제주도 연안에서 조업하는 오징어 채낚이 어업에서 수중 음향집어법을 개발하기 위하여 제작한 수중확성기의 주파수 특성실험을 행하고, 또한 이 확성기로 수중 가청음을 수중에서 방성하였을 때 오징어 어군이 유집 반응을 조사.분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 제작한 수중 확성기의 측정 주파수는 500Hz 측정에서 높은 음압을 나타내었다. 2. 제작한 수중 확성기의 육상 수조 및 해중 실험에서 측정 주파수 250~600Hz의 입력 파형과 츨력 파형은 거의 일치하였다. 3. 야간에 집어등으로 유집된 오징어 어군의 수중 소음의 중심 주파수는 300~400Hz 정도이었다. 4. 제작한 수중 확성기로 주파수 300Hz와 400Hz의 수중 가청 단속음을 수심 10m에서 방성하였을 때 오징어 어군은 유집 반응을 보였다.
The Ieodo Ocean Research Station(IORS) is an integrated meteorological and oceanographic observation base which was constructed on the Ieodo underwater rock located at a distance of about 150 km to the south-west of the Mara-do, the southernmost island in Korea. The underwater ambient noise level observed at the IORS was similar to the results of the shallow water surrounding the Korean Peninsula (Choi et al. 2003) and was higher than that of deep ocean (Wenz 1962). The wind dependence of ambient noise was dominant at frequencies of a few kHz. The surface current dependence of ambient noise showed good correlation with the ambient noise in the frequency of 10 kHz. Especially, the shrimp sound was estimated through investigations of waveform and spectrum and its main acoustic energy was about 40 dB larger than ambient noise level at 5 kHz.
In general, speech coding methods are classified into the following three categories: the waveform coding, the source coding and the hybrid coding. Fast speaking is possible to encode with a few information compared with slow speaking rate. In case of speaking rate, low frequency band is more important than high frequency band while listening. Speech vocoding technique is developing to way with low bit rate and complexity and high sound quality. the CELP type of vocoder support very good sound quality with low bit rate but these vocoders don't consider about the speaking rate. When we consider speaking rate and encode the frame depending on the speaking rate, the bit rate is able to reduce the bit rate than the conventional vocoder. We propose the technique to estimate the speaking rate and applied PSOLA technique in case of the frame of slow speaking rate. As a result of simulation bit rate can be reduced about 300 bps.
In this paper we detected the thrombosis formation by spectral analysis and neural network. Using microphone and amplifier, we measured the sound from the mechanical valve which is attached to the pneumatic ventricular assist device. The sound was sampled by A/D converter and the periodogram is the main algorithm or obtaining spectrum. We made the valvular thrombosis models using pellethane and silicon and they are thrombosis model on the disk, around the sewing ring and fibrous tissue growth across the orifice of valve. The spectrum of normal and 5 kinds of thrombotic valve were obtained and primary and secondary peak appeared in each spectrum waveform. So to distinguish the secondary peak of normal and thrombotic valve quantatively, 3 layer back propagation neural network.
In a text-to-speech system, sound units (e. q., phonemes, words, or phrases) can be concatenated together to produce required utterance. The quality of the resulting speech is dependent on factors including the phonological/prosodic contour, the quality of basic concatenation units, and how well the units join together. Thus although the quality of each basic sound unit is high, if occur the discontinuity in the concatenation part then the quality of synthesis speech is decrease. To solve this problem, a smoothing operation should be carried out in concatenation parts. But a major problem is that, as yet, no method of parameter smoothing is availalbe for joining the segment together.
This paper describes the electrical breakdown characteristics of broken toughened glass stem insulators by comparing with those of sound ones. The broken toughened glass stem insulators were taken from the electric railway field. According to the international standards, the sound and broken toughened glass stem insulators were tested in electrical strength. In the test, the power frequency voltage and the impulse voltage with a standard waveform were applied to the insulators. The power frequency voltage tests were carried out under both dry and wet condition and the impulse voltage tests under only dry condition. The acquired results were compared one another and discussed in electrical breakdown characteristic by analyzing the flashover progress pictures. As a result, the electrical strength of the broken toughened glass insulators was acquired and the processes of the surface breakdown on the toughened glass insulators were confirmed.
본 논문은 3차원으로 표현된 가상의 옥외 공간에서 소음이 전파되는 방법을 컴퓨터로 시뮬레이션하기 위한 방법을 제시한다. 소음은 음원에서 발생하여 수음자로 직접전파 혹은 많은 반사를 거쳐서 간접적으로 전파되기도 한다. 결과적으로 수음자에 들리는 소음은 음원과 수음자 사이의 최단 거리, 반사 거리, 반사횟수 등에 따라 영향을 받으며, 반사시키는 물체의 특성 및 주파수에 따라서 전달되는 양의 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 음원에서 수음자에 전달되는 소리를 추적함에 있어서 정방향 추적 (forward tracing)을 사용하는 방법에 대한 문제점들을 제시하고, 다른 접근방법인 기하학적 계산에 의한 시뮬레이션 방법을 제시한다. 즉 소리 추적벡터 (tracing vector)를 정의함에 있어서 음원에서 발생하는 소리벡터를 추적하는 정방향 추적 및 음원과 수음자간 발생 가능한 전파 경로를 기하학적으로 계산하는 기하학적 추적 방법에 의한 시뮬레이션 방법을 제시한다. 기하학적 계산 방법은 정방향 추적을 사용하는 경우와 비교할 때 불필요하게 버려지는 추적 벡터의 수를 현저히 줄일 수 있으므로 효과적 이라고 할 수 있다. 실험결과는 가상현실 모델링 언어 (VRML: Virtual Reality Modeling Language)로 가시화해서 보다 명확하게 알아볼 수 있다. 본 방법은 3차원 가상현실 (virtual reality)이나 멀티미디어 (multimedia), 또는 실내, 실외 등의 소음측정 시뮬레이션에도 적용이 가능하므로 확장성이 좋다고 할 수 있다.
AE는 다른 비파괴 검사방법과 달리 가동 상태에서 구조물의 결함이 발생 및 성장을 검출 할 수 있으며, 연속 검사가 가능하다는 장점으로 인하여 대형 구조물의 안정성 평가에 널리 이용되고 있다. 하지만 AE는 20kHz부터 20MHz 사이에 발생하는 음파를 감지하기 위해 센서를 사용하며, 이 센서의 감도에 따라 결과가 달라질 가능성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 STS 304와 SS400 강재에 인장실험을 실시하여, 강재의 균열 신호를 탐지하고자 한다. 인장실험에는 스테인리스강 및 탄소강 시편을 준비하였고, 감도가 다른 센서를 이용하여 동일한 인장실험을 실시하였다. 그리고 균열이 발생하는 13개의 신호 파라미터에 대해 군집분석을 실시하여 4가지 종류의 군집으로 분류하였다. 또한 기무가설을 이용한 통계분석을 통해 두 시험편이 다르지 않다는 것을 증명하였다. 이 결과를 바탕으로 본 실험에서 얻은 Waveform이 재료의 균열신호라는 신뢰성을 확인할 수 있었다.
음향 이벤트 검출(Sound Event Detection, SED)은 음향 신호에서 관심 있는 음향의 종류와 발생 구간을 검출하는 기술로, 음향 감시 시스템 및 모니터링 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 음향 신호 분석에 관한 국제 경연 대회(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE) Task 4를 통해 다양한 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 다양한 영역에서 성능 향상을 이끌고 있는 Dense Convolutional Networks(DenseNet)을 음향 이벤트 검출에 적용하기 위해 설계 변수에 따른 성능 변화를 비교 및 분석한다. 실험에서는 DenseNet with Bottleneck and Compression(DenseNet-BC)와 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류인 양방향 게이트 순환 유닛(Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)을 결합한 DenseRNN 모델을 설계하고, 평균 교사 모델(Mean Teacher Model)을 통해 모델을 학습한다. DCASE task4의 성능 평가 기준에 따라 이벤트 기반 f-score를 바탕으로 설계 변수에 따른 DenseRNN의 성능 변화를 분석한다. 실험 결과에서 DenseRNN의 복잡도가 높을수록 성능이 향상되지만 일정 수준에 도달하면 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있다. 또한, 학습과정에서 중도탈락을 적용하지 않는 경우, 모델이 효과적으로 학습됨을 확인할 수 있다.
Arc must be stable during welding first of all other factors for obtaining sound weldment, especially in the automation of welding process. Arc stability is somewhat sophisticated phenomenon which is not clearly defined yet. In consumable electrode welding, the voltage and current variation due to metal transfer enables to assess arc stability. Recently, statistical analyses of the voltage and current waveform factors are performed to assess the degress of arc stability which is assessed and controlled by operator's own experience by now. But, considering the increasing need and the trend of automation of welding process, it is necessary to monitor arc stability in real-time. In this sutdy, the modified stability index composed of two voltage and current wvaeform factors (arc time and short circuit time) reduced from four factors (arc time, short circuit time, average arc current and average short circuit current) in Mita's index by the welding electrical circuit modeling is proposed and verified by experiments to be well estimating arc stability in the static sense. Also, the recursive calculation form estimating present arc stability in the dynamic sense is developed for real-time estimation. The results of applying the recursive index during welding show good estimation of arc stability in real-time. Therefore, the results of this study offers the mean for real-time control arc stability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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