본 논문에서는 새로운 형태의 전동 외발 손수레를 제안하였다. 제안된 전동 외발 손수레는 작업 동작을 감지하여 작업자의 의도에 따라 안전하고 균형을 잃지 않도록 하면서 자동으로 외발 손수레를 이동시킬 수 있도록 해 준다. 작업자가 손수레의 손잡이를 잡고 위 아래로 기울이면 외발 손수레에 장착된 방위각 센서를 이용하여 전후 방향의 각도인 피치각을 감지하고 이를 전후진 이동 의도로 간주하여 각도의 크기에 비례하는 속력으로 손수레의 바퀴를 가감속 제어하여 전후진시킨다. 또한 기존 손수레와 달리 적재함에도 추가의 자유도를 부가하여 회전할 수 있도록 하였고, 작업 중 손수레가 좌우 방향으로 기울어질 때 기울기인 롤각을 감지하고 이를 기반으로 하여 적재함이 항상 지면과 수평을 유지할 수 있도록 위치 제어하여 작업자가 손수레의 균형을 잃지 않고 안전하고 쉽게 손수레를 운전할 수 있도록 해 준다. 농업 현장이나 산업 현장에서 실제로 사용할 수 있도록 DC 모터와 인휠모터, 모터 드라이버, 2축 방위각 센서와 저가의 마이크로 컨트롤러를 사용하여 경제적이고 효율적인 제어 시스템을 구성하고 기구부 설계 제작도 수행하였다. 또한 피치각의 변화만 있는 경우, 롤각의 변화만 있는 경우, 그리고 피치각과 롤각이 동시에 변화하는 경우에 대한 실험을 통해 개발된 전동 외발 손수레의 안정성과 유용성을 검증하였다.
본 논문에서는 음성 신호를 이용해서 화자의 감정을 인식하기 위해 3가지 시스템을 구축하고 이들의 성능을 비교해 보았다. 인식 대상으로 하는 감정은 기쁨, 슬픔, 화남, 두려움, 지루함, 평상시의 감정이고, 각 감정에 대한 감정 음성 데이터베이스를 직접 구축하였다. 피치와 에너지 정보를 감성 인식의 특징으로 이용하였고, 인식 알고리듬은 MLB(Maximum-Likelihood Bayes)분류기, NN(Nearest Neighbor)분류기 및 HMM(Hidden Markov Model)분류기를 이용하였다. 이 중 MLB 분류기와 NN 분류기에서는 특징벡터로 피치와 에너지의 평균과 표준편차, 최대값 등 통계적인 정보를 이용하였고, TMM 분류기에서는 각 프레임에서의 델타 피치와 델타델타 피치, 델타 에너지와 델타델타 에너지 등 시간적 정보를 이용하였다. 실험은 화자종속, 문장독립형 방식으로 하였고, 인식 실험 결과는 MLB를 이용해서 $68.9\%, NN을 이용해서 $66.7\%를 얻었고, HMM 분류기를 이용해서 $89.30\%를 얻었다.
In this study, the numerical study has carried out to analyze the factors of the efficiency decrease at backward flow situation in an axial fan with adjustable blades. The analysis is carried out the pitch angle $36^{\circ}$ on the forward flow and the pitch angle $-26^{\circ}$ on the backward flow. The numerical results show that the air flow rates of the pitch angle $36^{\circ}$ and $-26^{\circ}$ are respectively calculated to 285 CMM and 212 CMM. The results are similar to the experimental results carried out by Chang, and have made the maximum error of 10.6% when compared with the experimental results. The important reason of the fan efficiency decrease is that axial fan used for this study was designed to use for the forward flow. As the results, the pitch angle $-26^{\circ}$ has occurred the recirculation around the impeller blade, impeller cover and stator.
In this study, the performance of an impeller according to blade length and pitch angle was studied experimentally by building a variable pitch impeller while changing blade length to review the effect of blade length and pitch angle on a fan's performance. The pitch angle was changed in six steps from $20^{\circ}{\sim}45^{\circ}$ at intervals of $5^{\circ}$ while the blade lengths were changed to 90 mm, 100 mm, 110 mm and 120 mm with an identical airfoil shape while carrying out the experiment. The results are summarized as follows: The air flow per static pressure of axial fans increased linearly with increase of pitch angle, but the high static pressure showed a decrease at a pitch angle of $35^{\circ}$. The shaft power increased proportionally to the pitch angle at all blade lengths; the larger the pitch angle, the larger the measured increase of shaft power. This is because the drag at the fan's front increases with the pitch angle. In the axial fans considered in this research, the flow and increase of static pressure amount increased up to a pitch angle of $30^{\circ}$ but decreased rapidly above $35^{\circ}$.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권5호
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pp.635-644
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2012
해양 파력 발전 시스템의 설계를 위하여 본 연구에서는 6-자유도운동해석 기법을 적용한 3차원 CFD 해석으로 단일 부유체에 대한 거동을 유입되는 파의 성질에 따라 해석하였다. 입력파는 한반도 제주도 서남해역 마라도인근 연평균 주기 5.5s, 진폭 0.57m로 가정하여 부유체 고유진도주기가 1.25~2.8s에서 총 12개를 모델링하였다. 생성된 파를 이용하여 동조율과 피치각 변화의 상호관계를 분석하고 부유체 질량관성모멘트, 각속도, 각가속도 등 변수와 최대 에너지 흡수 관계를 비교 분석하였다. 해석결과 부유체 L의 에너지흡수가 가장 높은 6kW인 결과를 확인하였고 에너지 흡수가 가장 높은 D, F, L 모델중 F모델이 최대 각도변화가 가장 높은 $1.91^{\circ}$이며 부유체 끝부분에서의 최대 변위는 L모델이 가장 높은 약 0.7m이다.
본 논문은 고속압력감응페인트기법(Fast-Responding PSP)을 소개하고, 이를 이용하여 정지비행상태에 있는 축소형 로터 블레이드의 표면(윗면) 압력을 측정해봄으로서 PSP를 이용한 로터 블레이드 표면 압력 측정의 정확성과 그에 따른 실험기법의 타당성을 검증하기 위하여 수행되었다. 실험을 위한 광원으로는 532 nm 파장을 가지는 Pulsed laser를 사용하였고, PSP 측정 기법으로는 Lifetime 기법을 적용하였다. 또한, 모델 표면에 도포된 압력감응페인트는 반응성이 높은 Porous PSP가 사용되었다. 로터 블레이드는 NACA0012 익형을 가지고 있으며 길이 340 mm, 코드 40 mm의 직사각 형상 1종과 끝단의 후퇴각이 다른 4종의 형상을 사용하였다. 로터 블레이드의 콜렉티브 피치각 변화에 따른 표면 압력 분포를 측정하였으며 측정된 결과를 통해 콜렉티브 피치각이 증가할수록 윗면의 압력이 낮아지는 것을 정성적으로 확인하였고, 정량적인 압력계수는 NASA의 실험 데이터와 비교하여 약 0.4~0.7 정도 높은 경향성을 보였다.
작은 크기의 교정용 미니임플랜트는 교정적 고정원으로 널리 이용되고 있다. 그러나 빈번히 탈락하는 단점이 있어 이를 개선하기 위해 안정성을 향상시키기 위한 다양한 연구가 시도되어 왔다. 이 연구의 목적은 이중 피치와 직경에 관련하여 미니임플랜트의 안정성에 대한 기계적 성질을 비교 분석하는 것이다. 미니임플랜트의 길이는 8 mm였으며, 피치는 단일 피치형과 이중 피치형, 직경은 1.4 mm와 1.6 mm로 단일 피치형 1.4 mm, 단일 피치형 1.6 mm, 이중 피치형 1.4 mm, 이중 피치형 1.6 mm 등 총 4군으로 구성되었다. 각 군은 20개의 미니임플랜트로 구성되었고, 균일한 밀도의 polyurethane foam에 삽입 후 제거하였다. 시간에 따른 삽입 및 제거 토크의 변화와 각각의 최대 토크 등을 측정하여 기계적 성질을 비교 분석하였다. 이중 피치형은 단일 피치형보다 유의성 있게 더 낮은 최대 삽입 토크와 더 큰 최대 제거 토크를 보여주었다. 직경 1.6 mm는 1.4 mm보다 유의성 있게 더 큰 최대 삽입 토크와 최대 제거 토크를 보여주었다. 이중 피치형 1.4 mm군은 삽입 시에는 유의성 있게 가장 낮은 최대 삽입 토크를 보여주었으며 제거 시에는 단일 피치형 1.6 mm군보다 높거나 비슷한 최대 제거 토크를 보여주었다. 특히, 이중 피치형군은 최대 제거 토크 후 지속적으로 높은 제거 토크를 보여주었다. 미니임플랜트의 기계적 안정성은 이중 피치에 의해 향상될 수 있으며, 상부의 미세 나사산은 작은 직경에서도 풀림 토크에 저항하는 기계적 안정성을 향상시킬 수 있을 것으로 보인다.
자기부상 수동형 이송 시스템이란 이송자에 부상, 안내, 추진과 관련된 전원장치가 없어 고청정, 무분진이 요구되는 환경에서 사용 가능한 시스템으로써 대면적 디스플레이 공정산업, 반도체 이송장비 등에 활용가능하다. 이 시스템은 이송 대상물의 안정적 운반을 위하여 이송자의 정밀한 자세 제어가 필요하다. 하지만 이송자의 구조적 특징 및 공극 센서 설치 오차에 의해 이송자의 피치운동이 발생하며 이를 해결하기 위한 제어기 설계가 필요하다. 본 논문에서는 자기부상 수동형 이송 시스템의 이송자 피치 운동을 감소시키는 제어에 목적이 있다. 이를 수행하기 위하여 해석적으로는 PDA 제어 모델과 피치제어를 추가한 제어 모델의 피치 각도를 비교한다. 실험적으로는 제어기 변경이 이송자의 피치 각도 및 부상 정밀도에 미치는 영향을 분석한다. 이러한 제어기 설계 변경이 피치 운동에 미치는 영향을 분석하고 부상 정밀도 향상을 위한 방법을 제시한다.
문-음성 합성기의 자연감을 높이기 위해 주로 자연음에 존재하는 운률 법칙을 정확히 구현해 주어야 한다. 일반적으로 언어학적 정보를 이용하거나 자연음으로부터 추출한 운률 정보를 추출한 운률 법칙을 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운률 법칙이 자연음에 존재하는 모든 운률 법칙을 포함할 수 있으면, 자연스러운 합성음을 들을 수 있겠으나, 실질적으로는 모든 법칙을 구현한다는 것은 어려운 실정이고, 자연음으로부터 추출한 운률 법칙이 잘못 구현되는 경우 합성음의 자연성이 떨어지는 것을 피할 수 없을 것이다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음에 내재하는 운율 법칙을 훈련을 통해 학습할 수 있는 인공 신경망을 제안하였다 운률의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어군과 음소균형 문장군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 운률 데이터베이스를 구축하였다. 자연음의 각 음소에 대해 지속시간과 피치변화 그리고 크기 변화를 구하여 곡선 적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 계수를 구해 데이터베이스를 구축한다. 이렇게 구축한 데이터베이스를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜 평가한 결과 훈련용 데이터를 계속 확장하면 좀 더 자연스러운 운률을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.
무제한 어휘 음성합성 시스템의 문-음성 합성기는 합성음의 자연감을 높이기 위해 여러 가지 방법을 사용하게되는데 그중 하나가 자연음에 내재하는 운을 법칙을 정확히 구현하는 것이다. 합성에 필요한 운율법칙은 언어학적 정보를 이용해 구현하거나, 자연음을 분석해 구한 운을 정보로부터 운율 법칙을 추출하여 합성에 이용하고 있다. 이와 같이 구한 운을 법칙이 자연음에 존재하는 운율 법칙을 전부 반영하지 못했거나, 잘못 구현되는 경우에는 합성음의 자연성이 떨어지게 된다. 이런 점을 고려하여 우리는 자연음의 운율 정보를 이용해 인공 신경망을 훈련시켜, 문장단위 운율을 발생시킬 수 있는 방식을 제안하였다. 운율의 세 가지 요소는 피치, 지속시간, 크기 변화가 있는데, 인공 신경망은 문장이 입력되면, 각 해당 음소의 지속시간에 따른 피치 변화와 크기 변화를 학습할 수 있도록 설계하였다. 신경망을 훈련시키기 위해 고립 단어 군과 음소균형 문장 군을 화자로 하여금 발성하게 하여, 녹음하고, 분석하여 구한 운을 정보를 데이터베이스로 구축하였다. 문장 내의 각 음소에 대해 지속시간과 피치 변화 그리고 크기 변화를 구하고, 곡선적응 방법을 이용하여 각 변화 곡선에 대한 다항식 계수와 초기치를 구해 운을 데이터베이스를 구축한다. 이 운을 데이터베이스의 일부를 인공 신경망을 훈련시키는데 이용하고, 나머지를 이용해 인공 신경망의 성능을 평가한 결과 운을 데이터베이스를 계속 확장하면 좀더 자연스러운 운율을 발생시킬 수 있음을 관찰하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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