본 논문에서는 전산유체역학을 이용하여 3차원 비행체 형상에 대한 동안정 미계수를 예측하였다. 피치에 대한 미계수는 피치방향의 조화진동운동을 통하여 계산하였고 롤 감쇠계수는 비관성 좌표계에 대한 정상해석을 통하여 계산하였다. 계산은 Basic Finner와 SDM 형상에 대해 수행했으며 다른 연구자의 실험적/수치적 결과와 비교하였다. 유동 계산을 위해 비관성 좌표계와 관성 좌표계에서 모두 사용할 수 있는 3차원 Euler 해석자를 개발하였다. 시간 정확성을 유지한 비정상 해석을 위해 이중시간적분법을 적용하였다. 동안정 미계수계산 결과는 다른 수치 및 실험적 연구 결과들과 잘 일치하는 것을 알 수 있었다.
선형동기전동기(이하 LSM)를 기반으로 하는 자기부상열차의 경우 부상전자석의 대응면이 LSM의 고정자로 요철 형상을 가지고 있기 때문에 주행 시 부상력이 급변동하는 특징이 있다. 특히, LSM을 이용하는 초고속 자기부상열차의 경우, 고속주행을 위해 부상전자석을 대차에 직접 채결하는 방식을 채택하는데 이러한 체결방식 때문에 인접한 부상전자석들간의 운동 간섭이 심하여 대차에 피치운동이 심하게 발생한다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 본 논문에서는 피치운동을 반영한 자기부상제어를 소개한다. 제안하는 부상제어는 개별 부상 전자석의 부상공극을 일정하게 유지시켜 줄 뿐만 아니라 인접한 부상전자석들간의 상대운동을 저감하는데 큰 효과가 있다. 제안한 개념을 시험용 자기부상열차에 적용하여 그 효용성을 검증한다.
절화장미 신품종 "피치푸딩"품종육성은 향기가 우수하고 절화수명이 긴 스탠다드 장미 품종육성을 목표로 2000년도에 적색의 스탠다드 '레드산드라'를 모본으로 향기가 있는 백분홍색의 스탠다드 '도로레스'를 부본으로 인공교배하여 2001-2002년에 271개체의 실생을 획득하여 이들을 대상으로 2003-2006년까지 3차에 거쳐 특성검정을 실시한후 최종선발된 '원교D1-72'를 "피치푸딩"으로 명명하였다. "피치푸딩"의 화색은 오렌지색으로 RHS 칼라챠트번호 25A로서 '뉴미라클' 23A 보다 약간 연한 오렌지색을 나타내었다. 화형은 중심이 높은 고심형의 화형이며 약간 향기를 가지고 있는 것이 '뉴미라클'과 다른 점이었다. 꽃잎수는 38.6개이며 화폭은 8.7 cm로 '뉴미라클'보다 약간 작았다. 10a 당 년간 절화수량은 113.1본이며 절화장은 60.6 cm 절화경경은 6.1 mm였고 절화수명은 12.8일 정도를 나타내었다.
본 연구에서는 탄소블럭의 고밀도화를 위하여 불소화 표면처리된 코크스와 바인더피치를 압축성형으로 탄소블럭을 제조하였다. 불소화 표면처리 후 코크스 표면에 불소원소는 XPS 분석을 통하여 최대 24.14 at%가 도입된 것을 확인하였다. 불소화된 코크스와 바인더피치의 젖음성을 반응온도에 따라 평가하였다. 접촉각 측정 결과로부터 불소원소가 코크스 표면에 도입될수록 바인더피치와의 젖음성이 약 64.7% 향상됨을 알 수 있었다. 또한, 불소가 가장 많이 도입된 탄소블럭의 밀도는 미처리된 코크스로부터 제조된 탄소블럭의 밀도 대비 최대 6.8% 증가하였다.
리튬이온전지의 음극소재 연구에서 실리콘 기반의 음극 활물질 개발이 필수적이며, 탄소기반의 실리콘-탄소 복합소재의 음극 적용연구가 활발히 진행되고 있다. 다른 한편으로 반도체와 태양광전지 산업에서 폐기물로 버려지는 실리콘 자원이 증가하여 환경적 문제를 일으키기도 한다. 본 연구에서는 리튬이온전지 음극소재로서 재활용된 실리콘을 이용하여 탄소와 복합화를 이루었으며, 실리콘 음극소재의 높은 용량 유지 특성 및 사이클 안정성 향상을 위하여 재활용된 실리콘과 피치의 함량을 조절하여 복합화의 최적화 조건을 확립하였다. 실리콘 : 피치의 질량비를 1 : 1 과 2 : 1을 가진 복합체를 간단한 자가조립 방법으로 복합화 하였으며, 석유계 피치로 코팅하여 제조된 음극소재의 전기화학적 특성을 비교 조사하는 연구를 수행하였다. 제조된 실리콘-탄소 복합소재는 충·방전 동안 발생되는 실리콘의 구조적 파괴를 방지하는 방법으로 우수한 초기용량과 사이클 안정성을 달성하였으며, 재활용 실리콘의 전극소재로서의 가능성을 확인하였다.
In this study, the experimental study has carried out to select pitch angle on the backward flow in an axial fan that has adjustable pitch blades. With the change of pitch angle of axial fan with adjustable blade, air flow rate, pressure and air flow direction can be changed. Because of this merit, adjustable axial fan can be used in the backward flow. For the selection of the backward flow pitch angle, fan performance test method is selected by KS B 6311. Dynamic pressure, static pressure, electric current and voltage are measured in each pitch angles of axial fan that are $36^{\circ}$, $-16^{\circ}$, $-21^{\circ}$, $-26^{\circ}$, $-31^{\circ}$ and $-36^{\circ}$. In the result of test, fan performance curves at several pitch angle has been investigated. Finally, pitch angle of $-26^{\circ}$ has been selected to get largest flow rate at backward flow situation.
본 연구에서는 피치각 가변형 축류팬의 성능(정압별 풍량, 소비전력)과 소음특성을 실험으로 구하였다. 피치각은 $20^{\circ}{\sim}45^{\circ}$로 $5^{\circ}$ 간격으로 6개의 각도를 변화시켜 가면서 측정 하였고 팬 날개는 동일한 에어포일 형상으로 길이는 80 mm, 90 mm, 100 mm, 110 mm, 120 mm로 변경하여 실험을 수행하였다.
TTS(Text-To-Speech) 시스템 합성음성의 자연감을 개선하기 위해 하나의 언어에 대해 존재하는 운율 법칙을 정확히 구현해야 한다. 존재하는 운율 법칙을 추출하기 위해서는 방대한 분량의 언어 자료 구축이 필요하다. 그러나 이 방법은 존재하는 운율 현상이 포함된 언어자료에 대해 완벽한 운율을 파악할 수 없으므로 합성음성의 질을 좋게 할 수 없다. 본 논문은 한국어 음성의 운율을 학습하기 위해 2개의 인공 신경망을 제안한다. 하나의 신경망으로 문장의 각 음소에 대한 피치 변화를 학습시키는 것이며, 다른 하나는 에너지 변화를 학습하도록 하였다. 신경망은 BP 신경망을 이용하며 11개의 음소를 나타내기 위해 11개의 입력과, 중간 음소의 피치와 에너지 변화곡선을 근사하는 다항식 계수를 출력하도록 하였다. 신경망시스템의 학습과 평가에 앞서, 음성학적 균형잡힌 고립단어를 기반으로 의미있는 문장을 구성하였다. 문장을 남자 화자로 하여금 읽게 하고 녹음하여 음성 DB를 구축하였다. 음성 DB에 대해 각 음소의 운율 정보를 수집하여 신경망에 맞는 목표 패턴과 훈련 패턴을 작성하였다. 이 목표 패턴은 회귀분석을 통한 추세선을 이용해 피치와 에너지에 대한 2차 다항식계수로 구성하였다. 본 논문은 목표패턴에 맞는 신경망을 학습시켜 좋은 결과를 얻었다.
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.
일반적으로 음성신호로부터 사람의 감정을 인식할 수 있는 요소는(1)대화의 내용에 사용한 단어, (2)톤 (tore), (3)음성신호의 피치(Pitch), (4)포만트 주파수(Formant Frequencey)그리고 (5)말의 빠르기(Speech Speed)(6)음질(Voice Quality)등이다. 사람의 경우는주파수 같은 분석요소 보다 톤과 단어 빠르기, 음질로 감정을 받아들이게 되는것이 자연스러운 방법이므로 당연히 후자의 요소들이 감정을 분류하는데 중요한 인자로쓰일 수있다. 그리고, 종래는 주로 후자의 효소들을 이용하였는데, 기계로써 구현하기 위해서는 포만트 주파수를 사용할 수있게 되는것이 도움이 된다. 그러므로, 본 연구는 음성 신호로부터 피치와 포만트, 그리고 말의 빠르기 등을 이용하여 감성인식시스템을 구현하는것을 목표로 연구를 진행하고 있으며, 그 1단계 연구로서 본 논문에서는 화가 나서 내뱉는 말을 기반으로 하여 화난 감정의 독특한 특성을 찾아내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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