피치 (pitch)는 주파수와 관련된 인간이 실제 느끼는 음의 높이로 라우드니스 (loudness), 음색 (timbre)과 함께 소리의 음질을 결정하는 중요한 요소로 알려져 있다. 이러한 피치는 음성 해석 및 분리를 위해 많은 연구가 이루어진 반면 소음 분석 및 음질 향상을 위한 방향으로의 연구는 부족한 상황이다. 본 연구에서는 기저막 (basilar membrane)의 위치에 따른 주파수 분리 이론인 위치이론 (place theory)을 기본으로 한 기존의 가상 피치 (virtual pitch) 분석 알고리즘을 소음에 적용하기 위해서 수정하고, 절러가지 소음에 적용하였다. 본 연구에서의 알고리즘은 소음의 주파수 특성에 의존한 방법이기 때문에, 토널 (tonal) 성분이 존재하는 소음의 적용에는 적합한 결과를 나타냈지만, 그 이외의 소음에 대해서는 정확한 분석이 어렵다. 따라서 기본 주파수 (fundamental frequency)와 이와 관련된 고조파음(harmonics)이 음질에 중요한 영향을 미치는 소음의 음질 해석 린 음질 향상을 위해 본 연구의 알고리즘에 의한 피치 분석과 기존의 음질 인자를 적용하면 보다 효율적인 결과를 얻을 수 있을 것이다. 이런 소음의 예로는 엔진의 부밍 소음이나 기어 whine 소음 등이다.
The purpose of this study is to design the transonic centrifugal compressor impeller with splitter blades and analyze the flow fields with respect to various splitter blades. Seven impellers with different splitter chord length or pitchwise location were tested by using CFD method. To investigate aerodynamic performance, Mach number distribution and entropy distribution were confirmed. As a result, it is found that the size of transonic region and shock wave location are related to the splitter chord length and pitchwise location. Also the impeller with long chord length of splitter shows higher total pressure ratio but lower efficiency than those of the impeller with short chord length of splitter. In terms of pitchwise location, the impeller with the splitter located in mid-pitch of main blades shows the best performance with respect to pressure ratio and efficiency.
레이더나 라이더 센서를 활용한 야구 경기 분석은 많은 비용이 요구된다. 본 논문에서는 중계 비디오에서 피치 샷과 타구 샷을 검출하고, 카메라의 움직임 기반 타구 궤적 생성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 객체 검출과 옵티컬 플로우 기반 피치 샷과 타구 샷 검출 이후, 프레임 간 변환 관계를 통해 프레임 내 타구 위치와 타구 궤적을 계산한다. 제안 방법은 KBO 중계 영상 시퀀스 3개에 대해 성능을 평가하였고 피치 샷과 타구 샷 검출 정확도와 검출률은 89-95[%] 이내의 성능을 보였으며, 평균 타구 위치 거리차이는 13.6[m], 방향 차이 7.5°, 파울 분류 정확도 98.6%의 성능을 보였다.
PMP(Phase Measuring Profilometry)측정법은 투영계와 기록계의 기하학적 구성과 광학계의 정렬적인 문제에 의해서 기본적으로 오차를 가지고 측정된다. 일반적으로 PMP 형상 측정에서 측정면과 광학계의 높이가 피 측정면에 비해서 상당히 큰 경우, CCD 카메라에서 높이 방향으로 측정영역이 작아지게됨으로써 측정위상이 기준면에서의 위치와 높이 방향에 따라서 다르게 나타나고 프로젝터가 측정면에 투영되는 간섭무의의 피치가 다르게 적용된다. (중략)
헬리컬 파일의 수직 및 수평 거동은 헬릭스의 개수, 직경, 피치, 위치등의 변수에 영향을 받는다. 본 연구에서는 헬리컬 파일의 헬릭스 개수를 3개로 고정하고, 헬릭스의 위치, 직경, 피치를 변화시켜 가며 수직 및 수평 거동을 분석하였다, 특히, 헬릭스는 일반적으로 나선형의 입체적인 구조를 가지기 때문에, 헬리컬 파일 상부에 작용하는 수평하중방향이 헬리컬 파일의 수평 거동에 미치는 영향을 분석하였다. 이를 위하여 축소모형의 헬리컬 파일을 이용하여 실내모형실험을 수행하였으며, 이 결과를 같은 모델의 수치해석 결과와 비교하여 두 결과의 타당성을 확보하였다. 이후, 수치해석적으로 다양한 헬리컬 파일 형상을 가정하여 수직 및 수평 거동을 분석하였다. 결과적으로, 가정한 환경에 대해서는 헬릭스의 위치와 피치의 간격보다는 헬릭스의 직경이 수직 및 수평 지지력에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 확인되었다.
정밀지향위성은 반작용휠로 자세제어를 수행하며, 반작용휠의 모멘텀 덤핑은 3개의 자기토커로 이뤄진다. 본 논문에서는 자기토커 고장 시의 모멘텀 덤핑 영향성에 대해서 살펴본다. 높은 경사각을 가지는 궤도에 위치한 위성이 지구지향자세를 유지하고 있을 때 피치축 방향 자기토커가 고장나면 모멘텀 덤핑이 불가능하다. 하지만 다른 방향의 자기토커가 고장나면 성능 저하만 있을 뿐 모멘텀 덤핑은 여전히 가능하다. 피치축 방향의 자기토커가 고장났을 때도 위성자세변화를 통해서 모멘텀 덤핑을 할 수 있다. 또한 자기토커 배치를 변경하면, 어느 자기토커가 고장나더라도 모멘텀 덤핑이 항상 가능하다.
도심지환경에서 정확한 차량 위치를 추정하기 위해서는 종방향 속도가 필요하다. 이러한 종방향 속도는 노면경사, 즉 차량의 피치각(Pitch) 산출을 통해서 가능하다. 하지만 단일 센서와 알고리즘을 이용한 피치각 추정에는 정확한 값을 기대할 수 없다. 본 논문에서는 정확한 피치각 추정을 위해 AKF(Adaptive Kalman Filter)와 CF(Complementary Filter)로 구성된 ACF(Adaptive Complementary Filter)를 이용하여 IMU(Inertial Measurement Unit)의 프로세스 노이즈와 측정에러를 주행환경에 맞게 조절하고, 이에 GPS(Global Positioning System)와 OBD(Onboard Equipment) 데이터를 융합한다. 그리고 노면 경사 모델에 따른 필터에 시스템 모델 최적화를 위해 IMMKF(Interactive Multiple Model Kalman Filter)를 사용하여 주행환경에 적합한 최종 피치각을 추정한다.
최근 음성 부호화기의 연구방향은 저전송률, 저복잡도와 더불어 가변전송률 음성부호화기에 대한 연구로 진행되고 있다. 지금까지 제안된 저전송률 음성부호화기로는 스펙트럼 모델링을 이용한 MBE 계열과 혼성부호화 방식의 CELP 계열이 있다. 그 중에서 가장 많은 연구가 이루어지고 있는 방식이 CELP 방식이다. 이 방식은 4.8kbps 내외의 전송율에서 양호한 음질을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 평균자승오차값을 최소화하여 계산량을 줄이고 음질을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 제안한다. 먼저 G.723.1 부호화기에서 인지가중필터를 거친 신호를 LSP를 이용하여 각 포만트의 위치를 검출하여 Pole점만 비교하여 Zero점의 영향을 최소화 하였고 평균자승오차값을 최소화 하여 문턱값에 가장 가까운 값을 대표 피치이득계수로 정하고 그때의 피치와 함께 부호화한다.
본 논문에서는 이족 로봇을 위한 가상의 다리에 기반한 보행 모델을 제시한 후, 시뮬레이션을 통하여 제시한 보행 모델의 근본적인 롤/피치/요(roll/pitch/yaw) 운동 특성을 분석한다. 이를 위하여 로봇의 무게 중심과 압력 중심에서의 운동 경로를 사람의 발걸음 운동 패턴과 유사한 임의의 패턴으로 설정하고, 이러한 경로를 따라 보행할 경우에 나타나는 주요 관성 성분 특성을 확인한다. 결과적으로, 이족 보행에서 롤, 피치 및 요 방향으로의 운동은 보행과정에서 생성될 수 있는 자연스러운 현상이며, 이것은 발걸음의 간격, 무게 중심의 위치 및 로봇 몸체의 이동가속도와 밀접한 관계가 있음을 보인다. 또한, 이족보행의 밸런스 관점에서 발의 위치 설정을 위한 경로계획의 중요성을 고찰한다.
지능형 이동체 시스템 발달에 따라서, 보다 정확한 위치 정보 추정 기술에 대한 요구가 증가하고 있다. 특히, 실내에서 사용되는 이동 로봇에게 주어진 일을 정해진 위치에서 수행할 때에는 보다 정확한 위치 추정에 대한 성능을 필요로 한다. 따라서, 이 논문에서는 고정형 또는 이동형 사물에 적용 가능한 진보된 위치 추정 방법을 제안한다. 제안 방법은 미리 설치된 블루투스 비콘 신호로부터 위치 추정 결과를 칼만 필터의 관찰 신호로 사용한다. 또한, 센서의 위치와 각도에 따라서 결정되는 각 방향의 중력 가속도를 추정하기 위해서, 롤(roll)과 피치(pitch) 각도를 먼저 계산하고, 이 결과를 자기장 센서 출력과 결합하여 요(Yaw) 각도를 추정함으로써,이동체의 진행 방향을 정확히 추정한다. 이를 기반으로 이동체의 제어 입력이 되는 가속도 신호를 정확히 계산함으로써, 칼만 필터의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능은 고정 상태와 이동 상태로 나누어 평균 위치 오차를 계산하여 기존의 칼만 필터와 비교시 위치 오차를 크게 향상시킴을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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