• 한국소음진동공학회:학술대회논문집
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• 한국소음진동공학회 2009년도 추계학술대회 논문집
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• pp.264-265
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• 2009

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2005년도 창립60주년 기념 추계 학술대회
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• pp.100.1-100.1
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• 2005

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.1233-1241
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• 2019

The goal of the sound-based mechanical fault diagnosis technique is to automatically find abnormal signals in the machine using acoustic emission. Conventional methods of using mathematical models have been found to be inaccurate due to the complexity of industrial mechanical systems and the existence of nonlinear factors such as noise. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose an automatic fault diagnosis method using discrete wavelet transform and power spectrum density using multi pattern recognition. First, we perform DWT-based filtering analysis for noise cancelling and effective feature extraction. Next, the power spectral density(PSD) is performed on each subband of the DWT in order to effectively extract feature vectors of sound. Finally, each PSD data is extracted with the features of the classifier using multi pattern recognition. The results show that the proposed method can not only be used effectively to detect faults as well as apply to various automatic diagnosis system based on sound.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.557-566
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• 2016

Heart sounds generated by the beating heart and blood flow reflect the turbulence created when the heart valves snap shut. Cardiac diagnosis is typically started by an auscultation using a stethoscope, from which a medical doctor, depending on his hearing capabilities and training, listens and interprets the acoustic signal. This method of diagnostic is uncertain, mostly due to the fact that human ear loses the acoustic frequency sensitivity through the years. Even though an auscultation has some weaknesses like uncertainty, it is considered as a primary tool due to its simplicity. In this paper, heart murmur detection algorithm is proposed using time and frequency characteristics of heart sound. The propose heart murmur detection method adapted conventional primary heart sound detection method in time domain and modified spectral flatness method in frequency domain for detecting heart murmurs. From experimental results, it is confirmed that the proposed algorithm detect the heart murmurs efficiently.

• 대한기관식도과학회:학술대회논문집
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• 대한기관식도과학회 1972년도 춘계종합 학술대회 초록집
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• pp.1.3-1
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• 1972

Acoustic neuroma의 조기진단은 수술적 치료에 큰 도움이 침은 주지의 사실이다. Acoustc neuroma의 조기진단방법으로는 internal auditory meatus cisternography 가장 정확한 것으로 알려져 있으나 이를 위하여서는 무엇보다도 정상내이도의 계측이 필요하다고 하겠으며 내이도 계측 방법으로는 Camp, J.D.와 Cilley, E.I.L.등에 의한 Conventional roentgraphy, laminography, cisternography와 같은 간접적인 방법과 Amjad, A.H. 들에 의한 rubber cast를 사용한 직접적인 방법이 있다. 금번 저자들은 inpression material인 regular rubber base를 사용하여 연세대학교 의과대학 해부학교실에 있는 한국인 성인 두개골 41개를 대상으로 내이도에 대한 일련의 해부학적 계측을 하였기에 문헌적인 고찰과 아울러 그 결과를 보고하는 바이다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 2002년도 하계학술발표대회 논문집 제21권 1호
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• pp.373-376
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• 2002

Most previous studies using ultrasound for osteoporosis diagnosis have employed ultrasound in a frequency range of 0.2-1 MHz. In this study, acoustic properties of the 12 defatted bovine cancellous bone specimens were investigated in vitro. Speed of sound (SOS) and broadband ultrasonic attenuation (BUA) were measured using three matched pairs of transducers with the center frequencies of 1, 2.25, and 3.5 MHz, respectively, in order to cover a broad frequency range of 0.5-2 MHz. The relative orientation between ultrasonic beam and bone specimens was the mediolateral (ML) direction of the bovine tibia. SOS showed significant linear positive correlations with apparent density for all three pairs of transducers of 1 MHz, 2.25 MHz, and 3.5 MHz, respectively. BUA showed relatively weak correlations with apparent density for the pairs of transducers of 1 MHz and 2.25 MHz. Furthermore, in the measurement with the pair of 3.5 MHz transducers, BUA was independent of apparent density. SOS and BUA were only weakly correlated with each other. The linear combination of SOS and BUA showed significant correlations with apparent density. These results suggest that the frequency range up to 1.5 MHz may be also useful in the osteoporosis diagnosis.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.35-42
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• 2000

본 연구에서는 몰드형 전력변압기의 절연열화 상태를 진단하기 위해 에폭시 수지의 보이드방전에 의한 절연열 화의 상태를 트리의 길이에 따라 열화 초기, 중기 및 말기로 구분하고 이때 방출된 음향선호흘 분석하였다. 또한 보이드방전에 의한 음향선호를 측정할 때 몰드변압기의 철심에서 발생되는 자기적 음향 노이즈가 중첩됨으로 이를 구분하기 위해 용량 500[kVA]인 실용 몰드변압기를 배전 계통 22.9[kV]의 선로에 접촉하였을 때, 자화전류 및 부하전류에 의해 각 상에서 발생되는 음향 노이즈 신호의 주파수 스펙트럼올 분석하였다. 실행 결과, 에폭시수지의 보이드방전애 의해 발생된 음향방출신호의 주파수 스펙트럼은 열화상태에 따라 약 50-230[kHz] 범위에서 측정되었으나, 배잔계동에 접속된 실용 몰드변압기의 자화전류 및 부하전류에 의해 발생된 자기회로의 음향 노이즈에 대한 주파수 스펙드럼은 약 4O-120[kHz] 대역인 것으로 나타났다.

• 비파괴검사학회지
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• 제28권4호
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• pp.315-322
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• 2008

발전소 밸브는 장시간 동안 고온고압하의 기혹한 조건으로 운전됨에 따라 밸브 시트(seat)면의 이물질 삽입, 시트의 균열, 스템(stem) 패킹(parking) 또는 용접부위 결함 및 피로균열 둥에 의해 누설손상이 발생하고 있다. 이러한 밸브 내부누설 상태를 정밀하게 진단하고 평가하기 위해서는 음향방출기술의 적용이 필요하며, 본 논문은 현장적용이 가능한 연구를 수행하고 그 결과를 소개하고자 한다. 또한 실제 발전소에서 운전되는 다양한 밸브 조건을 토대로 실험실 실험에 의해 주변잡음, 밸브누설시의 음향레벨 및 스펙트럼 특성을 분석하고, 발전소 현장실험 결과와의 비교분석을 통하여, 밸브 누설상태에 따른 주변잡음, 음향신호 및 측정 가능한 최소 누설검출량 등의 평가방법에 대해 고찰하였다. 실험실 실험 및 현장적용 연구결과로부터 밸브누설 여부를 포함한 상태 평가와 최소 측정가능 누설검출량 평가가 가능하였으며, 향후 본 연구는 발전설비 안전운전과 밸브누설로 인한 에너지 손실 예방에 크게 기여할 것으로 기대된다.

• 비파괴검사학회지
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• 제28권4호
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• pp.323-330
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• 2008

소구경 배관 소켓 용접부의 고주기 피로특성윽 평가하고 피로 균열의 발생을 음향방출법을 이용하여 실시간 모니터링 하였다. 스테인리스 316L강 시험편은 가스텅스텐아크용접 공정으로 루트부에 결함이 없는 시험편과 용입불량 결함이 있는 시험편으로 준비하였다. 피로파단은 고응력 일때는 토우부, 상대적으로 저응력일 때는 루트부에서 일어났다. 피로시험동안 음향방출 카운트가 급격히 증가하는 시점을 균열의 발생 싸이클 ($N_i$)로 정의하였고 방사선투과법과 전자현미경을 이용하여 피로균열 생성 싸이클 전과 후에서 균열을 확인하였다. 소켓용접배관의 굽힘피로 손상 진단 및 감시를 위해 균열의 존재와 파괴모드 그리고 균열의 발생 싸이클에 관한 연구를 수행하였다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 2001년도 학술대회논문집
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• pp.139-144
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• 2001

Insulation aging diagnosis system provides early warning regarding electrical equipment defect. Early warning is very important in that it can avoid great losses resulting from unexpected shutdown of the production line. Since relations of insulation aging and partial discharge dynamics are non-linear, it is very difficult to provide early warning in an electrical equipment. In this paper, we propose the design method of insulation aging diagnosis system that use a magnetic wave and acoustic signal to diagnoses an electrical equipment. Proposed system measures the partial discharge on-line from DAS(Data Acquisition System) and acquires 2D patterns from analyzing it. For filtering the noise contained in sensor signals we used ICA algorithms. Using this data, design of the neuro-fuzzy model that diagnoses an electrical equipment is investigated. Validity of the new method is asserted by numerical simulation.