• Journal of Mechanical Science and Technology
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• 제20권8호
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• pp.1256-1265
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• 2006

The supersonic flows around tandem cavities were investigated by two-dimensional and three-dimensional numerical simulations using the Reynolds-Averaged Navier-Stokes (RANS) equation with the k- ω turbulence model. The flow around a cavity is characterized as unsteady flow because of the formation and dissipation of vortices due to the interaction between the freestream shear layer and cavity internal flow, the generation of shock and expansion waves, and the acoustic effect transmitted from wake flow to upstream. The upwind TVD scheme based on the flux vector split with van Leer's limiter was used as the numerical method. Numerical calculations were performed by the parallel processing with time discretizations carried out by the 4th-order Runge- Kutta method. The aspect ratios of cavities are 3 for the first cavity and 1 for the second cavity. The ratio of cavity interval to depth is 1. The ratio of cavity width to depth is 1 in the case of three dimensional flow. The Mach number and the Reynolds number were 1.5 and $4.5{\times}10^5$, respectively. The characteristics of the dominant frequency between two- dimensional and three-dimensional flows were compared, and the characteristics of the second cavity flow due to the first cavity flow was analyzed. Both two dimensional and three dimensional flow oscillations were in the 'shear layer mode', which is based on the feedback mechanism of Rossiter's formula. However, three dimensional flow was much less turbulent than two dimensional flow, depending on whether it could inflow and outflow laterally. The dominant frequencies of the two dimensional flow and three dimensional flows coincided with Rossiter's 2nd mode frequency. The another dominant frequency of the three dimensional flow corresponded to Rossiter's 1st mode frequency.

• 한국항공우주학회지
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• 제31권7호
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• pp.94-99
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• 2003

액체로켓엔진의 연소 안정성 평가를 위한 압력 교란 장치인 펄스건은 내재된 화약 폭발시 충격파를 유도관을 통해 엔진 연소기 내부로 전달 발생시키게 된다. 본 연구에서는 펄스건 특성에 영향을 주는 여러 가지 인자 중 화약 충진량에 의한 충격파 특성 파악을 위해 KSR-III 주 엔진과 같은 직경 크기를 갖는 모사 챕버를 이용하였다. 펄스건 출구에서 발생하는 충격파는 축대칭의 균일한 형상의 세기를 지니고 있으며 전체적인 세기 분포는 챔버 내의 압력에 따라 변화함을 확인하였다. 펄스건의 충격파는 상온 상태 조건에서 챔버내의 공명 주파수를 가진하는 것으로 보아 실제 연소장에서도 충분한 압력 교란을 제공할 수 있을 것으로 보인다. 가장 중요한 점은 펄스건에 의해 발생하는 초기 압력 최대 값이 화약 충진량의 크기에 비례하는 경향을 보인다는 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권9호
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• pp.195-207
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• 2022

COVID-19 has remained one of the most serious health crises in recent history, resulting in the tragic loss of lives and significant economic impacts on the entire world. The difficulty of controlling COVID-19 poses a threat to the global health sector. Considering that Artificial Intelligence (AI) has contributed to improving research methods and solving problems facing diverse fields of study, AI algorithms have also proven effective in disease detection and early diagnosis. Specifically, acoustic features offer a promising prospect for the early detection of respiratory diseases. Motivated by these observations, this study conceptualized a speech-based diagnostic model to aid in COVID-19 diagnosis. The proposed methodology uses speech signals from confirmed positive and negative cases of COVID-19 to extract features through the pre-trained Visual Geometry Group (VGG-16) model based on Mel spectrogram images. This is used in addition to the K-means algorithm that determines effective features, followed by a Genetic Algorithm-Support Vector Machine (GA-SVM) classifier to classify cases. The experimental findings indicate the proposed methodology's capability to classify COVID-19 and NOT COVID-19 of varying ages and speaking different languages, as demonstrated in the simulations. The proposed methodology depends on deep features, followed by the dimension reduction technique for features to detect COVID-19. As a result, it produces better and more consistent performance than handcrafted features used in previous studies.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.409-416
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• 2022

본 논문은 시간지연 컨볼루션 혼합신호의 암묵잡음분리방법에 관한 것이다. 폐쇄된 공간에서 음향신호의 혼합모델은 다채널이기 때문에 convolutive 암묵신호분리방법을 적용하며 두 마이크 입력신호의 시간지연된 데이터 샘플들을 사용한다. 이 신호분리방법은 분리계수를 직접 계산하는 것이 아니라 역방향 모델을 이용하여 혼합계수를 산출하며, 계수의 갱신이 2차 통계적 성질에 기반한 반복적인 계산에 의해 이루어진다. 제안한 암묵신호분리의 성능을 검증하기 위해 많은 시뮬레이션을 수행하였다. 모의실험 결과, 이 방법을 사용한 잡음분리는 컨볼루션혼합에 상관없이 안전하게 동작하고, 일반적인 적응 FIR(Finite Impulse Response) 필터구조에 비해 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)가 0.3점 개선되는 것으로 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제41권2호
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• pp.199-209
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• 2022

일반적인 비정상 탐지 알고리즘은 사전 데이터를 이용하여 학습된다. 따라서 시간에 따른 정상 데이터의 특징이 변화되는 경우에 기존의 배치 학습 기반 알고리즘의 성능 저하가 불가피하다. 본 논문에서는 정상 데이터의 점진적 특징 변화를 고려할 수 있는 온라인 비정상 탐지 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 단일 클래스 분류 모델에 기반하며 오프라인 및 온라인 단계의 학습 과정을 포함한다. 제안된 알고리즘의 오프라인 학습 단계에서는 사전 데이터가 잠재 공간의 중심에 근접하도록 학습하고, 이후 온라인 학습단계에서는 신규 데이터에 의한 점진적 잠재 공간의 중심을 갱신하고, 갱신된 중심을 기준으로 계속 학습을 진행한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험결과 제안된 온라인 비정상 탐지 알고리즘은 점진적 중심 갱신 및 학습을 위해 단지 2 % 정도의 추가 학습시간이 소요되는 것으로 확인되었다. 반면에 시변 정상데이터가 수신되는 경우에 오프라인 학습 모델과 비교하여 19.10 % 개선된 Area Under the receiver operating characteristic Curve(AUC) 성능을 보였다.

• Advances in concrete construction
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• 제13권 2호
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• pp.199-213
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• 2022

Experimental and discrete element approaches were used to examine the effects of F shape non-persistent joints on the failure behaviour of concrete under uniaxial compressive test. concrete specimens with dimensions of 200 cm×200 cm×50 cm were provided. Within the specimen, F shape non-persistent joint consisting three joints were provided. The large joint length was 6 cm, and the length of two small joints were 2 cm. Vertical distance between two small joints change from 1.5 cm to 4.5 cm with increment of 1.5 cm. In constant joint lengths, the angle of large joint change from 0° to 90° with increments of 30°. Totally 12 different models were tested under compression test. The axial load rate on the model was 0.05 mm/min. Concurrent with experimental tests, numerical simulation (Particle flow code in two dimension) were performed on the models containing F shape non-persistent joint. Distance between small joints and joint angles were similar to experimental one. the results indicated that the failure process was mostly governed by both of the Distance between small joints and joint angles. The axial loading rate on the model was 0.05 mm/min. The compressive strengths of the samples were related to the fracture pattern and failure mechanism of the discontinuities. Furthermore, it was shown that the compressive behaviour of discontinuities is related to the number of the induced tensile cracks which are increased by increasing the joint angle. In the first, there were only a few acoustic emission (AE) hits in the initial stage of loading, and then AE hits rapidly grow before the applied stress reached its peak. Furthermore, a large number of AE hits accompanied every stress drop. Finally, the failure pattern and failure strength are similar in both approaches i.e., the experimental testing and the numerical simulation approaches.

• 한국음향학회지
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• 제42권6호
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• pp.500-510
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• 2023

수동소나 신호에는 정상신호와 비정상 신호가 같이 존재하는 경우가 대부분이다. 정상신호와 혼재된 비정상 신호는 주로 정상신호만을 학습하는 오토인코더를 이용하여 탐지된다. 하지만 기존의 오토인코더는 혼재된 신호로부터 왜곡된 정상신호를 복원하므로 부정확한 탐지를 수행할 수 있다. 이러한 한계를 개선하고자, 본 논문에서는 순환신경망과 벡터 양자화 기반의 비정상 신호 탐지 모델을 제안한다. 제안된 모델은 학습된 잠재벡터들을 대표하는 코드 북을 생성하고, 제안된 코드벡터의 탐색을 통해 보다 정확하게 비정상 신호를 탐지한다. 공개된 수중 음향 데이터를 이용한 실험에서 제안된 기법이 적용된 오토인코더와 변이형 오토인코더는 기존 모델에 비해 최소 2.4 % 향상된 탐지 성능과 최소 9.2 % 높은 비정상 신호 추출 성능을 보였다.

• 한국음향학회지
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• 제28권8호
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• pp.781-789
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• 2009

다목적홀의 음향을 1:50 축소모형으로 예측 및 평가하기 위해 필요한 모형재료의 구성과 흡음특성에 대해 연구하였다. 실제 홀에서의 반사면 및 가변음항요소, 객석의 설계요소별 흡음특성 (125Hz-lkHz 평균)을 기준으로 축소모형의 형상과 재질을 선정하였으며, 흡음율은 상사의 법칙과 ISO 354를 준용하여 측정하였다. 그 결과, 주벽체의 평균흡음율은 0.08로 래커 코팅된 MDF나 아크릴이 적합하며, 객석 의자, 관객 및 연주자 평균흡음율은 각각 0.64, 0.74와 0.45를 목표로 할때 목재, 흡음천과 폼보드를 조합하여 흡음률을 재현하였다. 흡음커튼과 배너는 적용부위 및 단면설계에 따라 흡음재의 마운팅 방법을 선택하였으며, 배면공기층이 없는 상태 (A형 마운팅)에서의 평균흡음율이 0.42, 0.9 m 배면공기층 조건에서 시료 양단이 고정된 상태 (E형 마운팅)에서는 0.47, 천장에 매단 상태 (G형 마운팅)에서는 0.45로 나타났다. 특히, 배면공기층의 증가에 의해 저주파 대역 흡음력이 증가하였다. 스테이지 하우스 내부는 평균흡음율 0.68의 Fiber glass board 시공을 예상하여 흡음재와 스피커망 원단을 조합하여 재현하였다. 본 연구에서 도출된 모형 재료의 형상과 흡음특성은 향후 1:50 축소모형으로 다목적홀의 형상에 의한 중주파 대역 이하의 음향예측에 유용하게 활용될 것으로 사료된다.

• 대한후두음성언어의학회지
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• 제14권2호
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• pp.110-116
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• 2003

Background and Objectives : Laryngeal cancer discrimination using voice signals is a non-invasive method that can carry out the examination rapidly and simply without giving discomfort to the patients. n appropriate analysis parameters and classifiers are developed, this method can be used effectively in various applications including telemedicine. This study examines voice analysis parameters used for laryngeal disease discrimination to help discriminate laryngeal diseases by voice signal analysis. The study also estimates the laryngeal cancer discrimination activity of the Gaussian mixture model (GMM) classifier based on the statistical modelling of voice analysis parameters. Materials and Methods : The Multi-dimensional voice program (MDVP) parameters, which have been widely used for the analysis of laryngeal cancer voice, sometimes fail to analyze the voice of a laryngeal cancer patient whose cycle is seriously damaged. Accordingly, it is necessary to develop a new method that enables an analysis of high reliability for the voice signals that cannot be analyzed by the MDVP. To conduct the experiments of laryngeal cancer discrimination, the authors used three types of voices collected at the Department of Otorhinorlaryngology, Pusan National University Hospital. 50 normal males voice data, 50 voices of males with benign laryngeal diseases and 105 voices of males laryngeal cancer. In addition, the experiment also included 11 voices data of males with laryngeal cancer that cannot be analyzed by the MDVP, Only monosyllabic vowel /a/ was used as voice data. Since there were only 11 voices of laryngeal cancer patients that cannot be analyzed by the MDVP, those voices were used only for discrimination. This study examined the linear predictive cepstral coefficients (LPCC) and the met-frequency cepstral coefficients (MFCC) that are the two major cepstrum analysis methods in the area of acoustic recognition. Results : The results showed that this met frequency scaling process was effective in acoustic recognition but not useful for laryngeal cancer discrimination. Accordingly, the linear frequency cepstral coefficients (LFCC) that excluded the met frequency scaling from the MFCC was introduced. The LFCC showed more excellent discrimination activity rather than the MFCC in predictability of laryngeal cancer. Conclusion : In conclusion, the parameters applied in this study could discriminate accurately even the terminal laryngeal cancer whose periodicity is disturbed. Also it is thought that future studies on various classification algorithms and parameters representing pathophysiology of vocal cords will make it possible to discriminate benign laryngeal diseases as well, in addition to laryngeal cancer.

• 전자공학회논문지
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• 제54권1호
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• pp.111-120
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• 2017

본 논문에서는 해저 퇴적물 분류를 위한 특징 추출 기법을 제안하고 검증한다. 기존 연구에서는 주파수의 영향이 없는 반사계수를 이용하여 퇴적물을 분류해 왔다. 그러나 해저 퇴적물의 음향 감쇠계수는 주파수의 함수이며 퇴적 성분에 따라 서로 다른 특성을 나타낸다. 따라서 주파수에 따른 감쇠계수 변화량을 이용하여 특징벡터를 생성하였다. 감쇠계수 변화량은 Chirp 신호에 의해 생성된 두 번째 층 반사신호를 이용하여 추정한다. Chirp 신호의 다중대역 특징이 다차원 벡터를 형성하기 때문에 기존의 방법에 비해 우수한 특성을 갖는다. 반사계수에 의한 분류 성능과 비교하기 위해 선형 판별 분석법 (LDA, Linear Discriminant Analysis)를 이용하여 차원을 축소하였다. Biot 모델을 이용하여 모의실험 환경을 구축하고 Fisher score와 MLD(Maximum Likelihood Decision)를 기반의 분류 정확도를 이용해 제안된 특징을 평가하였다. 그 결과, 제안된 특징은 반사계수에 비해 높은 변별력을 보이며, 측정 및 깊이 추정오차에도 강인한 특성을 보였다.