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- 저자 : 전서윤 (검색결과 4 건)
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MFCC와 L<sub>2</sub>-norm 최소화를 이용한 고래소리의 재생
정의필,전서윤,홍정필,조세형,Chong, Ui-Pil,Jeon, Seo-Yun,Hong, Jeong-Pil,Jo, Se-Hyung 한국융합신호처리학회 2018 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.19 No.4
수중에서의 일시적인 신호는 복잡하고, 변화가 심하며, 비선형적이므로 신호의 패턴을 정확히 모델링하기 어렵다. 본 논문에서는 수중 신호 중 하나인 고래 소리를 선택하여 음성분석 기법에 많이 사용하는 Cepstral 분석에 의한 MFCC 추출법을 이용하여 분석하였고, MFCC와 $L_2$-norm 최소화 기법을 이용하여 고래소리를 재생하였다 실험 분석에 사용된 고래의 종류는 혹등고래(Humpback whale), 참고래(Right whale), 대왕고래(Blue whale), 귀신고래(Gray whale), 밍크고래(Minke whale) 등 5종으로서 과거 한반도 동해안에 출몰한 적이 있는 고래들이다. 원본 고래소리에서 MATLAB프로그래밍을 이용하여 20차 MFCC계수들을 추출한 후 이를 가중 $L_2$-norm 최소화를 이용한 MFCC역변환을 통해 재생한다. 최종적으로 가중치가 3~4의 값에서 고래소리 재생이 가장 적합함을 알 수 있었다. Underwater transient signals are complex, variable and nonlinear, resulting in a difficulty in accurate modeling with reference patterns. We analyze one type of underwater transient signals, in the form of whale sounds, using the MFCC(Mel-Frequency Cepstral Constant) and synthesize them from the MFCC and the weighted $L_2$-norm minimization techniques. The whales in this experiments are Humpback whales, Right whales, Blue whales, Gray whales, Minke whales. The 20th MFCC coefficients are extracted from the original signals using the MATLAB programming and reconstructed using the weighted $L_2$-norm minimization with the inverse MFCC. Finally, we could find the optimum weighted factor, 3~4 for reconstruction of whale sounds.
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MFCC와 L2-norm 최소화를 이용한 고래소리의 재생
정의필,전서윤,홍정필,조세형 한국융합신호처리학회 2018 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.19 No.4
Underwater transient signals are complex, variable and nonlinear, resulting in a difficulty in accurate modeling with reference patterns. We analyze one type of underwater transient signals, in the form of whale sounds, using the MFCC(Mel-Frequency Cepstral Constant) and synthesize them from the MFCC and the weighted L2-norm minimization techniques. The whales in this experiments are Humpback whales, Right whales, Blue whales, Gray whales, Minke whales. The 20th MFCC coefficients are extracted from the original signals using the MATLAB programming and reconstructed using the weighted L2-norm minimization with the inverse MFCC. Finally, we could find the optimum weighted factor, 3∼4 for reconstruction of whale sounds 수중에서의 일시적인 신호는 복잡하고, 변화가 심하며, 비선형적이므로 신호의 패턴을 정확히 모델링하기 어렵다. 본 논문에서는 수중 신호중 하나인 고래 소리를 선택하여 음성분석 기법에 많이 사용하는 Cepstral 분석에 의한 MFCC 추출법을 이용하여 분석하였고, MFCC와 L2-norm 최소화 기법을 이용하여 고래소리를 재생하였다 실험 분석에 사용된 고래의 종류는 혹등고래(Humpback whale), 참고래(Right whale), 대왕고래(Blue whale), 귀신고래(Gray whale), 밍크고래(Minke whale) 등 5종으로서 과거 한반도 동해안에 출몰한 적이 있는 고래들이다. 원본 고래소리에서 MATLAB프로그래밍을 이용하여 20차 MFCC계수들을 추출한 후 이를 가중 L2-norm 최소화를 이용한 MFCC역변환을 통해 재생한다. 최종적으로 가중치가 3∼4의 값에서 고래소리 재생이 가장 적합함을 알 수 있었다.
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정의필,전서윤,홍정필 한국융합신호처리학회 2019 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.20 No.3
We develop the system realization of whale sound reconstruction by inverse MFCC algorithm with the weighted L2-norm minimization techniques. The output products from this research will contribute to the whale tourism and multimedia content industry by combining whale sound contents with the prototype of 3D printing. First of all, we develop the softwares for generating whale sounds and install them into Raspberry Pi hardware and fasten them inside a 3D printed whale. The languages used in the development of this system are the C++ for whale-sounding classification, MATLAB and Python for whale-sounding playback algorithm, and Rhino 6 for 3D printing. 본 논문에서는 가중치를 고려한 L2-norm 최소화 기법으로 역 MFCC 알고리듬을 이용하여 고래 사운드 재생 시스템을 구현하였다. 고래소리 콘텐츠와 3D 프린팅을 결합하여 제작된 본 연구의 결과물은 고래관광 산업 및 멀티미디어 콘텐츠 산업에 기여를 하게 될 것이다. 먼저 다양한 고래 소리를 재생하는 소프트웨어를 개발하고 개발된 소프트웨어를 3D 프린트된 고래의 내부에 있는 라즈베리 파이 하드웨어에 업로드한다. 이 시스템을 개발하는데 사용된 프로그래밍 언어는 고래소리분류를 위한 C++, 고래 소리 재생 알고리즘을 위한 MATLAB 및 Python, 고래 모형의 3D 프린팅을 위한 Rhino 6 등이다.
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통계기법을 활용한 공동주택 세대에서의 용도별 에너지사용량 분석 및 추정 - 급탕, 전기기기, 조명 에너지사용량을 중심으로 -
홍승연(Hong, Seung-Yeon),전서윤(Jeon, Seo-Yoon),송승영(Song, Seung-Yeong) 대한건축학회 2020 대한건축학회 학술발표대회 논문집 Vol.40 No.2
Based on the building physical factor, residential information and characteristics of device use, this study is analyzing the factors which influences the use of domestic hot water, Electric Appliances, and Lighting energy. The study is also proposing an energy consumption estimation model so that individuals could search for ways to reduce energy consumption. For analysis and estimation of energy consumption, we used statistical techniques such as correlation analysis, ANOVA and regression analysis. Correlation analysis and ANOVA help determine the factors affecting the use of domestic hot water, Electric Appliances, and Lighting energy. Regression analysis derived the estimation model. Some samples taken at random were used to verify the model.
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