본 연구에서는 주파수 영역에서의 확산 스펙트럼 방식을 이용한 오디오 워터마킹 기법을 사용하고 있다. 워터마크 삽입은 오디오 신호를 MCLT(Modulated Complex Lapped Transform)로 분석한 후, 특정 주파수 영역의 진폭에 삽입되며 추출은 상관도를 이용하여 추출하게 된다. 워터마크 삽입은 44.1 kHz의 음악에 80 bits의 정보가 4초 단위로 반복적으로 삽입되며, 추출에서는 무작위로 추출된 8초 분량의 오디오 신호로부터 80 bits 비트 열과의 상관도를 계산하여 선정된 문턱 값을 초과하게 되면 워터마크가 존재하는 것으로 판단하게 된다 피치 스케일에 대응하기 위하여 120개 정도의 탐색을 수행하며, 시간 스케일에 대응하기 위하여 상관도의 지역 최대 점을 추출하고, 이러한 지역 최대 점들로부터 추출된 비트 열과 실제 비트 열과의 상관도를 계산하게 된다. 그러나 추출된 비트 열은 삽입 에러와 삭제 에러를 가질 수 있기 때문에 이러한 비트 열과의 최대 상관도를 구하기 위하여 본 연구에서는 동적계획법에 의한 최대 상관도 추출 알고리즘을 제시한다. 제안된 방법은 피치 및 시간 스케일링 변환 뿐만 아니라, 오디오 압축에도 견고함을 보인다.
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.
캐스케이드 실험장치에 한 개의 익형을 설치하여 캐스케이드 실험이 가능한 장치벽면의 설계를 수행하였다. 장치의 폭은 피치의 160% 넓이이다. 이 경우에 실험장치 내에 다수개의 블레이드를 설치하는 경우에 비하여 소형의 장치라도 실험의 정확성이 향상되는 장점이 있지만, 피치방향으로 주기조건을 맞추기가 어렵다. 본 연구에서는 주기조건이 얻어지도록 벽면의 형상설계를 내부유동장의 결과를 바탕으로 기울기기반과 유전자알고리즘의 방식을 사용하여 벽면을 설계하였다. 이를 위하여 목적함수는 캐스케이드 익형의 표면에서 얻어진 마하수를 적용하였으며, 실험장치의 형상 조정이 가능한 14개의 설계변수를 적용하였다. 유전자알고리즘에 의한 최적화 설계방식이 향상된 결과를 보여주었다.
디지털 도파관 모델은 파동 방정식의 일반해를 이용하여 진행파를 표현하고 이 진행파의 파동이동을 지연 라인으로 나타낸다. 일반적인 도파관 모델에서의 단일 지연은 샘플링 시간 간격을 의미하지만, 공간 기준 도파관 모델의 단일 지연은 샘플링된 공간의 거리를 의미한다. 이러한 차이점으로 인해 파동의 이동 거리를 직접적으로 조절할 수 있는 공간기준 도파관 모델이 비브라토 음과 같이 피치가 변하는 음을 합성할 수 있다고 알려져 있다. 본 논문에서는 지연라인의 길이의 비로서 피치가 변하는 음을 합성할 수 있는 시간 기준 디지털 도파관 모델을 제안하고 기존의 공간 기준 도파관 모델과의 성능을 비교하였다.
차세대 전투기 및 무인 전투기의 경우 스텔스성과 고 기동성, 초음속 순항 등의 임무들이 필수적으로 요구된다. 이러한 고성능 요구조건을 만족하기 위하여 초음속 배기노즐의 추력편향제어기법이 대두되고 있다. 본 연구에서는 2차원 초음속 추력편향노즐의 축소모델을 이용하여, 피치 편향각 및 피치 플랩길이에 따른 추력을 측정하고, 동시에 초음속 유동에 대한 쉴리렌 가시화를 수행하였다. 연구결과 추력편향시의 유동특성을 이해할 수 있었고, 추력 편향 시 최적의 피치편향 효율을 가지는 추력편향노즐의 기하학적 형상을 도출 할 수 있었다.
본 논문은 프로브 핀에 대한 S-파라미터 시뮬레이션과 특성 임피던스 시뮬레이션을 수행하였고 이를 통해 프로브 핀의 고주파 성능을 분석하였다. 프로브 핀은 중앙의 한 개의 신호 핀과 상하좌우의 네 개의 접지 핀으로 배치하였다. 프로브 핀 사이의 간격을 0.35 mm, 0.40 mm, 0.50 mm으로 증가시키면서 프로브 핀의 삽입손실과 반사손실을 계산하였다. 반사손실의 주기적인 공진 현상으로 인해 프로브 핀은 서로 다른 삽입손실 특성을 가진다. 또한 프로브 핀의 배치와 피치 변화에 따른 특성 임피던스 분석을 수행하였다. 동일한 피치에서 특성 임피던스가 50 Ω에 근접하는 접지 핀 개수가 있음을 확인하였다.
본 연구에서는, 블레이드 요소-모멘텀 이론을 바탕으로, 최대 출력계수를 갖는 직경 80 cm의 실험실용 수평축 조류 터빈의 형상을 제시하고, 블레이드 피치각이 변할 때 출력계수의 변화 경향을 조사하였다. 또한 ANSYS-Fluent를 이용한 전산유체해석을 실시하여, 주어진 블레이드 피치각에 대하여 블레이드 요소-모멘텀 이론으로 계산한 출력계수를 검증하였다. 전산유체해석에는 계산 영역의 직경과 길이를 조류 터빈 반경의 15배로 하였고, 계산 영역의 경계에는 열린 경계조건을 인가하였다. 블레이드 요소-모멘텀 이론과 전산유체해석으로 계산한 조류 터빈의 최대 출력계수 약 48%로 서로 잘 일치하였다. 블레이드 피치각을 증가한 경우에는 두 방법으로 산출한 출력계수가 모두 감소하는 경향을 보였고, 그 값들도 서로 유사하였다. 이로부터, 블레이드 요소-모멘텀 이론을 기반으로 설계한 조류 터빈 형상 및 다양한 조건에서 대한 출력계수의 신뢰성을 확인하였다.
최근 들어 경제적이고 친환경적인 에너지 활용을 위하여 지열에너지 필요성이 증대되고 있다. 수평형 지중 열교환기는 설치 비용이 저렴하여 비용 대비 효율면에서 우수하다. 수평형 지중 열교환기의 타입에는 여러 가지가 있으나 이 중 슬링키형과 코일형이 우수한 것으로 알려져 있다. 따라서 본 논문에서는 $5m{\times}1m{\times}1m$ 크기의 모형 토조내에 수평 슬링키형과 코일형 지중 열교환기를 각각 설치한 후 열교환율을 실험적으로 측정하였다. 모형 토조 내에는 건조 상태의 주문진 모래가 조성되었으며 수평 슬링키형과 코일형의 피치 간격에 따라 열교환율을 측정하기 위해 30시간 동안 연속으로 열응답 시험을 실시하였다. 실험 결과 코일형 지중 열교환기 이용시 수평 슬링키형 보다 약 30, 40% 정도의 높은 파이프 단위 길이당 열교환율을 보였다. 또한 수평 슬링키형과 코일형 이용시 피치 간격이 넓을 때(피치/직경 = 1)가 좁을 때(피치/직경 = 0.2)보다 약 200, 250% 정도의 높은 파이프 단위 길이당 열교환율을 나타냈다.
본 연구에서는 혈관폐색을 위한 색전코일의 열처리 제조공정 조건을 연구하였다. 2.92mm의 알루미나 심재에 1차코일을 감은 후 475$^{\circ}C$와 600$^{\circ}C$에서 열처리하여 2차코일을 제조하였으며, 열처리 시간에 따른 2차코일의 피치간격, 내경 및 형상복원성을 평가하였다. 2차코일의 피치간격은 475$^{\circ}C$와 600$^{\circ}C$에서 각각 잠복기를 가진 후 열처리 시간이 증가함에 따라 증가하였다. 2차코일의 내경은 열처리 시간이 증가함에 딸 연속적으로 감소하였다. 이 원인은 열처리 초기에 회복에 의하여 재료의 내부에너지가 감소되면서 2차코일의 피치간격과 내경이 감소되나, 열처리 시간이 증가됨에 따라 텅스텐 표면의 산화물이 형성되면서 탄성이 증가되기 때문에 피치간격이 증가하는 것으로 분석되었다. 2차코일의 형상복원성은 텅스텐코일의 표면에 형성된 텅스텐 산화물이 탄성을 증가시킴으로 인해 열처리 시간이 증가함에 따라 연속적으로 증가하였다. 열처리 온도 영향을 비교하면 산화물형성 속도가 빠른 600$^{\circ}C$가 475$^{\circ}C$보다 더 우수한 형상복원성을 나타내었다. 텅스텐 색전코일의 제조공정 연구결과 2차코일의 피치간격, 내경 및 형상 복원성을 최적화하기 위해서는 600$^{\circ}C$에서 20분간 열처리하는 것이 적절한 조건인 것으로 조사되었다.
풍력발전기의 안정적인 전력생산은 정격풍속 이상에서 피치제어와 스톨제어와 같은 일정속도제어로 이루어지고 있다. 최근, 효율적인 전력생산을 위하여 정격풍속 이하의 변동풍속 조건에서 최대 출력을 얻기 위한 가변 속도제어가 적용되고 있는 추세이다. 기존의 피치제어기에서는 지글러-니콜스 계단응답법에 의한 제어기 최적화가 이루어지고 있으나, 가변 속도제어의 요구로 보다 정확한 최적화가 필요하게 되었다. 본 연구에서는 기존의 지글러-니콜스 계단응답법을 개선하기 위하여 라틴 하이퍼큐브 샘플링을 통한 신경망모델을 구축하고, 구축된 PID 제어 계수 신경망모델에 유전자 알고리즘을 적용하여 피치제어기를 최적화하였다. 유전자 알고리즘으로 구한 최적해가 지글러-니콜스 계단응답법의 초기해 보다 평균제곱근 오차가 13.4% 향상되었고, 응답특성을 나타내는 상승속도와 정착시간은 각각 15.8% 및 15.3%으로 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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