초록 ▼

○ 연구 목표
- 자율주행 자동차 및 개인형 이동수단에서 사용 가능한 사운드 데이터 기반의 360도 위험 요소 탐지 및 위치 추적 딥러닝 기술 개발

○ 연구 내용 및 결과
1. 멀티채널 사운드 데이터 취득 및 사운드 데이터 분석 기술 개발
- 전방향 멀티채널 사운드 데이터 취득 기술: 360도 전방향 음원 탐지를 위해 구형 마이크로폰을 이용한 멀티채널 오디오 시스템 기술 개발. 1차 앰비소닉 포맷의 신호 취득 방법 개발
- 딥러닝 모델 입력 피쳐로서 취득된 앰비소닉 신호를 B-format 형태로 변

○ 연구 목표
- 자율주행 자동차 및 개인형 이동수단에서 사용 가능한 사운드 데이터 기반의 360도 위험 요소 탐지 및 위치 추적 딥러닝 기술 개발

○ 연구 내용 및 결과
1. 멀티채널 사운드 데이터 취득 및 사운드 데이터 분석 기술 개발
- 전방향 멀티채널 사운드 데이터 취득 기술: 360도 전방향 음원 탐지를 위해 구형 마이크로폰을 이용한 멀티채널 오디오 시스템 기술 개발. 1차 앰비소닉 포맷의 신호 취득 방법 개발
- 딥러닝 모델 입력 피쳐로서 취득된 앰비소닉 신호를 B-format 형태로 변환하는 앰비소닉 신호 변환 기술 개발.

2. 사운드 데이터 기반의 물체 탐지 및 위치 추적 딥러닝 기술 개발 및 고도화
- CNN-RNN-FC 구조의 딥러닝 모델 개발. 입력으로 1차 앰비소닉 신호 및 추출된 오디오 데이터 피쳐를 사용하고, 출력으로 사운드 객체의 종류 및 객체별 방향 정보를 제공하는 딥러닝 기반 물체 탐지 및 위치추적 기술 개발
- 어텐션(attention) 기반 물체 탐지 및 위치 추적 기술 성능 향상. 데이터 augmentation 기술 기반 학습 성능 향상. 2-branch 알고리즘 기반 탐지 및 위치 추적 기술 동시 성능 향상. 오디오 데이터 augmentation 기법(mixup, specaugment) 적용

(출처 : 초록 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 2
• 보고서 초록 ... 3
• 요 약 문 ... 4
• 목차 ... 6
• 제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 7
• 1. 연구개발의 목표 ... 7
• 2. 최신 기술 동향 ... 7
• 3. 연구개발의 필요성 ... 7
• 4. 연구개발의 내용 및 기대효과 ... 9
• 제 2 장 국내외 기술 개발 현황 ... 10
• 1. 국내 기술 개발 현황 ... 10
• 2. 국외 기술 개발 현황 ... 11
• 제 3 장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 12
• 1. 멀티채널 사운드 데이터 취득 및 사운드 데이터 분석 기술 개발 ... 12
• 2. 사운드 데이터 기반의 물체 탐지 및 위치 추적 딥러닝 기술 개발 ... 13
• 3. 세부 기술개발 내용 ... 13
• 4. 개발 내용 요약 및 최종 성능 결과 ... 17
• 제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 18
• 1. 기술적 의의 및 목표달성도 ... 18
• 2. 관련분야에의 기여도 및 기술적 차별점 ... 19
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 20
• 제 6 장 연구개발과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 21
• 1. AR/VR 360도 음향 기술 ... 21
• 2. 딥러닝 기반의 음향 기술 ... 21
• 제 7 장 참고문헌 ... 23
• 끝페이지 ... 25