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라우드니스 왜 중요할까?
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라우드니스, 왜 중요할까?

다양한 콘텐츠를 기반으로 수많은 플랫폼 탄생하는 시점에서, 플랫폼 제작자라면 라우드니스 정규화 솔루션을 통해 유저들에게 쾌적한 사운드 경험을 제공해야하지 않을까요?

아직 라우드니스가 무엇인지, 그리고 어떻게 라우드니스를 정규화 해야할지 답이 나오지 않았다면
그 솔루션을 가우디오랩의 라우드니스 SDK를 통해 만나보시죠.

가우디오랩 사내초청 강의 최인용 교수님
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[전문가 초청] “Hearing Science and Engineering” – 최인용 교수님(IOWA 주립대)

아이오와 주립대학(University of Iowa)에서 뇌과학의 한분야로서 Hearing Science를 연구하고 계신 최인용 교수님의 바는 방한일정을 비집고 어렵게 모셨습니다. 이번 강의를 통해서 제가 배운 것중 가장 재밌었던 것은 우리가 말소리를 이해하는데 얼마나 노력(attention and effort)하는지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있고, 그 비밀이 밝혀져가고 있다는 사실입니다. 그리고 거기에 Binaural Hearing, 즉, 우리가 두 개의 귀를 가지고서 소리의 방향을 구분해내는 것이 노력을 줄이는데 크게 도움이 될 것이라는 가설입니다.

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How many images are in an auditory scene?

음원이 공간에 퍼져있을 때 과연 auditory system 에서는 몇 개의 음원에 대해서 처리할 수 있을까? 즉 사람은 동시에 몇 개의 음원까지 분리해서 인지할 수 있는가? 에 대한 질문입니다. 사실 사람의 localization 능력에 대한 실험과 연구는 꽤 오래전부터 해 왔고 그 결과들이 실제 많은 연구와 제품에 반영되고 있습니다. 그런데, 기존의 연구들에서는 단일 음원에 대한 localization 능력에 좀 더 집중했다면, 최근의 localization 연구는 복수의 음원에 대한 localization 능력을 연구하는데 집중이 되어 있는 듯 합니다. 이 논문에서는 총 4개의 실험을 통해서 위 질문에 대한 답을 내리려고 합니다. 실험 시작 전에 실험 세팅 및 그 외 환경을 간단히 정리하고 갑시다.

가우디오랩 Image Feature Analysis
엔지니어, 인사이트

Mobile AR in Unity Part 1: AR

이 포스팅에서 집중하는 AR 응용 분야는 Mobile AR로 아래와 같이 크게 두 가지 핵심기술을 기반으로 하고 있어요. 현실세계에서의 디바이스 현재 위치를 추적하는 것 —> Visual Inertial Odometry 현실사물을 인식하는 것 —> Image Feature Analysis (Plane Detection, Object Detection 등등) 이렇게 VIO를 통해서 위치추정을 수행함과 동시에 사물 스캔을 통해서 가상의 맵을 그려내는 기술을 SLAM(Simultaneous localization and mapping)이라고 한다네요. 그러면 이제 이 2가지 핵심기술에 대한 개념을 정리해 볼게요.

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