In order to investigate low frequency swishing noise of wind turbines, singularity in circular motion with large radius is introduced as a noise source model. By employing Lowson's acoustic analogy, simple exact solution is obtained. The solution shows that time histories of acoustic pressure at receiver points varied significantly according to receiver's directional location, even when the retarded time distributions are similar. However, the corresponding spectra of sound pressure for the receiver locations where the retarded time distributions are almost the same are not significantly different. It can be inferred from these results that the time-averaged sound pressure spectra which cannot take into account the detailed difference in the time-variation of wind turbine noise may not represent the sound quality of wind turbines due to its swishing.
한국소음진동공학회 1998년도 춘계학술대회논문집; 용평리조트 타워콘도, 21-22 May 1998
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pp.629-633
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1998
본 연구에서는 연성손실계수가 구조물의 진동에 미치는 영향을 살펴보았다. 세부시스템의 두께가 동일할 경우 평판으로 이루어진 구조물이 접수되면 연성손실계수가 감소하게 된다. 특히, 저주파수 대역에서 연성손실계수가 크게 낮아졌다. 그 주된 원인은 접수로 인해 평판에서 전파되는 굽힘파의 그룹속도가 줄어들기 때문이며, 접수로 인한 파워투과계수의 변화는 크지 않았다. 내부에 격벽을 가진 steel box에 공기중 연성손실계수와 접수시 연성손실계수를 적용하여 세부시스템의 속도를 구한 결과, 공기중 연성손실계수를 이용하여 구한 속도가 접수시 연성손실계수를 이용하여 구한 속도보다 약 2-3 dB정도 높게 나타났다. 선박과 같은 복잡한 구조물인 경우 연성손실계수에 의한 속도 차이는 더욱 커질 것으로 추정된다. 따라서, SEA를 이용한 접수 구조물의 진동해석에서 해석오차를 줄이기 위해서는 연성손실계수에 접수의 영향을 고려해 주어야 함을 확인하였다. 특히, 접수효과가 고려된 연성손실계수를 사용하면 SEA가 큰 오차를 보이는 중, 저주파수 대역에서 해석 결과에 대한 신뢰성을 높일 것으로 판단된다.
정보전달에 있어서 멀티미디어 정보가 차지하는 비중이 점점 증대됨에 따라 멀티미디어 데이터 암호화의 필요성이 부각되고 있는 실정이다. 그러나 기존의 암호화에 일반적으로 적용되어온 DES(Data Encription Standard)와 같은 전통적인 암호화 알고리즘은 멀티미디어 데이터를 암호화하여 실시간으로 처리하기에는 충분히 신속하지 못한 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 디지털 이미지 프로세싱 기법중 압축기법과암호화 기법을 일련의 과정으로 통합하여 멀티미디어 정보의 중요부분을 차지하는 디지털 이미지의 실시간 암호화 처리기법을 연구하였다. 디지털 이미지의 저주파수 성분과 고주파수 성분을 다단계의 레벨로 분리하여 각 대역별로 성분을 집중시킨 후 임의의 배치 순서로 재배치하는 방법을 통해 DCT(Discrete Cosine Transform)과정 및 양자화과정을 거친 공간주파수 성분을 Zig-Zag순서가 아닌 임의의 배치 순서로 재배열할 때 발생되는 이미지의 크기가 상대적으로 커지는 점과 저주파수 성분이 주요 성분으로 구성된 이미지의 경우 해독이 비교적 용이하다는 점, 또한 약간의 응용으로 각 블록의 DC값만을 추출하여 이미지의 주요 내용을 파악할 수 있는 문제점을 해결하였다.
ITO/ polytetrafluorethylene (PTFE)/ Tris(8-hydroxyquinolinato Aluminum ($Alq_3$)/ Al 구조에서 정공 주입층 PTFE 의 두께 변화에 따른 유전특성은 HP 4284A precision LCR Meter 를 이용하여 주파수에 따른 임피던스와 위상각, 유전손실, 그리고 캐패시턴스를 측정하였다. 측정 결과 PTFE 의 두께가 증가할수록 임피던스 값은 증가하고, 위상각은 저주파수 영역에서는 두께가 증가할수록 감소하다가 고주파수 영역에서는 거의 같아지는 것을 확인하였다. 또한, 유전손실($tan{\delta}$)도 저주파수 영역에서는 정공 주입층이 증가할수록 감소하다가 고주파수 영역에서는 거의 같아졌고, 캐패시턴스는 PTFE 의 두께가 증가함에 따라 작아지고 주파수가 높아질수록 감소함을 확인하였다.
평판 디스플레이 소자인 후막 전계발광소자는 평판형 조명부터 LCD 백라이트에 응용되고 있다. 후막 전계발광소자에 사용되는 ZnS:Cu 형광체는 저주파수에서는 녹색 발광을 하며, 고주파수에서는 청색 발광을 가진다. 본 연구는 저주파수에서도 청색을 가지는 소자를 제작하기 위하여 형광체와 염료의 혼합 비율에 따른 발광특성을 조사하였다. 염료의 혼합 비율은 0$\sim$5 wt%로 하였다. 소자의 발광현상을 고찰하기 위하여 발광 스펙트럼과 휘도를 측정하였다.
본 논문은 스피커의 후면 방사음을 이용하여 저주파수의 음을 재생하기 위한 인클로져(enclosure) 방식 중 통기구(Vent)를 이용한 위상반전(Bass Reflex) 방식의 스피커 시스템에 관한 것이다. 일반적으로 위상반전형 스피커 시스템의 임피던스 곡선의 특성은 저주파수 대역에서 통기구의 공명에 대한 것과 구동스피커의 공명에 대한 임피던스 봉(mound)이 나타난다. 기존의 연구 결과들은 통기구와 인플로져의 용적에 관련된 최저 주파수에서의 공명에 대한 것만을 대상으로 하였다. 즉, 최저 주파수에서의 공명특성이 상대적으로 높은 주파수에서 나타나는 스피커의 공명특성에 미치는 영향과 이로 인한 스피커의 음파발생 특성에 관하여 구체적인 논의가 되지 않았다. 본 논문에서는 위상반전형 스피커 시스템에서의 두 임피던스 봉오리 사이의 관계를 정리하고, 상대적으로 높은 주파수에서 발생되는 임피던스의 공명 특성에 따른 스피커의 음파발생 특성에 관해 연구하였다.
ITO/ polytetrafluorethylene (PTFE)/ Tris(8-hydroxyquinolinato Aluminum ($Alq_3$)/ Al 구조에서 정공 수송층 PTFE의 두께 변화에 따른 유전특성은 HP 4284A precision LCR Meter를 이용하여 주파수에 따른 임피던스와 위상각, 유전손실, 그리고 커패시턴스를 측정하였다. 측정 결과 PTFE의 두께가 증가할수록 임피던스 값은 증가하고, 위상각은 저주파수 영역에서는 두께가 증가할수록 감소하다가 고주파수 영역에서는 거의 같아지는 것을 확인하였다. 또한, 유전손실도 저주파수 영역에서는 정공 수송층이 증가할수록 감소하다가 고주파수 영역에서는 거의 같아졌고, 커패시턴스는 PTFE의 두께가 증가함에 따라 작아지고 주파수가 높아질수록 감소함을 확인하였다.
본 논문에서는 저전력 433MHz 주파수 RF 신호가 여러 종류의 벽을 투과할 시 신호에 일어나는 감쇠를 비교한다. 국내에서 기존의 와이파이, 블루투스 같은 고주파수 대역의 RF 신호에 관한 연구 및 실험은 많이 행해지었지만, 한국의 전파 관리법에 의해 성능이 제한된 비면허 주파수인 433MHz 대역의 RF 신호에 관한 연구는 매우 적게 이루어져 있다. 이러한 저주파수 대역 신호의 가장 큰 장점은 장거리 통신에 능하고 벽 투과특성이 뛰어나다는 것이다. 본 논문에서는 실험을 통해 433MHz 대역 RF 신호가 여러 종류의 장애물을 통과 시 신호 세기가 어떻게 변하는지 각각 비교하고 이를 통해 비가시 영역에서 저전력 주파수 통신의 사용 가능성을 확인한다.
뇌의 전기적 신경활동을 측정하는 뇌전도(EEG)는 저렴하게 취득할 수 있고 높은 시간 해상도를 갖는 반면 공간적 정보를 제공하지는 않는다. 기능적 자기공명영상(fMRI)은 혈류변화를 감지하여 뇌활동을 측정하는 방식으로서 높은 공간 분해능을 갖지만 고가의 비용과 설비를 요구한다. 최근 저렴하게 취득할 수 있는 EEG 데이터로부터 딥러닝을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 기술이 제안되었지만, 저주파수 대역에서 EEG와 fMRI 간의 뇌과학적 상관관계를 반영하지는 않는다. 본 연구에서는 휴식상태에서 취득된 EEG 데이터를 스펙트로그램으로 변환한 후 저주파수 특성을 사용하여 fMRI 합성영상을 생성하는 U-net 기반의 크로스 모달리티 변환 모델의 실현가능성을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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