Kim, Seung-Yup;Lee, Dong-Soo;Suh, Jeong-Hwan;Heo, Dae-Nyoung
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.11a
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pp.83-88
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2004
Acoustic modes of internal region of 4-hp scroll compressor are identified by measuring transfer functions between a reference and 84 measuring points. The corresponding acoustic mode-shapes and natural frequencies were calculated by analysis software SYSNOISE. There exist two clearly distinguishable dipole modes of vertical and horizontal direction and a single quadrupole mode in the frequency region of interest. It shows that the natural frequencies of the identified modes are linearly sensitive to suction pressure (Ps) but relatively in sensitive to discharge pressure (Pd) in operating condition.
Early detection and precise location of leakage is of great importance for life-cycle maintenance and management of municipal pipeline system. In the past few years, acoustic emission (AE) techniques have demonstrated to be an excellent tool for on-line leakage detection. Regarding the multi-mode and frequency dispersion characteristics of AE signals propagating along a pipeline, the direct cross-correlation technique that assumes the constant AE propagation velocity does not perform well in practice for acoustic leak location. This paper presents an improved cross-correlation method based on wavelet transform, with due consideration of the frequency dispersion characteristics of AE wave and the contribution of different mode. Laboratory experiments conducted to simulate pipeline gas leakage and investigate the frequency spectrum signatures of AE leak signals. By comparing with the other methods for leak location identification, the feasibility and superiority of the proposed method are verified.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.1
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pp.83-92
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2000
Sound intensity method is well known as a visualization technique of sound field or sound propagation in noise control. Sound intensity or energy flux is a vector quantity which describes the amount and the direction of net flow of acoustic energy at a given position. Especially two dimensional sound intensity method is very useful in evaluating periodic characteristics and acoustic propagation mode of noise source. In this paper, we have studied the noise source Identification, acoustic sound field analysis, and characteristics of noise source of rotary compressor and scroll compressor for air conditioner using complex sound intensity method. Also we proposed a now method of time domain analysis which is used in evaluating of position of noise source in rotary and scroll compressor in this paper This paper presents the advantage, simplicity and economical efficiency of this method by analysing the characteristics of noise source with two dimensional complex sound intensity simultaneously.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.10
no.5
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pp.601-610
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1986
The acoustic intensity in the very near field of a vibrating surface reveals information about the location of sound sources and sinks. A system model of tennis racket was developed from simultaneous measurement of excitation force, surface vibration and the near field sound pressure. The characteristics of structural dynamics were obtained by standard experimental modal analysis techniques while the sound radiation characteristics were determined by estimating the acoustic intensity. In this paper, the information about vibration behviour was obtained by acoustic intensity method and some, experiments for verification were carried out. Close correlation was found between experimentally determined acoustic intensity and vibration mode patterns of the tennis racket.
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%.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.27
no.6
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pp.520-530
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2007
Combination of the parametric and the wavelet analyses of acoustic emission (AE) signals was applied to identify the failure modes in carbon fiber reinforced plastic (CFRP) composite laminates during tensile testing. AE signals detected by surface mounted lead-zirconate-titanate (PZT) and polyvinylidene fluoride (PVDF) sensors were analyzed by parametric analysis based on the time of occurrence which classifies AE signals corresponding to failure modes. The frequency band level-energy analysis can distinguish the dominant frequency band for each failure mode. It was observed that the same type of failure mechanism produced signals with different characteristics depending on the stacking sequences and the type of sensors. This indicates that the proposed method can identify the failure modes of the signals if the stacking sequences and the sensors used are known.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.58
no.2
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pp.130-140
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2022
Recently, wideband acoustic technology has been introduced and started to be used in fisheries acoustic surveys in various waters worldwide. Wideband acoustic data provides high vertical resolution, high signal-to-noise ratio and continuous frequency characteristics over a wide frequency range for species identification. In this study, the main characteristics of wideband acoustic systems were elaborated, and a general methodology for wideband acoustic data analysis was presented using data collected in frequency modulation mode for the first time in Republic of Korea. In particular, this study described the data recording method using the mission planner of the wideband autonomous acoustic system, wideband acoustic data signal processing, calibration and the wideband frequency response graph. Since wideband acoustic systems are currently installed on many training and research vessels, it is expected that the results of this study can be used as basic knowledge for fisheries acoustic research using the state-of-the-art system.
The goal of the current study is to investigate how the sound change is reflected in production or in perception, and what the effect of lexical frequency is on the loss of sound contrasts. Specifically, the current study examined whether the vowel length contrasts are retained in Korean speakers' productions, and whether Korean listeners can distinguish vowel length minimal pairs in their perception. Two production experiments and two perception experiments investigated this. For production tests, twelve Korean native speakers in their 20s and 40s completed a read-aloud task as well as a map-task. The results showed that, regardless of their age group, all Korean speakers produced vowel length contrasts with a small but significant differences in the read-aloud test. Interestingly, the difference between long and short vowels has disappeared in the map task, indicating that the speech mode affects producing vowel length contrasts. For perception tests, thirty-three Korean listeners completed a discrimination and a forced-choice identification test. The results showed that Korean listeners still have a perceptual sensitivity to distinguish lexical meaning of the vowel length minimal pair. We also found that the identification accuracy was affected by the word frequency, showing a higher identification accuracy in high- and mid- frequency words than low frequency words. Taken together, the current study demonstrated that the speech mode (read-aloud vs. spontaneous) affects the production of the sound undergoing a language change; and word frequency affects the sound change in speech perception.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.19
no.3
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pp.326-333
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2010
In this study, DAQ and TRA modules were applied to the CFRP single specimen testing method using AE. A method for crack identification in CFRP specimens based on k-mean clustering and wavelet transform analysis are presented. Mode I on DCB under vertical loading and mode II on 3-points ENF testing under share loading have been carried out, thereafter k-mean method for clustering AE data and wavelet transition method per amplitude have been applied to investigate characteristics of interfacial fracture in CFRP composite. It was found that the fracture mechanism of Carbon/Epoxy Composite to estimate of different type of fractures such as matrix(epoxy resin) cracking, delamination and fiber breakage same as AE amplitude distribution using a AE frequency analysis. In conclusion, the presented results provide a foundation for using wavelet analysis as efficient crack detection tool. The advantage of using wavelet analysis is that local features in a displacement response signal can be identified with a desired resolution, provided that the response signal to be analyzed picks up the perturbations caused by the presence of the crack.
Identity recognition in real environment with a reliable mode is a key issue in human computer interaction (HCI). In this paper, we present a robust person identification system considering score-based optimal reliability measure of audio-visual modalities. We propose an extension of the modified reliability function by introducing optimizing parameters for both of audio and visual modalities. For degradation of visual signals, we have applied JPEG compression to test images. In addition, for creating mismatch in between enrollment and test session, acoustic Babble noises and artificial illumination have been added to test audio and visual signals, respectively. Local PCA has been used on both modalities to reduce the dimension of feature vector. We have applied a swarm intelligence algorithm, i.e., particle swarm optimization for optimizing the modified convection function's optimizing parameters. The overall person identification experiments are performed using VidTimit DB. Experimental results show that our proposed optimal reliability measures have effectively enhanced the identification accuracy of 7.73% and 8.18% at different illumination direction to visual signal and consequent Babble noises to audio signal, respectively, in comparison with the best classifier system in the fusion system and maintained the modality reliability statistics in terms of its performance; it thus verified the consistency of the proposed extension.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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