For the purpose of monitoring the abnormal state in proportion to cutting in automatic production process, the 3 kinds of specimens different from mechanical properties by austempering through temperature variation were manufactured, and the effects of tool wear on thrust and AE RMS was analyzed with sequential drilling in in-process. When the ADI specimens were drilled, the relationship of thrust and AE RMS with flank wear was studied through experiments, and it is confirmed that the reliable wear state is able to be monitored by using these signals. It was shown that thrust and AE RMS increased slowly till flank wear reached to V$_{B}$ = 0.25mm, and they increased steeply over the value. The effective tool exchange time was able to be pre-estimated by using this fact. It was validated that the tool breakage was able to be detected on the real time by monitoring in in-process.s.
다 모델 음성인식기는 잡음환경에서 매우 우수한 성능을 보이는 것으로 평가되고 있다. 그러나 지금까지 다 모델 기반인식기의 성능시험에는 잡음에 대한 적응을 고려하지 않은 일반적인 전처리 방식이 주로 활용하였다. 본 논문에서는 보다 정확한 다 모델 기반인식기에 대한 성능 평가를 위해서 잡음에 대한 강인성이 충분히 고려된 전처리 방식을 채택하였다. 채택된 전처리 알고리듬은 ETSI (European Telecommunications Standards Institute)에서 DSR (Distributed Speech Recognition) 잡음환경을 위해서 제안된 AFE (Advanced Front-End) 방식이며 성능비교를 위해서 DSR 환경에서 좋은 성능을 나타낸 것으로 알려진 MTR (Multi-Style Training)을 사용하였다. 또한, 본 논문에서는 다 모델 기반인식기의 구조를 개선하여 인식성능의 향상을 이루고자 하였다. 기존의 방식과 달리 잡음음성과 가장 가까운 N개의 기준 HMM을 사용하여 기준 HMM의 선택시에 발생할 수 있는 오류 및 잡음신호의 변이에 대한 대비를 하도록 하였으며 각각의 기준 HMM을 훈련을 위해서 다수의 SNR 값을 이용함으로서 구축된 음향모델의 강인성을 높일 수 있도록 하였다. Aurora 2 데이터베이스에 대한 인식실험결과 개선된 다 모델기반인식기는 기존의 방식에 비해서 보다 향상된 인식성능을 보임을 알 수 있었다.
본 논문은 초음파 거리계를 이용하는 쿼드로터 무인항공기의 고도 제어 성능 향상을 위한 웨이블릿 패킷 변환 기법을 제시하였다. 쿼드로터의 수직 이착륙 시 많이 사용되는 초음파 거리계를 이용하여 지상시험을 수행하였다. 초음파 거리계는 정반사율 (specular reflectance)과 음향 잡음 (acoustic noise)으로 인한 신호의 스파이크가 생긴다. 짧은 시간 간격으로 발생하는 스파이크는 시간과 주파수 영역에서의 동시 분석을 필요로 한다. 이에 초음파 거리계의 스파이크를 웨이블릿 패킷 변환을 이용하여 분석하였다. DWT (discrete wavelet transform)에 비해 웨이블릿 패킷 분해가 더 풍부한 시간-주파수 국소 정보를 얻을 수 있어 초음파 신호의 스파이크를 분석하고 처리하기에 더 효과적이다. 실험결과 초음파 거리계의 스파이크를 효과적으로 제거할 수 있음을 확인하였다.
2015년 5월 제주 서남부 해역에서 실시된 SAVEX15(Shallow Water Acoustic Variability EXperiment 2015) 데이터를 기반으로 내부파가 소나의 예상탐지확률(Predictive Probability of Detection, PPD)에 미치는 영향에 대하여 분석하였다. 제주 서남부 해역은 내부파, 수중음파채널 등으로 인하여 복잡한 해수 유동이 존재하는 해역이다. 본 논문에서는 확률적인 접근 방법을 통하여 소나의 성능을 예측하였다. SAVEX15 데이터 중 11 kHz ~ 31 kHz 대역대의 LFM(Linear Frequency Modulation), MLS(Maximum Length Sequence) 신호를 데이터 처리 하여 음원과 수신기가 약 2.8 km 떨어진 지점에서의 전달손실(Transmission Loss, TL)과 소음준위(Noise Level, NL) 값을 산출하였다. TL과 NL의 확률밀도함수(Probability Density Function, PDF)를 합성곱하여 신호이득에 대한 확률밀도 함수를 구하고 음원과 수신기의 수심에 따른 예상탐지확률을 산출하였다. 솔리톤 패킷과 내부조석 등의 내부파가 존재할 때 시간에 따른 예상탐지확률의 변화를 분석한 결과 각각 다른 양상으로 예상탐지확률 값에 영향을 주는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 두 개의 스피커를 이용한 청취 환경에서 좌, 우 채널의 간섭 신호를 제거하기 위한 새로운 오디오 시스템을 개발하였다. 간섭 제거는 청취자의 위치에 따라 적응적으로 이루어져야 하기 때문에, 청취 위치를 추적하기 위한 기법이 적용되었다. 청취자 위치 추적은 2개의 마이크로폰을 통하여 이루어지며 채널 간 시간 지연을 이용하여 청취자의 방향을 추정하도록 하였다. 또한 잔향 환경에서의 사용을 고려하여 선형 예측 기법을 이용한 잔향 제거 기법이 적용되었다. 좌,우 채널의 간섭제거를 위한 음원-귀 간의 경로는 KEMAR 머리전달함수를 이용하여 나타내었다. 사용된 청취자 방향 측정 시스템의 유용성을 평가하기 위해 추정된 위치에서 채널 간섭의 성능을 평가하였다. 평가 척도로 채널 분리 비를 사용하였으며, 실험적인 결과, 사용자의 실제 위치와 추정된 위치 간에 다소 차이가 있더라도 -10 dB의 채널 분리비가 얻어짐을 확인 할 수 있었다. 제안된 알고리즘은 부동소수점 디지털 신호처리 프로세서를 이용하여 실시간 구현되었으며 청취자 평균 방향 오차는 5도, 주관적 간섭 제거율은 평균적으로 80 % 얻어짐을 알 수 있었다.
대용량 음성 DB를 사용하는 음편접합 TTS는 부가적인 신호처리 기술을 거의 사용하지 않고, 문맥을 반영하는 여러 합성유닛들을 결합해 합성음을 생성하기 때문에 높은 자연성을 가진다는 장점이 있다. 그러나 자연성, 개인성, 어조, 감정구현 등에서 활용성을 높이기 위해서는 음성DB의 크기가 비례적으로 증가하게 되므로 음운환경과 음향적 특성이 유사한 다수의 음편들을 제거하여 음성DB의 크기를 감축하기 위한 연구가 필수적이다 본 논문에서는DB감축을 위해 결정 트리 기반의 새로운 음소 군집화 방법을 이용하여 한국어 TTS용 합성단위음편 데이터베이스 구축 방법을 제안한다. 그리고 클러스터링방법에 대한 성능 평가를 위해서 언어 처리기, 운율 처리기, 음편 선택기, 합성음 생성기, 합성단위 음편데이터베이스, 음성신호 출력기로 구성되는 한국어 TTS 기본 시스템을 이용하여 합성음을 생성하였고 트리 클러스터링 방법 CM1, CM2와 전체 DB (Full DB)와 감축된 DB(Reduced DB)의 4가지 조합별로 제작된 음편 데이터베이스를 이용하여 각 조합에 대한 MOS 테스트를 수행하였다. 실험결과 제안된 방법을 사용할 경우 전체 음성DB의 크기를 23%로 줄일 수 있었고, 청취실험 결과 높은 MOS를 보이므로 향후 소용량 DB TTS에 적용 가능성을 보였다.
AE 신호와 재료의 기계적 물성과의 관계를 정량적으로 제시할 수 있는 방법을 개발하였다. 재료의 여러 가지 기계적 성질들 중 피로균열 거동에 관련된 응력확대계수를 중심으로 AE 신호와 같은 다변량 데이터의 처리에 많이 사용되고 있는 주성분 회귀분석과 비선형적 문제 해결에 적합한 신경회로망 기법을 이용하였다. 이를 위하여 강교량 부재인 SWS490B 강에 대한 피로균열전파 실험을 수행하였으며 표준 CT 시편에 대한 피로균열진전 시 발생하는 AE 신호의 각 변수와 응력확대계수와의 관계를 고찰하였다. 통계분석 방법인 변수선택법을 적용한 결과 AE 카운트(RC), 에너지(EN), 신호지속시간(ED)의 각각에 대한 유의성이 높은 것으로 나타났으나 전반적으로 전체 AE 변수를 모두 이용할 경우 통계적 유의성이 높은 것으로 나타났다. 부재의 반복하중 시 발생하는 피로균열진전을 정량적으로 도출할 수 있는 응력확대계수 추정모델을 개발하고 평가하였다. 미지 시료에 대하여 개발된 모델의 응력확대계수 예측 성능을 분석한 결과 주성분 회귀모델과 인공신경망 모델 모두 우수한 예측성능을 나타내었으나 전반적으로 인공신경망 모델이 주성분 회귀모델보다 다소 양호한 것으로 분석되었다.
자동차에서 실내음질은 구매결정 요소들 중의 하나로 그 중요성이 점차 증가하고 있다. 따라서 다양한 운전조건에서 운전자가 기대하는 실내음질의 기대 수준을 충족시켜야 한다. 소비자는 운전경험과 습관에 따라 기대하는 음질에 차이가 있고 소리에 대한 표현방식도 모호하기 때문에 이러한 주관적 특성을 하나의 통일된 표현으로 정의 하기가 어렵다. 그러나 지난 이십여 년 동안의 음질개발과 차량 실내소음 주관평가의 통계처리로 통일된 표현을 할 수 있었다. 나아가 심리음향학 및 신호처리기술의 발달과 꾸준한 음질연구결과로 소리특성을 객관적으로 나타내는 소리의 시각화가 가능하였으며, 운전자가 인식하는 주관평가와의 상관관계를 높여 차량의 대표적인 음질인자로 정량화하여 음질목표를 설정할 수 있었다. 실내소음의 구성은 엔진 투과음, 흡배기 소음, 바람 소음, 도로 기인 소음 등으로 다양하므로 소음원에 따라 음의 균형을 맞추어 조화로운 음질개발을 하는 것이 중요했다. 또한 차량 판매되는 지역에 따라 선호음이 상이하여 지역별 실내음질의 차별화가 필요했다. 궁극적으로는 운전자의 감성품질을 만족할 수 있도록 음을 제어하여 브랜드 사운드를 개발하고 있다. 이러한 실내음질을 달성하기 위한 방법으로 소음원과 전달경로에 대해 기여도를 분석하고, 경로를 구성하는 시스템 별로 세분화하여 시스템 목표를 설정하였다. 시스템 개발에 중요한 인자로 차량의 동강성 및 흡차음 성능을 들 수 있다. 특히 디젤차량의 비중이 큰 유럽업체의 차량의 동강성 및 흡차음 개발 능력은 높게 평가되고 있다. 이에 유럽의 부품전문회사가 가지고 있는 해석과 시험적인 개발 방법을 통하여 전달계 특성을 만족하기 위한 시스템의 동강성 및 흡차음 특성을 개발하고 있다. 차량음질 튜닝의 중요한 기법 중 하나로 흡배기 개발을 추진하고 있다. 친환경자동차인 하이브리드차량, 전기차량 및 연료전지차량의 경우 전기구동부품에서 발생하는 각종 이음 발생을 최소화 했다. 보행자를 보호하고 운전의 즐거움을 향상하기 위한 가상사운드 개발을 진행하고 있다. 회사 수익성 향상을 위한 원가절감 및 구조 경량화에 따른 음질악화와 연비 향상 및 배기가스 규제 강화로 고성능 고출력 엔진탑재에 따른 음질악화 요인을 극복해야 했다. 운전자의 청감은 차량의 운전성에 따라서도 크게 영향을 받게 되므로 엔진제어와 변속기제어를 통해 음질과 운전성이 조화를 이룰 수 있도록 개발하고 있다. 향후, 소음원에 따른 시스템 최적화 개발, 운전성과 음질 연계 개발과 친환경차량의 가상사운드 개발 등이 자동차 음질 개발의 중요한 이슈로 생각한다.
본 논문에서는 한국어 음성 데이터를 대상으로 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다. HM-Net은 기존의 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은 음소 및 단어인식의 경우에는 One-Pass Viterbi 빔 탐색을 사용하며 트리 구조 형태의 사전과 phone/word-pair 문법을 채용하고 있다. 연속음성인식의 경우에는 단어 bigram과 단어 trigram 언어모델과 목구조 형태의 사전을 채용한 Multi-Pass 빔 탐색을 사용하고 있다. 전체적으로 본 논문에서는 다양한 조건에서 HM-Net 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였으며, 지금까지 소개된 음성인식 시스템과 비교하여 매우 우수한 인식성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
광섬유 전류 센서 특히, 단방향 편광형 광섬유 전류센서(PFOCS)에서 측정전류 정밀도는 센싱 광섬유상의 외부 환경적 변화요인 즉, 음향 진동의 변화와 전류 도체 주위에 감긴 센싱 광섬유 밴딩과 같은 내부적 변화요인에 의해 악영향을 받는다. 이와 같은 변화 요인들은 센서 헤드를 구성하는 센싱 광섬유의 복굴절 특성에 영향을 주어 결국 오전류 측정의 원인이 되고, 따라서, 단방향 PFOCS에 대한 보상 기술인 가역적 PFOCS를 이용하여, 이와 같은 복굴절 변화요인들을 억제할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 가역적 PFOCS의 성능해석을 위해 센싱 광섬유 상에 존재하는 외부 환경적 요인과 내부 요인으로 인한 편광도 오차와 오전류를 수치해석 하였다. 또한, 가역적 PFOCS 구조에서 일반 반사경과 faraday 회전경(FRM)의 사용으로 인한 효과 및 서로 다른 광원의 파장에 대한 효과를 비교하였다. 그 결과, 편광도 오차는 $633{\cal}nm$에서, 일반 반사경 및 FRM을 사용했을 때, 각각 $2.3\%$와 $0.0196\%$로 계산되었고, $1300{\cal}nm$에서 편광도 오차는 각각 $9.87\%,\;0.0196\%$로 계산되었다. 또한, 단방향 PFOCS와 비교한 오전류 수치해석 결과, 일반 반사경 및 FRM을 사용한 경우에 각각 $9.82{\times}10^{-9}A,\;1.4{\times}10^{-17}A$로 단방향 PFOCS의 경우보다 외부 환경변화 및 내부 변화요인에 강인한 센서 구조임이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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