해양에 있어서 음향은 수심의 계측, 정보의 전달 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근에 들어와서는 어업에 있어서도 음향을 적극적으로 활용하여 산업에 이용하고자 하는 노력을 하고 있다. 특히 기르는 어업 분야에 있어서 식이음(먹이를 먹을 때 나는 소리) 등을 이용하여 어류의 행동을 제어하는 기술을 개발하고 있다. 본 연구는 어류의 방성음에 관한 기초적 연구의 일환으로, 우리나라 남해안에서 주로 서식하고 있는 참돔과 조피볼락을 대상으로 그들이 내는 방성음을 수록하고, FET분석을 통하여 특성을 파악하였다.
This paper presents a parallel approach of formant synthesis method for haegeum on graphics processing units (GPU) using spectral modeling. Spectral modeling synthesis (SMS) is a technique that models time-varying spectra as a combination of sinusoids and a time-varying filtered noise component. A second-order digital resonator by the impulse-invariant transform (IIT) is applied to generate deterministic components and the results are band-pass filtered to adjust magnitude. The noise is calculated by first generating the sinusoids with formant synthesis, subtracting them from the original sound, and then removing some harmonics remained. The synthesized sounds are consequently by adding sinusoids, which are shown to be similar to the original Haegeum sounds. Furthermore, GPU accelerates the synthesis process enabling- real time music synthesis system development, supporting more sound effect, and multiple musical sound compositions.
본 논문에서는 지형의 고도와 기울기를 고려하여 사운드의 확산과 회절을 인터렉티브하게 표현할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 광선 추적법(Raytracing)을 기반으로 소리의 크기를 보여줄 수 있는 사운드 강도 맵을 빠르게 계산한다. 지형의 고도와 기울기 값을 고려하여 소리의 강도 맵에 가중치를 적용하여, 결과적으로 지형의 지오메트리 분석인 큰 계산 과정을 피하고 지형을 고려한 소리의 크기를 인터렉티브하게 업데이트한다. 이 과정에서 소리의 근원지에 따른 고도 간의 격차를 계산하여 소리의 크기를 자동으로 감쇠시키며, 주변 지형의 공간 기울기를 기반으로 기울기의 차에 따라 소리의 크기를 자동으로 감쇠시킨다. 본 논문에서 제안하는 방법을 이용한 소리는 실제 높낮이가 있는 현실의 지형에서 듣는 소리의 전파 및 감쇠와 유사한 형태를 보여주며, 소리의 위치에 따라서 소리 감소 패턴이 변경되고, 또한, 지형에 따라서 소리의 크기가 제어되는 결과를 보여준다.
본 논문에서는 거품 입자를 활용하여 시뮬레이션 장면에 맞는 소리를 효율적으로 합성할 수 있는 기법을 제안한다. 물리 기반 시뮬레이션 환경에서 소리를 표현하는 대표적인 방법은 생성과 합성이다. 사운드 생성의 경우 시뮬레이션 장면마다 물리 기반 접근법을 사용하여 소리를 생성할 수 있는데 계산 시간과 재질 표현의 어려움으로 다양한 시뮬레이션 장면에 대한 소리를 만들어 내기에는 쉽지 않다. 사운드 합성의 경우 소리 데이터를 미리 구축해야 하는 사전 준비가 필요하지만, 한 번 구축하면 비슷한 장면에서는 같은 소리 데이터를 활용할 수 있는 점이 있다. 따라서 본 논문에서는 거품 시뮬레이션의 소리 합성을 위해 소리 데이터를 구축하고 거품 입자의 효율적인 군집화를 통해 계산 시간을 줄이면서 소리의 사실감은 개선할 수 있는 사운드 합성 기법을 제안한다.
본 논문에서는 물리기반 옷감 시뮬레이션에 적합한 소리를 효율적으로 생성하기 위한 데이터 기반 합성 기법을 제안한다. 시뮬레이션에서 소리를 표현하는 방법은 크게 생성과 합성이 있지만, 합성은 실시간 애플리케이션에서 활용이 가능하기 때문에 인터랙티브한 환경에서 자주 활용되고 있다. 하지만, 데이터에 의존하기 때문에 원하는 장면에 부합하는 사운드를 합성하기는 어려우며, 기존 방법은 한 방향으로만 사운드 데이터를 검색하기 때문에 불연속으로 인한 끊김 현상이 발생한다. 본 논문에서는 양방향 사운드 합성 기법을 제시하며, 이를 통해 불연속적으로 합성되는 사운드 결과를 효율적으로 개선될 수 있음을 보여준다.
최근 3차원 가상현실에서의 몰입도를 높이기 위해 실감 음향 분야의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 현재의 가상현실에서 적용되는 실감 음향 생성 장치는 음원의 방위각과 위상에 대한 고려는 적용되어 있지만, 음향이 청자에게 다가오고 멀어질 때 발생하는 도플러 효과를 충분히 반영하고 있는 기술이 부족한 현실이다. 따라서 본 논문에서는 가상현실에서의 몰입감을 향상하기 위하여 입체음향 채널의 공간 회전축 스피커를 통해 도플러 효과가 더해진 3차원 입체 증감 음향을 제공하는 방법을 제안한다. 이를 위해 가상의 3차원 공간상에 위치하는 음원을 사용자가 있는 실제 공간에 대응시키고, 가상 음원의 위치에 따라 각각의 공간 회전축 스피커가 출력하는 출력량, 위상차 그리고 회전 각도를 조절해 3차원 실감 음향을 제공한다. 공간 회전축 스피커가 회전하면서 발생하는 회전음원의 자연적인 도플러 효과와 출력 음원의 주파수 변조를 통한 인위적인 도플러 효과가 더해져 청자에게 음원의 원근감을 더욱 사실적으로 느낄 수 있는 입체 증감 음향의 효과를 제공하게 된다.
서비스 로봇에서 사용되는 음원인식 시스템은 사람이 로봇을 향해 말할 때 화자의 위치를 추정한다. 로봇용 음원인식 알고리즘들 중에서 복수개의 마이크로폰에 소리가 도착하는 시간지연 정보를 이용하여 음원을 추정하는 방법이 널리 이용된다. 마이크로폰에 도달하는 지연시간 정보를 구하기 위해서 상관관계 함수가 사용된다. 상관관계 함수에서 최대 값의 위치를 각도로 변환할 때 코사인 역함수가 사용되며 코사인 역함수의 비선형적인 특성 때문에 음원의 위치에 따라 마이크로폰 쌍에서 추정하는 각도의 정확성이 다르게 된다. 본 논문에서는 음원의 위치에 따라 각도를 가장 잘 추정할 수 있는 각도 영역을 구분하여 정확하게 음원의 위치를 인식하는 방법을 제안한다. 또한 제안한 방법을 이용하면 각 마이크 쌍에서 60도 범위에 대해서만 각도를 계산하므로 기존의 180도에 대한 방법에 비하여 연산이 1/2로 줄어든다. 테스트 환경을 구축하여 제안한 영역 분할 위치 추정 알고리즘과 기존 알고리즘의 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘의 기존 알고리즘에 의한 평균오차의 31%에 불과함을 보인다.
본 논문에서는 신호 모델링 기법을 이용하여 소총화기에서 발생하는 탄환충격파(SW, Shock Wave) 음향신호와 총성(MB, Muzzle Blast) 음향신호를 효과적으로 검출할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 전장에서 저격수의 위치를 탐지하기 위해서는 저격수의 소총화기에서 발생하는 탄환충격파와 총성 신호를 정확하게 검출하여 적 저격수의 방향각과 거리를 추정하는 것이 중요하다. 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위하여 국내 군 사격장에서 실제 소총화기 발사 실험을 진행하였고, 실험결과 제안 알고리즘은 탄환충격파 신호 검출에 있어 기존 알고리즘에 비해 최대 20% 가까운 성능향상을, 총성 신호 검출에 있어서는 약 5% 정도의 성능향상을 가져옴을 확인할 수 있었다.
In this study, survey experiment and EEG test was carried out to know the effect of visual images on EEG for evaluating words of soundscape sound source with 18 subjects. Analysis on the EEG were executed to know the difference according to with and without visual images. Followings are results of this study. 1) There is no big difference with visual images in soundscape sound evaluating adjectives such as "Full", "Clear", "Enjoyable" whereas there is a big difference in soundscape sound evaluating adjectives such as "Pleasant", "Comfortable", "Gentle", "Sonorous". 2) There is a tendency that soundscape sound source which is consist of single sound source shows + 1 above increase in survey test when visual image is suggested whereas soundscape sound source which is consist of one more sound source shows - 1 below decrease in survey test. 3) Statistical analysis was used to know considerable probability. ${\alpha}$-wave has a considerable probability and Maximum level difference occurring brain spots were number 1 and 2.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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