Pantographes should follow periodical motions with hanger and span passing frequencies during operation in order to have good dynamic follow-up characteristics. According to the dynamic simulations of a pantograph together with catenary systems, the best current collection performance of a pantograph is obtained when receptance peak frequencies are matched with hanger and span passing frequencies. Based on this principle, design variables of G7 pantograph are selected. However, because a high-speed train may run in the wide range of speeds and induce aero-acoustic noises, the design variables are adjusted to escape from these problems with a little sacrifice of current collection performance.
Climate change has led to a significant increase in jellyfish populations globally, causing various problems. For power plants that use nearby seawater for cooling, the intrusion of jellyfish into intake systems can block the flow, leading to reduced output or even shutdowns. This issue is compounded by other small marine organisms like shrimp and salps, making it urgent to develop solutions to prevent their intrusion. This study addressed the problem using the BioSonics DT-X 120 kHz scientific fish finder to conduct preliminary tank experiments. We also deployed underwater acoustic and camera buoys around the intake of nuclear power plant, utilizing a bidirectional communication system between sea and land to collect data. Data collection took place from July 31, 2023 to August 1, 2023. While harmful organisms such as jellyfish and salps were not detected, we successfully gathered acoustic data on small fish measuring backscattering strength (SV). Analysis showed that fish schools were more prominent in the evening than during the day. The highest fish distribution was observed at 3:30 AM on July 31 with an SV of -44.8 dB while the lowest was at 12:30 PM on the same day with an SV of -63.4 dB. Additionally, a solar-powered system was used to enable real-time data acquisition from sea buoys with smooth communication between the land server and the offshore buoy located 1.8 km away. This research developed an acoustic-based monitoring system for detecting harmful organisms around the intake and provided foundational data for preventing marine organism intrusion and planning effective measures.
While Modern Standard Arabic is the formal spoken and written language of the Arab world; dialects are the major communication mode for everyday life. Therefore, identifying a speaker's dialect is critical in the Arabic-speaking world for speech processing tasks, such as automatic speech recognition or identification. In this paper, we examine two approaches that reduce the Universal Background Model (UBM) in the automatic dialect identification system across the five following Arabic Maghreb dialects: Moroccan, Tunisian, and 3 dialects of the western (Oranian), central (Algiersian), and eastern (Constantinian) regions of Algeria. We applied our approaches to the Maghreb dialect detection domain that contains a collection of 10-second utterances and we compared the performance precision gained against the dialect samples from a baseline GMM-UBM system and the ones from our own improved GMM-UBM system that uses a Reduced UBM algorithm. Our experiments show that our approaches significantly improve identification performance over purely acoustic features with an identification rate of 80.49%.
최근 관찰자의 직접적인 시야 밖의 숨겨진 공간의 물체를 탐지하는 비가시 영역 객체 탐지 연구가 주목받고 있다. 대부분의 연구들은 빛의 직진성을 활용한 광학장비를 사용하지만, 회절성과 직진성을 모두 갖춘 소리 또한 비가시 영역연구에 적합하다. 본 논문에서는 가청 주파수 범위의 음향 신호를 활용하여 비가시 영역의 객체를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 음향 신호만을 입력하여 비가시 영역에서 정보를 추출하고 숨겨진 물체의 종류와 범위를 예측하는 딥러닝 모델을 설계한다. 또한 딥러닝 모델의 훈련 및 평가를 위해 총 11개 물체에 대한 신호의 송 수신 위치를 변경하여 데이터를 수집한다. 이를 통해, 입력 데이터 변화에 따른 물체의 분류 정확도 및 탐지 성능을 비교한다. 우리는 딥러닝 모델이 음향신호를 활용히여 비가시 영역 객체 탐지하는데 우수한 성능을 보임을 증명한다. 신호 수집 위치와 반사벽 사이 거리가 멀어질수록 성능이 저하되고, 여러 위치에서 수집된 신호의 결합을 통해 성능이 향상되는 것을 관찰한다. 마지막으로, 음향 신호를 활용하여 비가시 영역 객체 탐지를 위한 최적의 조건을 제시한다.
지하 공동구 화재 발생에 따른 직·간접적 피해는 사회 전반에 매우 큰 영향을 미치므로 이를 사전에 예방 및 관리하기 위한 노력이 필요하다. 화재의 발생 원인 중 케이블 자체에서 발생하는 경우는 단락, 누전, 과전류에 의한 발화 및 도체 접속부 과열, 절연체의 졀연 파괴에 의한 스파크 발생으로 인한 발화가 대부분이다. 지하 공동구의 특성에 의해 발생하는 이러한 원인을 조기에 찾아내기 위해서 지하 공동구는 영상분석을 활용한 감지 시스템을 통해 재난 및 안전사고 방지를 위한 상시 관리를 하기 위한 노력을 하고 있으며, 이 중에서 CCTV 기반의 딥러닝 영상분석 기술을 적용한 화재 감지 시스템 개발사례가 보고되고 있다. 하지만 CCTV의 경우는 사각지대가 존재하기 때문에 이를 좀 더 보완하기 위해서 스파크 발생으로 불꽃이 발생하기 전 스파크 소리를 사전에 감지해 화재 예방을 할 수 있는 고성능의 음향 기반 딥러닝 모델을 개발하고자 한다. 본 연구에서 마이크 센서를 이용하여 지하 공동구 환경에서 음향을 수집을 할 수 있는 방안을 프로토타입 모듈 개발과 실험을 통해 제안하며, 결로가 많은 지하 공동구 환경에서 음향 센서를 배치하고 기능 이상 없이 실시간으로 정보 수집 여부에 대한 가능성을 검증한다.
Kim, Dae-Choul;Kim, Gil-Young;Jung, Ja-Hun;Seo, Young-Kyo;Wilkens, Roy H.;Yoo, Dong-Geun;Lee, Gwang-Hoon;Kim, Jeong-Chang;Yi, Hi-Il;Cifci, Gunay
Fisheries and Aquatic Sciences
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제11권2호
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pp.103-112
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2008
Compressional sound velocities of shelf sediments in the South Sea of Korea, were measured in situ and in the laboratory for six cores. In situ sound velocity was measured using the Acoustic Lance (frequency of 7.5-15 kHz), while laboratory velocity was measured by the pulse transmission technique (frequency of 1MHz). Physical properties were relatively uniform with sediment depth, suggesting little effect of sediment compaction and/or consolidation. Average in situ velocity at each core site ranged from 1,457 to 1,488 m/s, which was less than the laboratory velocity of 1,503 and 1,604m/s. In muddy sediments the laboratory velocity was 39-47 m/s higher than in situ velocity. In sandy sediments, the difference was greater by an average of 116 m/s. Although the velocity data were corrected by the velocity ratio method based on bottom water temperature, the laboratory velocity was still higher than the in situ velocity (11-21 m/s in muddy sediments and 91 m/s in sandy sediments). This discrepancy may be caused by sediment disturbance during core collection and/or by the pressure of Acoustic Lance insertion, but it was most likely due to the frequency difference between in situ and laboratory measurement systems. Thus, when correcting laboratory velocity to in situ velocity, it is important to consider both temperature and frequency.
I. 목 적: 신장 결석은 흔하며, 전형적으로 수집계에서 발생한다. 신동부는 수집계, 신혈관, 림프관, 지방, 섬유조직 등을 포함하고 있다. 초음파 장치 수신기의 신호 처리 과정에서 모든 큰 에코의 압축 때문에 일반적으로 신결석으로부터의 에코는 신동부의 정상적인 구조로부터 발생하는 큰 에코는 구별할 수 없다. 따라서 초음파 검사에서 후방음향음영이 동반하지 않은 크기가 작은 신장 결석 또는 결석의 화학적 구성 성분에 따라 결석 검출이 어려웠다. 본 연구의 목적은 다양한 스캔 변수에 따라 결석 후방에 발생하는 후방음향음영을 측정하여 신장결석 진단에 도움을 주고자 한다. II. 재료 및 방법: 결석을 수조 속 스폰지 위에 올려놓고 LOGIQ 400(U.S.A.)의 3.5 HMz와 7.5 HMz 탐촉자를 이용하였다. 첫째, 게인을 조절해가며 실험하였다. 둘째, 동적범위를 조절해가며 실험하였다. 셋째, 초점 영역을 조절해가며 실험하였다. 넷째, 깊이조절에 따른 저주파수와 고주파수의 에코 레벨을 측정하였다. III. 결 과: 1) 평균 에코 레벨은 총 게인이 10 dB일 때 98, 총 게인이 40 dB일 때 142로 나타났다. 결석의 후방음향음영은 총 게인이 낮을 때 뚜렷하게 나타났다. 2) 동적범위가 42 dB와 72 dB일 때 평균 에코 레벨이 각각 129와 101로 측정되었다. 신장 결석의 후방음향음영은 동적범위가 높을수록 뚜렷하게 나타났다. 3) 결석이 탐촉자의 초점영역에 위치할 때에 후방음영이 분명하게 나타났다. 4) 결석은 저주파수(3.5 MHz)보다 고주파수(7.5 MHz)에서 분명하게 나타났으며, 결석의 왜곡 없었다. IV. 결 론: 신장결석의 후방음향음영의 표현 총 게인, 동적범위, 초점영역, 주파수 등 다양한 기술적 요소들에 의존하며, 이러한 요소들은 신장결석 진단에 도움을 줄 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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