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실시간 기본주파수 추종방법에 근간한 조화 신호의 능동제어 (Active Control of Harmonic Signal Based on On-line Fundamental Frequency Tracking Method)

  • 김선민;박영진
    • 소음진동
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    • 제10권6호
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    • pp.1059-1066
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    • 2000
  • 본 논문에서는 고조파 소음을 내는 시스템의 기본 주파수 추정을 통한 새로운 피드백 능동소음제어 방법을 제안한다. 기준신호를 측정하기 어려운 상황에서 종래의 다중 정현파 소음의 능동제어 방법은 기준신호를 측정하는 대신 추정된 주파수를 이용하여 기준신호를 만들어낸다.$^{(4)}$ 그러나 맥놀이현상(beating phenomenon)이 존재할 때는 순간적으로 특정 주파수 성분이 사라지게 되므로 적응 주파수 추정이 어렵게 되어 맥놀이현상에 의한 주파수 추정에서의 혼돈은 만들어진 기준신호를 쓸모없게 만든다. 제안된 알고리즘은 두 가지 부분으로 구성된다. 첫째는 기본주파수 추정을 이용한 기준신호 발생기이고 둘째는 기존의 피드포워드 제어 부분이다. 제안된 결정 규칙을 이용한 기본주파수 추정알고리즘은 맥놀이현상에 둔감할 뿐 아니라 기존의 직렬형 적응노치필터 방법에 비해 좋은 추종성능과 적은 주파수 추정 오차의 분산을 갖는다.$^{(4)}$ 더욱이 신호대잡음비가 좋지 않아 기존의 주파수 추정방법으로는 추정될 수 없는 주파수 성분가지 제어가 가능하다. 제안된 능동소음제어 방법의 성능을 검증하기 위해서 실측한 선박의 객실 소음과 자동차의 시변하는 엔진부밍소음에 대해서 모의 실험을 수행한다.

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Fuzzy Set Theory와 Monte Carlo Simulation을 이용한 암반사면의 파괴확률 산정기법 연구 (The Evaluation of Failure Probability for Rock Slope Based on Fuzzy Set Theory and Monte Carlo Simulation)

  • 박혁진
    • 한국지반공학회논문집
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    • 제23권11호
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    • pp.109-117
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    • 2007
  • 암반사면의 안정성 해석에는 다양한 원인에 의하여 불확실성이 개입하게 되며 경우에 따라 이러한 불확실성이 암반사면의 붕괴원인이 되기도 한다. 따라서 1980년대 이후부터 이러한 불확실성에 대한 중요성이 인식되었고 이를 정량화하기 위한 기법의 하나로 확률론적 해석기법이 제안되었다. 그러나 확률론적 해석기법은 불확실성에 대한 정보를 충분하게 획득할 수 있어 확률변수(random variable)치 확률특성을 정확하게 파악할 수 있다는 가정 하에 그 적용이 가능하다. 또한 불확실성중 공간적인 변동성이나 불균질성에 의한 불확실성은 확률론에 의해 쉽게 정량화될 수 있으나 측정오차나 측정수량의 부족 등에 의해 기인하는 불확실성은 확률론에 의해 다루기 어려운 것이 사실이다. 따라서 이러한 한계점을 보완하기 위해 퍼지집합이론(fuzzy set theory)의 활용이 제안되었다. 본 연구에서는 확률변수를 퍼지 숫자(fuzzy number)로 고려하여 퍼지집합이론을 활용하였고 이를 해석하기 위한 방법으로 몬테카를로기법(Monte Carlo simulation) 기법을 제안하였다. 이것은 퍼지숫자(fuzzy number)를 분석하기 위해 꼭지점(vertex) 기법이나 점추정법(point estimate method, PEM), 일계이차모멘트법(first order second moment method, FOSM)의 기법을 활용하였던 기존의 방법이 대표값만을 이용했던 단점을 보완할 수 있을 것으로 보인다. 제안된 기법의 적용성을 판단하기위해 현장을 선정하여 적용해 보았다. 결정론적 해석 결과 절리군 2는 안전한 것으로 절리군 4는 불안정한 것으로 해석되었다. 반면 확률론적 해석 결과 절리군 2의 경우 29.3%의 파괴확률을, 절리군 4의 경우 73.5%의 파괴확률을 보였다. 본 연구를 통해 제안된 기법을 활용하여 파괴확률을 계산해본 결과 절리군 2의 경우 33.5%, 절리군 4의 경우 73.5%로 확률론 해석기법의 결과와 유사하게 산정되었다. 따라서 본 연구에 의해 제안된 해석기법인 퍼지몬테카를로기법(Fuzzy Monte Carlo simulation) 기법이 이전의 해석결과와 유사한 해석결과를 보여주면서 자료의 분산이 많이 감소했다는 것을 알 수 있다.