120kHz 에서 -53.7dB, 200kHz에서 -53.3dB이었다. 또한 평균 TS 값을 이용한 조피볼락의 변환 계수 값은 38kHz에서 -56.7dB, 120kHz에서 -61.7 dB, 200kHz에서 -59.IdB로 나타났으며, 참돔은 38kHz에서 -56.2dB, 120kHz에서 -61.0dB, 200 kHz에서 -61.6dB로 각각 나타났다. 3. 참돔 2마리를 대상으로 한 자세각 분포는 -26$^{\circ}$~25$^{\circ}$로 나타났으며, 그 때의 주파수에 따른 자세별 표적 강도는 38kHz에서 변화 폭이 비교적 적었으며, 120kHz에서는 Head down 되었을때 보다 Head up 되었을 때 3~6dB 정도 높게 나타났다.