단일 PZT보다 전기적 및 음향 특성비 우수한 Polymer/PZT 압전복합재료를 설계하고, 이것으로 초음과 트랜스듀서를 제작하여 음향특성을 고찰하였다. 폴리머의 체적 수축율 조정을 위한 충진제를 선정하고, PZT의 부피분율출 $30\~80\%$ 변화시켜 이것에 따른 전기적 특성 및 음향 특성을 비교, 검토하였다. PZT/Polymer 압전복합재료의 전기기계결합계수$(=k_{t})$는 단일 PZT 보다 우수하게 나타났으며, 음향 임피던스는 $3\~7[Mrayl]$ 정도로 낮게 조정할 수 있었다. 또한 Pulse-echo법으로 음향 송수신특성을 측정한 길과, 단일의 PZT를 사용한 경우보다 높은 진폭과 넓은 대역폭이 측정되어 음향 특성이 우수한 것을 확인 할 수 있었다.
위성체는 발사체에 탑재되어 임무수행을 위한 우주설정궤도로 이동하게 된다. 이 과정중 발사체에서 분사되는 방대한 양의 추진제, 고속 추진에 따른 페어링 외기의 동압 변화등은 위성체가 안치되어 있는 페어링 내부에 수천 Hz의 주파수 대역에 걸쳐 130 ~ 150 dB에 이르는 음장을 형성한다. 이러한 페어링 내부의 고에너지 음장은 위성체 구조물 및 탑재물의 기계적인 진동을 유발하여, 물리적인 파손을 일으키거나 주요 기능에 중대한 결합을 유발 시킬 수 있다. 이에 따라 위성체는 개발단계에서부터 소음환경에 대한 검증시험을 수행하게 된다. 지상에서의 검증시험은 잔향실과 음향 모듈레이터로 구성되어 있는 음향챔버 시스템을 이용하여 수행된다. 음향 모듈레이터는 기화된 고압의 대용량 질소가를 이용하여 발사체에서 생성되는 고 에너지의 소리를 발생하게 된다. 본 논문에서는 음향환경 시험용 음향 모듈레이터에 대한 분석, 시험을 바탕으로 작동 원리 및 음향특성 분석을 수행하였다.
본 논문에서는 차량 환경에서 핸즈프리 단말기를 위한 잔향반향제거 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 음향반향제거와 잡음제거의 결합구조에 근거하며, 음성신호의 스펙트럼 특성을 배경잡음화함으로써 잔여 반향제거 성능을 향상시킨다. 일반적으로 음향반향제거에서 실제 충격응답보다 적은 차수의 적응필터를 이용할 경우 잔여반향의 전력이 증가하며, 잡음제거기법을 적용하여 잔여반향성분을 줄일 수 있다. 음성신호가 입력되는 음향반향제거기의 잔여반향을 효과적으로 제거하기 위해 음성신호의 AR 스펙트럼에 따른 역필터링을 수행함으로써 잡음제거기에 의한 잔여반향제거 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 기법은 현재 상용화되고 있는 이동통신용 음성부호화기에 포함된 잡음제거기법과 결합하여 사용할 경우 매우 적은 부가 계산량만으로 구현할 수 있다.
본 연구는 현대 한국어 단어의 말소리가 결합하는 음소결합확률 (Phonotactic Probability)을 예측하는 계산기 엔진 개발에 관한 연구이다. 한국어 음소결합확률계산기 (이하, KPPC)는 첫째로, 한국어의 주어진 단어에서의 음소와 그 음소의 음소결합의 빈도를 예측하여 말소리가 단어내의 특정위치에서 특정 분절음이 나타나는 빈도 값, 두 음소간의 결합의 빈도값, 그리고 세 음소간의 결합의 빈도 출현률을 예측하여 계산한다. 둘째로 한국어의 주어진 단어에서 말소리 하나만 다르면서 실제로 존재할 수 있는 근접밀도 (neighborhood density)의 값을 계산한다. University of Kansas에서 개발된 음소결합계산기는 영어 20,000단어의 D/B를 대상으로 위치별 분절음빈도와 두 음소간의 음소결합률 빈도를 컴퓨터가 읽을 수 있는 발음기호를 통해서만 가능하다. 본 연구에서는 분절음빈도와 두 음소간의 빈도뿐만 아니라 세 음소간의 결합률 빈도와 근접밀도율을 예측할 수 있고 입력할 때 발음기호뿐만 아니라 단어를 입력하면 확률값을 얻을 수 있다. 이 엔진은 67,284단어의 한국어 표준발음을 D/B로 구축하여 고빈도 음소결합확률, 저빈도 음소결합확률, 고빈도 근접밀도, 저빈도 근접밀도의 값을 예측할 수 있다.
수중에서는 다중 경로로 인한 인접 심볼 간 간섭의 영향으로 통신 성능이 저하되며, 수동형 시역전 처리는 다중 경로를 완화하기 위한 가장 효율적인 기법이다. 수동형 시역전 처리의 성능을 향상시키기 위해 다이버시티 결합기법이 이용되고 있으며, 본 논문에서는 여러 각도로의 빔 조향을 통해 획득한 신호들을 결합하는 빔 다이버시티 결합기법을 이용하여 통신 성능을 분석하였다. 수직 선 배열 센서에 수신된 탐침 신호로부터 추정한 빔-시간 그래프를 통해 음파의 전달 각도들을 추정하였으며, 추정된 각도 중 결합 개수 및 방식에 따른 통신 성능을 분석하였다. 분석을 위해 2018년 10월 포항 동방 해역에서 수행된 Biomimetic Long range Acoustic Communications 2018(BLAC18) 실험 데이터를 활용하였으며, 통신 성능 지표로써 출력 신호 대 잡음비를 이용하였다.
본 논문은 HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 인식을 수행할 경우의 오류를 최소화 할 수 있는 후 처리 과정으로 신경망을 결합시켜 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 높은 인식률을 얻을 수 있는 HMM과 신경망의 하이브리드시스템을 제안한다. HMM을 이용하여 학습한 후 학습에 참여하지 않은 데이터를 인식하였을 때 오인식 데이터를 정인식으로 인식하도록 HMM의 출력으로 얻은 각 출력확률을 후 처리에 사용될 MLP(Multilayer Perceptrons)의 학습용으로 사용하여 MLP를 학습하여 HMM과 MLP을 결합한 하이브리드 모델을 만든다. 이와 같은 HMM과 신경망을 결합한 하이브리드 모델을 사용하여 단독 숫자음과 4연 숫자음 데이터에서 실험한 결과 HMM 단독으로 사용하였을 때 보다 각각 약 $4.5\%$, $1.3\%$의 인식률 향상이 있었다. 기존의 하이브리드 시스템이 갖는 많은 학습시간이 소요되는 문제점과 실시간 음성인식시스템을 구현할 때의 학습데이터의 부족으로 인한 인식률 저하를 해결할 수 있는 방법임을 확인할 수 있었다.
본 논문은 높은 전기 역학적 결합 계수를 갖고 있는 64°LiNbO3기판에 leaky표면 탄성파를 이용하여 종 결합 형태의 대역이 넓고, 손실이 적은 필터의 제작을 위한 연구이다. 이 기판 위에 1차 모드와 2차 모드를 이용하고 입력 IDT와 출력IDT사이의 거리, 그리고 전 극의 두께 및 전극 개수를 적절하게 조절하므로서 통과 대역 폭이 15MHz이상, 삽입 손실 1.28dB 및 저지대역 50dB인 특성을 얻을 수 있었다. 아울러, 전극의 두께는 파장과의 비를 고려해 2500Å으로 할 때 최적의 결과를 얻을 수 있었으며, IDT와 IDT 사이의 거리는 0.25 λ, IDT와 반사기 사이의 거리는 0.46λ로 할 때 가장 이상적인 결과를 얻을 수 있었다. 제 작한 필터는 329.3MHz의 중심 주파수를 갖고 있는 소자로서 소형이고 낮은 삽입 손실을 갖 고 있으며, 무선 호출기에 사용 가능하다.
본 논문에서는 구형의 수중 구조체에 평면 음향파가 입사될 경우에 발생하는 산란파 음압의 크기와 방향성이 3차원적으로 어떻게 분포되는 지 살펴보고 자 한다. 이를 위한 수치해석적 방법으로 결합형 유한요소-경계요소(FE-BE) 기법을 개발하였다. 이 같은 구형 모델의 수치해석적 결과를 기존의 이론적 해답과 비교하여 본 연구에서 개발한 결합형 FE-BE 기법의 타당성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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