• 한국음향학회지
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• 제17권7호
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• pp.91-100
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• 1998

본 논문에서는 지수함수적 감쇄신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 신호 모델링 기법을 제안한다. 이 방법은 맥놀이 주파수 성분을 갖으면서 과도기 형태 신호인 성 덕대왕 신종의 음파(공중음파 및 지중음파)를 분석하기 위하여 개발되었으며 선형예측모델 을 기본으로 하고 있다. 제안된 방법은 일반적인 데이터 행렬 대신에 자기상관 유사행렬을 사용하였으며 SVD 방법을 이용하여 매개변수를 추정한다. 성덕대왕 신종의 스펙트럼 및 감 쇄계수 특성을 분석하기 위하여 제안된 방법을 수집한 데이터에 적용하였고 분석결과를 토 대로하여 고유주파수 신호의 감쇄계수 및 움통의 역할도 규명하였다.

• 대한전자공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.37-42
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• 1983

텔레비젼 중간주파 표면음파 필터를 윈도우잉(windowing) 방법을 사용하여 설계하였으며 그 제작과정을 기술하였다. YZ LiNbO3 웨이퍼를 사용해서 필터를 제작하여 주파수 특성을 조사한 결과 통파 대역에 리플(ripple)이 있었고, 스탑밴드(stopband)의 감쇄가 적었다. 본 실험으로 미루어, 개선하여 대량생산할 수 있는 가능성이 높다 하겠다.

• 한국항공운항학회지
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• 제25권4호
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• pp.130-140
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• 2017

Lightning protective design of an aircraft fuel system is closely related to the safety of the flight. Recently, composite material in building an aircraft becomes more important because it can reduce the weight of the aircraft. The composite materials decrease the protection against the effect of lightning. Lightning protective design of metal material aircraft has been researched for a long time and the design technique has been announced widely. However, research on the lightning protective design using composite material aircraft is very limited. In this study, lightning protective design for fuel tank structural component, access cover, fuel filler cap and drain valve in carbon fiber composite material aircraft have been presented. To show the compliance with FAA airworthiness standard regarding the presented protection designs, three steps, including lightning strike analysis, lightning environment analysis and certification test, were conducted in accordance with FAA AC 20-53.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.305-312
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• 2023

기포 크기 분포를 음파 감쇄 손실을 이용하여 역산하기 위해 Physics-Informed Neural Network(PINN)을 사용하였다. 역산에 사용되는 선형시스템을 풀기 위해 이미지 처리 분야에서 선형시스템 문제를 해결한 Adaptive Learned Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm(Ada-LISTA)를 PINN의 신경망 구조로 이용하였다. 더 나아가, PINN의 손실함수에 선형시스템 기반의 정규항을 포함함으로써 PINN의 해가 기포 물리 법칙을 만족하여 더 높은 일반화 성능을 가지도록 하였다. 그리고 기포 추정값의 불확실성을 계산하기 위해 딥앙상블 기법을 이용하였다. 서로 다른 초기값을 갖는 20개의 Ada-LISTA는 같은 훈련데이터를 이용하여 학습되었다. 이 후 테스트시 훈련데이터와 다른 경향의 감쇄 손실을 입력으로 사용하여 기포 크기 분포를 추정하였고, 추정값과 이에 대한 불확실성을 20개 추정값의 평균과 분산으로 각각 구하였다. 그 결과 딥앙상블이 적용된 Ada-LISTA는 기존 볼록 최적화 기법인 CVX보다 기포 크기 분포를 역산하는데 더 우수한 성능을 보였다.