본 연구에서는 소형 풍력발전기를 교량에 설치하여 전력생산과 아울러 내풍안정성을 개선할 수 있는 방안을 연구하였다. 이를 위하여 기존 공기역학적 진동억제 대책과 유사하게 교량에 풍력발전기를 설치하기 위한 방법과 풍력에너지 추정 방법을 제시하였다. 풍동실험 결과를 보면, 페어링처럼 소형 풍력발전기를 설치하면 와류진동을 거의 억제할 수 있는 것으로 나타났고, 이때 교축방향 최적 이격 거리는 터빈 직경의 3-4.5배인 것으로 나타났다. 그리고 풍력발전기를 설치하면 항력계수는 낮아지고 양력계수의 기울기도 음에서 양의 값으로 바뀌어 전반적인 내풍안정성이 향상되는 것으로 나타났다. 한편 풍하측의 풍력발전기는 평균풍속이 낮아 발전을 못하지만, 풍상측의 풍력발전기는 상당량의 전기에너지를 생산하는 것으로 나타났다.
In this study, there is an investigation about the sound quality of automotive horn that attached to luxury sedans. In order to define a questionnaire of horn sound quality the factor analysis is conducted. Ten automotive horns are selected for this research and ten passenger cars(nine is luxury sedan and one economy class car). Luxury is used for the questionnaire as an attribute for the sound quality of car horn. The interior noises for ten test cars are recorded and used for the subjective analysis of car horn sound. In the paper, new sound metric for the car horn sound is presented. The new sound metric is used for the objective sound index for the prediction of subjective sound quality of car horn.
Fault diagnosis and condition monitoring for rotating machines are important for efficiency and accident prevention. The process of fault diagnosis is to extract the feature of signals and to classify each state. Conventionally, fault diagnosis has been developed by combining signal processing techniques for spectral analysis and pattern recognition, however these methods are not able to diagnose correctly for certain rotating machines and some faulty phenomena. In this paper, we add a minimum detection error algorithm to the previous method to reduce detection error rate. Vibration signals of the induction motor are measured and divided into subband signals. Each subband signal is processed to obtain the RMS, standard deviation and the statistic data for constructing the feature extraction vectors. We make a study of the fault diagnosis system that the feature extraction vectors are applied to K-means clustering algorithm and minimum detection error algorithm.
Most of hard disk drives currently employ fluid dynamic bearing (FDB) for their rotor support. Stiffness of the FDB is affected by many design factors such as bearing clearance, fluid viscosity, and rotational speed. For the high rotating speed HDDs stiffness of the rotor is normally high enough to accomodate load disturbances. However small form factor HDDs that are to be operated in low power consumption are often designed with low stiffness rotors. Although the low stiffness rotor clearly benefits low power operation, it could damage the entire motor structure or head disk interface even by a light mechanical load disturbance such as shock or vibration. In addition, since a single channel HDD does not provide gram load equilibrium in axial direction the rotor could be tilted and make a hard contact to stator. A non-symmetric groove pattern could successfully compensate the tilted rotor angle during operation.
본 논문에서는 만성질환을 갖고 있으면서도 일상생활을 하고 있는 만성질환 환자의 응급상황에 대비할 수 있는 u-Health 시스템 구축에 대하여 논한다. USN과 전자청진기, GPS, CDMA 그리고 RFID로 구성된 PHC(Personal Health Care) 장치에 의해 환자의 위급상황이 감지되면 위치정보를 포함한 문자메시지를 병원과 보호자의 모바일 단말기로 전송하여 즉각 대처할 수 있도록 한다. 특히 유비쿼터스 센서로 구성된 기울기/가속도 센서와 진동센서로 부터 수신되는 신호패턴을 분석하여 기절현상 또는 발작 증상과 같은 응급상황 여부를 판단한다. 이 시스템을 항상 주의가 필요한 만성질환자에게 적용시킴으로써 응급 상황에 신속히 대처하여 귀중한 생명을 구할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 새로운 학습알고리즘의 비선형 주요성분분석 신경망을 이용한 영상데이터의 효율적인 특징추출에 대하여 제안한다. 제안된 학습알고리즘에서는 최적해로 수렴하는 과정에서 발생할 수도 있는 진동을 억제하여 빠른 속도의 수렴이 가능하도록 하기 위해 모멘트를 이용하였고, 국소최적해를 만났을 때 이를 벗어난 전역최적해로의 수렴을 위한 새로운 연결가중치의 설정을 위하여 동적터널링을 이용함으로써 빠른 수렴속도로 전역최적해에 수렴되도록 학습시킬 수 있다. 제안된 학습알고리즘을 이용한 신경망을 256$\times$256 픽셀의 간암영상과 128$\times$128 픽셀의 얼굴영상을 대상으로 실험한 결과, 기울기하강의 학습알고리즘을 이용한 기존 비선형 주요성분분석 신경망보다 우수한 수렴성능과 특징추출성능이 있음을 확인 할 수 있었다.
인터체인지나 램프시설과 같은 구조물은 일정한 나선기울기를 갖는 나선형 곡선부재로 이상화시킬 수 있다. 이러한 나선형 곡선부재의 정적 및 자유진동 해석을 하기 위해 7차 hermite 형상함수를 이용한 유한요소 모델을 제시하였다. 다른 유한요소를 이용한 기존연구결과와 비교하여 나선형 유한요소는 적은수의 유한 요소로서, 보다 더 정확한 결과를 보였으며 직선 부재, 원형곡선 부재등에도 적용할 수 있음을 보였다.
우리나라의 건설연장에서 발생하는 재해율은 OECD 국가 중 최고 수준이며, 건설현장에서 발생하는 다양한 재해에 대한 예비연구가 필요하며, 건설현장의 다양한 사고유형 중 무너짐(붕괴/도괴)이 38.5%로 가장 높게 나타나고 있으므로 사고원인에 대한 분석과 무너짐에 대한 사전 조짐을 판단할 수 있는 데이터 분석을 통한 예비연구가 필요하다고 할 수 있다. 본 논문에서는 건설현장은 현장의 특성상 사고가 발생하면 큰 사고로 이어지고, 2차사고까지 동반할 수 있기 때문에 건설현장의 상태정보를 체계적으로 관리할 수 있는 안전사고 예방/관리 플랫폼 및 상태계측모듈을 연구개발하며, 건설현장 상태정보로부터 안전사고가 발생할 수 있는 조건을 예측할 수 있는 분석 알고리즘 개발에 대한 연구를 수행하고자 한다.
본 연구에서는 poly(vinyl alcohol)(PVA)를 dimethyl sulfoxide(DMSO)에 녹여 이 용액의 유변학적 특성에 미치는 PVA의 분자량분포의 영향에 관하여 고찰하였다. 동일 평균분자량인 경우에도 수지 혼합(resin blending)에 의해 분자량분포가 넓어지면 점도와 손실탄성률이 더 낮아짐을 알 수 있었다. 이것은 동일 평균 분자량의 경우 분자량분포가 넓은 PVA/DMSO 용액계의 자유체적이 증가되기 때문이라고 생각된다. 분자량 분포가 저장탄성률에 미치는 영향은, 14 wt%용액의 경우에는, 1.3 rad/sec보다 낮은 진동수 영역에서는 동일 평균분자량의 경우 분자량분포가 넓은 PVA/DMSO 용액계가 탄성이 더 크고, 1.3 rad/sec보다 높은 진동수 영역에서는 분자량분포가 좁은 PVA/DMSO 용액계가 탄성이 더 크게 측정되었다. 14 wt% 용액의 경우에 Modified Cole-Cole plot에서의 기울기는 분자량분포가 넓어지면 진동수에 따른 상전이 현상이 더 뚜렷해졌다.
차륜과 레일의 접촉은 크리프를 유발한다. 크리프 증가에 따라 크리프력이 선형적으로 증가한다고 가정하는 선형 크리프 이론은 철도차량의 진동이 무한히 발산하는 주행속도인 임계속도를 결정한다. 그러나 실제 크리프력은 일정값에 수렴하며 철도차량의 횡진동은 무한히 증가되지도 않는다. 본 연구에서는 비선형 크리프 이론인 Vermeulen이론, Polach이론, 실제 차륜과 레일의 형상을 고려하여 계산된 줄이론 등을 6 자유도 대차모델에 적용하여 철도차량의 동특성을 검토하였다. 그 결과 철도차량의 진동은 특정 주행속도 이상에서 한계사이클을 만들었으며, 크리프 곡선의 기울기가 클수록 한계사이클이 발생하는 주행속도는 낮아졌다. 또한 한계사이클은 플랜지 접촉으로 인해 그 크기가 제한되는 헌팅현상이 발생됨을 알았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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