1.5Tesla와 3.0Tesla의 MRI 검사의 DWI (diffusion-weighted imaging) 펄스시퀀스에서 노이즈 스펙트럼을 분석하여 MRI검사의 기초자료를 제공하여 임상에서 적용하는데 목적이 있다. MRI 검사에서 ACR (American College of Radiology) 팬텀과 노이즈 스펙트럼은 Wavepad sound editor version 8.13 (NCH software, Green wood Village, CO, USA)로 FFT (fast Fourier transform), TFFT (time based fast Fourier transform)를 분석하였다. MR 1.5Tesla와 3.0Tesla의 DWI 펄스 시퀀스에서 검사실에 따른 노이즈 스펙트럼 및 FFT와 TFFT를 분석하였다. 1.5Tesla에 비해 3.0Tesla에서 FFT 및 TFFT에서 주파수 진폭의 노이즈 임계값은 1.5Tesla에서 -6 dB 사이였고, 3.0Tesla에서는 0 dB 사이로 분석되어 환자의 소음감소를 위한 DWI 펄스시퀀스를 환자에게 적절하게 임상에서 적용할 필요가 있다.
The harmonies of the fundamental frequency in speech signal make a minute line spectrum in frequency domain. In this paper, we propose a new algorithm to detect a pitch interval in voiced sound based on the fact that the number of harmonies can represent the period of the pitch in the time domain.
Unsteady Reynolds Averaged Navier-Stokes(URANS) and Large Eddy Simulation(LES) simulation of an axial flow fan are calculated upon same conditions and computational grids in order to study aeroacoustic noise of an axial flow fan numerically. Results of computed performance and predicted noise are compared with those of measurement. Both performances show accurate results with a significant difference of less than 5%. However, noise of LES result is more close to measured noise qualitatively than URANS. Levels of tonal noises of both LES and URANS are quite similar with those of measured at BPF(Blade Passing Frequency) in sound spectrum. However, as leading edge separation and tip vortex shedding phenomena of LES are showed more clearly than those of URANS, sound level of broadband noise of LES corresponds better than that of URANS, especially.
본 논문에서는 편종의 조율 방안을 모색하기 위하여 유물 편종과 현대 편종의 음향 스펙트럼을 비교분석하였다. 유물 편종은 세종대왕기념관에서 소장하고 있는 편종을, 현대 편종은 국립국악원에서 연주되는 편종을 사용하였다. 음향 스펙트럼과 TV 홀로그래피를 이용한 모드분석을 통해 현대 편종의 모드진동수와 모드형상을 파악하였다. 유물 편종의 경우는 음향 스펙트럼 분석만 하였다. 각각의 음고에 해당하는 현대 종과 유물 종의 기명진동수는 9.8 센트부터 203 센트까지 차이를 나타냈다. 유물 편종의 조율 상태가 양호하지 못한 점, 현대 국악에서 기준 황종음고를 서양의 C4로 정하는 경향 등을 그 차이의 원인으로 해석할 수 있다. 편종의 음색을 결정하는 고차 모드진동수의 기명진동수에 대한 상대적인 비율을 조사한 결과, (3,0)a와 (3,0)b모드를 제외한 모든 고차 모드진동수에서 유의미한 차이를 나타냈다. 이 차이는 통계적으로 유의미할 뿐만 아니라 최소가지진동수 이상이었다 이것은 유물 편종과 현대 편종 사이에 음색의 차이가 있음을 시사한다. 조율방안을 모색하기 위해서는 보다 많은 유물 편종에 대한 추가적인 음향 분석, 주물 분석 및 구조에 대한 연구가 필요하다.
본 연구에서는 구조물이 횡방향으로 음압을 받을 경우 이를 감지하기 위하여 Fabry-Perot형 광섬유 배열 센서를 제작하고 실험하였다. 이는 한 개의 광원으로 두 개의 센서가 병렬로 연결되고 센서의 출력신호를 보기 위한 별도의 신호처리기가 필요 없는 구조이다. 횡방향 음압을 임의의 음원 주파수인 100Hz, 200Hz 및 655Hz의 주파수를 무지향성 스피커에 인가하였으며 $60cm{\times}60cm{\times}60cm$의 격자 구조물에 부착된 두 개의 배열 센서가 잡은 신호를 분석하였다. 시간 영역에서 두 개의 센서 신호는 진폭에 약간의 차이는 있으나 음원 주파수를 잘 감지함을 확인 하였다. 센서가 실제로 양단이 지지된 구조의 배열 센서를 모델링하고 그 해를 실험결과와 비교하였다. 2kHz의 음원을 배열 센서에 인가하였더니 이론 해석과 비교적 잘 일치하는 측정 결과를 얻었다.
기계식 판막은 매몰식 인공장기에 널리 사용돼 왔으며, 판막의 이상은 환자의 죽음으르 의미한다. 판막의 이상에 영향을 미치는 것은 많은 요소들이 있는데 대표적으로 기계적인 고장과 혈전현상이 있다. 그래서 비침습적으로 이것들을 발견하는 것이 필요하게 된 것이다. 이 논문의 목적은 스펙트럼의 해석과 인공신경망을 이용하여 혈전현상을 발견하는데 있다. 신호의 측정은 공압식 좌심실 보조장치에 장착한 기계식 판막으로부터 마이크로폰과 증폭기를 이용하였다. 디스크 위의 모의 혈전현상과 봉합링의 주위에 혈전현상, 20%, 40% 60%로 자라나는 혈전현상은 펠레세인과 실리콘을 이용하여 제작하였다. 기초 성능 평가를 위해 1KHz 정현파를 인가하여 시스템을 평가하였으며, 정상적인 판막과 5 종류의 혈전현상의 스펙트럼은 혈전현상의 정보를 지닌 개폐시 peak의 신호 파형에서 구하였다. 데이터의 정량적인 해석을 위해 7,000개의 입력 노드와 20개의 은닉층과 1개의 출력층으로 이루어진 인공신경망을 사용하였다. 결론적으로 훈련된 인공신경망을 사용한 결과 정상 판막과 비정상 판막을 판단하는데 90%의 판단능력을 보였다. 이상의 실험을 통해 판막의 이상유무를 신호의 스펙트럼 해석과 인공신경망을 통해 평가할수 있음을 알 수 있었다. 본 논문의 결과는 앞으로 인공장기를 몸속에 지니고 있는 환자에게서 장기의 상태를 지속적으로 감시할 수 있는 기술적 토대를 제공할 것이다.
In this study, the impact force levels of bang machine and impact ball were measured, then the heavy-weight impact sounds generated by the bang machine and impact ball were investigated. It was found that the heavy-weight impact sources generated through modal excitation, and the impact force of the impact ball was similar to that of real impact source. The heavy-weight impact sounds were also measured in the real apartments with different slab thickness and floor structures. The results showed that the floor impact sound levels in terms of $L_{iFmax,AW}$, generated by impact ball sounds were reduced by using the resilient isolators. The frequency characteristics of heavy-weight impact sounds at 125 and 250 Hz were consistent with the characteristics of impact force spectrum. However, the difference between the impact sounds and the impact forces were found at 63 and 500 Hz due to the resonance of the floor structure and flanking noise, respectively.
The goal of the sound-based mechanical fault diagnosis technique is to automatically find abnormal signals in the machine using acoustic emission. Conventional methods of using mathematical models have been found to be inaccurate due to the complexity of industrial mechanical systems and the existence of nonlinear factors such as noise. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose an automatic fault diagnosis method using discrete wavelet transform and power spectrum density using multi pattern recognition. First, we perform DWT-based filtering analysis for noise cancelling and effective feature extraction. Next, the power spectral density(PSD) is performed on each subband of the DWT in order to effectively extract feature vectors of sound. Finally, each PSD data is extracted with the features of the classifier using multi pattern recognition. The results show that the proposed method can not only be used effectively to detect faults as well as apply to various automatic diagnosis system based on sound.
A three dimensional linear frequency-domain lifting surface panel method was used for the aerodynamic analysis of axial flow type micro-fans. As proven by the duct modeling, the tip clearance of the micro-fans tested is large enough to ignore the calculated effect of the duct system. As the numerical results and experimental data agreed well in the operating point region, the method was applicable in the parametric studies to determine the design parameters of axial flow fans. Experiments on micro-fans were carried out based on KS B 6311. The newly designed micro-fan showed improvements in both static pressure rise and volumetric flow rate compared to the existing fans at a given operating condition. No detection of surging and the smooth characteristic curve proved the improvement in performance. To reduce the fan noise in the fan design, it was necessary to make use of the frequency spectrum analysis data. Measurement of sound pressure level for micro-fans was conducted based on KS B 6361 and KS A 0705. The peak - which occurs at blade passage frequency and its higher harmonics due to the fan noise - was not detected. This justifies the design methodology of the blade.
To verify applicability of multi-dimensional spectral analysis (MDSA) fur noise source identification two different approaches which are frequency response and coherent function have been investigated. The coherence function approach appears able to separate the correlated system when the noise sources were coherent. In this study, we identify contribution of structure-borne-noise of vehicle HVAC system using MDSA method. Firstly, to identify the applicability of MDSA method, 4-inputs of vehicle HVAC system were the signals measured by accelerometers attached on the selected noise sources which were composed of blower, evaporator, heater and duct. While 1-output which was driver's position sound was the SPL signals measured by a remote microphone, when the blower motor was operating. We identify efficiency of systems modeled with four Inputs/single output through ordinary coherence function (OCF) and partial coherence function (PCF). As a result of experiment, the blower accounted for $62-88\%$ of the overall level of sound energy density. Also, according to the analysis of acoustic signal and vibration signals measurement, an investigation of the noise source identification in the vehicle HVAC is presented. With the sound intensity method, the major sources of the vehicle HVAC radiation are verified. Also the method of improving the noise reduction is proposed by attaching damping patch access to blower motor and noise reduction is verified.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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