• 실천공학교육논문지
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• 제7권1호
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• pp.31-37
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• 2015

T-DMB는 유럽의 Eureka-147 DAB (Digital Audio Broadcasting) 표준을 바탕으로 멀티미디어 방송이 가능하도록 표준을 추가하여 만든 서비스로 이동 중에 동영상 시청, 고품질오디오 청취, 교통정보서비스(TPEG) 등의 서비스를 제공하고 있다. T-DMB 전송 프레임은 SC 채널, FIC 채널, MSC 채널로 구성된다. 비디오, 오디오, 데이터와 같은 서비스는 MSC 채널에서 서브채널 형태로 전송되며 FIC 채널은 각 서비스와 서브채널에 관련된 정보를 전달한다. 본 연구에서는 학부, 대학원 및 교육원들에서 교육되고 있는 지상파 DMB (T-DMB) 시스템과 관련하여 T-DMB 수신기에서 수신한 T-DMB 전송 프레임을 PC로 전달하여 PC 상에서 수신된 T-DMB 전송 프레임을 분석하고 비쥬얼하게 나타내어 줌으로 T-DMB 시스템의 이해를 돕고 학습동기를 유발할 수 있도록 T-DMB 전송 프레임 분석 시뮬레이터를 C++를 이용하여 개발하고 이를 실험하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1135-1142
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• 2017

본 논문에서는 개인방송서비스에서 실감 음향을 구현할 수 있도록, 화면 변화에 따른 음향 데이터의 변화를 추적하여, 자동적으로 화면과 음향을 믹싱하도록 도와주는 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험을 통하여 화면의 회전각도 변화에 따른 음원에서의 고주파 대역에서의 음압 변화를 확인하였고, 소리의 명료도와 관련되는 주파수 대역인 2kHz, 4kHz, 8kHz에서의 음압 변화를 회귀분석을 통하여 각각 -1.17 dB/degree, -2.0 dB/degree, -2.44 dB/degree로 음압의 감쇄 변화 추세를 파악하였다. 이 실험결과는 음압열화를 보완하여 실감음향을 향상시키는 믹싱 알고리즘에 사용되어, 실감 개인방송 서비스 보급에 유용할 것으로 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제9권10호
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• pp.101-107
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• 2019

본 논문은 화력 발전소 및 시멘트 산업에서 필요한 원자재의 운송 수단에 사용되는 컨베이어 시스템에서의 고장을 검출하는 방법을 제안하였다. 산업현장에서 사람이 접근하기가 힘들고 넓은 공간에 시스템이 동작 하는 점을 고려하여 소형 드론을 설계하였고 컨베이어의 이상을 감지하기 위하여 컨베이어에 내장된 모터의 이상 소음을 감지하는 방법을 임베디드 환경으로 설계하여 드론에 장착하는 구조로 제안하였다. 시스템을 임베디드 마이크로프로세서에 적용하기 위하여 제한된 메모리와 수행 시간을 고려한 하드웨어 및 알고리즘을 제안하였으며 주파수 분석을 통해 고장의 경향을 파악하여 알고리즘 화 하였다. 이때 고장 판별 방식은 측정을 통하여 피크주파수를 측정하고 고주파수의 연속성을 감지하는 방식으로 고장에 의한 소음의 높은 주파수를 분석하여 고장진단을 시행할 수 있었다. 제안된 시스템은 실제 화력 발전소에서 취득한 데이터를 바탕으로 실험 환경을 구성하였으며 드론에 설계된 시스템을 탑재하여 가상 환경 실험을 하여 제안된 시스템의 유용성을 확인하였다. 향후에는 드론의 비행 안정성 향상과 고장 주파수에 대한 좀 더 정밀한 방법을 사용하여 판별성능을 향상 시키는 연구가 요구된다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제26권4호
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• pp.395-406
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• 2007

The purpose of this study was to investigate the characteristics of 2nd grade students' interaction in the classification activities of LTTS. For the purposes of this study, three heterogeneous groups, chosen by cognitive level, were selected. The students' interactions were audio/video taped and classified as either cognitive or affective interaction. The results of this study are as follows. In the cognitive interactions, the frequency and quality of the functions of 'questions' and 'making suggestions' were higher than those of 'Responses' and 'Receiving opinions'. In the affective interactions, the frequency of 'induction' and 'dissatisfaction' was higher than that of the other types. The frequency and quality of interactions of students in both the early and mid concrete stage were higher than those of students in the transitional stage. Qualitatively higher-level interactions such as 'making suggestions' and positive interactions such as 'induction' to induce students who were passive in activities were made by the students at higher cognitive levels. However, the low-level of interaction in suggesting their opinion to the constituent's suggestion and 'dissatisfaction' with student in transition period who were passive in activity influenced group working negatively.

• 한국과학교육학회지
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• 제32권8호
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• pp.1269-1280
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• 2012

The purpose of this study is to analyze the verbal interaction during elementary students' hypothesis generation learning. For this study, 32 6th graders were selected and were assorted into heterogeneous small-groups by achievement levels. The topics of hypothesis generation learning were developed by analyzing the current elementary school curriculum. Each group's verbal interactions were audio/video taped and transcribed. After coding the protocol and having student retrospective interview, types and frequency of verbal interaction were analyzed. The frequency of verbal interaction during observation was highest and that of questioning situation identification was lowest. Regarding to the quality of verbal interactions, low level interactions were significantly frequent during observation. On the other hand, hypothetical explicans generation revealed high frequency of high level interactions. The results revealed that elementary students can make high level verbal interactions through hypothesis generation learning.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.77-82
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• 2011

본 논문에서는 패닝 기법을 이용하여 믹싱된 스테레오 음원에서 음원을 분리하는 방법에 대하여 고찰한다. 음원 분리 알고리즘은 다채널 포맷 변환을 위한 업믹스나 음질 개선, 고품질 음원 분리 등 다양한 응용분야에 사용될 수 있다. 본 논문에서 사용하는 음원 분리 알고리즘은 믹싱된 스테레오 채널을 시간-주파수 별로 PCA(Principal Component Analysis) 분석 방법을 이용하여 각각의 음원들이 패닝된 방향을 추정하며, 추정된 방향의 성분만을 추출하는 방향 필터링 과정을 거쳐 음원들을 독립적으로 분리 해 낸다. 실험을 통해 각 음원 분리 알고리즘의 성능을 평가하였다.

• 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.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.247-250
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• 1999

Like any other music, Korean traditional music make a beautiful compound melody of many music instruments. In this paper, we separate melody especially played by two instruments, that is Kayakeum, Piri(Korean pipe) analysing each audio signal. Kayakeum, Piri have a unique frequency component for each sound height. Therefore each melody of them can be expressed into each sheet of notation separately and MIDI codes. We expect that this paper will benefit all the people studying and instructing Korean music.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.391-399
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• 2018

In this paper, we construct and compare various guitar chord classification systems using perceptron neural network and convolutional neural network without pre-processing other than Fourier transform to identify the optimal chord classification system. Conventional guitar chord classification schemes use, for better feature extraction, computationally demanding pre-processing techniques such as stochastic analysis employing a hidden markov model or an acoustic data filtering and hence are burdensome for real-time chord classifications. For this reason, we construct various perceptron neural networks and convolutional neural networks that use only Fourier tranform for data pre-processing and compare them with dataset obtained by playing an electric guitar. According to our comparison, convolutional neural networks provide optimal performance considering both chord classification acurracy and fast processing time. In particular, convolutional neural networks exhibit robust performance even when only small fraction of low frequency components of the data are used.

• 전기학회논문지
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• 제59권2호
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• pp.445-451
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• 2010

This paper presents a threshold adaptation based voice query transcription scheme for music information retrieval. The proposed scheme analyzes monophonic voice signal and generates its transcription for diverse music retrieval applications. For accurate transcription, we propose several advanced features including (i) Energetic Feature eXtractor (EFX) for onset, peak, and transient area detection; (ii) Modified Windowed Average Energy (MWAE) for defining multiple small but coherent windows with local threshold values as offset detector; and finally (iii) Circular Average Magnitude Difference Function (CAMDF) for accurate acquisition of fundamental frequency (F0) of each frame. In order to evaluate the performance of our proposed scheme, we implemented a prototype music transcription system called AMT2 (Automatic Music Transcriber version 2) and carried out various experiments. In the experiment, we used QBSH corpus [1], adapted in MIREX 2006 contest data set. Experimental result shows that our proposed scheme can improve the transcription performance.