본 연구에서는 회전톱날에서 발생하는 공기소음원 규명의 실현가능성을 검토하였다. 음향인텐시 티법은 3차원 선도, 인벤시티 벡터에너지선도, 동고선도 등의 표현에 유용한 장점을 갖고 있다. 근거리 음장 거동에 대한 추정, 주파수영역에서의 벡터 또는 스칼라 음향인텐시티는 소음원규명의목적으로 사 용되는 측정기법이다. 결과에 따르면 난류는 원형톱날의 이 부근에 나타나며, 톱날의 변동압력 측정에서 와류구조의 영향에 대한 근거는 측정된 음향인텐시티에 의해 도출된다. 도한 회전속도가 증가함에 딸k, 상호작용은 도플러현상을 일으키는 중요한 소음메타니즘이 될 수 있다.
최근 각종 분야에서 환경보전이 문제화되고 있으며 소음제어문제에 많은 관심을 불러일으키고 있다. 이러한 소음문제를 해결하기 위해서는 소음을 발생하는 기계 혹은 장치에 대책을 세우고, 소음을 억제하는 것이 무엇보다도 가장 이상적이라고 할 수 있다. 일반적으로 각종 플랜트, 선박, 차량기기 등은 많은 소음원을 가지고 있으며 소음문제는 먼저 문제가 되는 곳에 대책을 세워 발생원의 검출, 즉 각 발생원으로부터 기여량을 파악하는데 있다. 각 발생원의 기여량을 정확하게 파악할 수 있다면 적절하고 경제적인 대책을 수립하는데 도움이 된다. 장래에는 소음 발생원의 검출은 시행 착오적인 수법에 의해 행하여졌지만 최근 수년간에 있어서 전자계산기에 의한 시계열 데이터처리기술의 진보에 따라서 복잡한 소음예측정데이터에 포함되어 있는 정보를 추출하여 이용할 수 있도록 되었다. 본 해설에서는 복잡한 소음원해석에 다차원스펙트럼해석을 이용한 기여량추정법을 실제로 소음문제에 적용할 수 있는 기본적이고 구체적인 컴퓨터그포그 램작성요령에 대해서 시술하고자 한다.
컴프레서의 소음은 냉장고로부터 발생하는 전체 소음레벨중 높은 기여를 나타낸다. 그리고, 컴프레서로부터 방사되는 소음의 상당부분이 컴프레서 쉘의 진동에 의해 방사되는 소음이다. 본 연구에서는 컴프레서 쉘의 동특성을 규명하기 위하여 범용 구조해석 패키지인 MSC/NASTRAN을 이용하여 컴프레서 쉘을 여러 분계로 분리하여 해석한 뒤, 부분구조 합성법을 이용하여 전계의 동특성을 규명하였다. 그리고 각 분계의 변형 에너지와 운동에너지를 산정하여 각 분계가 전계에 기여하는 정도를 파악하였다. 컴프레서 소음에 가장 높은 영향을 미치는 1차모드를 고주파로 이동시키기 위하여, 1차 모드에 기여가 높은 분계의 질량과 강성을 변경하여 컴프레서 쉘의 동특성 개선 방향을 제시하였다.
본 논문에서는 백색광 간섭현상 (white light interferometry)을 위한 신호처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘으로 간섭기의 광경로 절대길이 (absolute optical path length)를 정확하게 측정할 수 있다. 그리고 제안하는 알고리즘은 간섭 무늬 (fringe scan)의 상호 상관관계 함수 (cross-correlation function)와 가설 검증을 사용한다. 가설 검증은 간섭 무늬의 상호 상관관계 함수가 대칭이 되는 봉우리를 영차 간섭 봉우리 (zero order fringe peak) 후보자로 선정함으로써 영차 간섭 봉우리를 오판할 확률을 줄인다. 산탄잡음(shot noise)이 제안된 알고리즘의 성능에 미치는 영향을 컴퓨터 모의 실험을 통하여 조사하였다. 모의 실험결과와 보외법 (extrapolation)을 사용하여 신호대산탄잡음비 (signal-to-shot noise ratio)가 31 dB 보다 클 때의 알고리즘의 성능을 예측하였다. 간섭 봉우리의 세 가지 매개변수 변화 (신호대산탄잡음비, 간섭 스캔 샘플링율 광원의 가간섭성 길이)에 따른 영차 간섭 봉우리 추정 오차를 계산하였다. 모의 실험 결과를 통하여 제안한 알고리즘이 영차 간섭 무늬 봉우리를 정확하게 판별할 수 있음을 보여주었다. 제안하는 신호처리 알고리즘은 소프트웨어적인 기법으로서 경제적이고 속도가 빠르며 간단한 알고리즘이다.
냉장고에 적용된 BLDC Fan Motor에 있어서 공진소음의 원인에 대하여 연구하였다. 연구에 있어서 종래의 가진 방법을 적용하기 곤란한 구조를 가진 소형 Fan & Rotor System의 동 특성 실험에서 전자 가진법 및 Microphone을 이용한 고유진동수 계측방법을 사용하고 그 타당성을 보였으며 연구결과, Pan과 Rotor System의 비틀림 고유진동수와 Fan의 굽힘 고유진동수가 BLDC Motor의 Commutating Torque Ripple에 의한 가진 주파수와 일치하여 공진이 발생하는 것으로 분석 되었으며 이와 관련된 주요 인자를 분석하고 대안을 제시하였다.
최근 자갈도상궤도의 유지관리 시 지반투과레이더(GPR) 장비를 이용한 지반 내부의 파울링 양상을 검측하는 시도가 이루어지고 있다. 하지만, 복잡한 지반조건이 혼재된 현장에서 다량의 노이즈가 포함된 채로 얻어지는 GPR 신호 자료 판독은 전문가의 경험에 의존하는 경우가 많으며, 정밀한 분석에 어려움도 많다. 따라서, 본 연구에서는 python 기반의 오픈소스코드인 gprMax와 RSA(Random sequential Absorption) 알고리즘을 이용하여 자갈도상 재료의 파울링 정도에 따른 GPR 신호특성을 정량적으로 분석하고 평가할 수 있는 수치해석 기법을 제안하였다. 해석모델의 예측 정확도를 평가하고자 모형시험체를 제작하여 시험 결과와 해석결과를 서로 비교하여 해석모델의 예측 정밀도를 확인하였다. 또한, 다양한 시험조건 별 모형체 시험 및 해석에서의 파울링층의 식별 여부를 평가하였으며 그 결과를 분석하였다.
Customized services to a sleep induction for better sleepcare are more effective because of different satisfaction levels to users. The EOG data measured at the frontal lobe when a person blinks his eyes can be used as biometric data because it has different values for each person. The accuracy of measurement is degraded by a noise source, such as toss and turn. Therefore, it is necessary to analyze the noisy data and remove them from normal EOG by filtering. There are low-pass filtering and high-pass filtering as filtering using a frequency band. However, since filtering within a frequency band range is also required for more effective performance, we propose a machine learning model for the filtering of EOG data in this paper as the second filtering method. In addition, optimal values of parameters such as the depth of the hidden layer, the number of nodes of the hidden layer, the activation function, and the dropout were found through experiments, to improve the performance of the machine learning filtering model, and the filtering performance of 95.7% was obtained. Eventually, it is expected that it can be used for effective user identification services by using filtering model for EOG data.
수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.
The method of measuring and classifying the energy category of neutrons directly using raw data acquired through a CZT detector is not satisfactory, in terms of accuracy and efficiency, because of its poor energy resolution and low measurement efficiency. Moreover, this method of measuring and analyzing the characteristics of low-energy or low-activity gamma-ray sources might be not accurate and efficient in the case of neutrons because of various factors, such as the noise of the CZT detector itself and the influence of environmental radiation. We have therefore developed an efficient method of analyzing radiation characteristics using a neutron and gamma-ray analysis algorithm for the rapid and clear identification of the type, energy, and radioactivity of gamma-ray sources as well as the detection and classification of the energy category (fast or thermal neutrons) of neutron sources, employing raw data acquired through a CZT detector. The neutron analysis algorithm is based on the fact that in the energy-spectrum channel of 558.6 keV emitted in the nuclear reaction 113Cd + 1n → 114Cd + in the CZT detector, there is a notable difference in detection information between a CZT detector without a PE modulator and a CZT detector with a PE modulator, but there is no significant difference between the two detectors in other energy-spectrum channels. In addition, the gamma-ray analysis algorithm uses the difference in the detection information of the CZT detector between the unique characteristic energy-spectrum channel of a gamma-ray source and other channels. This efficient method of analyzing radiation characteristics is expected to be useful for the rapid radiation detection and accurate information collection on radiation sources, which are required to minimize radiation damage and manage accidents in national disaster situations, such as large-scale radioactivity leak accidents at nuclear power plants or nuclear material handling facilities.
Reliable prediction of the motion of FOWT (floating offshore wind turbine) and associated mooring line tension is important in both design and operation/monitoring processes. In the present study, a 5MW OC4 semisubmersible wind turbine is numerically modeled, simulated, and analyzed by the open-source numerical tool, OpenFAST and in-house numerical tool, Charm3D-FAST. Another commercial-level program FASTv8-OrcaFlex is also introduced for comparison for selected cases. The three simulation programs solve the same turbine-floater-mooring coupled dynamics in time domain while there exist minor differences in the details of the program. Both the motions and mooring-line tensions are calculated and compared with the DeepCWind 1/50 scale model-testing results. The system identification between the numerical and physical models is checked through the static-offset test and free-decay test. Then the system motions and mooring tensions are systematically compared among the simulated results and measured values. Reasonably good agreements between the simulation and measurement are demonstrated for (i) white-noise random waves, (ii) typical random waves, and (iii) typical random waves with steady wind. Based on the comparison between numerical results and experimental data, the relative importance and role of the differences in the numerical methodologies of those three programs can be observed and interpreted. These comparative-study results may provide a certain confidence level and some insight of potential variability in motion and tension predictions for future FOWT designs and applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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