• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2007.05a
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• pp.238-242
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• 2007

자동차의 고장은 그 종류나 특징면에서 다양하게 나타나게 되므로 자동차의 진단과 점검에는 많은 노동력과 비용, 시간이 소요되며 운전자에 의한 정보를 기대하기 힘든 경우에는 진단이나 정비과정에 많은 어려움을 겪게 된다. 따라서 본 연구에서는 운전자에 의한 일반적인 정보와 진동 소음센서에 의한 정보의 신호처리기술을 종합하여 자동차 부품의 이상 신호 분석을 하였다. 그리고 정상 상태 대비 이상 신호에 따른 진동 소음 데이터 변화율을 계산하여 작동 모드 별 실내음압에 영향을 미치는 신호 및 해당 주파수 특성을 분석하였다. 이에 따라 자동차 정비 전문가 시스템 구축을 위한 기초 연구로 엔진부의 이상 신호와 각 부품 별 이상 신호로 나누어 분석하여 데이터 처리 과정 및 이상 증상 별 경향 파악에 본 연구의 목적을 둔다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2007.05a
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• pp.243-246
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• 2007

자동차의 고장은 그 종류나 특징 면에서 다양하게 나타나게 되므로 자동차의 진단과 점검에는 많은 노력과 비용, 시간이 소요되며 운전자에 의한 정보를 기대하기 힘든 경우에는 진단이나 정비과정에 많은 어려움을 겪게 된다. 따라서 본 연구에서는 운전자에 의한 일반적인 정보와 진동 소음 센서에 의한 정보의 신호처리기술을 종합하여 자동차 부품의 이상 신호 분석을 하였다. 그리고 정상 상태 대비 이상 신호에 따른 진동 소음 데이터 변화율을 계산하여 작동 모드 별 실내 음압에 영향을 미치는 신호 및 해당 주파수 특성을 분석하였다. 이에 따라 자동차 정비 전문가 시스템 구축을 위한 기초 연구로 엔진부의 이상 신호와 각 부품 별 이상 신호로 나누어 분석하여 데이터 처리 과정 및 이상 증상 별 경향 파악에 본 연구의 목적을 둔다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2008.11a
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• pp.164-166
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• 2008

소음은 현대 사회에서 쉽게 접하게 되는 환경 오염원이다. 능동소음제어(Active Noise Control)는 발생된 소음을 제거하기 위해 구현이 간단한 LMS 알고리즘을 많이 사용하고 있다. 그러나 LMS 알고리즘은 수렴 속도와 소음신호의 변화속도에 따라 발산의 위험을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 LMS의 문제점을 보완하기 위해 경험 모드 분석법을 이용한 feedback FXLMS(Filtered-X Least Mean Square) 알고리즘을 제안하였다. 소음제거 시스템의 출력단에서 검출된 잔차소음을 경험 모드 분석법(Empirical Mode Decomposition)을 이용하여 IMF 신호들로 분해하고, 분해된 각 신호를 FXLMS 알고리즘을 이용하여 수렴시킨 후, 결과들을 다시 결합하여 소음 제거에 이용하였다. 각각의 IMF 신호를 FXLMS 알고리즘으로 수렴시킬 때 수렴속도에 변화를 주어 소음제거의 효율성을 높였다. 제안한 알고리즘을 Matlab을 이용하여 시뮬레이션하였고 기존의 FXLMS알고리즘보다 향상된 수렴속도 및 안정성을 가짐을 입증하였다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1997.04a
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• pp.524-532
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• 1997

수중음향표적 특히 선박방사소음을 탐지하거나 식별하는 군사적 목적의 수동소나는 수중청음기 배열로 구성되며 각 배열센서에 수신된 신호에 배열 신호처리기술을 적용하여 선박의 거리, 방위 탐지는 물론 선박의 음향적 특징을 식별하는 고도의 음향장치이다. 그러나 이러한 장치운용자의 선박탐지, 식별이나 새로운 수동소나 개발, 나아가 스텔스 능력의 선박 설계를 위해서는 선박방사소음의 측정, 분석 및 예측에 관한 이해가 선행되어야 할 것이다. 본 연구는 대표적인 선박방사소음 측정시스템의 소개, 방사소음발생기구, 측정자료의 분석 및 예측에 관한 기초기술을 연구 분석한 내용이다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.35 no.2
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• pp.110-117
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• 2016

Passive sonar systems detect and classify the target by analyzing the radiated noises from vessels. If multiple noise sources exist within the sonar detection range, it gets difficult to classify each noise source because mixture of noise sources are observed. To overcome this problem, a beamforming technique is used to separate noise sources spatially though it has various limitations. In this paper, we propose a new method that uses a FDICA (Frequency Domain Independent Component Analysis) to separate noise sources from the mixture. For experiments, each noise source signal was synthesized by considering the features such as machinery tonal components and propeller tonal components. And the results of before and after separation were compared by using LOFAR (Low Frequency Analysis and Recording), DEMON (Detection Envelope Modulation On Noise) analysis.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.164-167
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• 2012

The technology which is used for segregating voices signals from exhaust noise signals of a car is very practical one to realize the interfaces between men and machines using voices. The voice signals contaminated by exhaust noise signal of a car was separated by canonical correlation ananysis(CCA) in an environment which does not guarantee the independence between signals and have prior informations. Rearrangement for the input signals is important in CCA. CCA was studied and segragation between source signals were performed by CCA through rearrangements of each of signals. It is possible to apply the technique to various signals since it is also possible to use CCA to the signals which are not independent.

• Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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• v.5 no.2
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• pp.106-110
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• 2004

The noise characteristics of the submarines and vessels are composed of tonal signals and background noises. Tonal signals are from the revolution of the motors or engines, and background noises are from the generation and disappearing of the bubbles around the vessels. We analyze the noises from maneuvering underwater vessels with ATW algorithm. We design broadband asymptotic noise generator using Hilbert transform and design the system which can generate asymptotic noise with sum of generated background noise and synthesized tonal signals. This system can be used as a cheating system from the torpedo shacks.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2012.04a
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• pp.745-745
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• 2012

원자력발전소에서 비상디젤발전기는 노심의 안전성을 지키는 매우 중요한 역할을 담당하고 있다. 이를 위해 디젤발전기는 신뢰성능 높게 유지하도록 규제요건이 마련되어 있다. 디젤발전기의 엔진 상태를 주기적으로 감시하고 평가하기 위해서는 엔진 상태 신호 분석 기술이 필요하다. 엔진 상태 신호 분석에는 연소분석과 진동 및 초음파 측정 및 분석기술이 중요한 비중을 차지한다. 연소 분석은 디젤 엔진의 개별 실린더에 대한 연소 성능에 대한 정보를 제공한다. 진동 및 초음파 분석은 이벤트 타이밍과 기계적 상태에 대한 정보를 알려준다. 이들 신호는 정상적인 부하로 운전하는 디젤엔진의 가동에 영향을 미치지 않고 수집할 수 있다. 엔진 상태 신호 분석을 이용하는 주요 동기는 전통적으로 장비 제작자의 권고에 따라 수행되는 분해-검사 유지 보수 프로그램을 일부 대체하고 예측정비를 통해 신뢰도를 유지하기 위함이다. 상태 진단정비는 엔진 상태 신호분석을 주로 이용하여 엔진의 신뢰도와 이용률을 증가시킬 수 있다. 본 논문에서는 국내외서 경험한 엔진상태신호 측정 및 분석 사례를 기술하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2001.05a
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• pp.157-160
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• 2001

회전체 베이링 상태진단에 신뢰성을 갖기 위하여 여러 가지 진단 방법이 연구되고 있으며, 이때 이용하는 변수는 온도와 소음, 진동 그리고 윤활유가 있으며 분석 방법으로는 온도추이분석, 소음분석, 진동분석, 윤활제 분석방법이 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단의 변수로 베어링의 진동 신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 타켄스의 매립법과 포엔카레 단면을 이용하여 확인하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2001.07d
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• pp.2541-2543
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• 2001

회전체 베어링 상태진단에 신뢰성을 갖기 위하여 여러 가지 진단 방법이 연구되고 있으며, 이때 이용하는 변수는 온도와 소음, 진동 그리고 윤활유가 있으며 분석 방법으로는 온도추이분석, 소음분석, 진동분석, 윤활제 분석방법이 주로 이용되고 있다. 본 연구에서는 압연기 베어링의 상태진단의 변수로 베어링의 진동신호를 선택하고 이 진동신호에서 비선형성이 강한 신호 즉 카오스적 거동이 있음을 타켄스의 매립법과 포엔카레 단면, 상관차원과 리아프노프 지수를 이용하여 확인하였다.