• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2010년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.349-349
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• 2010

전달 경로 해석 기법은 NVH 문제 해결 프로세스에서 자주 사용되는 기법으로서 소음원 X 전달 경로= 응답 모델을 사용한 접근방식입니다. 수음(응답)점에서 문제의 진동 및 소음 응답을 고체 및 공기 음원이 응답에 미치는 기여도 또는 개별 경로, 모드, 판넬 기여도의 합으로 세분화하여 표시함으로써, 문제의 원인을 규명하고, 문제 해결 및 대책 방안에 대한 통찰력을 제시하며, NVH 문제의 해결을 위해 사용되는 필수적인 도구입니다. 본 강좌에서는 건물에 설치되는 설비의 작동 시 고체 음원 평가 및 철도 소음의 공기음과 구조음 기여도 평가를 위해 적용된 전달 경로 해석 기법 사례를 소개할 것입니다. 설비 작동시의 전달 경로 해석 기법에 의해 평가된 고체 음원의 신뢰성 확보를 위하여 $\bullet$ 직접 측정된 하중 데이터와 역행렬 기법에 의해 예측된 하중 비교 및 $\bullet$ 가진 햄머로 가진시의 가진력과 측정된 가속도 신호를 사용하여 역행렬 기법으로 계산된 하중의 비교를 수행하였습니다. 철도 소음의 공기음 및 고체음 기여도 평가를 위해서는 $\bullet$ 열차 주행중 철로에서 측정된 가속도를 사용하여 철로면에 가해지는 하중을 역행렬 기법으로 계산하였으며 $\bullet$ 철로 주변에서 거리별 측정된 소음중, 고체음의 기여도 파악을 위해서, 전달 경로 해석기법으로 예측된 고체음과 측정된 소음을 비교하였습니다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2012년도 추계학술대회 논문집
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• pp.364-369
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• 2012

The vehicle sound classified into driving sound due to power-train, operating sound due to electric motor like sunroof, door lock and electronic sound. These vehicle sound has various features depend on the characteristic of sound that user required. And it based on cultural and regional difference of user. In this study, the user required vehicle sound characteristics for luxury sedan was investigated in overall viewpoint. And virtual target sound was developed through the result of user preference investigation. Next, Jury test was carried out in Germany, USA and Korea for evaluating the target sound. And the regional and individual difference of preference was analyzed through the result of jury test. This result of research will be contributed to design of vehicle sound quality and target sound setting.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.101-106
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• 2002

최근 사무환경에서 컴퓨터 사용시간이 급증함에 따라 컴퓨터 소음의 불쾌감으로 인한 저소음형 컴퓨터에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 따라 효율적인 소음조절을 위하여 컴퓨터 소음에 대한 실태 조사를 위하여 설문조사를 실시하였으며, 물리적 측정치와 더불어 심리음향학적 각종 파라메타를 계산하였다. 또한 일반적 업무 Task가 주어진 상태에서 컴퓨터 소음에 대한 근무자의 상하한계치 설정을 위한 청감실험을 실시하였다. 설문조사 결과, 가장 시끄럽게 인식되는 소음은 팬소음(사용자 컴퓨터)과 키보드 사용음(타인 컴퓨터)으로 나타났으며, 약 55%의 사용자들이 보통 컴퓨터 소음에 대해 시끄럽게 느끼고 있는 것으로 나타났다. 또한 현재 사용중인 컴퓨터의 소음에 대해 사용자의 약 20% 정도만이 조용하게 느끼며, 컴퓨터 소음이 업무효율을 떨어뜨린다는 응답도 약 35%로 나타났다. 팬소음, CD-Rom 구동음, HDD 작동음에 대해 청감실험을 실시한 결과, 각 소음의 상하한치는 각각 31∼51dB(A), 34∼54dB(A), 34∼58dB(A)로 나타났다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제1권1호
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• pp.110-119
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• 1993

본 논문은 자동변속기를 탑재한 차량에서 에어콘(air condition)을 작동시키고, 공 회전시 기어의 변속을 "D"단에 두었을 때 실내에서 발생하는 이상음의 원인규명 및 해결 방 법에 관한 연구 결과를 논하고자 한다. 이 이상한 소음의 원인을 규명하기 위하여 실린더 내부의 연소압력, 메인 베어링캡(main bearing cap)의 진동, 엔진 마운팅 보스의 진동 및 차 량의 실내소음을 동시에 측정하여 분석하였으며 이 결과에 의하면 이상음의 원인은 크랭크 샤프트(crank shaft)의 굽힘진동이 파워플랜트(power plant)를 가진하여 진동을 증가시키고, 이 진동이 마운팅 보스를 통하여 차량의 차체에 전달되며, 차체의 진동에 의해서 발생하는 고체 전달음(structure-borne noise)이었다. 또한 이상음의 주기는 주파수 성분은 200-400Hz 이었다. 이 이상음은 크랭크 샤프트의 댐퍼 풀리의 질량을 저감하여 크랭크 샤프트의 동특 성을 개선함으로서 해결가능하고, 혹은 점화시기를 지연하여 연소 압력을 낮춤으로서 해결 가능하다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제44권2호
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• pp.41-46
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• 2007

본 논문은 저비용으로 승강장 사고를 예방할 수 있는 승강장 안전 관리 장치 및 방법에 관한 연구이다. 승강장에 승객을 감지할 수 있는 감지부를 설치하고, 승객이 승강장과 선로 또는 차도가 인접한 부분으로 접근함에 따라서, 1차로 경광 램프를 작동시키고 경고음을 출력하여 승객의 주의를 환기시키고, 승객이 승강장의 끝 부분까지 접근한 경우에는 사고 발생 위험이 높은 것으로 인지하여 연속적으로 경광 램프를 작동시키고 경고음을 출력함과 동시에, 사고 발생의 위험성을 상황실 및 승강장에 진입하는 차량에 무선 랜을 통하여 통지함으로써, 저비용으로 승강장 사고를 효율적으로 예방할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제9권3호
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• pp.56-61
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• 1990

수중폭발음의 Energy spectrum 분석에 보다 정밀한 이론적 뒷받침을 하기 위하여 폭발음의 파형에 Gaussian formula를 도입하였으며 이 파형에 따른 Energy spectrum 모델을 새로이 유도하였다. Impulse formula를 이용한 Weston 모델이 낮은 폭발 에너지나 음원의 작동수심이 깊을 경우 이론적 모델로서 한계성을 갖는데 비해 이 모델은 이러한 조건에서도 실험결과와 잘 일치되고 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.279-280
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• 2023

소방청 국정감사에서 2020년 전국 자동화재속보설비 화재신고 32,764건 가운데 32,685건이 오작동으로 출동해 소방서 출동의 99.8%가 헛걸음이었다. 그리고 화재가 발생할 경우 화재경보장치와 대피경로를 안내하는 비상등이 미흡하고, 화재 연기가 제거되지 않아 대피가 힘들어질 뿐만 아니라 미처 대피 못한 인원을 파악하는 등의 신속한 대처가 힘들다. 본 논문은 화재 상황에서 피해를 최소화하기 위한 '스마트 화재 안전 시스템' 기술을 제안한다. 화재가 발생할 경우, 대피 경로를 안내하는 유도등 작동 및 경보음과 LED의 작동으로 화재발생을 경고하여 신속한 대처를 할 수 있게 도와주고, 문과 창문의 자동 개방 및 환기팬 작동으로 인한 유해가스를 환기시켜 준다. 그리고 스프링클러 작동과 소화제를 자동 분사하여 화재의 번짐 등 2차 피해를 예방하여 준다. 또한, 자동 신고 기능으로 더욱 빠르게 화재를 진압할 수 있게 도와주기 때문에 피해를 최소화할 것이다.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 2003년도 추계학술대회
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• pp.137-142
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• 2003

A fundamental study for developing a system of fault diagnosis of a pump is performed by using neural network. The acoustic signals were obtained and converted to frequency domain for normal products and artificially deformed products. The signals were obtained in various driving frequencies in order to obtain many types of data from a limited number of pumps. The acoustic data in frequency domain were managed to multiples of real driving frequency with the aim of easy comparison. The neural network model used in this study was 3-layer type composed of input, hidden, and output layer. The normalized amplitudes at the multiples of real driving frequency were chosen as units of input layer, Various sets of teach signals made from original data by eliminating some random cases were used in the training. The average errors were approximately proportional to the number of untaught data. The results showed neural network trained by acoustic signals can be used as a simple method far a detection of machine malfunction or fault diagnosis.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제12권6호
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• pp.22-28
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• 2003

We should maintain the maximum operation capacity for production facilities and find properly out the fault of each equipment rapidly in order to decrease a loss caused by its failure. The acoustic signals of a machine always carry the dynamic information of the machine. These signals are very useful for the feature extraction and fault diagnosis. We performed a fundamental study which develops a system of fault diagnosis for a pump. We obtained noises by a microphone, analysed and compared the signals converted to Sequency range for normal products, artificially deformed products. We tried to search a change of noise signals according to machine malfunctions and analyse the type of deformation or failure. The results showed that acoustic signals as well as vibration signals can be used as a simple method for a detection of machine malfunction or fault diagnosis.

• 한국공작기계학회논문집
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• 제13권5호
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• pp.81-86
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• 2004

A fundamental study for developing a system of fault diagnosis of a pump is performed by using neural network. The acoustic signals were obtained and converted to frequency domain for normal products and artificially deformed products. The signals were obtained in various driving frequencies in order to obtain many types of data from a limited number of pumps. The acoustic data in frequency domain were managed to multiples of real driving frequency with the aim of easy comparison. The neural network model used in this study was 3-layer type composed of input, hidden, and output layer. The normalized amplitudes at the multiples of real driving frequency were chosen as units of input layer. Various sets of teach signals made from original data by eliminating some random cases were used in the training. The average errors were approximately proportional to the number of untaught data. The results showed neural network trained by acoustic signals can be used as a simple method for a detection of machine malfuction or fault diagnosis.