• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.18 no.6
• /
• pp.3-8
• /
• 1999

In this paper, we propose a new active noise control system that cancels the only noise signal from the mixture selectively. A blind source separation realized by a dynamic recurrent neural network is used as a preprocessor of the active noise control system and separates the desired signal and the noise signal. The active noise control system adaptively generates an anti-noise signal to remove the only noise signal separated by the blind source separation. Computer simulation results show that the proposed scheme is effective to construct a selective attention system.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• spring
• /
• pp.109-112
• /
• 1999

본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 독특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망 (Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동소음제거기의 전처리기로 미용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역 위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터를 이용한 시뮬레이션에서는 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.447-448
• /
• 2003

SOx 등과 함께 대기오염 발생에 가장 크게 관여하는 NOx를 제거 하고자 오래전부터 지금까지 많은 연구가 수행되어 왔다. NOx가 배출되는 유형에 따라 발전소, 보일러 및 산업체와 같은 고정원에서 배출되는 경우와 자동차나 선박과 같은 이동원에서 배출되는 두 가지의 경우가 있다. 고정원에서 NOx를 제거하는 가장 효율적인 방법은 암모니아에 의한 NOx의 선택적 제거법(Selective Catalytic Reduction)으로 알려져 있다. (중략)

• Clean Technology
• /
• v.27 no.2
• /
• pp.168-173
• /
• 2021

The treatment of plated wastewater is subject to various and complex processes depending on the pH, heavy metal, and cyanide content of the wastewater. Alkali chlorine treatment using NaOCl is commonly used for cyanide treatment. However, if ammonia and cyanide are present simultaneously, NaOCl is consumed excessively to treat ammonia. To solve this problem, this study investigated 1) the consumption of NaOCl according to ammonia concentration in the alkaline chlorine method and 2) whether ferrate (VI) could selectively treat the cyanide. Experiments using simulated wastewater showed that the higher the ammonia concentration, the lower the cyanide removal rate, and the linear increase in NaOCl consumption according to the ammonia concentration. Removal of cyanide using ferrate (VI) confirmed the removal of cyanide regardless of ammonia concentration. Moreover, the removal rate of ammonia was low, so it was confirmed that the ferrate (VI) selectively eliminated the cyanide. The cyanide removal efficiency of ferrate (VI) was higher with lower pH and showed more than 99% regardless of the ferrate (VI) injection amount. The actual application to plated wastewater showed a high removal ratio of over 99% when the input mole ratio of ferrate (VI) and cyanide was 1:1, consistent with the molarity of the stoichiometry reaction method, which selectively removes cyanide from actual wastewater containing ammonia and other pollutants like the result of simulated wastewater.

• Proceedings of the Membrane Society of Korea Conference
• /
• 1997.04b
• /
• pp.50-51
• /
• 1997

가압경수로형(PWR) 원자력발전소에스는 원자로 출력조절을 위한 중성자 흡수체로 붕산(Boric Acid)을 사용하며, 불순물이 농축되는 것을 방지하기 위하여 이온교환수지로 수질 정화를 하고 있다. 그러나, 붕산으로 포화운전되는 이온교환수지에서 붕산보다 이온선택도가 낮은 실리카는 제거되지 않으므로, 원자력발전소의 운전년수 경과에 따라 1차계통수(원자로냉각재)의 붕산수중에 실리카 농도가 증가하게 된다. 한편, 실리카는 고온, 고압 운전조건에서 양이온불순물과 결합하여 핵연료피복재에 열전달을 방해하는 규석(Zeolite)층을 형성함으로서 국부가열(Hot Spot)에 의한 핵연료 손상을 일으킬 수 있으므로, 효율적인 실리카 제거기술이 요구된다. 따라서, 기존에 원전에서 사용하고 있는 Feed & Bleed에 의한 수질정화 방법은 다량의 폐기물 발생 및 붕산보충이 필요하므로, 역삼투막(RO)을 이용하여 붕소와 실리카의 최적 분리, 회수조건을 연구하고, 붕산저장 용량이 큰 SFP(Spent Fuel Pool)의 수질정화용 이동형 RO장치를 개발하기 위하여 붕산수중의 실리카에 대한 역삼투막의 선택적 제거특성을 검토하였다.

• Proceedings of the KIPE Conference
• /
• 2012.07a
• /
• pp.492-493
• /
• 2012

본 논문은 계통 연계형 인버터에서 FFT를 이용한 선택적 고조파 제거 알고리즘을 제안한다. 제안하는 FFT 기법은 별도의 게인 튜닝 없이 직접제어가 가능하며, 노이즈에 강인한 특징을 가진다. 기본적으로 신재생 에너지원을 통해 계통 연계 인버터는 계통에 전력 공급할 뿐만 아니라 계통 전원 전류에 나타나는 저차 고조파를 선택적으로 제거할 수 있다. 제안된 제어 전략의 타당성을 실험을 통하여 검증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
• /
• v.36S no.4
• /
• pp.38-44
• /
• 1999

본 논문에서는 웨이브릿 변환과 선택적 예측 벡터양자화를 이용한 인공위성 화상데이타 부호화 방법을 제안하였다. 이 방법에서는 대역내 중복성을 제거하기 위하여 각각의 대역을 웨이브릿 변환하고, 대역간 중복성을 제거하기 위해 에측하는 대역으로부터 생성된 임계치 지도를 이용하여 선택적 예측 벡터양자화를 행한다. 따라서 이 방법은 대역내 및 대역간 중복성을 효과적으로 제거하기 때문에 부호화 효율을 향상시킨다. 이 방법을 실제 Landsat TM 인공위성 화상데이타에 실험한 결과 기존의 방법에 비하여 부호화 효율이 향상됨을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
• /
• 1996.11a
• /
• pp.97-101
• /
• 1996

산림부산물인 수피에 의한 카드뮴 이온의 선택적 흡착 현상을 이용하여 인공폐수로부터 카드뮴이온의 제거를 시도하였다. 카드뮴 이온 선택성이 우수한 소나무와 상수리 나무의 수피를 이용한 효율적인 연속식 대량 수처리 시스템의 개발을 위한 기초 실험으로 카드뮴 이온흡착 등온선을 조사하였고, batch stirred reactor, airlift reactor, packed bed column 등 여러 접촉시스템에서의 카드뮴 이온의 제거 효율을 검토하였다. 카드뮴 흡착등온선은 두 수피 모두 Langmuir 형식으로 나타났으며 소나무 수피의 최대흡착용량은 약 7 mg/g, 상수리나무 수피의 경우에는 약 8 mg/g 정도로 나타났다. Batch stirred reactor를 이용한 시스템에서 초기농도 13 ppm의 카드뮴용액 100 $m\ell$ 을 수피 10 g 과 접촉시킨 결과 30분 이내에 95% 이상 제거되는 효율성을 보여주었다. Airlift reactor를 이용한 시스템에서는 수피 30 g 을 포기농도 10 ppm 카드뮴 용액 1 liter와 접촉시킨 결과 15분 이내에 93 % 이상 제거되었으며 4 cycle 반복 운전에서도 거의 같은 성능을 유지하였고 그 이상의 cycle에서는 점점 성능이 떨어짐을 보여주었다. Packed bed column을 이용한 시스템에서는 20 g의 수피를 충전시켰을 경우 초기농도 20 ppm에서 effluent 2.5 liter 까지는 95% 정도의 제거효율을 보여주었다.

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.25 no.6
• /
• pp.845-853
• /
• 2020

In this paper, we propose a method for classifying environmental sound for selective noise cancellation in industrial sites. Noise in industrial sites causes hearing loss in workers, and researches on noise cancellation have been widely conducted. However, the conventional methods have a problem of blocking all sounds and cannot provide the optimal operation per noise type because of common cancellation method for all types of noise. In order to perform selective noise cancellation, therefore, we propose a method for environmental sound classification based on deep learning. The proposed method uses new sets of acoustic features consisting of temporal and statistical properties of Mel-spectrogram, which can overcome the limitation of Mel-spectrogram features, and uses convolutional neural network as a classifier. We apply the proposed method to five-class sound classification with three noise classes and two non-noise classes. We confirm that the proposed method provides improved classification accuracy by 6.6% point, compared with that using conventional Mel-spectrogram features.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.95-96
• /
• 2006

CMOS Image Sensor(CIS) 소자에서 광감도의 향상과 천연색 형성을 위하여 적용하고 있는 Color-Filter 공정에서 국부적으로 발생하는 strip성 불량과 막질손상을 제거하기 위한 연구를 진행하였다. 우선 지역적 경향성을 보이는 불량에 대해서는 PR strip process type을 액조 진행방식에서 회전식으로 변경했을 때 제거됨을 확인하였고, 막질손상을 최소화하기 위해서는 새로운 유기용매의 적용이 필요하였다. 실험 결과, 케톤기를 가지는 화합물과 Polar Apotic 용매의 혼합화합물을 적용하였을 때 각 막질에 attack을 최소화하면서 원하는 PR만 선택적으로 제거 되며 미세잔류성분에 대한 제거력도 향상됨을 확인하였다.