본 논문에서는 오실레이터 센서와 램파 센서를 결합하여 구조물 손상 진단을 위한 통합된 압전 센서 시스템을 제안한다. 구조물 손상으로 인한 공진주파수 변화를 관측 할 수 있는 오실레이터 센서는 손상 정도에 민감하게 반응하고 구조가 단순한 장치이지만 측정 범위가 센서 주위로 제한되는 특성을 가진다. 반면에 램파를 이용한 진단 시스템은 원거리에 위치한 구조물의 손상부를 감지하기에 유용하다. 본 논문에서는 오실레이터 센서를 이용한 취약 지점의 국부적인 손상 진단 방식과 램파를 이용한 광역적인 손상 진단 방식을 결합하여 각 시스템의 장점들을 활용할 수 있는 센서 시스템의 적용가능성을 연구하였다. PZT소자를 알루미늄 판에 적용하여, 알루미늄 판의 손상 정도에 따른 오실레이터 공진주파수의 변화와 램파 신호의 Time of flight 그리고 진폭의 변화를 이용하여 크랙의 위치와 크기, 개수의 판별 가능성을 제시하고 실험을 통하여 그 타당성을 검증하였다.
오늘날 자동차 제조회사들은 차량의 기능과 성능을 향상시키는 기술에 주안을 두는 것은 기본이고, 시장성의 극대화 및 고객 만족도를 높이기 위해 고품질 오디오 장치 구축에도 투자를 아끼지 않고 있다. 특히 고가의 차량일수록 일반 청음실에서 느낄 수 있는 높은 수준의 음향 시설을 갖추려고 한다. 이러한 현상은 차량의 모델에 국한되지 않는다. 요즘 인기가 많은 RV차량에서도 고객들이 수준 높은 음질을 만끽할 수 있도록 제조사들은 고품질의 음향 시스템을 탑재하는 움직임을 발견할 수 있다. 그러나 고품질 음향시스템은 대부분 고가의 부품을 필요로 하는 관계로, 이는 필연적으로 자동차 판매가의 증대를 야기한다. 따라서 비교적 저가의 음향시스템을 이용하더라도 고객이 만족해 할 수 있는 음질을 구현하는 차량 내 음향 시스템 구축의 필요성이 대두되었다. 즉, 인간의 청각적 특성이 고려된 객관적인 자동차 '오디오 시스템 성능 측정 지표' 및 튜닝 방법에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 RV차량의 오디오 시스템의 성능을 평가하고 개선하기 위해 인간의 청각적 특성이 고려된 오디오 신호의 특성을 사물인터넷(IoT) 센서를 이용해 측정하고 분석하였다. 분석 결과 사람에게 민감한 대역의 높은 에너지지가 있는 점은 인지에 대한 비중을 높일 수 있으나, 해당 대역만 강조된 경우에는 성가심을 유발할 수 있는 것으로 나타났다. 그리고 왜곡된 주파수 평탄도는 음질에 나쁜 영향을 줄 수 있어 주파수 응답의 평탄화를 필요로 한다는 점을 발견할 수 있었다.
고온, 고압의 원자력 배관 누설 판별을 위해 음향방출기법(AE)을 이용한 누설감지 시스템인 ALMS 기법이 적용되고 있다. 이 시스템은 단지 AE 센서로 전해진 신호의 RMS값을 이용하여 누설의 유무만을 판단할 뿐, 누설 발생시 누설부의 크기나 형태를 평가하는 것에는 어려움이 있었다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 AE센서와 가속도센서를 동시에 이용한 이중 센서 시스템을 제안하였다. 빠른 학습 속도와 정확성을 위해 Levenberg-Marquardt 학습 알고리즘을 이용한 인공신경회로망을 적용시키고, 이를 통해 신뢰성 있는 분석 결과를 얻을 수 있다. 배관내 압력과 누설부의 크기와 모양에 따른 실험신호들을 학습시키고 그 판별 정확성을 확인하였다. 추가적으로 배관 두께에 따라 발생하는 파(wave)의 종류와 특성이 달라지는 것을 이론과 실험을 통하여 알아보았다.
수중음향렌즈 시스템은 해저를 탐사하여 고해상도의 영상을 얻어내는 시스템의 하나로 음향렌즈를 이용하여 빔을 형성한다. 음향렌즈를 이용하여 빔을 형성함으로써 복잡도를 낮추고 구동전력을 절감시킨다. 음향렌즈로부터 들어오는 빔을 배열센서로 수신하려면 음향렌즈의 빔패턴을 분석하여 센서간격을 설정하는 문제를 해결해야 한다. 여기서 SIR (Signal to Interference Ratio)을 사용하여 센서간격과 빔패턴과 영상 품질과의 관계를 분석한다. 빔패턴의 모양에 따라 SIR은 변하므로 대체로 센서간격이 넓으면 사이드로브의 영향이 감소하므로 SIR이 개선된다. 사이드로브의 크기가 크면 전반적으로 SIR이 악화된다. Apodization 함수에 따라 빔패턴의 메인로브의 폭과 모양과 사이드로브의 모양과 준위가 바뀐다. 따라서 적절한 apodization 함수를 적용하여 SIR을 개선한다. 본 논문에서 예시된 빔패턴의 경우 센서간격이 13mm에서 SIR이 0-10dB로 안정이 되지만, 그 값이 높지 않다. 따라서 Chebyshev 함수를 적용하여 37mm 이상의 구간에서 80dB의 SIR을 얻는다. 센서간격이 더 작은 경우는 Hann 함수나 triangular 함수가 좋은 성능을 나타냈다.
본 논문에서는 시간 지연이 없는 서브밴드 필터 구조를 사용한 능동 소음 제어 시 스템을 제안하였다. 제안된 시스템은 기준 입력 신호와 2차 경로의 전달 함수를 컨볼루션하 여 만들어지는 filtered reference 신호가 서브밴드내에서 생성될 수 있도록, 2차 소음원과 오차 센서 사이의 전기·음향학적인 경로를 나타내는 2차 전달 함수를 각 서브밴드로 재구 성함으로써, 알고리듬 구현시 계산량을 감소시킨다. 또한 2차 경로의 전달함수가 시간에 따 라 변화하는 경우에도 능동 소음 제어 시스템의 소음 제어 성능을 유지할 수 있도록, 각 밴 드마다 두 개의 적응필터를 사용한 on-line 시스템 인지 구조를 제안하여 on-line 시스템 인 지에 필요한 계산량을 감소시켰다. 본 논문에서 제시한 능동 소음 제어 시스템의 제어 성능 과 on-line 시스템 인지 성능을 모의 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 노심 용융물과 원자로 용기하부 반구내벽 사이의 간격형성 여부 및 간극의 열적 영향을 측정하기 위한LAVA (Lower-plenum arrested vessel attack) 실험에서 초고온상태에 있는 노심 용융물의 온도를 측정할 목적으로 초고온 온도측정 시스템을 개발하였다. 본 연구에서는 제안된 이론의 유용성을 확인할 목적으로 개발한 초음파 자왜 센서 시스템을 이용하여 2300℃까지의 온도를 측정함으로써 실험을 통해 개발된 시스템의 효율성을 증명하였다.
센서 기술과 컴퓨팅 성능의 향상으로 인한 데이터의 폭증은 산업 현장의 상황을 분석하기 위한 토대가 되었으며, 이와 같은 데이터를 기반으로 현장에서 발생하는 다양한 이벤트를 탐지 및 분류하려는 시도들이 최근 증가하고 있다. 특히 음향 센서는 상대적으로 저가의 가격으로 현장 정보를 왜곡 없이 음향 신호를 수집할 수 있다는 큰 장점을 기반으로 다양한 분야에 설치되고 있다. 그러나 소리 취득 시 발생하는 잡음을 효과적으로 제어하지 못한다면 산업 현장의 이벤트를 안정적으로 분류할 수 없으며, 분류하지 못한 이벤트가 이상 상황이라면 이로 인한 피해는 막대해질 수 있다. 본 연구에서는 잡음 상황에서도 강인한 시스템을 보장하기 위하여, 딥러닝 알고리즘을 기반으로 잡음의 영향을 개선 시킨 음향 신호를 생성한 후, 해당 음향 이벤트를 분류할 수 있는 시스템을 제안한다. 특히, GAN을 기반으로 VAE 기술을 적용한 SEGAN을 활용하여 아날로그 음향 신호 자체에서 잡음이 제거된 신호를 생성하였으며, 향상된 음향 신호를 데이터 변환과정 없이 CNN 구조의 입력 데이터로 활용한 후 음향 이벤트에 대한 식별까지도 가능하도록 end-to-end 기반의 음향 이벤트 분류 시스템을 설계하였다. 산업 현장에서 취득한 음향 데이터를 활용하여 제안하는 시스템의 성능을 실험적으로 검증한바, 99.29%(철도산업)와 97.80%(축산업)의 안정적인 분류 성능을 확인하였다.
새로 설계된 항공기 장착용 외장형 포드의 비행 시험용 계측포드를 설계하였다. 계측포드는 하중, 진동환경 및 공력 가열등 일반적인 항목뿐만 아니라 공력음향 환경에 대한 측정이 가능하도록 제작하였다. 특히 본 논문에서는 국내 최초로 수행 예정인 비행공력 음향 환경 측정에 대하여 집중적으로 다루었다. 계측포드는 MIL-HDBK-1763과 MIL-STD-810 Method 515에서 요구한 공력음향 시험요구 조건을 만족하도록 설계/제작되었다. MIL-STD-810에서 제시한 방법을 활용하여 공력음향 센서의 위치와 측정범위를 결정하였다. 센서는 혹독한 비행시험 환경을 고려하여 ENDEVCO 8510B-2를 사용하였다. 완성된 계측포드의 성능 시험을 위하여 KF-16 Sta. 5에 장착 후 지상 Run-Up 시험을 수행하여 자료를 획득하였다. 자료 분석결과 시스템은 정상적으로 작동하였으나, 공력음향 센서의 측정 범위를 상회하는 음압이 측정되어 비행 시험시 측정범위의 변경이 요구되었다.
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.
상수도배관에 누수발생시 주변의 다른 주요 기반시설들에 피해를 줄 수 있어 상수도배관의 누수감지 시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 상수도배관의 누수감지를 위해 음향방출 센서와 기계학습 알고리즘을 적용한 누수검출 알고리즘을 제안하였으며 모의실험결과 누수 전/후의 상태를 100% 검출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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