본 연구는 고분자재료에서 음향센서를 이용한 부분방전의 음향적 탐지를 행했다. 저밀도 폴리에틸렌에 대한 트리잉파괴 실험에서 음향센서로 얻어진 음향방출 특성의 시간순서대로 측정하여 통계처리를 행했다. 또한 5가지 특성량을 도입하고 $\psi$-AEA-n(위상-음향진폭-펄스수) 패턴을 분석한 결과, 보이드 시료의 AE평균개시진폭 $(\overline{AEA_{inc}})$과 AE 평균최대진폭$(\overline{AEA_{max}})$은 열화중기, AE펄스수, AE평균최대위상각$(\overline{\theta{max}})$은 열화말기를 진단하기 위해서 유용한 음향방출량임을 알 수 있다. 이들 음향방출량은 보이드 시료의 열화진단을 구별하는데 유용한 음향방출량임을 실험결과로부터 얻었다.
본 논문에서는 지수함수적 감쇄신호의 매개변수를 효율적으로 추정하기 위한 신호 모델링 기법을 제안한다. 이 방법은 맥놀이 주파수 성분을 갖으면서 과도기 형태 신호인 성 덕대왕 신종의 음파(공중음파 및 지중음파)를 분석하기 위하여 개발되었으며 선형예측모델 을 기본으로 하고 있다. 제안된 방법은 일반적인 데이터 행렬 대신에 자기상관 유사행렬을 사용하였으며 SVD 방법을 이용하여 매개변수를 추정한다. 성덕대왕 신종의 스펙트럼 및 감 쇄계수 특성을 분석하기 위하여 제안된 방법을 수집한 데이터에 적용하였고 분석결과를 토 대로하여 고유주파수 신호의 감쇄계수 및 움통의 역할도 규명하였다.
한국소음진동공학회 1997년도 춘계학술대회논문집; 경주코오롱호텔; 22-23 May 1997
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pp.524-532
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1997
수중음향표적 특히 선박방사소음을 탐지하거나 식별하는 군사적 목적의 수동소나는 수중청음기 배열로 구성되며 각 배열센서에 수신된 신호에 배열 신호처리기술을 적용하여 선박의 거리, 방위 탐지는 물론 선박의 음향적 특징을 식별하는 고도의 음향장치이다. 그러나 이러한 장치운용자의 선박탐지, 식별이나 새로운 수동소나 개발, 나아가 스텔스 능력의 선박 설계를 위해서는 선박방사소음의 측정, 분석 및 예측에 관한 이해가 선행되어야 할 것이다. 본 연구는 대표적인 선박방사소음 측정시스템의 소개, 방사소음발생기구, 측정자료의 분석 및 예측에 관한 기초기술을 연구 분석한 내용이다.
해양에서 연구목적으로 저주파 음원으로 사용하고 있는 폭발성 음원(SUS: Signals, Underwater Sound)의 신호특성을 파악하기 위해 1999년 9월에 동해의 대륙사면에서 1마일에서 80 마일까지 약 1에서 5마일의 정해진 간격으로 SUS를 투하하여 발생된 음향신호를 거리 및 수신수심별로 수신하였다. 주파수 필터를 사용하여 분석한 결과, 1 kHz이상의 고주파수 성분이 폭발시에 먼저 방출되며 저주파수 신호는 뒤이어 발생됨을 확인하였다. 이것은 폭약이 폭발시에 일어나는 메카니즘과 관련이 있는 것으로 사료된다. 거리의 증가에 따라 잔향의 영향을 받아 뒤이어 수신되는 파속(wave packet)들을 확인할 수 있었으며, 신호에 많은 영향을 주고 있었으나 잔향 분석은 여기서는 제외하였다. 본 연구는 실해역에서의 SUS신호에 관한 많은 자료를 분석한 것으로서 그 신호특성에 관한 이번 고찰은 해양음파전달시 사용하는 SUS 음향신호 해석에 많은 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 논문은 1997년 Haan과 Fricke이 발표한 논문1)에서 제시한 확산성의 중요성에 대한 조사에 기초하여 실제홀에서 표면확산성이 실내음향성능에 미치는 영향을 분석해 보았다. 실의 규모가 비슷하고 각기 확산성이 다근 3개의 홀을 선정하였으며, 두 개의 홀은 장방형 평면이며 한 개는 부채꼴평면을 가지고 있다. 각각의 홀에 대해서 한 개의 음원과 8개의 수음점을 설정하여 현장실험과 시뮬레이션을 수행하였고 RT와 SPL의 두 가지 음향평가요소를 사용하여 분석하였다. 분석결과 확산성이 좋을수록 잔향시간이 길어지고 음압레벨이 높아진다.
음향 이벤트 검출(Sound Event Detection, SED)은 음향 신호에서 관심 있는 음향의 종류와 발생 구간을 검출하는 기술로, 음향 감시 시스템 및 모니터링 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 음향 신호 분석에 관한 국제 경연 대회(Detection and Classification of Acoustic Scenes and Events, DCASE) Task 4를 통해 다양한 방법이 소개되고 있다. 본 연구는 다양한 영역에서 성능 향상을 이끌고 있는 Dense Convolutional Networks(DenseNet)을 음향 이벤트 검출에 적용하기 위해 설계 변수에 따른 성능 변화를 비교 및 분석한다. 실험에서는 DenseNet with Bottleneck and Compression(DenseNet-BC)와 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)의 한 종류인 양방향 게이트 순환 유닛(Bidirectional Gated Recurrent Unit, Bi-GRU)을 결합한 DenseRNN 모델을 설계하고, 평균 교사 모델(Mean Teacher Model)을 통해 모델을 학습한다. DCASE task4의 성능 평가 기준에 따라 이벤트 기반 f-score를 바탕으로 설계 변수에 따른 DenseRNN의 성능 변화를 분석한다. 실험 결과에서 DenseRNN의 복잡도가 높을수록 성능이 향상되지만 일정 수준에 도달하면 유사한 성능을 보임을 확인할 수 있다. 또한, 학습과정에서 중도탈락을 적용하지 않는 경우, 모델이 효과적으로 학습됨을 확인할 수 있다.
본 연구는 주관적 음향평가를 통하여 콘서트 홀에서 선호되는 음향특성과 중요한 음향지표 조사에 그 목적이 있다. 호주의 두 콘서트 홀 (이하 Hall A와 Hall B로 가칭함)에서 더미헤드 (Dummy Head)로 녹음된 음악을 이용하여 음향평가를 위한 청감실험을 통해 실시하였다. 평가된 두 콘서트 홀의 음향선호도는 측정된 음향지표와의 상관도를 분석하여 실제 홀에서의 음향평가에 기여하는 음향지표를 조사하였다. 청감실험에서 피험자들은 Hall B가 Hall A에 비해 음향적으로 우수하다는 결과를 보여주었으며, Hall A의 낮은 음향선호도는 전문음악가와의 인터뷰조사결과와 유사하였다. 두 콘서트 홀의 음향평가에 가장 중요한 음향지표는 음압레벨로 밝혀졌다.
수중음향통신 관점에서 바다와 같은 수중채널은 수십심벌에 이르는 다중경로와 빠르게 변화하는 도플러 효과가 존재한다. 따라서 신뢰성 있는 수중음향통신을 위해서는 채널 등화가 반드시 필요하다. 본 논문에서는 이차 통계량 기반의 Blind Identification 알고리듬을 이용한 수중음향 채널추정 기법을 이용하여 무향수조의 채널응답을 분석하였다. 실험을 통하여 알고리듬의 추정 정확도 및 트랜스듀서 특성을 포함한 무향수조의 채널 응답 특성에 대하여 논한다.
준공후 10여년동안 사용한 천장 및 벽의 마감재에 대한 전면적인 보수를 실시한 부산 시민회관을 대상으로 보수 전후의 음향특성에 대해 비교 검토하였다. 본 연구에서는 특히 전객석에서의 고른 음압분포와 적절한 잔향시간을 얻기 위한 측면에 주안점을 두고 보수설계를 하였으며 보수 작업시 사전에 음향특성을 측정 분석한 후 이를 근거로 용도에 맞는 음향성능을 발휘할 수 있도록 마감재의 선정 및 배치를 하여 건축설계에 반영하였다.
음악은 컴퓨터 음악, 인간-컴퓨터 상호작용, 데이터 청각화 그리고 최근 들어 컴퓨터 애니메이션이나 가상환경등에서 중요한 부분을 차지해왔다. 지금까지 음향의 모델링이나 함성 등 음향 자체에 대한 요소 기술들에 관해서는 많은 연구가 진행되었으나 앞으로 컴퓨터 애니메이션, 가상환경 등과 같이 영상의 동작과 음향이 서로 밀접하게 연관된 분야에서는 음향을 동작과 통합 처리할 수 있는 기술이 필수적이다. 따라서 본 고에서는 컴퓨터 애니메이션이나 가상환경 등에서 영상 내 물체의 움직임, 그와 동기된 음향의 자동생성 기술의 원리, 그 요소 기술들, 그리고 앞으로의 전망 등을 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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