• Smart Structures and Systems
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• 제18권4호
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• pp.643-662
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• 2016

The monitoring of structural integrity of pipeline tapered thread connections is of great significance in terms of safe operation in the industry. In order to detect effectively the loosening degree of tapered thread connection, an active sensing method using piezoceramic transducers was developed based on time reversal technique in this paper. As the piezoeramic transducers can be either as actuators or sensors to generate or detect stress waves, the energy transmission for tapered thread connection was analyzed. Subsequently, the detection principle for tapered thread connection based on time reversal was introduced. Finally, the inherent relationship between the contact area and tightness degree of tapered thread connection for the pipe structural model was investigated. Seven different contact area scenarios were tested. Each scenario was created by loosening connectors ranging from 3 turns to 4.5 turns in the right tapered threads when the contact area in the left tapered threads were 4.5 turns. The experiments were separately conducted with a highly noisy environment and various excitation signal amplitudes. The results show the focused peaks based on time reversal have the monotonously rising trend with the increase of the contact areas of tapered threads within an acceptable monitoring resolution for metal pipes. Compared with the energy method, the proposed time reversal based method to monitor tapered threads loosening demonstrates to be more robust in rejecting noise in Structural Health Monitoring (SHM) applications.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 1호
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• pp.269-273
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• 1999

Combination of mental stress task with noise background is a traditional tool employed in psychophysiology. However, intensity of background noise is a factor affecting both performance on test and psychophysiological responses associated with stress evoked by mental load in noisy environment. In the current study on 7 subjects we analyzed the influence of white noise (WN) intensity (55, 70, and 85 dB[A] ) on psychophysiological responses during word recognition test performed on noise background. There were recorded following physiological variables: electrodermal activity (EDA) , namely, skin conductance level (SCL), skin conductance response (SCR) amplitude (SCR-A), rise time and total number of SCRs (N-SCR); cardiovascular activity, e.g., heart rate (HR), respiratory sinus arrhythmia (RSA) index, pulse transit time (PTT), finger pulse volume (PV), skin temperature (SKT) and respiratory activity, such as respiration rate (RESP-R) and inspiration wane amplitude (RESP-A) during baseline resting state and 40 s long performance on 3 similar Korean word recognition tests with different WN intensity (55, 70, and 85 dB). Electrodermal responses (SCR-A, SCL, N-SCR) demonstrated gradual increment with increased intensity of noise, and this increase of response magnitude with higher intensity of noise was typical also for r skin temperature (phasic SKT decrease) and pulse volume (phasic and tonic PV decrease). However, some cardiovascular and respiratory responses did not exhibit same tendency of gradual increase of reactivity , namely HR, as well as RESP-R and RESP-A showed decrement of response magnitudes. Important finding in terms of cardiovascular reactivity was that 55 and 70dB evoked similar profiles, while 85dB WN resulted in significantly different profile of reactions, suggesting that there exists a threshold level after which intensive auditory stimulation elicits psychophyslological responses pattern of different quality. There are discussed potential autonomic mechanism involved in mediation of observed physiological responses.

• 전자공학회논문지CI
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• 제37권6호
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• pp.10-21
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• 2000

거리 변환(Distance Transform)을 수행할 수 있는 셀룰라 비선형 네트워크 구조와 특징 점들의 제적 상에서 거리 변환을 이용한 optical flow 검출 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 추적이나 카메라의 움직임 파악 같은 응용 분야에서는 수가 적더라도 정확하고 확실한 optical flow가 더 중요하다. 본 연구는 특징점들의 이동 궤적 상에서 거리 변환 기법을 이용하여 거리 변환 필드(Distance Transform Field)를 생성시키고 거리 변환 필드상에서 궤적의 움직인 거리 값과 방향을 추출함으로써 optical flow를 구하는 방법이다. 이 방법은 영상 정보를 거리 정보로 변환하여 사용하게 되므로 잡음의 영향을 적게 받으며 필요한 연산들이 아날로그 회로에 의해 처리되므로 처리 속도가 빠르고, 지역적 처리 특성을 갖기 때문에 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이 있다. 또한, 본 연구에서는 제안한 알고리즘의 핵심부분을 하드웨어로 구현하기 위해 셀룰라 비선형 네트워크(Celluar Nonlinear Neural Network)구조를 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 영상과 환경에 대한 시뮬레이션을 수행하여 결과를 제시하였다.

• 한국음향학회지
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• 제24권1호
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• pp.43-51
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• 2005

본 논문에서는 잡음 에너지 제어를 통한 지각 필터의 성능을 향상시킴으로써 잡음에 의해 열화 된 오디오 신호의 음질을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 기존의 방식에서는 묵음 구간에서 획득한 잡음 에너지를 사용하여 필터를 구성하여 사용하지만, 신호 구간마다 달라지는 신호의 세기 및 잡음의 환경 정도에 많은 영향을 받아 잡음의 에너지가 급격하게 변화한다면 음질의 개선률이 감소함을 알 수 있다. 그러나 제안하는 방식에서는 묵음 구간에서 추정한 잡음의 에너지 제어를 통해 초기 추정 잡음보다 가까운 추정 잡음을 얻음으로써 잡음 에너지가 급격하게 변화하여도 음질 개선률에는 변화가 적음을 알 수 있었다. 또한 저 대역에 영향을 미치는 잡음의 경우에도 다른 방법들과는 달리 음질의 개선이 뚜렷하였다. 기존 방식과의 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비 (signal-to-noise ratio, SNR)에서 열화 된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 5dB, l0dE, 15dB와 20dB의 각각의 경우에 대하여 SSNR (Segmental SNR)과 잡음 대 마스킹 비 (Noise-to-mask ratio, NMR), 음질 테스트를 수행한 결과, 청감 테스트 (Mean Opinion Score, MOS Test)결과의 향상과 음질의 개선을 확인할 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.458-467
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• 1991

본 논문에서는 기존의 선형예측기법의 문제점을 선형예측계수, ar필터의 POLE위치, 포만트-밴드폭의 관점에서 분석하고, 정문반사계수의 영향을 정도추정이론에 따라 분석했으며, 이러한 분석을 근거로 하여 포만트 밴드폭 정규화 방법을 보완하였다. 정분반사계수를 1로 변경하여 정문의 영향을 정규화되어 포만트가 최적으로 강조된 스펙트럽이 된다. 이 전형예측계수는 앞뒤로 대칭되면서, 표준편차가 정문반사계수를 변경시키지 않은 성형예측계수보다 증가하므로써, 음성부호화시에 bit rate을 50%로 줄일 수있으면서 정보의 양을 그대로 보존하고 있음을 알수 있었다. 이러한 포만트 밴드폭을 0으로 정규화하는 방법을 이용하여 한국어 5개 모음을 포만트에 의해서 소음환경에서 인식하기 위한 실험을 실시하여 96.7%의 인식율을 얻을 수 있었다.

• 전기전자학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.777-782
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• 2020

본 논문에서는 도플러 레이다와 음성 센서를 이용한 CNN 기반 HMI 시스템을 제안하고, 가속을 위한 하드웨어 설계 및 구현 결과를 제시한다. 단일 센서 모니터링의 한계를 극복하기 위해 제안된 HMI 시스템은 두 센서의 데이터를 융합 처리하여 분류 성능을 개선했다. 제안된 시스템은 다양한 노이즈 환경에서 단일 레이다 및 음성 센서 기반 분류기에 비해 3.5% 및 12% 향상된 성능을 나타냈다. 또한, CNN의 복잡한 연산부를 가속하기 위해 설계된 하드웨어를 FPGA 디바이스 상에서 구현 및 검증하였다. 성능 평가 결과, 제안된 HMI 가속 플랫폼은 단일 소프트웨어 기반 구조에 비해 연산 시간을 95% 단축 가능한 것을 확인하였다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제27권2호
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• pp.286-298
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• 1994

For the purpose of presenting the basic data for the establishment of control measures on the long-term noise exposed workers, this study was carried out on the relationship between personal noise exposed dose and hearing loss on the 67 male workers whose hearing threshold had exceeded 40 dB in 4,000 Hz, from 1990 to 1992. Conclusively, the level of hearing loss was significantly related to personal noise exposed dose in follow-up period. We considered that personal noise exposed dose which was measured by the personal noise dosemeter was more efficient rather than the noise level of workplace for the evaluating the long-term change of hearing acuity. And although in the case of not-diagnosed as noise induced hearing loss. it was suspected that the active control programs such as improvement of noisy environment or early transfer to proper workplace were needed on the workers who exposed with over 90 dB in personal noise exposed dose.

• 한국항공우주학회지
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• 제43권8호
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• pp.748-756
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• 2015

본 논문에서는 실시간 전송 및 군용환경을 만족하는 소형, 경량 임베디드 영상부 복호화 시스템을 개발하였다. 제안하는 시스템은 ADV212와 FPGA를 기반으로 개발하였다. 본 논문에서는 장치 소형화를 위한 최적 하드웨어 설계방법, 노이즈가 포함된 입력 영상신호에 강인한 소프트웨어 설계방법 등을 제안한다. 실험 결과에서 알 수 있듯이, 본 장치는 국내 기 개발하여 운용중인 DSP를 이용한 Motion JPEG 2000 영상압축장치 이용한 동일 구현방법 보다 6~7배 정도 경량이고, 압축복원시 영상프레임의 지연 시간도 대략 2~3배 이상 빠르다. 군용장치 장비로서의 신뢰도 입증 위해 수행한 환경시험규격(MIL-STD-810G) 및 전자파간섭시험규격(MIL-STD-461F)에서도 규격을 만족함을 입증하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제16권4호
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• pp.425-430
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• 1995

핵자기 공명 뇌기능 영상에서 상관관계를 이용한 데이터 해석기법이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서 새롭게 제안된 CLT 기법은 상관관계(CCT)를 이용한 기법을 변화시켜서, 이 CCT기법의 단점을 보완하고자 하였다. CLT기법은 다음의 두 단계로 이루어진다. 첫째, 잡음을 포함한 CCT기법의 상관계수결과로 부터 잡음은 제거하고 실제 자극반응 픽셀들은 추출한다. 둘째, 이산적인 분포를 가지는 반응 픽셀들을 두 가지의 선별법으로 군집을 이루도록 한다. 이 CLT기법을 이용해서 실제 자극에 반응하는 픽셀들은 서로 모이게 하였고, 잡음에 기인한 오류의 픽셀들은 제거 되어질 수 있었다. 본 논문에서 제안된 CLT기법은 기존의 다른 기법에 비해 여러 잇점이 있고, 특히 잡음에 강한 특성이 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권8호
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• pp.233-243
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• 2016

소음환경에서의 음성인식 문제점으로 인해 1990년대 중반부터 음성정보와 영양정보를 결합한 AVSR(Audio Visual Speech Recognition) 시스템이 제안되었고, Lip Reading은 AVSR 시스템에서 시각적 특징으로 사용되었다. 본 연구는 효율적인 AVSR 시스템을 구축하기 위해 입 모양만을 이용한 발화 단어 인식률을 극대화하는데 목적이 있다. 본 연구에서는 입 모양 인식을 위해 실험단어를 발화한 입력 영상으로부터 영상의 전처리 과정을 수행하고 입술 영역을 검출한다. 이후 DNN(Deep Neural Network)의 일종인 CNN(Convolution Neural Network)을 이용하여 발화구간을 검출하고, 동일한 네트워크를 사용하여 입 모양 특징 벡터를 추출하여 HMM(Hidden Markov Mode)으로 인식 실험을 진행하였다. 그 결과 발화구간 검출 결과는 91%의 인식률을 보임으로써 Threshold를 이용한 방법에 비해 높은 성능을 나타냈다. 또한 입모양 인식 실험에서 화자종속 실험은 88.5%, 화자 독립 실험은 80.2%로 이전 연구들에 비해 높은 결과를 보였다.