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Korea Acoustic Measurement in the Arctic Sea in 2024(KAMAS-24)는 2024년 8월에 북극해의 축치해와동시베리아해 해역에서 수행되었고, 이 실험에서 해빙에 의한 음파의 후방산란강도 를 측정하였다. 중주파수 음원과수직선배열센서를 이용하여 측정한 빔출력으로부터 산란각별 후방산란 강도를 추정하고 기존의 알려진 관측과 비교하였다.

KAMAS-24의 후방산란강도는 60 deg 이하에서는 산란각에 따른 변화 경향이 해빙이 없는 해수면의 경우와 유사하였다. 또한 저각에서 15 dB 이상의 변동이 나타났으며 해빙의 하부에 존재할 수 있는 용골에 의한 영향으로 생각된다. 음파가 해빙을 투과하여 추가 손실과 상쇄 간섭이 발생할 가능성이 있는 고각인 90 deg에서는 후방산란강도가 낮아지는 현상도 나타났다. 공개된 기존의 관측과 비교한 결과 KAMAS-24의 후방산란강도가 기존의 관측보다 낮았으며, 기후변화가 진행되며 여름철에 기온이 상승하여 해빙이 무르고 녹는 속도와 양이 증가하는 시기에 측정되었기 때문으로 생각된다.

Korea Acoustic Measurement in the Arctic Sea in 2024 (KAMAS-24) was conducted in the Chukchi Sea and the East Siberian Sea of the Arctic Ocean in August 2024, and the acoustic backscattering strength due to sea ice was measured in this experiment. The acoustic backscattering strength at each scattering angle was estimated from the beam output measured using a mid-frequency transmitter and a vertical line array, and compared with the previously known observations. The backscattering strength of KAMAS-24 showed a similar trend to the case of ice-free sea surface below 60 deg. And, it showed a fluctuation of more than 15 dB at lower angles, which was thought to be caused by the influence of the ridge keel that may exist under the sea ice.

At 90 deg, where the possibility of additional loss and destructive interference could be considered by penetrating sea ice, the backscattering strength also tends to bo lower than the trend. Comparison with previously published observations shows that the backscattering strength from KAMAS-24 was lower than previously observed, which may be because the measurements were taken in summer, when climate change is progressing and temperatures are rising, causing sea ice to soften and melt at an increasing rate and amount.

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북극해 음향실험(KAMAS-24)에서 관측한 여름철 해빙의 음파 후방산란강도 = Acoustic backscattering strength from sea ice in the summer measured in the Arctic Ocean during KAMAS-24 박정수, 손수욱, 박중용, 이대혁, 김우식, 배호석, 김한수, 윤영글, 조성호, 강돈혁, 손우주 p. 429-439
참조기 소리의 음향학적 특성 분석 = Acoustic characteristic analysis of small yellow croaker (Larimichthys polyactis) sounds 김범식, 최종욱, 윤영글, 김선효, 김한수, 조성호, 강돈혁, 최지웅 p. 440-449
광대역 class Ⅳ 플렉스텐셔널 하이드로폰 구조 설계 = Design of wideband class Ⅳ flextensional hydrophone structure 김기현, 노용래 p. 450-457
재패노이즈 청취법 = Japanoise listening methods : why an avant-garde perspective is needed beyond traditional notions of dissonance and noise : 악음과 소음의 개념에서 벗어난 청취를 위한 아방가르드적 관점의 필요성 이승규, 임태규 p. 458-463
시변 시스템 추정 성능 향상을 위한 이중 슬라이딩 윈도우 Iterative Wiener Filter = A dual sliding window Iterative Wiener Filter to improve the time-varying system estimation performance 임준석 p. 464-470
(An) optimal adaptive coding and modulation mode selection method based on machine learning for underwater acoustic communication = 수중 음향 통신을 위한 머신러닝 기반의 최적의 적응형 부호 및 변조 모드 선택 방식 Hyun-Woo Jeong, Ji-Won Jung, Jun-ho Kim, Byoung-sun Ahn p. 471-481
자기 상관과 적응형 회선 잡음 개선기를 이용한 광대역 프로펠러 소음의 주기 추정 = Period estimation in broadband propeller noise using auto-correlation and adaptive line enhancement 임준석, 이근화 p. 482-488
음향 이벤트 검출을 위한 누적 특징 추출 네트워크 = Accumulative feature extracting network for sound event detection 박상원, 박상욱 p. 489-495
양방향 상태 공간 모델과 감정 유도 교차 주의를 활용한 감정 강도 제어 음성 합성 = Emotion-intensity controllable speech synthesis using bidirectional state space models with emotion-guided cross attention 함인성, 오경석, 송락빈, 구본화, 고한석 p. 496-507
얼굴 하단 근육의 움직임을 반영한 초음파 도플러 기반 음성합성 = Ultrasonic Doppler-based speech synthesis reflecting the movement of the lower muscles of the face 이기승 p. 508-515
MRNet = 음악 표현 학습을 위한 다중 경로 합성곱 신경망 : a multi-route convolutional neural network for robust music representation learning Jungwoo Heo, Hyun-seo Shin, Chan-yeong Lim, Kyo-won Koo, Seung-bin Kim, Jisoo Son, Ha-Jin Yu p. 516-523
임베딩 변별력 향상을 위한 대조 중심 손실 함수 기반 종단 간 화자 분할 개선 연구 = Improving end-to-end speaker diarization with a contrastive center loss for discriminative embedding space 김동희, 김우일 p. 525-532
음성 변형 추적 = Speech distortion tracing : a noise classification approach for robust speech processing : 강건한 음성 처리를 위한 노이즈 분류 접근법 이웅재, 정수환 p. 533-539
딥러닝 기반 음성 디노이징 기술 동향 및 한국어 실시간 모델 구현 검토 = Analysis of trends in speech denoising using deep learning and a feasibility study for a Korean real time model 김선만 p. 540-547
잡음 환경에 강인한 다중 특징 교사 학생 학습 기반 화자 인증 시스템 = A teacher student model based integrated feature speaker verification system robust to noisy environments 구교원, 허정우, 신현서, 임찬영, 김승빈, 손지수, 김경화, 유하진 p. 548-555

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