본 연구의 목표는 의류 건조기용 원심팬과 덕트 및 하우징 등을 포함한 공기배출 시스템의 유량 성능 향상 및 공력소음을 저감하기 위한 것이다. 전산유체역학과 FW-H(Ffowcs-Williams and Hawkings) 방정식에 기초한 음향상사법을 이용하여 유동 및 소음 특성을 고찰하였다. 유량과 소음성능 최적화 설계를 위해 반응표면기법을 활용하였다. 설계 인자로 원심팬의 날개 입구각, 출구각을 고려한 2인자 중심합성계획법을 채택하였다. 도출된 최적설계안은 덕트와 하우징에서 감소된 난류에너지 분포를 나타냈으며 결과적으로 유량의 증가와 공력소음이 감소됨을 확인하였다. 최종적으로 최적설계안을 기초로 제작한 시제품에 대한 실험을 통하여 4.2 % 유량이 증가함을 확인하였다.
본 논문에서는 음성신호에 포함된 감정정보를 자동으로 식별하는 방법과 특정 감정을 검출하는 방법에 대해 다룬다. 자동 감정식별 및 검출을 위해 장구간 (long-term) 음향 특징을 사용하였고, F-score 기반의 특징선택 기법을 적용하여 최적의 특징 파라미터들을 선정하였다. 기존의 일반적인 SVM을 확률출력 SVM으로 변환하여 감정식별 및 감정검출 시스템을 구축하였으며, 가설검정에 기반한 감정검출을 위해 세 가지의 대수 우도비 (log-likelihood) 근사법을 제안하여 그 성능을 비교하였다. SUSAS 데이터베이스를 사용한 실험 결과, F-score를 이용한 특징선택 기법에 의해 감정식별 성능이 향상되었으며, 확률출력 SVM의 유효성을 검증할 수 있었다. 감정검출의 경우, 제안한 방법에 의해 91.3%의 정확도로 화난 감정을 검출할 수 있었다.
본 논문은 수중에서 은밀성을 확보하기 위해 FSK(Frequency Shift Keying)를 이용하여 돌고래 휘슬음을 모방하는 통신 기법과 다중경로 결합 이득을 이용하여 BER(Bit Error Rate) 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 휘슬음을 짧은 시간 구간으로 나누고 그 구간에 심볼의 직교성을 보장하는 FSK 변조신호를 만든다. 그리고 휘슬음을 모방할 때 다중경로 채널에서 심볼간의 ISI(Inter Symbol Interference)가 줄어드는 특징을 이용하여 다중경로 결합 이득을 얻는 방법이다. 제안한 방법의 성능을 보이기 위해 전산모의실험과 실제 호수실험을 진행하였다. 전산모의실험을 통해 다중경로에 의해 추가적인 다중경로 결합 이득이 발생함을 보였다. 호수 실험에서는 제안된 FSK 방법이 20 msec의 심볼 길이와 900 Hz의 변조 대역을 갖는 경우 다중경로 결합 이득을 얻어 0.002의 BER갖고 0.185의 BER을 갖는 CSS(Chirp Spread Spectrum)보다 우수함을 보였다. 그리고 모방한 신호와 실제 휘슬 신호의 시간-주파수 영역에서 평균 상호 상관 값을 통해 모방도를 분석하여 제안된 FSK방법이 CSS방법에 비해 높은 모방도를 보였다.
팁젯 로터의 소음원은 로터 블레이드 소음과 제트 소음으로 분리할 수 있다. 로터 블레이드 소음은 두께 소음, 하중 소음, 비선형 사중극 소음으로 구성되고 제트 소음은 노즐 모멘텀 소음과 제트 방사 소음으로 나뉜다. 로터 블레이드 소음을 해석하기 위해 유동 해석 정보를 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 해석으로 얻은 뒤 투과면, 비투과면 FW-H(Ffowcs Williams-Hawkings) 음향 상사법을 동시에 적용하여 각 소음원을 구분하였다. 그리고 제트 소음은 노즐 출구 조건을 활용하여 투과면 FW-H 음향 상사법으로 노즐 모멘텀 소음을 구하고 기존 고정익 제트에 대한 경험식을 활용하여 제트 방사 소음을 얻었다. 검증 기체의 소음 측정값을 기준으로 해석 기법의 신뢰성을 검증하였고 스펙트럼 분석을 통해 팁젯 로터의 독특한 소음 특성을 확인하였다.
본 논문에서는 쾌적한 운전 환경을 제공하기 위해 자동차 시트를 냉각시키기 위한 고성능 및 저소음 원심팬을 개발하였다. 먼저 팬 성능 테스터 및 전산유체역학(Computational Fluid Dynamics, CFD) 시뮬레이션을 이용하여 기존 팬 장치의 유동 특성을 분석하였다. 예측한 유동장 분석을 통하여 팬 허브 팁 근처의 와류 및 팬 허브 상단의 정체된 유동 현상이 관측되었다. 이러한 와류 및 정체 유동을 줄이기 위해 두 가지 설계 요소를 고안하였다. 첫째, 팬 날개와 팬 하우징 최소 간극(cut-off)를 증가시켜 난류강도를 줄이고 그 결과로 전체적인 음압 레벨을 줄이고자 하였다. 둘째, 허브 형상은 정체 유동을 줄이기 위해 형상을 변경하였다. 제안된 설계의 타당성을 수치해석을 통해 확인하였다. 수치해석결과를 바탕으로 프로토타입을 제작하고 팬 테스터에서 측정한 성능 곡선(P-Q curve)과 반무향실에서 측정한 음압 레벨의 분석을 통해서 유동과 소음 성능의 향상을 확인하였다.
수중 시역전 통신기법은 복잡한 수중채널환경에서 정합장 처리를 통해 수신단의 구조가 간단하면서 전송성능을 높이기 때문에 많은 연구가 진행되어 왔으나 디지털 시역전 통신을 하기 위한 전송변수에 대한 연구가 부족하다. 본 논문은 수중시역전 채널과 전송방식을 분석하여 시역전 통신이 공간 다이버서티 이득을 얻을 수 있음을 보였다. 그리고 디지털 시역전 전송 시 전송심볼간의 간섭을 회피하여 최적의 성능을 얻을 수 있는 통신변수인 심볼 구간, 프레임의 길이 및 전송 프로토콜에 대한 설계방법을 제안한다. 전산모의실험을 통해 제안된 설계변수를 이용한 시역전 통신에서의 전송심볼간 간섭효과를 보였다. 또한 보다 많은 트랜스듀서를 사용할수록 시역전 효과에 의해 부정합 신호경로의 개수와 크기가 줄어 ISI의 효과가 감소함을 보였다.
본 논문에서는 은밀하게 통신 신호를 전송하기 위해 돌고래 휘슬음을 모방한 통신 기법을 제안하였다. 기존의 CSS(Chirp Spread Spectrum) 변조 기법은 돌고래 휘슬음을 정해진 시간 단위에 따라 여러 슬롯으로 나누고 각 슬롯에 상향 및 하향 처프 신호를 통해 변조하는 기법이다. 이에 따라 본래의 돌고래 휘슬음과의 시간-주파수 특성 차이가 발생하게 되어 모방 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 제거하기 위해 지연 시간을 기반으로 하는 변조 기법을 제안하였다. 전산 모의실험 결과 기존의 CSS 변조 기법에 비해 제안 방법의 비트오류율 성능이 약 3.5 dB ~ 8 dB 우수하였으며 시간-주파수 영역에서의 상호 상관도를 통한 모방 성능 평가에서도 CSS 변조 기법에 비해 우수한 것을 보였다.
본 논문에서는 적으로부터 은밀히 아군에게 통신 신호를 전송하기 위해서 Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) 기반 돌고래 휘슬음 모방 변조 기법을 제안하였다. 제안한 방법은 돌고래 휘슬음을 여러 개의 OFDM 심볼과 대응되는 시간 슬롯들로 나눈 후, 매 슬롯에서 돌고래 휘슬음이 위치한 주파수 대역을 갖는 부반송파에 Differential Phase Shift Keying(DPSK) 심볼을 매핑하여 변조한다. 제안한 방법은 기존의 Chirp Spread Spectrum(CSS)와 Frequency Shift Keying(FSK) 기반의 돌고래 휘슬음 모방 변조 기법들에서 발생하는 주파수 윤곽의 불연속성을 줄일 수 있고, 변조 차수를 증가시켜도 모방 성능 열화량이 작다는 장점이 있다. 전산 모의실험을 통해 제안 방법의 Bit Error Rate(BER)과 모방 성능이 기존의 CSS와 FSK에 비해 우수함을 보였다.
본 논문은 모형 프로펠러를 대상으로 공동수조 시험, 수중 충격시험, 유한요소해석 및 전산유체해석에 기반하여 수행한 명음 발생 메커니즘 연구이다. 선미 유동을 모사하기 위해 반류망, 프로펠러 및 방향타를 설치하고 수중청음기와 가속도계로 프로펠러 명음 현상의 발생과 소멸을 계측하였다. 유한요소해석을 통해 프로펠러 날개의 고유진동수를 예측하고 접촉 및 비접촉식 충격시험으로 이를 검증하였다. RANS(Reynolds Averaged Navier-Stokes) 방정식 기반 전산유체해석을 통하여 프로펠러 날개 각 단면의 유속과 유효 받음각을 계산하였으며, DES(Detached Eddy Simulation) 기반 고해상도 해석을 통해 명음 발생 위치에서 2-D 날개 단면 뒷전의 와류흘림주파수(vortex shedding frequency) 계산을 수행하였다. 수치적으로 예측된 와류흘림주파수는 모형시험으로 계측한 명음 발생 주파수 및 날개 고유진동수와 일치함을 확인하였다.
본 논문에서는 DNN(Deep Neural Network) 기반 오디오 표식을 위한 데이터 증강 방법을 연구한다. 본 시스템에서는 오디오 신호를 멜-스펙트로그램으로 변환하여 오디오 표식을 위한 심층신경망의 입력으로 사용한다. 적은 수의 훈련 데이터를 사용하는 경우 발생하는 문제를 해결하기 위해, 타임 스트레칭, 피치 변화, 동적 영역 압축, 블록 혼합 등의 방법을 사용하여 훈련 데이터를 증강시켰다. 사용된 데이터 증강 기법의 최적 파라미터와 최적 조합을 오디오 표식 시뮬레이션을 통해 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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