본 연구에서는 신호원에 대한 사전 정보 없이 혼합된 신호로부터 잡음 신호만을 선택적으로 제거할 수 있는 새로운 형태의 능동 소음 제거기(Active noise canceller)를 제안한다. 음성신호와 같은 동특성을 갖는 신호의 분리에 효과적으로 사용되는 동적 재귀 신경망(Dynamic recurrent neural network)을 원하는 신호원에 섞인 잡음신호를 분리하여 선택적으로 제거하기 위한 능동 소음 제거기의 전처리기로 이용한다. 능동 소음 제거기는 분리된 잡음 신호에 대한 역위상 신호를 적응적으로 발생함으로써 특정 위치에서 원하는 신호만을 선택적으로 남길 수 있도록 한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안된 시스템이 선택적인 소음제거에 효과적임을 보인다.
제어용 스피커 및 검출용 마이크로폰 등 트랜스듀서들의 위치는 능동 소음제어 시스템의 성능에 큰 영향을 미친다. 능동 소음제어 시스템의 음향 특성이 매우 복잡하고, 유체 밀도, 복소 전파계수 등 음향 파라미터들의 값을 실제 적용 시에는 알 수 없는 경우가 많아 트랜스듀서들의 위치가 능동 소음제어 시스템의 성능에 미치는 영향을 해석적으로 구하기는 매우 어렵다. 본 논문에서는 트랜스듀서들 간의 전달함수들을 중첩의 원리를 이용하여 유도하였으며, 트랜스듀서들 간의 거리가 능동 소음제어 시스템의 성능에 미치는 영향을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 연구하였다. 단일극 시스템은 소음원과 제어 음원 사이의 거리에 영향을 받으며, 이중극 시스템은 두 제어 음원 사이의 거리와 소음원과 1차 제어 음원 사이의 거리에 많은 영향을 받는 것을 알 수 있었다.
축류 팬(axial fan)은 팬이 회전하면서 작은 압력 상승을 만들어 다량의 공기를 불어주는 유체 기계로써 최근 축류 팬의 소음 저감이 중요하게 인식되고 있다. 본 연구는 팬 주위의 유동 소음을 해석하는 MPI 병렬프로그램 방법 및 최적화 기법에 대해 다룬다. 이때 수억 개 이상의 격자에서 수만 포인트의 소음원을 해석하기 위해서 2차원 도메인 분할 방법을 사용해서 MPI 병렬화를 하였다. 이때 대규모 계산 시 MPI 프로세스 간의 통신이 많이 발생하여 성능이 심각하게 느려지는 현상이 발생한다. 이를 극복하기 위해 MPI 일방향 통신을 적용하였다. 뿐만 아니라 통신 및 메모리 최적화 방법을 통해 최대 2.97배 향상시켰다. 마지막으로 KISTI 타키온2 슈퍼컴퓨터를 활용하여 전체 시뮬레이션 실험에서 유동 계산 시 6,144코어에서 최대 12배, 소음 계산 시 128코어에서 최대 6배의 성능향상을 달성하였다.
본 연구는 지역사회 노인을 대상으로 컴퓨터 기반 인지재활 프로그램 적용 시 백색소음이 기억력과 주의력에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 지역사회에 거주하는 70세 이상 노인 30명을 대상으로 연구를 진행하였다. 컴퓨터 기반 인지재활 프로그램은 COMCOG를 이용하여 총 6주간, 주 3회 30분의 프로그램으로 구성하였다. 기억력 및 주의력이 변화를 알아보기 위해 전산화 신경인지 기능 검사를 실시하였다. 기억력과 주의력은 실험군과 대조군 모두 실험 전에 비해 실험 후 향상되었음을 알 수 있었으며, 통계적으로 유의한 차이를 나타내었다(p<.05). 실험 후 집단 간 비교 검사 결과, 대조군과 실험군에 차이를 나타내었다. 기억력 검사에서는 역방향 시공간 폭 검사를 제외한 나머지 검사에서 통계적으로 유의한 차이를 나타내었으며(p<.05), 주의력 검사에서는 청각적 연속수행 및 시각적 연속수행 검사의 정반응 수에서 통계적으로 유의한 차이를 나타내었다(p<.05). 이상의 결과를 통해 컴퓨터 인지재활 프로그램이 노인의 기억력과 주의력 향상에 효과적이며, 백색소음 환경은 프로그램을 수행하는데 더욱 집중할 수 있도록 긍정적인 영향을 주는 것을 알 수 있었다.
In this study, the hole-cavity resonance technology and the micro pore stainless chip sintering technology were fused to develop silencers with excellent noise attenuation performance even at fluid pressures exceeding 30 bar for the first time at home and abroad. As a result of this study, the noise attenuation performance was greatly improved as reflection, loss, and resonance were made to occur thousands of times simultaneously when fluids pass through the sintered micro pore stainless steel chip sound absorber. The noise of the gas emitted from the bomb without the silencer was shown to be 125dB. And noise test conducted after installation of the silencer showed the noise of 67dB. Given the study results, the amount of noise was greatly reduced in the sintered silencer.
능동 소음제어시스템의 적응필터 알고리즘으로 FIR구조가 많이 사용되고 있으나, FIR 필터는 IIR 필터에 비해 비슷한 성능을 얻기 위해 필터의 차수가 커져야 하므로 계산량이 많아지는 단점이 있다. IIR 필터의 경우는 항상 극점이 존재하므로 안정성에 문제가 많으며 능동 소음 제어 시스템의 작동 초기에 IIR 필터의 극점이 z평면에서 단위 원 밖으로 나가는 경우 시스템 자체가 불안정해질 수 있다. 본 논문에서는 초기에 IIR 필터의 극점을 원점방향으로 끌어당겨 안정도를 개선하고 정상상태에는 원위치로 보내 필터성능에는 영향을 미치지 않는 안정도가 강화된 적응 IIR 필터 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 안정도가 개선된 IIR 필터의 성능이 우수함을 확인하였으며, 소음실에서 TMS320C6701 DSP 칩을 사용하여 소음제어 실험을 한 결과 안정되게 l0㏈ 이상의 소음 감쇄 효과를 얻었다.
본 논문에서는 자동차 소음 등과 같은 외부 소음이 창문 등을 통해 실내로 전파될 때, 이를 제거하기 위한 능동 소음제어 시스템의 제어 스피커 및 마이크로폰의 최적 위치를 결정하는 기법을 제안하였다. 능동 소음제어 시스템의 특성을 최적화하기 위해서는 제어 스피커 및 마이크로폰의 위치를 최적화할 필요가 있는데, 오차 마이크로폰들에서 측정되는 소음의 제곱합을 최소화하는 새로운 형태의 시뮬레이티드 어닐링 기법을 제안하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제안된 기법의 효용성을 입증하였다.
능동 머플러는 스피커를 이용하여 배기 소음과 크기는 같으나 위상이 반대인 상쇄 소음을 발생시켜 소음을 제거하기 때문에 엔진 속도의 변화나 음향특성의 변화에 빠르게 적응할 수 있다. 본 논문에서는 안정도를 강화한 다중채널 적응 IIR 필터를 제안하고 이를 이용한 능동형 머플러를 구현하였다. 일반적으로 적응 IIR 필터는 차수에 비해 성능이 좋으나 안정성에 문제가 있기 때문에 능동소음제어 시스템의 작동 초기에 안정도를 개선하는 전처리 과정을 수행하였다. 자동차 머플러를 수학적으로 모델링하고 가솔린과 디젤 자동차의 엔진소음을 측정, 분석하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 수행하여 안정도를 강화한 다중채널 IIR 필터를 이용한 능동소음제어의 유용성을 확인하였고 자동차 배기관을 모형화한 머플러를 제작하여 실험을 수행하였다.
본 논문에서는 적응 능동소음제어를 위한 새로운 오차경로 인식 방법을 통한 filtered-X LMS(least mean square) 알고리듬을 제안하였다. 제안한 알고리듬에서는 3개의 마이크로폰과 이중루프제어를 이용하여 오차경로의 전달 특성을 온라인으로 정확히 인식하도록 하였다. 덕트를 통한 소음이 정형파인 경우와 실제 공조기의 소음에 대하여 컴퓨터 시뮬레이션을 각각 수행한 결과, 제안한 방식은 입력소음에 비하여 각각 평균 29.1dB 및 10.4dB 정도의 소음레벨이 감쇠됨을 확인하였다. 이는 Eriksson의 방법보다 각각 평균 0.5dB 및 2.5dB 정도 개선된 것이다.
본 논문에서는 산업 현장에서 사용되는 기계들의 건전성을 유지하고 예측하는 시스템을 개선할 수 있는 연구 결과를 비교하고 설명한다. 이번 연구에서는 딥러닝 기술을 이용함으로서 특정장치에 종속되지 않고 범용적으로 수집된 소음데이터를 사용하여 현장 적용의 유연성을 높이고, 딥러닝 모델 중 GRU를 이용하여 기존 연구 결과와 비교 실험을 하여 더 우수한 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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