The present study describes the effects of music and vibroacoustic stimuli to the relaxation of human body. We have carried out the experiment on 6 human subjects of which are composed 3men and 3women. We have investigated the electroencephalogram(EEG) of all subjects before and after the stimuli of which are made a strong noise or the meditatiom music and the acoustic vibration. The vibroacoustic device has transmitted meditation music as vibration between 20Hz and 250Hz to the body. From the experimental results, we made sure the effects that the meditation music and vibroacoustic stimuli influenced the stress reduction of human body for good as alpha-wave was increased continuously during the good stimuli and after that.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.31
no.1
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pp.53-61
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2011
Edge notched A16061-T6 aluminum was repaired with a GFRP composite patch as a function of the number of stacking, Damage progress of specimen for tension load has been monitored by acoustic emission(AE), AE energy rate, hit rate, amplitude, waveform and 1st peak frequency distribution were analyzed. Fracture processes were classified into Al cracking, Fiber breakage, Resin cracking and Delamination. Displacement of a specimen can be divided into Region I, II and ill according to acoustic emission characteristics. Region II where the patch itself was actually fractured was focused on to clarify the AE characteristics difference for the number of stacking.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.22
no.3
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pp.72-80
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2018
Combustion instabilities are caused by the feedback relationship between heat release perturbations and acoustic pressure oscillations in the combustor. Studies on the combustion instability in an annular combustor have recently received great attention due to the enhanced NOx requirement in aero-engines. In this study, a thermoacoustic network model was developed in order to calculate the acoustic characteristics for various modes in the annular combustor. The network model is combined with flame transfer function(FTF) in order to calculate the stability of the combustor. Numerical results are compared with measurement data.
Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.18
no.4
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pp.59-66
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2010
Aerospace structures need high stability and long life because many personal injuries can result from an accident and securing structural integrity for various external environments is more important than any other thing. So first of all we must prove the destruction properties for operating environment, have prediction technology about damage evolution and life, and develop an economical non-destructive technology capable of detecting structure damage. Acoustic emission (AE) have no need of artificial environment like ultrasonic inspection or radio fluoroscopy to emit a certain energy, is a testing technique using seismic signal resulting from interior changes of solids, and enables to observe if any fault is appeared and it grows seriously or not while running. In this study we suggest the method of structural integrity evaluation for aerospace structures through the acoustic emission technique, for which a model plane was manufactured and an actual operation test was conducted.
So, Byung-Min;Kim, Kyung-Wha;Kim, Min-Seok;Yang, Il-Ho;Kim, Myung-Jae;Yu, Ha-Jin
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.30
no.6
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pp.330-336
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2011
In this paper, we propose a new method to improve the performance of supervector linear kernel SVM (Support Vector Machine) for speaker identification. This method is based on splitting one training datum into several pieces of utterances. We use four different databases for evaluating performance and use PCA (Principal Component Analysis), GKPCA (Greedy Kernel PCA) and KMDA (Kernel Multimodal Discriminant Analysis) for feature enhancement. As a result, the proposed method shows improved performance for speaker identification using supervector linear kernel SVM.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.14
no.1
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pp.30-36
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2005
This study is to investigate a damage estimation of single edge notched tensile specimens as a function of acoustic emission(AE) according to the uni-directionally oriented carbon fiber/epoxy composites, CFRP In fiber reinforced composite materials, AE signals due to several types of failure mechanisms are typically observed. These are due to fiber breakage, fiber pull-out matrix cracking, delamination, and splitting or fiber bundle breaking. And these are usually discriminated on the basis of amplitude distribution, event counts, and energy related parameters. In this case, AE signals were analyzed and classified 3 regions by AE event counts, energy and amplitude for corresponding applied load. Bath-tub curve shows 3 distinct periods during the lifetime of a single-edge-notch(SEN) specimen. The characterization of AE generated from CFRP during SEN tensile test is becoming an useful tool f3r the prediction of damage failure or/and failure mode analysis.
The propagation of coherent time-harmonic elastic SH waves in a medium with random distribution of cylindrical inclusions is studied for characterizing the dynamic elastic modulus and the attenuation property of fiber-reinforced composite materials. A multiple scattering theory using the single scattering coefficients in conjunction with the Lax's quasicrystalline approximation is derived and from which the dispersion relation for such medium is obtained. The pair-correlation functions between the cylinders which are needed to formulate the multiple scattering interaction between the cylinders are obtained by Monte Carlo simulation method.From the numerically calculated complex wavenumbers, the propagation speed of the average wave, the coherent attenuation coefficient and the effective shear modulus are presented as functions of frequency and area density.
Nondestructive damage sensitivity of carbon nanotube(CNT) and nanofiber (CNF)/epoxy composites with their adding contents was investigated using electro-micromechanical technique. Carbon black (CB) was used only for the comparison with CNT and CNF. The fracture of carbon fiber was detected by acoustic emission (AE), which was correlated to the change in electrical resistance, ΔR under double-matrix composites (DMC) test. Stress sensing on carbon nanocomposites was performed by electro-pullout test under uniform cyclic loading. At the same volume fraction, the damage sensitivity for fiber fracture, matrix deformation and stress sensing were highest for CNT/epoxy composite, whereas for CB/epoxy composite they were the lowest among three carbon nanomaterials (CNMs). Damage sensitivity was correlated with morphological observation of carbon nanocomposites. Homogeneous dispersion among CNMs could be keying parameters for better damage monitoring. In this study, damage sensing of carbon nanocomposites could be evaluated well nondestructively by the electrical resistance measurement with AE.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.21
no.3
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pp.251-260
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2001
Damage Profess of CFRP laminates under monotonic tensile test was characterized by the correlation between Acoustic Emission(AE) and Ultrasonic Test(UT). The amplitude distribution of AE signal from a specimens is an aid to the determination of the extent of the different fracture mechanism such as matrix crack, debonding, fiber pullout and fiber fracture as load is increased. In addtion, the characteristics of ultrasonic amplitude attenuation are useful lot analysis of the different type of fracture mechanism. Different orientation of carbon fiber reinforced plastic specimens were used to investigate the AE amplitude range and ultrasonic amplitude attenuation. Finally, loading-unloading tests were carried out to check Felicity effect. During the tests, ultrasonic amplitude attenuation was investigated at the same time and compared with AE parameters. The result showed that two parameters of both AE and UT could be effectively used for analysis of fracture mechanism in CFRP laminates.
We propose a deep learning-based beamformer combined with spectral subtraction for continuous speech recognition operating in noisy environments. Conventional beamforming systems were mostly evaluated by using pre-segmented audio signals which were typically generated by mixing speech and noise continuously on a computer. However, since speech utterances are sparsely uttered along the time axis in real environments, conventional beamforming systems degrade in case when noise-only signals without speech are input. To alleviate this drawback, we combine online beamforming algorithm and spectral subtraction. We construct a Continuous Speech Enhancement (CSE) evaluation set to evaluate the online beamforming algorithm in noisy environments. The evaluation set is built by mixing sparsely-occurring speech utterances of the CHiME3 evaluation set and continuously-played CHiME3 background noise and background music of MUSDB. Using a Kaldi-based toolkit and Google web speech recognizer as a speech recognition back-end, we confirm that the proposed online beamforming algorithm with spectral subtraction shows better performance than the baseline online algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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