• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• 1998.08a
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• pp.201-208
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• 1998

구음마비환자의 특징적 문제로는 조음 명료성의 저하오 kdns율의 장애등이 논의되어왔다. 지금까지 조음 명료성을 진단하고 치료하기 위한 연구는 활발히 진행되어 왔으나 운율 장애를 측정, 치료하기 위한 연구는 극히 소수이며 특히, 우리나라의 경우는 전무한 상태이다. 이에 본 연구자는 정상군과 이완성 구음마비환자군의 운율적 차이를 음폭, 음도차, 지속시간, 강도의 측면에서 기술하여 진단과 치료를 위한 기초 자료를 제시하고자 한다. 실험 대상은 이완성 구음마비환자군 6명과 정상군 6명이다. 정상군은 환자군과 성별, 나이, 학력, 방언을 맞추어 선정한다. 본 연구는 억양 대비가 분명히 나타나는 의문형 어미와 서술형 어미를 선택한다. 예문은 억양 곡선을 잘 나타내기 위해 유성 자음과 모음으로 구성된 것으로 한다. 종결형 어미가 분석 목표이나 예문의 길이가 너무 짧은 경우 경도환자의 특징이 잘 나타나지 않을 수 있으므로, 주어+목적어+서술어로 구성된 3어절로 구성된 예문을 사용한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.17 no.6
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• pp.14-22
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• 1998

기존의 널리 사용되는 초음파 영상진단기에서는 수신집속은 모든 점에 대해 행하는 것이 가능하지만 송신접속은 미리 정해진 수 개의 점에 대해서만 행하는 한계가 있다. 본 논문에서는 영상화할 대상이 정지해 있거나 매우 느리게 움직이는 경우에 한하여, 송신음장 의 집속은 합성집속방법(synthetic focusing)을 사용하고, 수신집속은 동적 집속(dynamic receive focusing)을 이용함으로써 모든 영상점에서 송수신 집속하여 측방향 해상도를 향상 시키는 방법을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 초점깊이에서와 같은 해상도를 유지하 는 음장거리(fields of depth)가 기존의 방법에 비하여 월등히 우수하였으며, 3.5MHz의 선형 배열변환기를 이용하여 펜텀 영상에 대한 실험 결과도 모든 영상 깊이에서 측방향 해상도가 기존의 B-mode의 영상보다 우수하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.67-68
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• 2018

본 논문에서는 다수의 음향방출 센서로부터 취득한 원 데이터를 관리하고 보일러 튜브에 대한 상태를 실시간으로 진단하고 모니터링을 할 수 있는 네트워크 기반의 보일러 튜브 모니터링 시스템을 제안한다. 본 시스템을 화력발전소 보일러 튜브에 설치한다면 보일러의 불시정지를 예방하는데 효과적일 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.353-356
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• 2002

심근 경색 및 뇌졸중 등 혈관과 관련된 질환들의 진단 및 치료의 목적으로 미세 크기의 원형 배열 초음파 트랜스듀서가 사용되고 있다. 원형 배열 초음파 트랜스듀서는 종래의 선형 배열 트랜스듀서에 비해 반경 방향의 입체적 진단을 가능케 하고 높은 감도 및 해상도를 구현할 수 있는 장점을 가진다. 본 연구에서는 이러한 원형 배열 초음파 트랜스듀서의 개발을 위하여, 유한요소법 및 이론적인 해석으로 트랜스 eb서의 방사특성을 분석함으로써 무지향성을 이루기 위한 트랜스듀서 내 진동자의 최적 규격을 설정하였다. 나아가 해석 결과에 따라 직경이 약 10mm정도가 되는 알루미나 $Al_2O_3$ 튜브에 32개의 진동자가 원형으로 배열된 트랜스 듀서 시작품의 제작 및 방사특성 측정 실험을 수행함으로써 설계 결과의 타당성을 검증하였다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.39 no.4
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• pp.263-269
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• 2020

In this study, a rotating machine that can reproduce normal condition and 8 fault conditions were produced, and vibration data was acquired. Feature is calculated from the acquired data, and accuracy is analyzed through fault diagnosis using artificial neural networks and genetic algorithms. In order to achieve optimal timing and higher accuracy, features by three domains were applied to the fault diagnosis. The learning number was selected as a setting variable. As a result of the rotating machine fault diagnosis, high precision was found in the frequency domain than in others, and precise fault diagnoses were accomplished through all of 10 operations, at the learning number of 5000 and 8000. Given the efficiency of time, it was estimated to be the most efficient when the number of learning was 5000.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 2004.10a
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• pp.1367-1368
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• 2004

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2011.04a
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• pp.49-60
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• 2011

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.15 no.3
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• pp.491-501
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• 1995

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.221-221
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• 2004

• Proceedings of the KSME Conference
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• 2005.11a
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• pp.99.2-99.2
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• 2005