Park, Ji Sung;Kang, Donhyug;Kim, Hansoo;Kim, Mira;Cho, Sungho
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.37
no.3
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pp.129-138
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2018
In port and coastal areas where ship traffic is frequent, ship noise dominantly influences underwater noise in low frequency band below 1 kHz. In this paper, we propose a modeling method to estimate the underwater shipping noise using the voyage information of ship observed in AIS (Automatic Identification System). For the purpose of ship noise modeling, the navigation information of the vessels operating in the southern part of Jeju was observed using AIS and underwater noise was measured by installing a hydrophone in the experimental area to verify the modeled ship noise. AIS data were used to model the noise level of ship and compared with measured underwater noise. The variation of noise level with time was found to be similar, and the cause of the error was discussed. Through this study, it was confirmed that the noise level of ship can be estimated within 5 dB error range using AIS data.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2008.04a
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pp.920-927
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2008
This study deals with modeling of Head-Related Transfer Functions (HRTFs) using Principal Components Analysis (PCA) in the time and frequency domains. Four PCA models based on Head-Related Impulse Responses (HRIRs), complex-valued HRTFs, augmented HRTFs, and log-magnitudes of HRTFs are investigated. The objective of this study is to compare modeling performances of the PCA models in the least-squares sense and to show the theoretical relationship between the PCA models. In terms of the number of principal components needed for modeling, the PCA model based on HRIR or augmented HRTFs showed more efficient modeling performance than the PCA model based on complex-valued HRTFs. The PCA model based on HRIRs in the time domain and that based on augmented HRTFs in the frequency domain are shown to be theoretically equivalent. Modeling performance of the PCA model based on log-magnitudes of HRTFs cannot be compared with that of other PCA models because the PCA model deals with log-scaled magnitude components only, whereas the other PCA models consider both magnitude and phase components in linear scale.
The modeling of noise mapping and the evaluation of noise pollution based on the exposed population were frequently used as an indicator of environmental noise assessment to overcome the limitations of field survey and Tele-Monitoring System. Results from these methods were highly influenced by the setting of noise source, input data of prediction factors and analytical methods of predictive values. The population exposed to noise were estimated as M1-1>M2-1>Base>M2-2>M1-2 in both areas. The highest noise setting methods(M1-1, M1-2) were overestimated, being compared with the Base method.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.5
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pp.95-102
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2008
This paper presents an appropriate approach for modeling noise in Computed Radiography(CR) images of high strength materials. The approach is specifically designed for types of noise with the statistical and nonlinear properties. CR images Ere degraded even before they are encoded by computer process. Various types of noise often contribute to contaminate radiography image, although they are detected on digitalization. Quantum noise, which is Poisson distributed, is a shot noise, but the photon distribution on Image Plate(IP) of CR system is not always Poisson process. The statistical properties are relative and case-dependant due to its material characteristics. The usual assumption of a distribution of Poisson, binomial and Gaussian statistics are considered. Nonlinear effect is also represented in the process of statistical noise model. It leads to estimate the noise variance in regions from high to low intensity, specifying analytical model. The analysis approach is tested on a database of steel tube step-wedge CR images. The results are available for the comparative parameter studies which measure noise coherence, distribution, signal/noise ratios(SNR) and nonlinear interpolation.
Hong, Jin Ho;Kim, Yong Dae;Lee, Nam Young;Lee, Sang Woo
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.39
no.11
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pp.1105-1111
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2015
The exhaust system is one of the major sources of vibrations, along with the suspension system and engine. When the exhaust system is connected directly to the engine, it transfers vibrations to the vehicle body through the body mounts. Therefore, in order to reduce the vibrations transmitted from the exhaust system, the vibration characteristics of the exhaust system should be predicted. Thus, the dynamic characteristics of the bellows, which form a key component of the exhaust system, must be modeled accurately. However, it is difficult to model the bellows because of the complicated geometry. Though the equivalent beam modeling technique has been applied in the design stage, it is not sufficiently accurate in the case of the bellows which have complicated geometries. In this paper, we present an improved technique for modeling the bellows in a vehicle. The accuracy of the modeling method is verified by comparison with the experimental results.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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v.10
no.3
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pp.225-231
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2010
In this paper, we investigate the channel thermal noise in nanoscale MOSFETs. Simple analytical model of thermal noise factor in nanoscale MOSFETs is presented and it is verified with accurately measured noise data. The noise factor is expressed in terms of the channel conductance and the electric field in the gradual channel region. The proposed noise model can predict the channel thermal noise behavior in all operating bias regions from the long-channel to nanoscale MOSFETs. From the measurement results, we observed that the thermal noise model for the long-channel MOSFETs does not always underestimate the short-channel thermal noise.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.18
no.9
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pp.952-960
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2008
Fan noise prediction method is presented for air conditioning, automobile and electronic cooling system applications where fan acts as an internal equipment having very complicated flow interaction with other various system components. The internal flow paths and distribution in the fan-applied systems such as computer or air conditioner are analyzed by using the FNM(flow network modeling). Fan noise prediction method comprises two models for the discrete frequency noise due to rotating steady aerodynamic lift and blade interaction and for the broadband noise due to turbulent boundary layer and wake vortex shedding. Based on the fan operation point predicted from the FNM analysis results and fan design parameters, the present far noise model predicts overall sound pressure level and spectrum. The predictions for the flow distribution, the fan operation and the noise level in air cooling system by the present method are well agreed with 3-D CFD and actual noise test results.
Active noise control is an approach to reduce the noise by utilizing a secondary noise source that destructively interferes with the unwanted noise. In general, active noise control systems rely on multiple sensors to measure the unwanted noise field and the effect of the cancellation. This paper develops an approach that utilizes a single sensor. The noise field is modeled as a stochastic process, and an adaptive algorithm is used to adaptively estimate the parameters of the process. Based on these parameter estimates, a canceling signal is generated. Oppenheim assumed that transfer function characteristics from the canceling source to the error sensor is only a propagation delay. This paper proposes a modified Oppenheim algorithm by considering transfer characteristics of speaker-path-sensor This transfer characteristics is adaptively cancelled by the proposed adaptive modeling technique. Feasibility of the proposed method is proved by computer simulations with artificially generated random noises and sine wave noise. The details of the proposed architecture. and theoretical simulation of the noise cancellation system for three dimension enclosure are presented in the Paper.
Exact and precise noise measurement is the basis for the reduction measure R&D, impact assessment and prediction modeling for railway noise. In this study, research trend as well as national and international noise measurement standard are investigated. For the estimation of vertical radiation characteristics of railway noise, specially devised zig was used. From the noise measurement and analysis, exact noise height radiated from the railway was characterized. The obtained results will be used for the suggestion of the height of microphone position of railway noise measurements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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