• 한국통신학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.114-120
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• 1992

이 논문에서는 MUSIC null-spectrum의 점근 분포를 유도하여, 이로부터 MUSIC null-spectrum의 정확한 점근 분산을 얻었다. 또한 이 결과에서 정규표준편차의 표현식을 얻어, 정규표준편차가 수신기와 신호원수를 따라 바뀜을 보였다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 1991년도 추계종합학술발표회논문집
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• pp.115-118
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• 1991

In this paper we derived the asymptotic distribution of the MUSIC null-spectrum, from which an exact expression of the asymptotic variance of the MUSIC null-spectrum can be obtained. From this result in addition an explicit expression of the normalized standard deviation (NSD) has been derived and it is shown that the NSD is affected by the number of sensors and the number of signals.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권12C호
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• pp.1156-1163
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• 2007

현재 유통되고 있는 디지털 음악 파일에서 일정 길이를 갖는 대표 부분을 주파수 신호 처리 기법을 통해 추출하는 방법을 제안한다. 인기곡의 저주파 스펙트럼이 $\frac{1}{\Large f}$ 특성을 갖는다는 가설을 바탕으로 대표 부분 추출 시스템을 구현하였다. 추출 시스템은 크게 음악의 검정 스펙트럼을 얻어 내는 전처리 과정과 유사도를 비교하여 점수화하는 과정으로 나눌 수 있다. 구현된 시스템으로 교향곡과 인기 가요를 분석하는 모의 실험을 통해 곡들의 듣기 좋다고 생각되는 일부분을 추출하였으며, 이 연구를 통해 음악 컨텐츠의 미리 듣기 자동 추출 제공을 제안한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.223-230
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• 2004

입사 신호에 대한 배열 안테나의 응답인 array manifold를 측정에 의해 생성하는 방법을 기술하였으며, 기술된 방법에 의해 실측된 등간격 원형 배열 안테나의 array manifold를 MUSIC 알고리즘에 적용하여 배열 안테나로 입사되는 300 MHz tone 신호의 공간 스펙트럼을 추정하였다. 측정 array manifold를 이용한 공간 스펙트럼 추정은 이상적인 배열 안테나를 가정한 계산 array manifold 대비 월등한 성능을 보인다.

• 한국음향학회지
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• 제26권5호
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• pp.207-213
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• 2007

본 연구에서는 스펙트럼 분석과 신경망을 이용한 효과적인 음성/음악 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 스펙트럼을 분석하여 스펙트럴 피크 트랙에서 지속성 특징 파라미터인 MSDF(Maximum Spectral Duration Feature)를 추출하고 기존의 특징 파라미터인 MFSC(Mel Frequency Spectral Coefficients)와 결합하여 음성/음악 분류기의 특징으로 사용한다. 그리고 신경망을 음성/음악 분류기로 사용하였으며, 제안하는 방법의 성능 평가를 위해 학습 패턴 선별과 양, 신경망 구성에 따른 다양한 성능 평가를 수행하였다. 음성/음악 분류 결과 기존의 방법에 비해 성능 향상과 학습 패턴의 선별과 모델 구성에 따른 안정성을 확인할 수 있었다. MSDF와 MFSC를 특징 파라미터로 사용하고 50초 이상의 학습 패턴을 사용할 때 음성에 대해서는 94.97%, 음악에 대해서는 92.38%의 분류율을 얻었으며, MFSC만 사용할 때보다 음성은 1.25%, 음악은 1.69%의 향상된 성능을 얻었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.9-14
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• 2017

In this paper, we propose that the contrast features of octave spectrum can be used to show spectral contrast features of some music clips. It shows the relative spectral distribution rather than average spectrum. From the experiment, it can be seen the method of spectral contrast features has a good performance in classification of music styles. Another comparative experiment shows that the method of spectral contrast features can better distinguish different music styles than the method of MFCC features that commonly used previously in the classification system of music styles.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.95-106
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• 2007

본 논문은 음악 정보검색에 사용되는 효과적인 템포 특징 추출방식을 제안한다. 제안된 템포 정보는 협소 밴드상의 일시적인 변조 성분에 의해 형성된다. 이러한 변조 성분은 시간 축 상의 음악 신호로부터 스펙트럼을 구한 후, 각 스펙트럼 성분에 대한 주파수 영역 분석을 통해 획득된 변조 스펙트럼으로 구성된다. 실제 구현에 있어서는 MP3 음악파일로부터 부분 디코딩에 의해 출력된 변형된 이산 코사인 변환 계수에 퓨리에 변환을 취하여 변조스펙트럼을 구하였다. 획득된 변조 스펙트럼의 진폭으로부터 고속으로 추출된 음악 템포 특징값은 다양한 음악 정보 검색에 적용되었다. 음악 무드 및 장르 분류에서는 로그 변조 주파수 계수를 적용하여 분류 성능을 개선시켰으며, 적응 변조 스펙트럼에서 유도된 비트 벡터는 오디오 핑거프린팅에 적용되어 잡음환경 하에서도 검색 성능을 크게 향상시켰다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.400-404
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• 2015

본 논문에서는 공간에서 원하는 신호를 추정하기 위해서 도래방향 MUSIC 공간 스펙트럼 알고리즘에 대해서 연구한다. 본 연구에서 제안하는 MUSIC 공간 스펙트럼 알고리즘은 모델 오차와 베이즈 정리를 적용한 방법으로 목표물의 위치를 정확히 추정한다. 적응 배열 안테나를 사용한 수신기의 배열 응답 벡터는 베이즈 방법을 이용하고 모델 오차방법으로 수신 신호의 가중치를 갱신하여 원하는 목표물의 도래 방향을 정확히 추정한다. 본 연구에서 원하는 도래방향 목표물의 신호 추정은 입사 신호의 간섭과 잡음을 제거한 후 배열 응답 벡터를 신호 공분산 행렬의 가중치에 적용한다. 모의실험을 통해서 본 논문에서 제안한 방법과 기존의 도래방향 알고리즘을 비교 분석한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제25권2E호
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• pp.69-73
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• 2006

In this paper, we propose a robust music audio fingerprinting system for automatic music retrieval. The fingerprint feature is extracted from the long-term dynamic modulation spectrum (LDMS) estimation in the perceptual compressed domain. The major advantage of this feature is its significant robustness against severe background noise from the street and cars. Further the fast searching is performed by looking up hash table with 32-bit hash values. The hash value bits are quantized from the logarithmic scale modulation frequency coefficients. Experiments illustrate that the LDMS fingerprint has advantages of high scalability, robustness and small fingerprint size. Moreover, the performance is improved remarkably under the severe recording-noise conditions compared with other power spectrum-based robust fingerprints.

• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.212-218
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• 2013

본 논문에서는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상에 SVD (Singular Value Decomposition) - Pseudo Spectrum 알고리즘을 적용하고 그 성능을 기존 알고리즘과 비교한다. 이 논문의 목적은 SAR 영상의 해상도 및 목표물 분해능을 높이고자 하는 것이다. 본 논문에서는 신호 성분으로 이루어진 Hankel Matrix와 SVD (Singular Value Decomposition) 방법을 사용하여 잡음에 강인하고 sidelobe이 적으며 스펙트럼 추정에서 해상도를 높인 SVD-Pseudo Spectrum 방법을 제안하였다. 또한 분해될 목표물을 모델링하여 알고리즘의 성능을 분석하고 SVD-Pseudo Spectrum 방법이 기존의 퓨리에 변환 기반 방법과 고해상도 기술 기반의 MUSIC 방법보다 더 좋은 성능을 가짐을 보인다.