안녕하세요.
담당 매니저 김수민입니다.
담당 매니저 김수민입니다.
기간제(상주) 프로젝트 희망 근무 시작일을
등록해 주시면, 파트너님의 일정에 맞는
적합한 프로젝트를 추천해 드려요.
등록해 주시면, 파트너님의 일정에 맞는
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외주등록 일자 2026.01.16.
개발
웹
안드로이드
관제ㆍ모니터링, 통계ㆍ대시보드
예상 금액
5,000,000원
금액 조율 가능
예상 기간
21일
기간 조율 가능
지원자 수
13명
모집 마감일
2026년 01월 29일
프로젝트 문의 6
비밀 댓글입니다.
ar******
클라이언트안녕하세요! 질문 주셔서 감사합니다.
말씀 주신 내용을 보면, 저희가 필요한 방향에 대해 상당히 경험치를 가지고 계신 것 같습니다.
지원자분께 반드시 오디오 캡처를 직접 구현한 경험을 요구하는 것은 아닙니다.
다만 저희 프로젝트 특성상, 기기/OS/제조사별 오디오 입력 파이프라인 차이를 인지하고, 오디오 입력(보정) 제어 및 캡처 구현 경험이 있다면 좀 더 수월하게 과업수행이 가능하시리라 보아서 단서를 달았습니다.
말씀해주신 것처럼 기존 라이브러리를 활용할 수 있다면 그 방향도 좋고,
기존 라이브러리로는 원하는 수준의 입력 제어가 어렵다고 판단될 경우, 직접 오디오 캡처 파이프라인을 구성하는 가능성도 염두에 두고 있습니다.
이 과정에서 '무엇이 가능하고, 무엇이 구조적으로 어려운지, 저희의 목표 달성을 위해 어떤 방향이 가장 적합한지' 제안해주시고 함께 판단해주실 수 있는 분을 찾고 있습니다.
또한 제안서에 명시하지 못한 사항이 있어, 참고가 되실까 추가로 남겨봅니다.
현재 휴대폰 기종별 마이크 편차를 최소화해보고자 외장 마이크를 사용하고 있습니다.
Dayton사의 iMM-6, iMM-6c 모델을 외장 마이크로 연결하여 소음 측정 시 사용하고 있으며,
제조사에서 제공하는 마이크 개체별 캘리브레이션 파일을 적용하는 로직이 기존 앱에 포함되어 있습니다.
외장 마이크를 사용하더라도 기기 내부 오디오 파이프라인에서 발생하는 편차는 완전히 제거하기 어렵다는 점은 인지하고 있지만, 할 수 있는 최대한 줄여보고 싶습니다.
저희가 소음측정 기기 자체를 판매하는 구조가 아니라, 유저가 앱스토어를 통해 다운받은 후 각자 보유한 휴대폰에서 실행해야 하기 때문에,
소프트웨어 레벨에서 가능한 범위(Framework, NDK 접근 등) 내에서 최대한 편차를 줄이는 방향을 찾고 있습니다!!
추가로 지원자분께서 생각하시는 접근 방식이나 우려되는 포인트가 있다면, 편하게 말씀 주시면 감사하겠습니다!
안녕하세요.
앱이 원하는 데로 동작하지 않아 걱정이 많으시겠네요. RAW 데이터를 수집하는 기술적 문제인 것 같습니다.
예전에 수면 사운드 분석 모델을 연구했는데요. 데이터 수집에서 많은 어려움이 있었습니다. 층간 소음이라 수면 사운드 수집과는 다른 면이 있긴 하지만 어려움이 느껴집니다.
올려주신 프로젝트에 관심이 있습니다. RAW 데이터를 수집하는 것은 가능할 것 같구요.
과거 수면 사운드 분석 프로젝트 경험상 몇가지 염려되는 부분이 있긴 합니다.
1. 층간 소음을 수집을 할 때, 공기계 모바일 폰을 어디에 위치시키는 지 궁금합니다.
2. 층간 소음과 일상 생활소음을 판별하는 기능(머신러닝 모델)이 구현되어 있는지도 궁금하네요.
위의 질문을 하는 이유는 사운드 분석을 할 때는 생활소음과 목적 사운드를 구분하는 일이 꽤나 중요하기 때문입니다. 만약 판별 모델이 구현되어 있지 않다면, RAW 데이터 수집을 하면서 모델 구축 방법에 대한 컨설팅을 실례가 되지 않는 선에서 해드릴 수 있을 거 같습니다.
감사합니다.
ar******
클라이언트@leader_bettermind안녕하세요! 저희 프로젝트에 관심가져주시고 질문 및 지원해주셔서 감사합니다.
저희가 이번단계는 RAW 음원 확보에 집중하지만,
다음으로는 층간소음과 일상소음 판별하는 단계로 넘어갈 계획이거든요.
이번 단계에서 사운드 분석 경험 있으신 분을 뵙게 되어 반갑고 신기합니다!
우선 질문해주신 사항에 대해 답변드리면
1. 층간소음 수집 시, 측정기기는 벽에서 1미터 이상 떨어진 & 바닥에서 1.2~1.5m 떨어진 위치에 설치합니다. 저희는 삼각대에 공기계를 거치해서 측정합니다.
2. 현재 공공데이터를 활용해 층간소음과 기타생활소음을 구분하는 AI를 만들고자 시도해보고 있습니다. 머신러닝을 해본 팀원은 없어서 공부하는 단계이구요..! 올해 중/하반기는 판별기능 개발이 메인이 될 것 같습니다.
지원서에 말씀신대로 층간소음 측정 핵심은 'raw data' 입니다!! (알아주셔서 감사합니다)
그래서 이번에 저희 서비스에서 제일 기본이 될 raw data 확보를 우선으로 진행해보려 합니다.
저희가 외장마이크를 써서 폰 기종별 마이크 차이로 인한 편차는 줄여보려 했고,
정확한 라이브러리까지는 제가 모르지만 라이브러리상의 'unprocessed' 옵션을 꺼 주셨는데(?) S8 과 S9 사이에 거의 10dB 가까운 차이가 있어서, 측정 전에 기기마다 수동으로 offset 설정을 해주어야 했었습니다.
이걸 유저한테 시킬 순 없다고 생각을 했는데, 말씀주신 '보정모드' 가 있다면 유저가 손쉽게 초기 보정을 할 수 있을 것 같아 하나의 방법이 될 수 있겠다고 생각이 됩니다.
추가로 질문드리고싶은사항이 있습니다..!
지원서의 사전검증질문 중, "HAL 에서 강제 필터가 적용되어 unprocessed 플래그가 무시 -> 후처리가 강제된 경우, 층간소음의 주된 특징인 저주파(Low Frequency) 대역만 살리고 고주파 잡음을 소프트웨어적으로 다시 필터링하여 데이터의 신뢰도를 확보했습니다." 라고 해주셨는데요!
이부분은 기기 자체적인 보정을 우회할 수가 없어서, 기기 단에서 보정되어 넘어온 오디오를 재 보정하셨던 건가요? 저주파 대역만 살리는 후처리(?) 를 하게 되면 원음에서 손실이 발생되는게 아닌가..? 하는 궁금증이 들어 여쭤봅니다.
또한, 조금 더 로우레벨에서의 오디오 파이프라인을 다루어보신 경험도 있으신지 궁금합니다! (NDK, AAUDIO 등을 많이 언급해주시더라구요. )
층간소음 기록은 크기 측정이 중요해서 이번 과업을 통해 raw data를 획득하고, AI 학습을 위한 소음 데이터를 확보하려고 합니다! 기 개발 앱을 활용해서 raw data 확보 - 소음 음원데이터 확보 - AI 모델 적용 순으로 과업이 가능하도록 진행하면 좋을 것 같습니다.
감사합니다!!!
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