Long-term stability and delayed failure of granite were evaluated through the laboratory test based on Wilkins method and Brazilian disc test (BDT) which yields tensile strength, mode I fracture toughness and subcritical crack growth parameters. Then, the long-term strength of granite was estimated by using analytical models and long-term stability of compressed air-energy storage (CAES) pilot cavern pressurized up to 5 ~ 6 MPa was evaluated using numerical code, FRACOD with the determined subcritical crack growth parameters. The results of test and analyses showed that the subcritical crack growth index, n was determined as 29.39 and the inner pressure of 5 ~ 6 MPa had an insignificant effect on the long-term stability of pilot cavern. It was also found that the measurement and analysis of acoustic emission events can describe the accumulation of damage due to subcritical crack growth quantitatively. That is, AE monitoring can provide the current status of rock under loading if we make an identical installation condition in the field with that of the laboratory test.
Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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v.28
no.2
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pp.118-122
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2017
Background and Objectives : In unilateral vocal fold paralysis (VFP), medialization thyroplasty (MT), arytenoid adduction (AA) and injection layrngoplasty (IL) are the most common procedures to correct phonatory problems. There is no consensus that which procedure is superior to the other for correcting the glottal insufficiency. The purpose of this study was to compare the phonatory parameters between MT, AA and AA with IL (AA+IL) in patients with unilateral VFP. Materials and Methods : This retrospective study enrolled patients from 2005 to 2016. Total 72 patients (49 male, 23 female, mean age 54.5 years) were classified into three groups ; MT (n=28), AA (n=12), and AA+IL (n=32). GRBAS scales, maximum phonation time (MPT), jitter, shimmer, noise to harmonic ratio (NHR), and voice handicap index (VHI)-10 and VHI-30 were preoperatively and postoperatively collected and compared between the three groups. Results : Age, gender and cause of VFP were not significantly different between the three groups. In MT and AA groups, MPT, VHI, G (overall grade) and B (breathiness) were significantly improved. In AA+IL group, jitter, shimmer, NHR, MPT, VHI, G and B were significantly improved. In analysis of differences (pre-postoperative values), ${\Delta}$ jitter (p<0.001), ${\Delta}$ shimmer (p=0.031), and ${\Delta}$ NHR (p=0.002) were significantly different and AA+IL group showed the greatest improvement. Conclusion : Analysis of voice parameters showed that all the three procedures for patients with unilateral VFP are effective in the improvement of voice ; especially in MPT, VHI-10, G and B scales. Compared to the others, AA+IL provided the better acoustic values including jitter, shimmer and NHR.
Korea Institute of Geoscience & Mineral Resources (KIGAM) carried out 2 dimensional multi-channel seismic surveys for Domi-Basin of east-southern part of Jeju Island, South Sea, Korea in 2007. The purpose of this survey is to investigate the structure of acoustic basement and the potential of energy resources in the Korean shelf. It is essential to produce fine stack and migration section to understand the structure of basement. However a basement can not be clearly defined where multiples exist between sea surface and seafloor. This study aimed at designing the optimal data processing parameter, especially to eliminate the peg-leg multiples. Main data processing procedure is composed of minimum phase predictive deconvolution, velocity analysis and Radon filter. We tested the efficiency of processing parameter from stack sections of each step. Our results confirmed that processing parameters are suitable for the seismic data of Domi-Basin.
In this paper, we propose a new acoustic model for characterizing segmental features and an algorithm based upon a general framework of hidden Markov models (HMMs) in order to compensate the weakness of HMM assumptions. The segmental features are represented as a trajectory of observed vector sequences by a polynomial regression function because the single frame feature cannot represent the temporal dynamics of speech signals effectively. To apply the segmental features to pattern classification, we adopted segmental HMM(SHMM) which is known as the effective method to represent the trend of speech signals. SHMM separates observation probability of the given state into extra- and intra-segmental variations that show the long-term and short-term variabilities, respectively. To consider the segmental characteristics in acoustic model, we present segmental-feature HMM(SFHMM) by modifying the SHMM. The SFHMM therefore represents the external- and internal-variation as the observation probability of the trajectory in a given state and trajectory estimation error for the given segment, respectively. We conducted several experiments on the TIMIT database to establish the effectiveness of the proposed method and the characteristics of the segmental features. From the experimental results, we conclude that the proposed method is valuable, if its number of parameters is greater than that of conventional HMM, in the flexible and informative feature representation and the performance improvement.
Kim Gil Young;Kim Dae Choul;Kim Yang Eun;Lee Kwang Hoon;Park Soo Chul;Park Jong Won;Seo Young Kyo
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.35
no.3
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pp.273-281
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2002
Determination of sediment type is generally based on ground truthing. This method, however, provides information only for the limited sites. Recent developments of remote classification of seafloor sediments made it possible to obtain continuous profiles of sediment types. QTC View system, which is an acoustic instrument providing digital real-time seabed classification, was used to classify seafloor sediment types in the Suyoung Bay, Pusan. QTC View was connected to 50 kHz echo sounder, All parameters of QTC View and echo sounder are uniformly kept during survey. By ground truthing, the sediments are classified into seven types, such as slightly gravelly sand, slightly gravelly sandy mud, gravelly muddy sand, clayey sand, sandy mud, slightly gravelly muddy sand, and rocky bottom. By the first remote classification using QTC View, four sediment types are clearly identified, such as slightly gravelly sand, gravelly mud, slightly gravelly muddy sand, and rocky bottom. These are similar to the result of the second survey. Also the result of remote classification matches well with that of ground truthing, but for sediment type determined by minor component. Therefore, QTC View can effectively be used for remote classification of seafloor sediments.
The vehicle exterior design is the main parameter of aerodynamic wind noise, but the modification of it is nearly impossible at a proto-type stage. Therefore, it is very important to verify exterior design and estimate the correct wind noise level at the early vehicle design stages. The numerical simulations of aerodynamic wind noises around A-pillar and wiper were developed for specific vehicle exterior designs, but could not be directly used for the discussions with designers because these need complex modeling and simulation process. This study proposes new approach to A-pillar and wiper wind noise estimation at design stage using response surface methodology of modeFRONTIER, of which database is composed of PowerFLOW simulation, PowerCLAY modeling, SEA-Baced (Statistical Energy Analysis-Based) interior noise simulation, and turbulent acoustic power simulation. New design parameters are defined and their contributions are analyzed. A state-of-the-art, easy and reliable CAT (Computer Aided Test) tool for A-pillar and wiper wind noise are acquired from this study, which shows high usefulness in car development.
High Performance Fiber-reinforced Cement Composite (HPFRCC) shows the multiple crack and damage tolerance capacity due to the interfacial bonding of the fibers to the cement matrix. For practical application, it is needed to investigate the fractural behavior of HPFRCC and understand the micro-mechanism of cement matrix with reinforcing fiber. This study is devoted to the investigation of the AE signals in HPFRCC under monotonic and cyclic uniaxial compressive loading, and total four series were tested. The major experimental parameters include the type and volume fraction of fiber (PE, PVA, SC), the hybrid type and loading pattern. The test results showed that the damage progress by compressive behavior of the HPFRCC is a characteristic for the hybrid fiber type and volume fraction. It is found from acoustic emission (AE) parameter value, that the second and third compressive load cycles resulted in successive decrease of the amplitude as compared with the first compressive load cycle. Also, the AE Kaiser effect existed in HPFRCC specimens up to 80% of its ultimate strength. These observations suggested that the AE Kaiser effect has good potential to be used as a new tool to monitor the loading history of HPFRCC.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.16
no.3
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pp.174-183
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1996
Acoustic emission(AE) response during stress corrosion cracking(SCC) of Inconel 600 alloy has been monitored to study the AE detectability of crack generation and growth by comparing the crack behavior with AE parameters processed, and to evaluate the applicability as a nondestructive evaluation(AE) by measuring the minimum crack size detectable with AE. Variously heat-treated specimens were tensioned by constant extension rate test(CERT) in various extension rate to give rise to the different SCC behavior of specimens. The AE amplitude level generated from intergranular stress-corrosion cracking(IGSCC) is higher than those from ductile fracture and mechanical deformation, which means the AE amplitude can be a significant parameter for distinguishing the An source. AE can also provide the effective means to identify the transition from the small crack initiation and formation of dominant cracks to the dominant crack growth. Minimum crack size detectable with AE is supposed to be approximately 200 to $400{\mu}m$ in length and below $100{\mu}m$ in depth. The test results show that AE technique has a capability for detecting the early stage of IGSCC growth and the potential for practical application as a NDE.
Journal of the Korean Society of Laryngology, Phoniatrics and Logopedics
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v.23
no.1
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pp.48-51
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2012
Background and Objectives : Vocal fold cyst is generally treated by surgical resection, it has a difference with vocal fold polyp, treated by conservative management first. Decrease in mucosal waves is known as main diagnostic criteria of vocal fold cyst. Sometimes there is a difficulty for diffrential diagnosis between cyst and polyp only by endoscopic examination. The purpose of the study is to identify the objective features of vocal cyst and polyp on the basis of voice analysis for the proper differential diagnosis, especially at high pitched phonation. Materials and Method : The voice analysis was done in 15 focal fold cyst patients and 42 vocal fold polyp. Parameters of perceptual assessment, acoustic and aerodynamic measure, and voice range profile were compared between two groups. Results : Vocal fold cyst patients showed significantly reduced MPT by acoustic and aerodynamic analysis, narrowed frequency-range and low maximun frequency by voice range profile analysis compared with vocal fold polyp patient. Maximun frequency 381 Hz is established for cut off value, differential diagnosis between cyst and polyp (ROC analysis, sensitivity 60%, specificity 68%). Conclusion : Voice analysis is helpful for differential diagnosis between vocal fold cyst and polyp, especially there is a difficulty for distinguish cyst from polyp at clinical situation by endoscopic examination. The result of decreased maximum frequncy at vocal fold cyst supports incomplete high-pitched phonation and falsetto regester at vocal fold cyst patients due to decreased mucosal wave, compared with vocal fold polyp patients.
Feature normalization is a method to reduce the effect of environmental mismatch between the training and test conditions through the normalization of statistical characteristics of acoustic feature parameters. It demonstrates excellent performance improvement in the traditional Gaussian mixture model-hidden Markov model (GMM-HMM)-based speech recognition system. However, in a deep neural network (DNN)-based speech recognition system, minimizing the effects of environmental mismatch does not necessarily lead to the best performance improvement. In this paper, we attribute the cause of this phenomenon to information loss due to excessive feature normalization. We investigate whether there is a feature normalization method that maximizes the speech recognition performance by properly reducing the impact of environmental mismatch, while preserving useful information for training acoustic models. To this end, we introduce the mean and exponentiated variance normalization (MEVN), which is a compromise between the mean normalization (MN) and the mean and variance normalization (MVN), and compare the performance of DNN-based speech recognition system in noisy and reverberant environments according to the degree of variance normalization. Experimental results reveal that a slight performance improvement is obtained with the MEVN over the MN and the MVN, depending on the degree of variance normalization.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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