음향방출기술(acoustic emission technology)은 종래의 기존 비파괴검사법과는 달리 가동중인 설비의 건전성을 평가할 수 있으며 실시간으로 설비 상태의 진단이 가능한 실시간 감시기법이다. 즉 기존 비파괴검사법과는 달리 가동중인 설비에 대해 원격으로 결함을 탐지하고 결함 위치를 판정할 수 있는 연속감시 기능을 가진 비파괴 신기술로 최근 연구개발이 활발히 진행되고 있는 방법이다. 이러한 장점 때문에 대형 산업설비의 각종 기기들에 대한 감시 및 진단에 활용하고 있으며, 그 활용도가 점점 확대되고 있는 추세에 있다. 특히 종합적인 산업설비로 구성되어 있는 발전설비의 진단과 감시에 가장 효과적인 방법이라 할 수 있겠다. 본 논문에서는 원자력 화력 수력발전소 등의 발전설비에 대해 현재 적용중인 음향방출기술과 새로운 적용기술에 대해 서술하였다.
현재 우리나라에서 이용하고 있는 소류사량 직접계측방법에는 Arnhem 소류사 채취기와 Helley-Smith 소류사 채취기 등이 있다. 하지만 이러한 방법은 현장에서 계측하기가 매우 어렵고 많은 비용과 인력, 시간이 소모되며 특히 연속적인 계측이 어려워 소류사량의 직접계측자료를 기초로 하는 연구는 거의 전무한 상태이다. 이에 대한 대안으로 최근 국내외에서는 마이크로폰을 내장한 금속관에 토사가 충돌 시 발생하는 음향데이터를 수집 및 분석하여 소류사량을 계측하는 간접계측방법 하이드로폰을 사용하고 있다. 하이드로폰 시스템의 대부분이 증폭채널방법을 사용하고 있는데 이러한 방법은 개별입자에 대한 음향특성을 반영하기에는 다양한 크기를 가지는 소류사 입자에 대한 음향신호를 하나의 임계치 기준으로 필터링 하기 때문에 한계가 있다. 즉 기존의 방법은 소류사량의 상대적인 크기만 추정할 수 있을 뿐 소류사량을 정량화할 수 없다. 따라서 본 연구는 소류사가 이동할 때 발생하는 충돌음향을 신호 처리하여 소류사량을 추정하는 계측기기인 하이드로폰을 이용하여 기존 소류사량의 계측 방법을 개선하기 위한 실험적 연구를 수행하였다. 실험은 하이드로폰을 적용한 수리모형 실험 장치를 구축하고 현장에서 취득한 시료 중 대표시료로 분류된 두 가지 입자에 대해서 수리 조건 변화에 따른 충돌음향을 계측 및 분석하였다. 연구결과 입자크기 및 수리조건 변화에 따른 하이드로폰의 인지특성을 파악할 수 있었고 소류사 충돌음과 연관성 높은 주파수 대역을 분리하여 소류사 충돌음을 판독할 수 있는 계측알고리즘을 제시하였다. 특히 본 연구에서 제안하는 하이드로폰 충돌음향 분석법 B-P Method는 낮은 유속과 작은 입경의 소류사의 조건일 때 타 방법에 비해 제안된 B-P Method가 높은 판독률을 보여주었다.
현대사회를 살아가는 사람들은 버스나 지하철과 같은 대중교통에서나 백화점이나 할인점 같은 다수의 사람이 모이는 환경에서 순전히 타의에 의해 온갖 소음에 노출된다. 이런 환경에서 휴대전화나 PMP 등 개인 휴대용 단말기 사용이 늘어나면서 공공장소에서 소음 문제는 점점 심각해지고 있다. 사람들은 소음환경 속에서 휴대기기를 이용해 원활한 정보교환을 위해 일반적으로 소음보다 15 dB이상 큰 음압으로 휴대기기를 구동하고 있다. 이러한 휴대기기의 음압을 측정해보면 110 dB까지 발생하고 있으며, 이렇게 발생한 음압은 사용자에게 소음성 난청을 유발시키고, 주변사람에게 또 다른 소음문제를 발생시킨다. 이러한 문제를 해결하기 위해 골전도 시스템을 이용한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 휴대전화에 일반스피커와 함께 골전도 스피커와 골전도 마이크를 사용해 피드백을 통한 보상을 하였고, 이 방법에 의해 주변 소음의 영향을 줄이고 휴대전화 음질 향상하는 방법을 제안한다. 제안한 방법으로 휴대전화 사용자 주변의 소음에 대한 영향을 줄이고 통화 음질을 향상해 약 17 dB의 성능 향상효과를 확인하였다.
음성인식 기능을 제공하는 인공지능 비서들은 정확도가 뛰어난 클라우드 기반의 음성인식을 통해 동작한다. 클라우드 기반의 음성인식에서 시작 단어 인식은 대기 중인 기기를 활성화하는 데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 공개 데이터셋인 구글의 Speech Commands 데이터셋을 사용하여 스펙트로그램 및 멜-주파수 캡스트럼 계수 특징을 입력으로 하여 모바일 기기에 대응한 저 연산 시작 단어 검출을 위한 합성곱 신경망의 성능을 비교한다. 본 논문에서 사용한 합성곱 신경망은 다층 퍼셉트론, 일반적인 합성곱 신경망, VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, ResNet152, MobileNet이며, MobileNet의 성능을 유지하면서 모델 크기를 1/25로 줄인 네트워크도 제안한다.
승강기 소음에 대한 연구는 주로 발생 원인 및 저감 방안에 대한 것이 많았다. 승강기 소음을 정확하게 측정하고 평가하는 방법에 대해서는 아직 연구가 미비하다. 측정방법에 대해서는 국제표준으로 제정하여 측정 방법이 있지만 그것 또한 고층아파트에 적용하기 힘들고, 승강기 소음의 특성을 면밀히 반영하지 않은 것이 많다. 이러한 문제를 해결하고자 현행 규격에서 승강기 소음 측정 방법을 개선하는 연구가 이루어 졌다. 본 연구에서는 승강기 소음의 특성을 면밀히 파악하고자 하였다. 승강기 소음과 다른 설비기기와의 주파수 분석을 통해 승강기 소음이 다른 설비기기와는 다른 특성의 소음임을 검증 하였다. 승강기 소음은 구조전달소음으로 대표적인 구조전달소음인 중량바닥충격음과 비교 분석을 하였다. 승강기 소음과 중량바닥충격음과의 상관성은 0.9 수준으로 매우 높게 나타났다. 이 결과로 승강기 소음은 중 저주파대역이 주요한 구조전달소음이며 다른 설비기기와 함께 평가될 수 없음을 검증 하였다.
본 논문에서는 기존의 산조 가야금의 물리적 모델링을 개선하여 오른손 주법에 따른 음을 합성하였다. 가야금 현의 모델에 사용된 루프 필터의 파라미터를 녹음된 단위음의 감쇠 영역으로부터 추정하여 정확도를 향상시키고 계산량을 줄였다. 몸통은 임펄스 응답으로부터 주 공명 주파수를 추출하여 설계한 공명기로 대체되었으며, 주 공명 주파수가 제거 된 임펄스 응답은 크기가 줄어든 여기신호로 사용되었다 안족의 주파수 응답은 15차 all-pole 필터로 근사화 하였다. 가야금의 오른손 연주법 중 연퉁기기는 피드포워드 콤 필터로 구현하였으며 필터의 파라미터는 녹음된 단위음으로부터 추출하였다. 개선된 산조 가야금의 물리적 모델을 이용한 뜯기와 퉁기기, 연퉁기기의 합성음은 원래 음과 매우 유사하였다.
본 연구는 최근 멀티미디어 기기의 소형화추세에 따라 음향재생 장치인 스피커 시스템을 멀티미디어 시스템의 규격에 적합하게 구성하기 위해 저음재생용 소형스피커의 개발을 목표로 하였다. 연구 방법으로는 등가회로 해석법을 활용하여 기본 공진주파수를 구하고 이에 대응하는 스피커 부품들의 구조적인 변경 및 재질의 변경 등 다수 회의 반복적인 설계, 제작에 의하여 구현되었다. 그 결과로서 저음재생 특성이 우수한 80 mm 소형 동전형 스피커가 개발되었다. 제작된 저음재생용 소형 스피커의 무향실 내에서 성능 측정 결과, 수치 시뮬레이션인 등가회로법에 의한 기본 공진주파수는 81 Hz인 반면 설계 제작된 최적 모델의 기본 공진주파수는 79 Hz로 측정되었다. 그리고 스피커의 전방 1 m 거리에서 음향재생 주파수 대역은 80 Hz ∼ 15 kHz, 평균 음압레벨은 84±2 dB로 나타났다. 그리고 스피커의 음향특성에 있어서 음질에 가장 중요한 영향을 미치는 고조파 왜율은 기존의 전 대역 80 mm 스피커에서의 제 2차 고조파 왜율 (at 400 Hz)은 0.9%, 제 3차 고조파 왜율 (at 100 Hz)은 6%인 반면 본 개발품에서 제 2차 고조파 왜율 (at 400 Hz)은 0.5%, 제 3차 고조파 왜율 (at 100 Hz)이 1.8%로 크게 개선되었다.
최근 뮤직프로덕션이라는 새로운 학문이 우리나라에 도입되어 대학현장에서 학생들에게 교육되기 시작했지만 교수 학습에서의 효율적인 방법들의 부족으로 교육이 제대로 이루어지기 힘든 실정이다. 뮤직프로덕션에서의 음향시스템에 관한 학습은 단순한 지식전달위주의 교육방법으로는 효과적인 교수 학습을 하기 어려운 점이 많다. 음향 기기의 발전이 급속히 일어남에 따라 학교에서 배우고 익힌 지식과 기술을 졸업 후 현장에 그대로 적용하는 것에는 한계가 있다. 따라서 학교에서의 교육은 지식이나 기술 전달 학습뿐만 아니라 학습자들이 현장에서 활동 할 때 실제로 주어지는 상황에 대한 문제를 해결할 수 있는 능력을 키우는 것이 더욱 중요하다. 따라서 본 연구는 대학의 뮤직프로덕션에서 효과적인 음향시스템 학습이 이루어지기 위해 문제중심학습을 도입한 웹기반 음향 학습 시스템을 설계하였다.
음향 장면 분류는 오디오 파일이 녹음된 환경이 어디인지 분류하는 문제이다. 이는 음향 장면 분류와 관련한 대회인 DCASE 대회에서 꾸준하게 연구되었던 분야이다. 실제 응용 분야에 음향 장면 분류 문제를 적용할 때, 모델의 복잡도를 고려하여야 한다. 특히 경량 기기에 적용하기 위해서는 경량 딥러닝 모델이 필요하다. 우리는 경량 기술이 적용된 여러 모델을 비교하였다. 먼저 log mel-spectrogram, deltas, delta-deltas 피쳐를 사용한 합성곱 신경망(CNN) 기반의 기본 모델을 제안하였다. 그리고 원래의 합성곱 층을 depthwise separable convolution block, linear bottleneck inverted residual block과 같은 효율적인 합성곱 블록으로 대체하고, 각 모델에 대하여 Quantization를 적용하여 경량 모델을 제안하였다. 경량화 기술을 고려한 모델은 기본 모델에 대비하여 성능이 비슷하거나 조금 낮은 성능을 보였지만, 모델 사이즈는 503KB에서 42.76KB로 작아진 것을 확인하였다.
수중음향을 이용한 풍속 측정(Weather Observation Through Ambient Noise: WOTAN) 기술을 이용하여 소형 기상관측부이를 개발하였다. 소형기상관측부이는 지상자료 수선소와 기상부이 간의 통신수단으로 휴대전화망을 채택하였다. 제작된 소형기상관측부이를 부산시 기장군 시랑리 부근 해역에 계류하여 부근에 위치한 국립수산진흥원에 설치한 지상기상관측기기에서 관측된 결과와 비교하였다. 수중음향을 이용하여 추정된 풍속을 지상에서 관측한 풍속과 비교한 결과 좋은 결과를 얻었다. 즉 풍속계에 의한 풍속과 수중음향에 의해 추정된 풍속의 rms 오차가 1 m/s 내외로 나타났다. 이 소형기상관측부이의 한가지 단점은 휴대전화의 통달거리가 짧아 육지에서 멀리 떨어진 곳에는 설치가 불가능하다는 점인데, 현재 전 세계 대양에서 통화가 가능한 위성 휴대전화망이 상용화되기 시작하여 위성 휴대전화를 이용하면 이 문제는 쉽게 해결될 수 있다고 본다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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