• 대한기계학회논문집A
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• 제32권11호
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• pp.905-910
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• 2008

Vibration analysis is widely used in machinery diagnosis and the wavelet transform has also been implemented in many applications in the condition monitoring of machinery. In contrast to previous applications, this paper examines whether acoustic signal can be used effectively along vibration signal to detect the various local fault, in local fault of gearboxes using the wavelet transform. Moreover, envelop analysis is well known as useful tool for the detection of rolling element bearing fault. In this paper, a acoustic emission (AE) sensor is employed to detect gearbox damage by installing them around bearing housing at driven-end side. Signal processing is conducted by wavelet transform and enveloping to detect her fault all at once gearbox using AE signal.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.109-110
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• 2009

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제33권5호
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• pp.672-678
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• 2009

Acoustic Emission (AE) technique is a non-destructive testing method and widely used for the early detection of faults in rotating machines in these days, because the sensitivity of AE transducers is higher than normal accelerometers. So it can detect low energy vibration signals. The faults in the rotating machines are generally occurred at bearings and gearboxes which are the principal parts of the machines. It was studied to detect the bearing faults by envelop analysis in several decade years. And the researches showed that AE had a possibility of the application in condition monitoring system(CMS) using the envelope analysis for the rolling bearing. And peak ratio (PR) was developed for expression of the bearing condition in condition monitoring system using AE. Noise level is needed to reduce to take exact PR value because the PR is calculated from total root mean square (RMS) and the harmonics peak levels of the defect frequencies of the bearing. Therefore, in this paper, the discrete wavelet transform (DWT) was added in the envelope analysis to reduce the noise level in the AE signals. And then, the PR was calculated and compared with general envelope analysis result and the result of envelope analysis added the DWT. In the experiment result about inner fault of bearing, defect frequency was difficult to find about only envelop analysis. But it's easy to find defect frequency after wavelet transform. Therefore, Envelop analysis added wavelet transform was useful method for early detection of default in signal process.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권2호
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• pp.258-266
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• 2012

음향방출(Acoustic Emission, AE) 시스템은 최근 조기 결함 검출 시스템 개발을 위해 적용되고 있으며, 그에 따르는 신호처리 기법에 대한 문제를 해결하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 신호처리 기법 중 포락처리(Envelope analysis)가 베어링 결함 분석에 사용되고, Wavelet Transform은 기어 등의 결함 분석에 용이한 것으로 알려져 있다. 하지만 여전히 AE 신호를 위한 신호처리 기법은 불확실하다. 따라서 본 논문에서는 AE 시스템을 적용한 조기 결함 검출 시스템 개발을 위한 사전 연구로, AE 신호를 분석하기 위한 신호처리 기법으로 Hilbert Transform(HT)과 Hilbert-Huang Transform(HHT)에 대해 비교 분석한다. AE 신호는 피로시험을 통해 취득되었으며, 취득된 AE 신호를 두 신호처리 기법을 적용하여 주파수 및 시간 신호에 대해 분석하였다. HT에 비해 HHT가 시간-주파수 영역에 대해 결과를 나타내기 때문에 좀 더 명확한 특징을 보이는 데에 반해 신호처리 시간 및 필터링에 대한 단점을 보이고 있음을 확인하였다.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2008년도 추계학술대회논문집
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• pp.43-48
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• 2008

Gear system has been widely used in industrial applications and unexpected failures of gears are not only extremely damaging but also lead to economic losses. So, early detection of fault is important for diagnosis machine condition. And acoustic emission is an efficient non destructive testing technique for the diagnosis of machine health and is useful technique for early detection of fault because it can find low-amplitude and high-frequency signal on account of high sensibility. Therefore, in this paper, the AE signal was measured and preprocessed using envelop analysis for gearbox with misalignment between pinion and gear. And then the vibration characteristic of gear misalignment was analyzed.

• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2011년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.582-587
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• 2011

Acoustic Emission(AE) is widely used for early detection of faults for rotating machinery in these days because of its high sensitivity. AE signal has to need for transferring to low frequency range for the spectrum analysis included the fault mechanism. In transferring process, we lose a lot of fault information caused by unusable signal processing method. Discrete Wavelet Transform(DWT) is a method of signal processing for AE signatures, but the pattern of its mother function is not optimized with AE signals. So, we can lose the fault information when we want to use the DWT for AE signal. Therefore, in this paper, we will propose a novel pattern for DWT mother function, which is optimized with AE signals. And it will be applied to compare the results of DWT by daubechie and novel pattern.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제18권12호
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• pp.1243-1249
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• 2008

Gear system has been widely used in industrial applications and unexpected failures of gears are not only extremely damaging but also leading to economic losses. So, early detection of fault is important for diagnosis machine condition. And acoustic emission is an efficient non-destructive testing technique fur the diagnosis of machine health and is useful technique far early detection of fault because it can find low-amplitude and high-frequency signal on account of high sensibility. Therefore, in this paper, the AE signal was measured and preprocessed using envelope analysis for gearbox with misalignment between pinion and gear. And then the gear misalignment's vibration characteristic were analyzed.

• 디지털융복합연구
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• 제19권10호
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• pp.339-348
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• 2021

본 연구의 목적은 2010년부터 2019년까지 우리나라 10개의 서비스산업을 중심으로 자료포락분석 (DEA)을 이용하여 생산효율성을 측정하고 단절토빗회귀모형과 중도절단토빗회귀모형을 이용하여 그 결정요인을 분석하는 것이다. 분석결과, 첫째, 추정된 서비스산업의 효율성은 대체적으로 매우 낮았고 양극화되어 있었으며, '하수·폐기물 처리, 원료재생업'의 경우 기술적 비효율성이 규모의 비효율성에 기인하는 것을 알 수 있었다. 둘째, 결정요인 분석에서는 투자와 연구개발비는 기술효율성에 정(+)의 관계에 있고, 해외직접투자와 접대비는 부(-)의 영향을 주는 것으로 측정되었다. 또한, 규모가 큰 산업일수록 효율성도 높은 것으로 나타났다. 따라서, 우리나라 미래의 산업인 서비스산업의 발전을 위한 정부의 경제정책은 투자와 연구개발활동을 통한 거시정책과 해외직접투자와 인적자본의 융합 등 미시적인 부문이 동시에 고려되는 보다 융합적 정책이 필요하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.47-52
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• 2011

본 논문에서는 주행 중 타이어와 노면이 마찰하면서 발생하는 초음파 신호에서 이물질로 인해 야기되는 우성주기를 검출하여 타이어 손상 유무를 판별하는 알고리즘에 대해 연구하였다. 손상된 타이어에서 획득한 초음파 신호의 포락선에 대해 전력스펙트럼을 산출하고 통계적 처리에 의한 임계값을 설정함으로써 우성주기를 판별하는 알고리즘을 제안하였다. 모의실험 결과, 시속 80km/h로 주행 시 초음파 신호의 포락선에 대해 전력스펙트럼의 피크주기 97.6ms에 비해 제안된 알고리즘의 우성주기는 100ms로서 포락선 피크의 평균주기 101.24ms를 기준으로 하였을 때 더 정확한 주기 측정 결과를 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제16권1호
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• pp.81-87
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• 1997

본 논문에서는 스펙트럼 포락선을 이용하여 음성을 인식하기 위한 새로운 전처리 방법을 제안한다. 이는 확산필터뱅크를 사용하여 스펙트럼 포락선을 추출하는 새로운 방법이다. 확산필터뱅크의 분석대역을 몇 개의 작은 대역으로 나눔으로써 확산회수를 줄였으며 차분회수를 늘임으로써 선택도를 높였다. 이 결과, 총처리시간을 대폭 줄였으며 스펙트럼의 변별력을 증가시켰다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 간단한 인식 알고리듬으로 실제 음성의 단모음 인식 실험을 해본 결과 3%의 인식율을 얻음으로써 확산필터뱅크가 많은 주파수 성분을 가진 음성의 주파수 분석을 이용하는 음성인식에 대단히 유효하다는 것을 확인하였다.