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김양한(Kim, Yang-Hann),최영철(Choi, Young-Chul) 한국소음진동공학회 2004 한국소음진동공학회 논문집 Vol.14 No.9
This paper addresses the way in which we can find where impulsive noise sources are. Specifically, we have an interest in the case that the signal is embedded in noise. We propose a signal processing method that can identify impulsive sources' location. The method is robust with respect to spatially distributed noise. This has been achieved by the modified beamforming method with regard to cepstrum domain is used. It is noteworthy that the cepstrum has the ability to detect periodic pulse signal in noise. Numerical simulation and experiments are performed to verify the method. Results show that the proposed technique is quite powerful for localizing the faults in noisy environments. The method also required less microphones than conventional beamforming method.
김양한 ( Yang Hann Kim ) 한국감성과학회 1998 춘계학술대회 Vol.1998 No.-
진실과 거짓 사이의 거리가 사람의 눈과 귀사이의 거리라는 다분히 회화적인 표현[1]은 시각적 인식과 청각적 인식이 갖고 있는 상대적인 확실성과 불확실성에 그 초점을 맞추고 있다. 사실 소리의 특성 중의 하나인 불확실성은 많은 경우 전달된 정보의 불확실성으로 인한 판단의 오류등을 일으키는 부정적인 측면으로 작용하는 경우가 많은 것이 일반적이다. 일반적으로 경험하듯이 우리는 소리가 발생하고 있는 위치, 방향 등을 쉽게아는 것이 쉽지 않다는 것을 경험을 통하여 알고 있다. 이러한 불확실성을 개선하기 위하여 우리가 보통 할 수 있는 방법은 좀더 소리가 남직한 곳으로 위치를 옮겨가 보는 것이 될 것이다. 즉 음장의 입장, 혹은 소리를 발생시키는 음원의 입장에서 보면 소리를 감지하는 대상 혹은 센서가 좀더 직접음장(direct field) 효과가 지배적인 음장으로 이동한다고 볼 수 있거나, 음원을 좀더 가까운 거리에서 보고 있다고 볼 수 있다. 사실 이러한 과정을 통하여 우리는 소리의 공간적 특성을 감지하고 이로부터 소리에 대한 판단 혹은 인식을 수정, 보완하여 간다. 이러한 개념을 좀더 확대하고 일반화하면 Fig. 1 [2] 같은 우화적인 그림과 같이, 제한된 정보를 통한, 측정되지 않은 정보에 대한 예측문제로 생각하여 볼 수 있다. 즉 코끼리와 등 모양만을 통하여 코끼리라는 동물의 모든 것을 추측하는 것을 의미한다. 사실 이러한 불확실성은 인간의 감각, 인지기능을 통하여 많은 경우에 소리에 대한 다양함과 풍부함을 제공하는 순기능의 역할도 한다. 음악 감상을 한다든가 또한 영상과 함께 어떤 소리를 들을 때 영상에 대한 인지 또한 보다 풍부하게 느끼는 것이 이러한 예에 해당된다 볼 수 있다. 근래에 많은 주목을 받고 있는 소리의 3차원적인 인식은 또다른 차원에서, 단순한 불확실성의 차원이 아닌, 즉 인간의 소리에 대한 주관적 인식면에서 Fig. 1과 같은 맵핑을 시도하는 문제로 볼 수 있다. 즉 양귀로 들리는 소리가 어떠한 맵핑을 통하여 인간이 느끼는 소리의 주관적인 느낌, 한 예로는 입체감등을 갖게 하는가 하는 것을 탐구하는 것이라 볼 수 있다. 과연 소리의 공간적, 시간적 특성의 어떠한 변화가 인간의 소리에 대한 주관적인 인식에 가장 직접적인 영향을 미치는가가 관심의 대상일 것이다. 본 논문에서는 소리의 가시화 방법에 대한 현재까지의 방법들을 소개하고 3차원 음장에의 적용방법 가능성을 살펴본다.