본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

음원탐지 및 위치 추정 알고리즘을 이용한 방재용 IoT 디바이스 시스템 설계

The Design of IoT Device System for Disaster Prevention using Sound Source Detection and Location Estimation Algorithm

0

조회

0

다운로드

0

인용

0

참고문헌

키워드

초록

본 논문은 음원 탐지 및 음원 위치를 추정하는 IoT Device 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 복수의 마이크로폰 센서로부터 수집된 음원 신호의 도달 시간차를 분석하여 음원의 방향을 정확히 검출하고, IoT 센서를 이용하여 음원의 발생방향을 추적할 수 있는 음원 방향 탐지 Device를 이용한 시스템이다. 음파를 이용하여 위치를 추정하는 기술은 예전부터 군사적 목적으로 개발되어 왔지만 현재는 이를 응용하여 방범‧방재 분야 등에 많이 쓰이고 있다. 이에 따라 본 시스템의 제작을 통해 옥외에 설치한 후 여러 방향에서 음원 발생시켜 성능 시험을 실시하였다. 그 결과 음향 탐지 영역 140dB, 반응시간 1초 이내, 방향 각도 분해능 1° 이내로 매우 정확하게 동작함을 확인할 수 있었다. 향후에는 본 설계안을 바탕으로 빅데이터 분석을 통한 인공지능 알고리즘을 반영하여 보다 신뢰성을 향상시켜 상용화할 계획에 있다.

Abstract

This paper relates to an IoT device system that detects sound source and estimates the sound source location. More specifically, it is a system using a sound source direction detection device that can accurately detect the direction of a sound source by analyzing the difference of arrival time of a sound source signal collected from microphone sensors, and track the generation direction of a sound source using an IoT sensor. As a result of a performance test by generating a sound source, it was confirmed that it operates very accurately within 140dB of the acoustic detection area, within 1 second of response time, and within 1° of directional angle resolution. In the future, based on this design plan, we plan to commercialize it by improving the reliability by reflecting the artificial intelligence algorithm through big data analysis.

참고문헌 (13)

  1. J. Rajagukguk, "Detection System of Sound Noise Level(SNL)Based on Condenser Microphone Sensor, IOP Conf", Series : Journal of Physics : Conf. Series, 970, pp.1~7 (2017)[DOI]
  2. D. Stowell, "Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events", IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 17(10), pp.1733~1746 (2015)[DOI]
  3. S. Jeon, "A Design of M2M BASED Intelligent Operating System for Effective Pollution Control Facilities", 2010 International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC), pp.521~522 (2010)
  4. K. Kalgaonkar, "Sensor and Data Systems, Audio-Assisted Cameras and Acoustic Doppler Sensors", IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp.1~2 (2007)
  5. K. Yamaoka, "Abnormal sound detection by two microphones using virtual microphone technique", Proceedings of APSIPA Annual Summit and Conference 2017, pp.478~481 (2017)
  6. C. Liu, "Localization of Multiple Sound Sources with Two Microphones", Journal of the Acoustical Society of America, 108(4), pp.1888~1905 (2000)[DOI]
  7. A. Pourmohammad, "Real Time High Accuracy 3-D PHAT-Based Sound Source Localization Using a Simple 4-Microphone Arrangement", IEEE Systems Journal, 6(3), pp.455~468 (2012)[DOI]
  8. 황보연, "이산 웨이블릿 변환 기반 디-노이징 필터를 이용한 향상된 음원 위치 추정 연구", 제어.로봇.시스템학회 논문지, 21(12), pp.1185~1192 (2015), 제어·로봇·시스템학회[DOI]
  9. 최창용, "지하주차장에서 음의 세기를 이용한 퍼지로직 기반 음원 위치추정 시스템", 한국통신학회논문지C, 38(5), pp.434~439 (2013), 한국통신학회
  10. 정석환, "CRNN 기반의 소리 이벤트 검출 성능 분석", 한국정보기술학회논문지, 17(5), pp.84~91 (2019), 한국정보기술학회[DOI]
  11. S. Adavanne, "Sound Event Localization and Detectionof Overlapping Sources Using Convolutional Recurrent Neural Networks", IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, 13(1), pp.34~48 (2018)[DOI]
  12. G. Raboshchuk, "A Knowledge-Based Approach to Automatic Detection of Equipment Alarm Sounds in a Neonatal Intensive Care Unit Environment", IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, 6, pp.1~10 (2017)[DOI]
  13. 서상원, "실생활 음향 데이터 기반 이중 CNN 구조를 특징으로 하는 음향 이벤트 인식 알고리즘", 방송공학회 논문지, 23(6), pp.855~865 (2018), 한국방송∙미디어공학회[DOI]

관련 논문AI추천

이 간행물의 다른 논문 (30건)