디지털 방송프로그램 음량 자동 측정 시스템 구현

백정훈; 김용석

doi:10.5909/JBE.2023.28.5.646

추천

검색

질문

자료유형: 학술저널

저자정보: 백정훈 (동아방송예술대학교) 김용석 (로와시스)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제28권 제5호

발행연도: 2023.9

수록면: 646 - 654 (9page)

DOI: 10.5909/JBE.2023.28.5.646

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

본 논문에서는 서비스되는 방송 프로그램의 음량이 기준을 준수하는지 프로그램별로 음량을 측정하는 음량 측정시스템을 구현하고, 기능 및 성능을 제시한다. 음량 측정시스템은 최대 5채널까지 동시에 실시간으로 음량 측정이 가능하며, 음량 측정에 필요한 프로그램 편성 정보는 수신되는 프로그램으로부터 직접 추출하는 방식과 편성 정보 서버로부터 취득하는 방식을 제공한다. 취득한 편성 정보를 활용하여 프로그램별 녹화와 프리뷰(Preview) 기능을 제공하고, 녹화과정에서 프로그램의 음향 정보를 추출하여 믐량을 측정하고 측정 결과를 자동으로 기록한다. 성능시험을 통하여 음량 분석시스템의 음량 측정 정밀도는 0.1dB LKFS 이하, 실제 프로그램 시간 구간과 측정 시간 구간과의 시간 오차는 최대 0.067sec., 녹화 성공률은 100%, 그리고 동시 최대 측정 채널 수는 5 임을 확인한다.

#Volume #Measuring #Digital #Broadcasting Program

참고문헌 (6)

참고문헌 신청

Sang Woon Lee, “A Study on the Digital Television Loudness Analysis before and after Introducing the Digital Television Loudness Legislation,” Journal of Broadcast Engineering, Vol.22, No.1, pp.128-135, Jan. 2017. doi: https://doi.org/10.5909/JBE.2017.22.

Telecommunications Technology Association, Audio program volume and true peak volume level measurement algorithm, TTAE.IRBS. 1770-3, Sep. 2014

ITU-R, Algorithms to measure audio programme loudness and true-peak audio level, ITU-R Rec. BS.1770-2, 2011

Ministry of Science and ICT, Standards for digital broadcasingt program volume, Ministry of Science, Nov. 2014

Central Radio Management Service, Business Guidelines for Digital Television Broadcasting Program Volume Standards, May 2016

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

백정훈

소속기관 동아방송예술대학교

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 12 이용수 399

김용석

소속기관 로와시스

주요연구분야 공학 > 전기전자공학 > 정보통신공학

논문수 10 이용수 512

이 논문과 함께 이용한 논문

〈방송과 커뮤니케이션〉편집위원회 규정 외

편집부 방송과 커뮤니케이션 2024 .03

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088067247

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (6)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

댓글(0)