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Research Article
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Noise reduction assessment of ultra high voltage transformers using harmonic response analysis
조화응답해석을 이용한 초고압 변압기의 소음저감 평가
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Chang-Seop Kim, Won-Jin Kim
김창섭, 김원진
- This study proposes a noise reduction prediction method using harmonic response analysis for the design of low noise ultra high voltage transformers. …
저소음형 초고압 변압기 설계를 위해 조화응답해석을 활용한 소음저감 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 초고압 변압기의 유한요소 모델을 구축하고, 변압기의 가진력을 도출하여 조화응답해석을 …
- This study proposes a noise reduction prediction method using harmonic response analysis for the design of low noise ultra high voltage transformers. A finite element model of the transformer was developed, and the excitation force was derived to perform harmonic response analysis. Based on the analysis results, structure borne radiated noise was calculated, and the theoretical sound power level of the transformer was obtained. Noise reduction measures were then established, and their effectiveness was evaluated by comparing experimental and analytical noise reduction results before and after implementation. The comparison confirmed that the experimental and analytical trends in noise reduction were consistent.
- COLLAPSE
저소음형 초고압 변압기 설계를 위해 조화응답해석을 활용한 소음저감 예측 방법을 제안한다. 이를 위해 초고압 변압기의 유한요소 모델을 구축하고, 변압기의 가진력을 도출하여 조화응답해석을 수행하였다. 해석 결과를 바탕으로 구조 기인 방사 소음을 계산하고, 변압기의 음향파워레벨을 이론적으로 도출하였다. 마지막으로, 소음저감 대책을 수립한 후, 적용 전·후 실험 및 해석을 통해 소음저감 효과를 비교하였다. 그 결과, 대책별 소음 저감량에 대한 실험과 해석의 경향이 일치함을 확인하였다.
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Noise reduction assessment of ultra high voltage transformers using harmonic response analysis
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Research Article
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A consensus based handover scheme for autonomous underwater vehicle swarms in underwater acoustic sensor networks
수중 음향 센서 네트워크에서 자율무인잠수정 군집의 합의 기반 핸드오버 기법
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Hyeon-Gi Kim, Si-Yeong Park, Jong-Won Lee, Ho-Shin Cho
김현기, 박시영, 이종원, 조호신
- This paper proposes a novel underwater handover mechanism based on clusters, designed to ensure continuous connectivity for Autonomous Underwater Vehicle (AUV) swarms. …
본 논문은 자율무인잠수정(Autonomous Underwater Vehicle, AUV) 군집의 지속적인 연결을 보장하기 위한 새로운 군집 단위 수중 핸드오버 기법을 제시한다. 제안된 기법은 합의 알고리즘을 …
- This paper proposes a novel underwater handover mechanism based on clusters, designed to ensure continuous connectivity for Autonomous Underwater Vehicle (AUV) swarms. The proposed method leverages a consensus algorithm, enabling all nodes within the swarm to participate in the process of making handover decisions. Instead of relying on centralized control by a specific node, the nodes within the swarm achieve consensus through 1-hop message exchanges, determining whether to attempt a handover based on the agreement reached. Simulation results show that the AUV swarm successfully determines handover decisions in accordance with channel conditions and swarm mobility through consensus while minimizing unnecessary handovers. Compared to the conventional method, where a single AUV makes independent handover decisions, the proposed approach demonstrates performance improvements of approximately 30.12 % in energy consumption and 8.89 % in Signal to Noise Ratio (SNR).
- COLLAPSE
본 논문은 자율무인잠수정(Autonomous Underwater Vehicle, AUV) 군집의 지속적인 연결을 보장하기 위한 새로운 군집 단위 수중 핸드오버 기법을 제시한다. 제안된 기법은 합의 알고리즘을 활용하여, 군집 내 모든 노드들이 핸드오버 결정 과정에 참여할 수 있도록 설계되었다. 따라서 특정 노드의 중앙 제어 없이, 군집 내 노드 간 1-hop 메시지 교환으로 합의를 이루고 이를 통해 핸드오버의 시도 여부를 결정한다. 모의실험 결과, AUV 군집은 채널 상태와 군집의 이동성에 부합하는 핸드오버 여부를 합의를 통해 판단하며, 불필요한 핸드오버를 최소화하였다. 기존 방식인 단일 AUV의 단독 결정 방식에 비해 제안된 기법은 에너지 소모량에서 약 30.12 %, 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR)에서 약 8.89 % 개선된 성능을 보였다.
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A consensus based handover scheme for autonomous underwater vehicle swarms in underwater acoustic sensor networks
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Research Article
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Effects of time weighting and time averaging methods on the measurement and analysis of aircraft and firing range
항공기 및 사격장 소음 측정·분석에서 시간 가중 및 시간 평균 방법이 미치는 영향
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Yo-Han Seong, Sin-Tae Kim, Sung-Gon Yum
성요한, 김신태, 염성곤
- This study analyzes the impact of applying different time weighting and time averaging methods on the calculation of Sound Exposure Levels (SEL) …
본 연구에서는 항공기 및 사격장 소음 측정 시 시간 가중과 시간 평균 방법을 각각 달리 적용할 경우, 소음노출레벨(Sound Exposure Levels, SEL) 산출에 …
- This study analyzes the impact of applying different time weighting and time averaging methods on the calculation of Sound Exposure Levels (SEL) in aircraft and firing range noise measurements. A total of 50 noise samples collected from areas near domestic airports and large caliber firing ranges were utilized. For each noise source, SEL values calculated using the time averaging method were set as reference (SELRef), and compared with SEL values derived by applying Slow and Fast time weighting methods at sampling intervals of 1 s, 0.1 s, and 0.01 s. In the case of aircraft noise, SEL values recorded at 1-second intervals with the Slow time weighting method showed deviations of less than 0.4 dB from SELRef. In contrast, for firing range noise, applying the same method and interval resulted in deviations of up to 4.5 dB, indicating greater variability. The results suggest that, for accurate SEL analysis, either the standard time averaging method should be applied, or the Fast time weighting method should be used with a sampling interval of 0.1 s for aircraft noise and 0.01 s or less for firing range noise.
- COLLAPSE
본 연구에서는 항공기 및 사격장 소음 측정 시 시간 가중과 시간 평균 방법을 각각 달리 적용할 경우, 소음노출레벨(Sound Exposure Levels, SEL) 산출에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위해 국내 공항 및 대형화기 사격장 인근 지역에서 측정한 총 50개의 소음 데이터를 활용하였으며, 각 음원에 시간 평균 방법으로 산출한 기준값인 기준 소음노출레벨과 Slow 및 Fast 시간 가중을 각각 적용한 후, 1 s, 0.1 s, 0.01 s의 샘플링 간격으로 기록하여 산출한 소음노출레벨 값 간의 차이를 비교·분석하였다. 항공기 소음의 경우, Slow 특성을 적용하고 1 s 간격으로 기록한 소음노출레벨 값은 기준 소음노출레벨과 비교했을 때 편차가 0.4 dB 미만으로 나타났다. 반면, 대형화기 사격장 소음의 경우, 동일한 조건에서 최대 4.5 dB의 편차가 발생하여 항공기 소음에 비해 더 큰 차이를 보였다. 연구 결과, 정확한 소음노출레벨 분석을 위해서는 표준 방법에 따라 시간 평균 방법을 적용하거나, 시간 가중 방식 중 Fast 특성을 적용한 후 항공기의 경우 0.1 s, 사격장의 경우 0.01 s 이하의 시간 간격으로 기록하는 것이 적절할 것으로 판단된다.
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Effects of time weighting and time averaging methods on the measurement and analysis of aircraft and firing range
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Research Article
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Analysis of the characteristics of amplitude magnification ratio depending on the aspect ratio of class IV flexural transducers
클래스 IV 굴곡 트랜스듀서의 종횡비에 따른 진폭 확대율 특성 해석
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Jungsoon Kim, Gyuseok Lee, Moojoon Kim
김정순, 이규석, 김무준
- The class IV flexural transducer is an electroacoustic converter that generates flexural vibrations in an elliptical metal shell based on a piezoelectric …
클래스 IV 굴곡 트랜스듀서는 압전 스택을 기반으로 타원형 금속 쉘에서 굴곡 진동을 발생시켜 높은 음압을 방사할 수 있는 전기-음향 변환기이다. 이 변환기에 …
- The class IV flexural transducer is an electroacoustic converter that generates flexural vibrations in an elliptical metal shell based on a piezoelectric stack, enabling it to radiate high sound pressure levels. However, the analysis methods for the amplitude magnification ratio of this transducer have been complex, resource intensive, and challenging to comprehend due to the intricate relationships between physical factors. To address these limitations, this study proposes a simplified theoretical analysis method based on an approximate calculation of the elliptical shell’s circumference. Using this approach, the amplitude magnification ratio was derived. The relationship between the aspect ratio of the ellipse and axial deformation was explained using Ramanujan’s approximation. To validate the method, various class IV flexural transducers with different aspect ratios were designed and experimentally tested. The experimental results confirmed that as the ellipse’s aspect ratio increases, the amplitude magnification ratio decreases, and there is a strong correlation between the theoretical formula and the experimental data. The proposed analysis method is expected to offer an efficient and reliable approach for the design and performance prediction of class IV flexural transducers.
- COLLAPSE
클래스 IV 굴곡 트랜스듀서는 압전 스택을 기반으로 타원형 금속 쉘에서 굴곡 진동을 발생시켜 높은 음압을 방사할 수 있는 전기-음향 변환기이다. 이 변환기에 대한 진폭 확대율의 해석 방법은 복잡하고 계산 자원이 많이 소모되며, 물리적 요소 간의 관계를 이해하기 어렵다는 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 타원 쉘의 둘레 길이 근사 계산법을 기반으로 한 간단한 이론적 해석 방법을 제안하고, 이를 통해 진폭 확대율을 도출하였다. 타원의 종횡비와 장축 방향 변형 간의 관계를 라마누잔 근사식을 통해 설명하였으며, 이를 검증하기 위해 다양한 종횡비를 가지는 클래스 IV 굴곡 트랜스듀서를 설계하고 실험을 수행하였다. 실험 결과, 타원의 종횡비가 증가할수록 진폭 확대율이 감소하는 경향을 확인하였으며, 이론식과 실험 데이터 간의 높은 일치도를 보였다. 본 연구에서 제안된 해석법은 클래스 IV 굴곡 트랜스듀서의 설계와 성능 예측을 위한 효율적이고 신뢰성 높은 접근법을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
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Analysis of the characteristics of amplitude magnification ratio depending on the aspect ratio of class IV flexural transducers
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Research Article
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Analysis of resonant characteristic changes depending on the thickness of the shell in a class IV flextensional transducer
클래스 IV 플렉스텐셔널 트랜스듀서의 쉘 두께 변화에 따른 공진 특성 해석
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Jungsoon Kim, Moojoon Kim
김정순, 김무준
- This study analyzes the effect of changes in the shell thickness of a class IV flextensional transducer with an elliptical cylindrical shell …
본 연구는 클래스 IV 플렉스텐셔널 트랜스듀서의 타원형 원통 쉘 두께 변화가 공진 특성에 미치는 영향을 분석하였다. 수학적 모델을 제안하고, 이론 계산과 실험을 …
- This study analyzes the effect of changes in the shell thickness of a class IV flextensional transducer with an elliptical cylindrical shell on its resonance characteristics. A mathematical model was proposed, and both theoretical calculations and experimental results confirmed that the resonant frequency increases with shell thickness. The proposed model demonstrated high accuracy, providing a valuable foundation for optimizing transducer design and evaluating new designs.
- COLLAPSE
본 연구는 클래스 IV 플렉스텐셔널 트랜스듀서의 타원형 원통 쉘 두께 변화가 공진 특성에 미치는 영향을 분석하였다. 수학적 모델을 제안하고, 이론 계산과 실험을 통해 쉘 두께가 증가할수록 공진 주파수가 상승함을 확인하였다. 제안된 모델은 높은 정확성을 보여 트랜스듀서 설계의 최적화 및 새로운 디자인 검토에 유용한 기초 자료를 제공하며, 수중 음향 송신기 및 광대역 수신기와 같은 응용 분야에 활용 가능성을 제시한다.
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Analysis of resonant characteristic changes depending on the thickness of the shell in a class IV flextensional transducer
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Research Article
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A biomimetic model for target identification using active sonar
능동 소나 기반 표적 식별을 위한 생체모방모델
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Sangwook Park
박상욱
- This study proposes BioNetV2, an artificial neural network inspired by the biosonar of bats, to improve the echo signal representation in noisy …
본 연구는 박쥐의 생체 소나(Sound Navigation and Ranging, SONAR)를 모방한 인공신경망 모델(BioNetV2)을 제안하여, 잡음 및 클러터 환경에서의 반사음 표현 성능을 개선한다. 기존 …
- This study proposes BioNetV2, an artificial neural network inspired by the biosonar of bats, to improve the echo signal representation in noisy and cluttered environments. The conventional BioNet suffers from low time resolution and limited training data, leading to decreased target classification performance and a sharp decline in discriminability under noisy conditions. To address these limitations, BioNetV2 incorporates high-resolution temporal features and learns from a more diverse set of echo signals, enhancing its performance. In the experiments, echo data were collected from six different objects and three reflection angles, and the discriminability of 13 target classes was evaluated using Fisher distance in both noisy and cluttered environments. The results demonstrate that BioNetV2 outperforms conventional methods (BioNet, AudSpec, and CA_Gabor) in discriminability, with the least performance degradation observed in the Signal to Noise Ratio (SNR) –10 dB condition, proving its robustness in challenging environments. Future research will focus on integrating sequential echo observations to extend the model toward 3D object recognition.
- COLLAPSE
본 연구는 박쥐의 생체 소나(Sound Navigation and Ranging, SONAR)를 모방한 인공신경망 모델(BioNetV2)을 제안하여, 잡음 및 클러터 환경에서의 반사음 표현 성능을 개선한다. 기존 BioNet은 낮은 시간 해상도와 제한된 학습 데이터로 인해 표적 식별 성능이 저하되며, 잡음환경에서 분별력이 급격히 감소하는 한계를 가진다. 이를 해결하기 위해, BioNetV2는 고해상도 시간 해상도를 적용하고, 다양한 반사음 데이터를 학습하여 성능을 향상시켰다. 실험에서는 6가지 물체와 3가지 반사면을 고려하여 반사음 데이터를 수집하고, 잡음 및 클러터 환경에서 Fisher distance를 기반으로 13개 클래스의 분별력을 평가하였다. 실험 결과, BioNetV2는 기존 방법(BioNet, AudSpec, CA_Gabor)보다 높은 분별력을 보였으며, 특히 신호 대 잡음비(Signal to Noise Ratio, SNR) –10 dB 환경에서도 성능 저하가 가장 적어 강인한 반사음 표현 능력을 입증하였다. 향후 연구에서는 연속적인 반사음 정보를 통합하여 3D 객체 인식으로 확장할 계획이다.
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A biomimetic model for target identification using active sonar
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Review Article
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Cellular and molecular mechanisms of inner hair cells underlying auditory signal encoding
청각 신호 기호화를 위한 내유모 세포의 세포 및 분자 메커니즘
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Ji Young Lee
이지영
- Hearing is a complex sensory process through which the auditory system converts sound waves into neural signals, enabling communication and environmental awareness. …
청각은 음파를 신경 신호로 변환하여 의사소통과 주변 환경에 대한 인식을 가능하게 하는 복잡한 감각 과정이다. 내유모 세포는 달팽이관 안에 있는 주요한 감각 …
- Hearing is a complex sensory process through which the auditory system converts sound waves into neural signals, enabling communication and environmental awareness. Inner Hair Cells (IHCs) function as the primary sensory transducers in the cochlea, where mechanical sound vibrations are transformed into graded receptor potentials. The current study aims to explore the cellular and molecular mechanisms underlying auditory signal encoding in IHCs, focusing on ionic regulation and synaptic transmission, which are crucial for representing sound features such as frequency, intensity, and timing. In response to sound, deflection of stereocilia opens MichanoElectrical Transduction (MET) channels, allowing potassium (K+) influx into IHCs and initiating depolarization. This induces calcium (Ca2+) influx via Voltage-Gated Calcium Channels (VGCCs), which triggers neurotransmitter release at ribbon synapses, activating spiral ganglion neurons. Following depolarization, repolarization occurs via K+ and Ca2+ efflux, returning the membrane potential toward its resting state. The subsequent hyperpolarization decreases synaptic noise and enhances temporal precision in auditory signaling. Maintaining ion homeostasis and regulating synaptic activity are vital for accurate auditory signal encoding. Understanding the cellular and molecular mechanisms of IHC would deepen our knowledge of normal cochlear physiology and provide valuable insights into potential therapeutic approaches for hearing disorders.
- COLLAPSE
청각은 음파를 신경 신호로 변환하여 의사소통과 주변 환경에 대한 인식을 가능하게 하는 복잡한 감각 과정이다. 내유모 세포는 달팽이관 안에 있는 주요한 감각 변환기로서 역학적인 소리의 진동을 등급 수용체 전위로 변환하는 기능을 한다. 본 연구는 청각 신호의 기호화를 위해 내유모 세포에서 수행하는 세포 및 분자 메커니즘을 탐구하는 것을 목적으로 하며, 주파수, 강도, 시간 등 소리의 특징을 표현하는 데 필수적인 이온 조절과 시냅스 전달을 중점적으로 다루고 있다. 소리에 반응하여 부동모의 변위로 기계전기적 변환 채널이 열리면 K+가 내유모 세포 안으로 유입되며 탈분극이 발생한다. 이것은 전압 개폐 칼슘 이온 채널을 통해 Ca2+의 유입을 유도하고, 이로 인해 리본 시냅스에서 신경전달물질의 방출이 촉진되어 나선신경절세포가 활성화된다. 탈분극 이후 K+와 Ca2+의 유출을 통한 재분극이 발생하여 세포막 전위가 휴지 상태로 되돌아가고, 이어서 나타나는 과분극은 시냅스 잡음을 줄이고 청각 신호 전달의 시간적 정밀성을 향상시킨다. 이온 항상성의 유지와 시냅스 활동의 조절은 정확한 청각 신호 기호화에 필수적이다. 내유모 세포의 세포 및 분자 메커니즘에 대한 이해는 정상 달팽이관의 생리에 대한 필수적인 지식을 제공하고 청각 장애의 잠재적인 치료 접근을 위해 중요한 통찰을 제시할 것이다.
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Cellular and molecular mechanisms of inner hair cells underlying auditory signal encoding
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Review Article
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Neural transmission and auditory encoding in afferent spiral ganglion neurons
구심성 나선신경세포의 신경 전달 및 청각 인코딩
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Ji Young Lee
이지영
- The present study aims to comprehensively examine the structure and function of Spiral Ganglion Neurons (SGNs) with particular emphasis on their roles …
본 연구의 목적은 나선신경세포의 구조와 기능, 특히 시냅스 전달 및 청각 인코딩에서의 역할을 포괄적으로 고찰함으로써 청각 처리 과정에서 이들이 수행하는 중요한 역할을 …
- The present study aims to comprehensively examine the structure and function of Spiral Ganglion Neurons (SGNs) with particular emphasis on their roles in neural transmission and auditory encoding. SGNs serve as the primary neural link between the cochlea and the brain, acting as the first generators of Action Potentials (APs) within the auditory system. These neurons receive excitatory input from Hair Cells (HCs) via specialized ribbon synapses, initiating APs that propagate to the cochlear nucleus. They are characterized by distinct morphological features, synaptic structures, and firing patterns that enable the accurate encoding of auditory signals. Each Inner Hair Cells (IHCs) establish synaptic connection with multiple Type I SGNs, facilitating precise sound transmission as the primary afferent neurons, while each Type II SGN innervates multiple OHCs. Glutamate is the principal excitatory neurotransmitter mediating synaptic transmission at HC- SGN synapses. Frequency encoding in SGNs relies on tonotopic organization and phase-locking of neural firing to sound wave cycles, while intensity information is represented through variations in overall neural activity, spontaneous firing rates, threshold sensitivity, and the central projection patterns of SGNs. This study would provide an in-depth understanding of the physiological properties of SGNs, with potential implications for future therapeutic strategies targeting the sensorineural hearing loss.
- COLLAPSE
본 연구의 목적은 나선신경세포의 구조와 기능, 특히 시냅스 전달 및 청각 인코딩에서의 역할을 포괄적으로 고찰함으로써 청각 처리 과정에서 이들이 수행하는 중요한 역할을 심층적으로 이해하는 것이다. 나선신경세포는 청각 시스템에서 최초로 활동 전위를 생성하는 신경 세포로서 와우와 뇌를 연결하는 주요한 신경 연결 통로이다. 이들은 리본 시냅스를 통해 유모세포로부터 흥분성 입력을 받아 활동 전위를 생성하고, 이를 와우핵으로 전달한다. 이들은 주파수 및 강도 정보를 정확하게 인코딩하도록 고유한 형태적 특징, 시냅스 구조, 그리고 발화 패턴을 지닌다. 각 제2형 나선 신경 세포가 다수의 외유모 세포를 신경 지배하는 반면, 각 내유모 세포는 다수의 제 1형 나선 신경 세포와 시냅스를 형성하며 주요 구심성 뉴런으로서 정밀한 소리 전달을 촉진시킨다. 글루타메이트는 유모 세포-나선 신경 세포 시냅스에서 신경 전달을 매개하는 주요한 흥분성 신경전달물질이다. 나선 신경 세포의 주파수 인코딩은 주파수별 배열 및 음파 주기에 대한 신경 발화의 위상 고정에 의존하는 반면, 강도 정보는 전체 신경 활동의 변화, 자발 발화율, 역치 민감도 및 나선 신경 세포의 중추 투사 양상 등을 통해 나타난다. 본 연구는 나선 신경 세포의 생리학적 특성에 대한 심층적 이해를 제공하며, 향후 감각신경성 청각 장애의 치료 전략 개발을 위한 잠재적인 함의를 시사할 것이다.
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Neural transmission and auditory encoding in afferent spiral ganglion neurons
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Research Article
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Optimal driving sound conditions including concentration using the attention network test and the potential of recommending individual optimal driving sound
주의력 네트워크 검사를 이용한 집중력 포함 주행음의 최적 조건과 개인별 최적 주행음 추천의 가능성
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Jung Hyub Lee, Jun Young Oh, Kyoung Hoon Lee, Yeon June Kang
이정협, 오준영, 이경훈, 강연준
- The driving sound of electric vehicles has become a significant factor influencing driver satisfaction and driving experience. Research on the sound quality …
전기자동차가 보급되는 과정에서 전기자동차의 주행음은 운전자의 만족도와 주행 경험에 영향을 미치는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 주행음의 음질에 대한 연구는 주행음이 운전 …
- The driving sound of electric vehicles has become a significant factor influencing driver satisfaction and driving experience. Research on the sound quality of driving sounds has gained significant attention due to its impact on the driving experience. While most prior studies have focused on enhancing satisfaction or evoking specific driving emotions, this study broadens the scope to explore the influence of driving sounds on driver concentration. Concentration was assessed using the Attention Network Test (ANT), a measurement method grounded in the neural network model of human attention. This study analyzed the relationships between psychoacoustic parameters, satisfaction, driving emotions, and driver concentration. Results indicated strong correlations between these parameters and specific driving emotions, as well as the interplay among sound satisfaction, concentration, and psychoacoustic characteristics. Furthermore, the potential of recommending individual optimal driving sound utilizing a multiple linear regression framework was investigated. These findings provide valuable insights into optimizing driving soundscapes to achieve both high satisfaction and concentration, particularly for electric vehicles.
- COLLAPSE
전기자동차가 보급되는 과정에서 전기자동차의 주행음은 운전자의 만족도와 주행 경험에 영향을 미치는 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 주행음의 음질에 대한 연구는 주행음이 운전 경험에 미치는 영향으로 인해 많은 관심을 받아왔다. 주행음에 대한 기존 연구들은 주로 운전자의 만족도를 높이거나 특정 주행 감성을 유도하는 데 초점을 뒀으나, 본 연구는 그 범위를 확장하여 주행음이 운전자의 집중력에 미치는 영향을 탐구하였다. 집중력 평가는 인간의 집중력 신경망 모델에 기반한 측정 방법인 주의력 네트워크 검사(Attention Network Test, ANT)를 활용하여 수행되었다. 본 연구에서는 심리음향 파라미터와 만족도, 주행 감성, 운전자의 집중력 간의 관계를 분석하여 각 요소 간의 상관관계를 확인하였다. 또한, 다중 선형 회귀 모델을 활용하여 개인별 최적 주행음 추천의 가능성을 탐색하였다. 본 연구의 결과는 운전자의 만족도와 집중력을 동시에 향상시킬 수 있도록 하는 차량 내 음향 환경을 구성하는 데 기여할 수 있을 것이다.
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Optimal driving sound conditions including concentration using the attention network test and the potential of recommending individual optimal driving sound
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Research Article
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A study on how to provide battlefield sound to improve immersion in scientific combat training
과학화 전투훈련에서 몰입도 향상을 위한 전장음향 제공 연구
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Yujin Cha, Doo-young Sun, Jin Young Kim
차유진, 선두영, 김진영
- The focus of this research is on developing a more immersive combat training system aimed at cultivating a battle ready force. Scientific …
과학화 전투훈련은 전투형 강군 육성을 목표로 소규모 제대에서 최상위급 제대까지 실전적 훈련이 가능하도록 개발되어 운용되고 있다. 이러한 과학화 전투훈련은 실제 전장과 최대한 …
- The focus of this research is on developing a more immersive combat training system aimed at cultivating a battle ready force. Scientific combat training currently enables realistic exercises for units ranging from small teams to the highest echelons, designed to closely replicate actual battlefield environments. However, limitations exist in providing bullet flight sounds and explosion sounds, such as those from grenade launchers, during engagements. These restrictions create discrepancies between real combat and training scenarios, potentially reducing immersion. To address this, the study proposes a solution where bullet flight sounds (shock waves) and explosion sounds are delivered based on their generation points and the distance from the listener. This allows soldiers to experience the psychological impact of battlefield noise, simulating the fear and intensity of actual combat, thereby improving training engagement. The proposed system calculates the distance from the bullet trajectory in the case of direct fire weapons to provide shock waves corresponding to the appropriate sound pressure. For indirect fire weapons, such as grenade launchers, it computes the distance from the point of impact to generate explosion sounds matching the relevant sound pressure.
- COLLAPSE
과학화 전투훈련은 전투형 강군 육성을 목표로 소규모 제대에서 최상위급 제대까지 실전적 훈련이 가능하도록 개발되어 운용되고 있다. 이러한 과학화 전투훈련은 실제 전장과 최대한 동일한 환경을 제공하기 위해 다양한 방법을 제공한다. 다만 교전 시 탄환비행음 제공, 유탄발사기 등 폭발음의 제공 등에 제한이 존재하며 이는 실전과 훈련의 차이를 만들며, 훈련 몰입도를 저하시키는 원인이 되고 있다. 이에 본 논문은 교전 시 발생하는 탄환비행음과 유탄발사기 등의 폭발음을 발생 지점과 청음 거리를 고려하여 제공함으로써 실 전투현장과 같은 전장 소음에 따른 공포감을 병사들이 체험할 수 있도록 하여 훈련 몰입도를 향상시키는 방안에 대한 연구이다. 해당 결과가 적용된 시스템은 직사화기의 경우 탄환 궤적으로부터의 이격 거리를 연산하여 해당 음압에 맞는 탄환비행음(shock wave)을 제공하며, 곡사화기의 경우에는 탄착 지점으로부터 이격 거리를 연산하여 해당 음압에 맞는 폭발음(explosion sound)을 제공한다.
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A study on how to provide battlefield sound to improve immersion in scientific combat training
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Research Article
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A study on two stage acoustic classification neural network training algorithm from pretrained models for small scale data environments
소규모 데이터 환경을 위한 사전학습 모델을 활용한 2단계의 음향 분류 신경망 학습 알고리즘 연구
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Seunghyeon Shin, Minhan Kim, Seokjin Lee
신승현, 김민한, 이석진
- Training data directly impacts neural network performance during machine learning. Limited training data causes performance degradation in larger neural networks compared to …
기계학습으로 신경망을 학습하는 과정에서 학습 데이터는 직접적으로 성능에 큰 영향을 미친다. 가용한 학습 데이터의 양이 제한적인 환경에서 학습하고자 하는 신경망의 매개변수의 양이 …
- Training data directly impacts neural network performance during machine learning. Limited training data causes performance degradation in larger neural networks compared to simpler ones. We propose a two stage neural network method using feature extraction and classifier networks with pretrained models to address data scarcity. Performance evaluation on small scale datasets compared our method against conventional networks. Our approach achieved improved classification performance at similar complexity levels. The method demonstrated improved performance of the proposed method even with complex models where traditional training models of similar complexity typically degrade performance, showing effectiveness of the proposed method under data constraints.
- COLLAPSE
기계학습으로 신경망을 학습하는 과정에서 학습 데이터는 직접적으로 성능에 큰 영향을 미친다. 가용한 학습 데이터의 양이 제한적인 환경에서 학습하고자 하는 신경망의 매개변수의 양이 일정 규모 이상일 경우 학습에 부정적인 영향을 미쳐 오히려 작은 매개변수를 가지는 신경망을 사용하는 것과 대비하여 성능이 저하된다. 이러한 데이터 부족으로 인한 문제를 완화하고자 본 논문에서는 특징 추출 및 분류기 신경망의 2단계로 구성된 신경망 구조 및 사전에 학습이 완료된 대형 신경망 모델의 출력을 사용하여 특징 추출 신경망을 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법 및 기존 방식의 신경망들을 소규모의 데이터를 사용하여 학습하여 음향 장면의 분류 성능 및 신경망의 복잡도 정도를 산출하였다. 제안하는 방법의 분류 성능은 기존 방식으로 학습하는 신경망 대비하여 유사한 복잡도 수준에서 더 우수한 분류 결과를 얻었으며, 기존 방식으로 학습한 신경망의 분류 성능이 저하되는 정도의 신경망 규모에서도 효과적으로 학습하여 분류 성능을 개선하였다.
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A study on two stage acoustic classification neural network training algorithm from pretrained models for small scale data environments
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Research Article
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Development and validation of a music based soundscape for wellness enhancement in nature environments
치유적 음환경 조성을 위한 음악 기반 사운드스케이프 개발 및 검증
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Ye-Shin Kang, Eunju Jeong
강예신, 정은주
- The purpose of the study was to develop a music based soundscape and to evaluate its effects on perceived restorativeness, perceived stress …
본 연구의 목적은 자연 내 치유 환경 조성을 위하여 음악을 활용한 사운드스케이프를 개발하고, 자연환경 내 스트레스 완화와 정서적 웰빙에 미치는 효과를 검증하는 …
- The purpose of the study was to develop a music based soundscape and to evaluate its effects on perceived restorativeness, perceived stress and mood states. Healthy adults in their twenties and thirties were randomly assigned to either an experimental group or control group. The experimental group was presented with a music based soundscape designed to reflect the phases of a mountain climbing activity: Ascending, resting at the summit, and descending. Data were collected through pre- and post-tests with the Perceived Restoration Scale based on nature soundscape (PRS), the Korean version of the Profile Of Mood States-Brief (K-POMS-B), and the Perceived Stress Scale (PSS-K) and analysed using a two-way repeated measures ANOVA. The results revealed that the experimental group showed significant improvements in all dimensions of perceived restorativeness (being away, fascination, preference, and self-reflection; p < .05) and a significant reduction in negative stress factors compared to the control group (p < .05). While significant changes in mood states were observed over time in both groups, the main effect of group and the interaction were not significant. The results suggested that the therapeutic application of music, tailored to user, activity and place characteristics may positively improve their attentional restoration and stress reduction.
- COLLAPSE
본 연구의 목적은 자연 내 치유 환경 조성을 위하여 음악을 활용한 사운드스케이프를 개발하고, 자연환경 내 스트레스 완화와 정서적 웰빙에 미치는 효과를 검증하는 데에 있다. 연구 참여자는 20대 ~ 30대 성인(n = 32)으로, 실험집단과 통제집단에 무작위 배정되었으며, 실험집단은 등산, 휴식, 하산의 각 활동 단계에 맞춰 설계된 음악 기반 사운드스케이프 콘텐츠를 경험하였다. 회복환경지각척도(Perceived Restoration Scale based on nature-soundscape, PRS), 한국판 기분상태척도 단축형(Korean version of the Profile Of Mood States-Brief, K-POMS-B), 지각된 스트레스 척도(Korean version of Perceived Stress Scale, PSS-K)를 이용하여 사전·사후 사용자 경험 데이터를 수집하였고, 이를 반복측정 분산분석을 통해 분석하였다. 분석 결과, 실험집단은 회복환경지각의 모든 요인(벗어남, 매혹감, 선호, 자기집중)에서 통제집단에 비해 유의미한 향상을 보였으며(p < .05), 스트레스의 부정적 요인에서도 통제집단에 비해 유의미한 감소를 보였다(p < .05). 기분 상태는 두 집단 모두에서 사전·사후 시점에 따른 유의미한 변화가 나타났으나, 집단 및 집단과 시점 간 상호작용 효과의 유의미한 차이는 없었다. 본 연구의 결과는 음악의 치료적 사용에 대한 근거 기반 음악 요소의 선정과 이러한 요인을 사용자의 활동 및 환경에 부합하도록 재구성한 콘텐츠가 회복환경지각과 스트레스 완화에 긍정적인 영향을 미친 것을 의미한다.
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Development and validation of a music based soundscape for wellness enhancement in nature environments
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Research Article
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Nonlinear audio effects modeling using multi subband temporal convolutional networks
다중 서브밴드 시계열 합성곱 네트워크를 이용한 비선형 오디오 이펙트 모델링
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Sanghoo Shin, Kyu-Chil Park
신상후, >박규칠
- Artificial neural networks are being actively applied for digital modeling of non linear audio effects such as other amplifiers or distortion pedals. …
기타 앰프 혹은 디스토션 페달과 같은 비선형 오디오 이펙트의 디지털 모델링을 위해 인공 신경망이 활발히 적용되고 있다. 그러나 대부분 단일 대역 방식으로 …
- Artificial neural networks are being actively applied for digital modeling of non linear audio effects such as other amplifiers or distortion pedals. However, it is difficult to accurately reproduce high band harmonic and low band resonance as most of them model the entire frequency range in a single band manner. This study proposes a Temporary Convolutional Network based (TCN based) model subband TCN (sTCN) that learns nonlinear behavior in each band after dividing a signal into multi subbands. Through this, we intend to elaborately replicate the distortion characteristics that appear differently in high and low bands, respectively. The proposed model learns nonlinear characteristics by dividing the input audio into 32 subbands from a single band, and placing appropriate TCN blocks for each band. For learning, a pair of datasets that match actual other signals with clean and distortion outputs were used, and frequency and time domain distortions were optimized together by mixing waveform based L1 loss and Short Time Fourier Transform (STFT) loss. As a result of the experiment, when the subband band was divided into 16 bands, the Root Mean Square Error (RMSE) decreased by about 60 % Mean Absolute Error (MAE) and STFT error compared to a single band by about 45 %, confirming that the digital modeling performance of nonlinear audio effects was improved.
- COLLAPSE
기타 앰프 혹은 디스토션 페달과 같은 비선형 오디오 이펙트의 디지털 모델링을 위해 인공 신경망이 활발히 적용되고 있다. 그러나 대부분 단일 대역 방식으로 전체 주파수 범위를 모델링함에 따라 고역 하모닉 및 저역 공진을 정교하게 재현하기 힘들다. 본 연구는 멀티 서브밴드로 신호를 분할한 후, 각 대역에서 비선형 동작을 학습하는 시계열 합성곱 네트워크(Temporal Convolutional Network, TCN) 기반 모델 서브밴드 TCN(sTCN)을 제안한다. 이를 통해 고역과 저역에서 상이하게 나타나는 왜곡 특성을 각각 정교하게 복제하고자 한다. 제안 모델은 입력 오디오를 단일 밴드부터 32개의 서브밴드로 분할하고, 각 밴드별로 적합한 TCN 블록을 배치하여 비선형 특성을 학습한다. 학습에는 실제 기타 신호를 클린과 디스토션 출력으로 매칭한 페어 데이터셋을 사용하며, 파형 기반 L1 손실과 단시간 푸리에 변환(Short Time Fourier Transform, STFT) 손실을 혼합하여 주파수 및 시간 영역 왜곡을 함께 최적화했다. 실험 결과, 서브밴드 대역을 16밴드로 분할했을 때 단일 밴드 대비 평균 제곱근 오차(Root Mean Square Error, RMSE)가 약 60 % 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE)와 STFT error가 약 45 % 감소하는 성능향상을 보여 비선형 오디오 이펙트의 디지털 모델링 성능이 향상되었음을 확인했다.
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Nonlinear audio effects modeling using multi subband temporal convolutional networks