본 원고에서는 여러 소음 규명론에서 간과하기 쉬운 회절현상(diffraction phenomena)에 대해 알아보고, 이러한 회절현상을 이용한 소음원 규명을 제안하고자 한다. 즉 소음원 규명론의 일반적인 개념으로 생각하면 회절현상을 하나의 전달함수로 보고, 이를 바탕으로 역전달 함수인 역회절현상(inverse diffraction phenomena)을 수치적으로 모델링한다. 이 방법은 실제 실험에서 계측된 음압과 역회절 모델을 이용하여 소음원을 규명하는 방법이다. 소음원 탐지의 문제점 가운데 하나는 소음원의 가시화 일것이다. 이 논문에서는 3차원 공간에서 사용자가 쉽게 인식할 수 있는 두가지 소음원 가시화 방법을 소개한다. 간단한 실험을 통하여 이 방법의 효율성을 검증해 보고, 이를 바탕으로 TGV객실내에서의 소음원 규명을 수행한다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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v.10
no.4
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pp.442-449
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1986
본 연구에서는 소음원 및 진동원을 규명하기 위하여 사용되어 온 종래의 주파 수응답함수(Frequency Response Function`FRF)법과 소음원 및 진동원 간에 강한 상관 관계가 존재한 경우에 사용되는 기여도함수(coherence function)법을 이용한 다차원 스텍트럼해석(Multi-Dimensional Spectral Analysis`MDSA)법에 의하여 가속도응답 및 방사음과의 기여관계를 규명하였다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1990.10a
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pp.3-8
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1990
소음/진동 문제를 해결하는 데 있어서 우선은 소음/진동원들의 위치를 알아 내고 그들 중에 비중이 가장 큰 소음/진동원을 파악하는 것이 중요하다. 다 입력/단일출력 모형을 이용한 소음/진동원 규명에 대한 방법에는 주파수 응 답함수를 이용하는 방법(frequency response function approach)과 부분 기여 도 함수(partial coherence function)를 이용하는 방법 등이 있는데, 입력들 사이의 상호상관(correlation)이 없는 경우에는 전자의 방법을 사용하여 출력 에 가장 큰 비중을 차지하는 소음/진동원을 알아낼 수 있으나 상호상관이 존 재하는 경우에는 후자의 방법을 사용하게 된다. 그러나 후자의 방법을 적용 함에 있어서도 기본적으로 소음/진동원들의 위치를 알아야 하는 것 이외에 그들 사이의 원인.효과관계(causaling), 또는 우선순위(rank)를 우선적으로 아 는 것이 중요한데 이는 입력들 사이의 우선순위를 어떻게 두느냐에 따라 해 석 결과가 다르게 나타나기 때문이다 [1,2,3]. 본 연구에서는 부분 기여도 함 수를 이용하여 소음/진동원을 규명할 때 그들 사이의 우선순위를 결정하는 방법을 제시하고 2입력/1출력 모형에 대해 적용하여 보았다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1996.10a
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pp.130-134
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1996
본 논문에서는 광대역 소음원의 위치를 탐지하여 2차원 영상면에 소음원을 영상화할 수 있는 3차원 마이크로폰 배열을 제안하였다. 배열요소간의 상호상관함수가 2차원 영상면의 화소의 밝기에 대응되도록 영상함수를 유도하였으며 영상면은 사각면 및 원통면등으로 선택 가능 하도록 하여 소음원의 위치동정 해석이 용이하도록 하였다. 몇가지 소음원에 대한 수치 모의 실험결과는 제안된 배열이 소음제어 분야 등에 응용 될 수 있음을 보인다.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1994.04a
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pp.179-184
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1994
다입력/단일출력 모형을 이용하여 소음/진동원을 규명할 때 입력들간의 상관관계가 존재하면 이들 사이의 우선순위 결정은 매우 중요한 문제가 된다. 본 실험에서는, 이러한 상관관계를 입력들간에 구성되는 선형계 H$_{xy}$(f)로부터 힐버트 관계와 충격응답함수의 특성을 살핌으로써 우선순위를 결정하였으며, 부분 기여도함수 기법을 적용하여 차량의 실내 소음원과 전달경로에 대한 정보를 얻을 수 있었다. 그러나 충격응답함수와 전달함수의 힐버트 관계를 이용한 우선순위 결정법의 상대적인 차이점, 오차등에 대해서는 앞으로 더 연구 되어야 할 과제이다.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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1996.10a
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pp.30-34
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1996
본 논문에서는 광대역 소음원의 위치를 탐지하여 2차원 영상면에 소음원을 영상화할수 있는 3차원 배열을 제안하였다. 배열 요소간의 상호상관함수가 2차원 영상면의 화소의 밝기에 대응되도록 영상함수를 유도하였으며 영상면은 사각면 및 원통면등으로 선택가능 하도록 하여 소음원의 위치동정 해석이 용이하도록 하였다. 몇가지 소음원에 대한 수치 모의실험결과는 제안된 배열이 소음원의 3차원적인 동정 해석 등에 응용될 수 있음을 보인다.
Various array processing techniques to identify the noise source position or bearing have been developed. Typical array processing techniques which are based on time delay between received signals at two sensors, are classified as conventional beamforming, correlation function and NAH (Near-Field Acoustic Holography) techniques which have their own characteristics with respect to application field and signal processing method. In this study, correlation function technique which could be applied for broadband noise source detection, is adopted and the effective detection technique is proposed considering the effects of source bandwidth and measurement noise correlation of noise sources. The validity of the Proposed technique is evaluated using the 3-dimensional nonlinear any which does not give 3-dimensional Position or bearing ambiguity
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.2
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pp.268-274
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2016
To find the location of a random noise source present in the three-dimensional space is required at least four microphones. Using four microphones distributed in a three-dimensional space, noise source imaging technique was applied and evaluated on their performance. To compensate resolution problem which comes from both the position of the sensor array is fixed and the sampling frequency is low, up-sampling technique and interpolation function were applied. Five different interpolation methods were applied such as zero-padding, zero-order hold, first-order hold, spline function, and random signal padding. The up-sampling rate were chosen by two, four, eight times, and counting up 16 times. As a result, it was possible to more accurately estimate the position of the noise source according to the higher of the up-sampling rate. It also found that the first-order hold and the spline function's performance were slightly falling relative to other methods.
이 글에서는 능동소음제어에 있어서, 음장 혹은 음원을 표현하는 물리량은 음향에너지, 파워, 인텐시티를 통하여 제어 가격함수로서의 각 의미를 살펴보았다. 졍리하면 이 세가지 물량들은 음향에너지의 균형이라는 물리적 변칙에 의해 서로 단단히 결속되어 있으며, 이들은 음장의 형태와 성격 그리고 파장과 주파수 등과 관련이 있으므로, 능동소음제어 입장에서 제어 목적에 맞게 적절히 사용할 필요가 있다고 볼 수 있다. 음향 에너지의 제어 개념 즉, 음향에너지를 가격함수로 하는 제어 방법은, 원하는 정숙공간(zone of quiet)을 제어할 때 그 적절성이 있음을 보았 으며, 음향 파워는 그 물리량 자체가 어떤 음원의 특성을 표현하고 있으므로 제어에 의하여 방사 효율을 감소(weak radiator)시키고자 할 때 가장 자연스러운 가격 함수 가 됨을 살펴보았다. 또한 음향 인텐시티라는 물리량은 음향 에너지의 전달 특성을 대표하는 특성임을 살펴보았고, 따라서 소음 전파의 감소(noise transmission reduction)를 위한 제어 가격 함수로의 당위성을 확인하였다. 이러한 모든 제어 방법 들이 사실은 가관측성 및 가제어성을 가져야 함은 주지의 사실이며, 음향 파워나 인텐시티를 가격 함수로 하는 제어 방법의 경우 실제적인 가관측성상의 문제점들로 인하여 그 현실성이 아직은 거리가 있다 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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