일반적으로 고음질 오디오 부호화 방법은 전통적인 데이터 압축 기법과 인간의청각 모델을 결합한 구조를 갖고 있다. 고음질 오디오 부호화에 사용되는 주요한 청각 특성은 주파수 영역에서의 마스킹 현상이므로 서브밴드 부호화나 변환 부호화와 같은 주파수 영역 방법들이 널리 사용된다[1][2]. 그러나 지금까지의 고음질 오디오 부호화에서 시간 영역 마스킹과 시간 영역 중복성을 제거하는 방법은 적용되지 않았다. 본 논문에서 제안한 오디오 데이터 압축 방법은 시간 및 주파수 영역에서 통계적, 지각적 중복성을 제거한다. 주파수 영역으로 변환된 오디오 신호는 6프레임으로 구성된 패킷으로 나뉘어진다. 한 패킷은 1536 샘플 ($256{\times}6$)로 되어 있으며 패킷 내에서의 중복성은 시간 및 주파수 영역에서 존재한다. 각 패킷에서 두 중복성이 동시에 제거되어진다. 심리음향 모델에 있어서도 세밀한 주파수 마스킹과 함께 시간 영역 마스킹을 고려하여 보다 정확한 결과를 얻을 수 있도록 향상되었다. 양자화를 위해서 각 패킷은 비선형적인 임계 대역과 시간적인 청각 특성을 반영할 수 있도록 설계된 부블럭으로 분할되었다. 따라서 낮은 비트율에서 고음질의 복원음을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 선행음과 후속음의 영향이 음상정위에 어떠한 영향을 미치는지에 대하여 실험을 하였다. 음원은 양귀간 시간차(Interaural Time Difference ; ITD)를 0.5ms로 한 기준음을 사용하였다. 이러한 기준음과 5종류의 레벨차를 가진 방해음(선행음 및 후속음) 및 기준음과 방해음의 시간차(Inter-Stimuli Interval ; ISI) 4종류를 조합하여 피실험자에게 제공하였다. 그리고 주파수에 대한 의존성을 알아보기 위해 기준음과 방해음을 2kHz, 4kHz, 백색 잡음을 이용하였다. 피실험자는 헤드폰을 사용하여 기준음이 좌우 어느 쪽에서 들리는지를 판단하도록 하였다. 그 결과 음상정위에 미치는 영향은 후속음보다는 선행음이 크게 나타났다. 이것은 시간 마스킹과 같은 경향이라고 생각되어 진다. 음상정위에 있어서는 기준음과 방해음 사이의 주파수 의존성은 적게 나타났다.
A sound-masking technique was applied to the urban public spaces with multiple noises in order to reduce the annoyance of the construction and traffic noise. In addition, the effects of masking system were investigated in order to improve the soundscape. In several urban spaces, building construction and nearby road traffic noise were recorded using a head and torso simulator and sound quality (SQ) system which specifies the spectral and temporal aspects of the noises. The sound-masking system which consists of the distributed speakers and control devices was applied to the boundaries of the construction sites. Synthesized masking sounds were produced with consideration of SQ characteristics of the multiple noise. Subjective evaluations on the soundscape were conducted to verify effectiveness of the system under the conditions with and without the masker sounds.
소프트웨어 테스팅의 궁극적인 목표는 소프트웨어의 에러를 찾아내고 수정하는 것이다. 소프트웨어 에러를 발견하기 어렵게 만드는 요인 중에는 소프트웨어의 에러가 출력에 도달하기 전에 내부에서 마스킹 되어 사라지는 것이다. 이 논문의 목적은 소프트웨어 테스팅을 어렵게 만드는 에러 마스킹의 원인 및 특성을 조사하는 것이다. 이를 위해 3개의 소프트웨어를 대상으로 인위적인 에러를 주입하여 그 에러가 다양한 테스트 케이스들에 의해서 얼마만큼 마스킹 되는지, 그리고 그 원인은 무엇인지를 조사하였다. 실험 결과 4가지 주요 발견이 도출 되었다. 첫째, 약 50% 정도의 에러 마스킹은 에러가 실행되지 않았기 때문에 발생하였다. 둘째, 여러 연산자들 중에서 논리연산자와 산술연산자는 에러를 상대적으로 적게 마스킹하고, 관계연산자와 시간 연산자는 에러를 상대적으로 많이 마스킹하였다. 셋째, 테스트 케이스들 중에 에러를 출력까지 전파시키는데 특별한 성능을 보이는 테스트 케이스의 존재를 확인할 수 있었다. 넷째, 주입한 에러의 종류에 따라서 마스킹 효과가 다르다는 것을 확인할 수 있었다.
With the advent of sound field simulator, many sound fields have been reproduced by obtaining the impulse responses of specific acoustic spaces like famous concert hall, opera house. This sound field reproduction has been done by the linear convolution operation between the sound input signal and the impulse response of certain acoustic space. However, the conventional finite impulse response based linear convolution operation always makes real-time implementation of sound field generator impossible due to the large amount of computational burden. This paper introduces the fast convolution method using perceptual redundancy in the processed signals, input audio signal and room impulse response. Temporal and spectral real-time masking blocks are implemented in the proposed convolution structure. It reduces the computational burden of convolution methods for real-time implementation of a sound field generator. The conventional convolutions are compared with the proposed one in views of computational burden and sound quality. In the proposed method, a considerable reduction in the computational burden was realized with acceptable changes in sound quality.
본 논문에서는 영상의 에지성분을 이용하여 손실된 프레임에서의 오류를 은닉하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 손실된 블록의 주변에 존재하는 상, 하, 좌, 우의 일정 부분을 에지 추출을 위한 영역으로 정의하고, 정의된 네 부분의 영역은 방향에 따라 선택적인 에지 연산자를 적용시켜 에지 성분을 추출한다. 이 에지정보는 영상이 복잡한 부분과 단순한 부분에 대해 복잡도를 결정하는 판단 기준이 되며 경계정합을 위한 마스크 폭을 조절하게 된다. 즉, 제시된 방법은 경계정합 수행시 정확도를 높이기 위하여 네 부분에서 추출된 에지성분의 양에 비례하여 방향에 따라 경계정합 마스크의 폭을 조절하고, 이에 따라 영상의 윤곽을 나타내는 에지 특성에 가중치를 적용함으로써, 개선된 움직임 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 기존의 방법들과 제안된 방법에 대한 오류은닉 결과를 비교함으로써 제안된 방법의 우수성 검증 및 장단점에 대해 분석한다.
미기상해석모듈(microscale weather analysis module)은 복사에너지, 열, 습도 등의 순환을 시-공간적으로 세밀하게 설명하고 모의실험 할 수 있도록 개발한 초고분해능($1km{\times}1km$ 이내)의 기상모델이다. 본 논문은 미기상해석모듈의 정확성을 시공간적으로 검증할 수 있도록 고안한 객체기반 검증법을 제안한다. 이 검증법은 통계그래픽을 사용하는 시각적인 방법이며, 미기상해석모듈의 평가통계출력장 구축단계, 객체식별 및 병합단계, 모듈의 정확성 검증단계로 이루진다. 이를 위해 두 가지 통계를 사용하여 삼차원의 평가통계출력장을 구축하였고, 구축된 출력장에서 정의되는 시계열통계들에 대해 합성(convolution), 가면화(masking) 및 병합작업(merging)을 시행하여 출력장에서 모듈검증대상 지역인 객체를 식별하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, 사례연구를 통해 제안된 객체기반 검증법의 유용성을 보였다.
주변 잡음이 심한 환경의 음성 통신에서 음성 명료도는 주변 잡음의 마스킹 효과로 인하여 크게 저하된다. 본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 명료도를 향상시켜 통화 품질을 높이는 새로운 방법을 제안한다. 청각 이론에 의하면 음성의 시간축포락선은 명료도 결정에 중요한 역할을 한다. 이에 따라 본 논문에서는 대역별 시간축 포락선의 변화를 강화하여 명료도를 향상시키는 방법을 사용하며, 음질을 추가로 향상시키기 위한 피치 강화동작을 포함한다. 또한, 실제 통화상황에서의 정확한 주관적 성능 평가를 위하여 양 귀를 이용하는 새로운 주관적 성능 평가 방법을 제안한다. 제안하는 평가 방식을 통하여 제안하는 명료도 향상 기술의 성능을 평가하였으며, 명료도와 음질이 모두 향상되는 것을 확인하였고, 동작 파라미터 조정을 통하여 명료도와 음질 사이의 상호 관계가 조정되는 것을 확인하였다.
라우드니스(loudness)는 음질 평가에 있어서 가장 중요한 음질 인자로 간주되고 있고, 그 계산을 위해 정상음에 대한 국제규격도 마련되어 있다. 본 연구에서는, 이의 일반화를 위해 라우드니스 계산 모델에 과도음 해석 과정을 포함한 새로운 방법을 제시하고자 한다. 이를 위하여 과도 신호의 대역 분할 및 대역별 음압 레벨 변화 예측을 위한 신호 처리 기법과 과도 음에 대한 청각 반응을 모델링한 포스트 마스킹(post-masking) 및 라우드니스 시간 적분 모델이 도입되었다. 또한 순음의 라우드니스 해석에서 기존 라우드니스 모델이 갖고 있는 신호 해석상의 문제점을 개선하기 위하여 임계 대역폭의 1/2 간격으로 배치된 총 47개의 임계 대역 필터를 이용하였다. 제안된 모델의 유효성을 확인하기 위하여 기존의 임상 실험 결과 비교하였고, 예측치와 임상치는 아주 좋은 일치 경향을 가짐을 확인하였다.
DSC-HDTV 시스템은 영상에 존재하는 공간, 시간, 진폭의 중복성을 제거하기위하여 변환 부호화, 움직임 보상 예측 부호화, 적응 양자화를 이용한다. 본 논문에서는 장면 변화와 전송 잡음으로부터 신속히 화질을 복원하는데 이용하는 누설요소의 적용 방법과 인간 시각 시스템을 이용한 인식하중치를 구하여 적응 양자화하는 방법을 제안한다. 인식하중치는 대비 민감도, 시공간 매스킹과 주파수 민감도에 따라 구한다. 적응 양자화는 인식하중치와 버퍼이력상태로부터 얻은 전체 왜곡 레벨을 이용하고 그에 따른 잉여 비트량은 다음 프레임의 화질 개선에 이용된다. 장면이 변할 경우 복원된 영상은 큰 양자화 오차를 포함하기 때문에 움직 보상 예측 부호화에서 구한 변위프레임 차신호가 큰 값이 되어 비트량이 증가하고 버퍼의 상태가 불안정하게 된다. 그러므로 본 논문에서는 누설요소를 장면이 변할 경우 0으로 하고 그이후의 프레임에서의 15/16으로 고정하여 전체왜곡레벨을 표준편차를 이용하여 조절한다. 실험결과 제안된 방법의 영상의 화질은 수 프레임내에 복원되고 버퍼상태도 신속히 안정화된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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