음의 비선형 전파가 일어나기 쉬운 정도를 나타내는 파라메타로서 기본파 진폭과 제2고조파 진폭의 비로써 매질의 물리적 성질에만 관계하는 파라메타 B/A가 있다(1)(2). 종래 B/A파라메타 측정은 대부분 광대역의 초음파 트랜스듀서 혹은 공진 주파수가 다른 복수의 트랜스듀서를 이용하여 왔다(3). 본 연구에서는 협대역의 단일 트랜스듀서를 이용하여 B/A파라메타를 효율적으로 측정 할 수 있는 전용 초음파 트랜스듀서를 제안하였다. 그 방법으로 특성이 동일한 두 장의 압전체를 적층시키고, 그 중 한 장의 압전체에 전기적인 용량을 접속하여 기본 공진 모드 및 기본 공진 모드의 두 배의 주파수에 해당되는 조화파 모드를 발생시킬 수 있도록 하였다 이것을 시험 제작하여 그 특성을 이론 및 실험적으로 해석한 결과 음향 매질의 비선형 파라메타인 B/A의 측정에 적용 가능함을 확인하였다.
The purpose of the present study was to determine the effect of the management program known as vocal function exercise (VFE) on voice quality. Typical VFE was modified and applied to patients with vocal nodules by controlling intensity of voice and relieving the vocal fold to solve hyperfunctional problems in VFE. Eight female subjects aged between 28 and 54 who had been diagnosed with vocal nodules took part in the study. The patients performed VFEs once a week for eight weeks. Vocal function exercises consist of voice hygiene, respiratory training, phonation training, and glide training. The subjects' voices were analyzed pre and post therapy on the aspects of acoustics, maximum phonation time (MPT), GRBAS, and voice handicap index (VHI). As a result, it was found that fundamental frequency ($F_o$) was significant increased, shimmer decreased remarkably and that noise to harmonic ratio (NHR) lowered obviously in the acoustic parameter. In addition, MPT was increased significantly. The scale of GRBAS indicated significant improvement in grade, roughness, and strained voice. VHI indicated significant improvement in an emotional part. In conclusion, VFE was effective in improving voice quality for patients with vocal nodules.
Kim, Jung-Soo;Hwang, In-Koo;Kim, Jung-Tak;Moon, Byung-Soo;Lyou, Joon
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제2권2호
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pp.95-99
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2002
The Loose Part Monitoring System(LPMS) has been designed to detect. locate and evaluate detached or loosened parts and foreign objects in the reactor coolant system. In this paper, at first, we presents an application of the back propagation neural network. At the preprocessing step, the moving window average filter is adopted to reject the reject the low frequency background noise components. And then, extracting the acoustic signature such as Starting point of impact signal. Rising time. Half period. and Global time, they are used as the inputs to neural network . Secondly, we applied the neural network algorithm to LPMS in order to estimate the mass of loose parts. We trained the impact test data of YGN3 using the backpropagation method. The input parameter for training is Rising clime. Half Period amplitude. The result shored that the neural network would be applied to LPMS. Also, applying the neural network to thin practical false alarm data during startup and impact test signal at nuclear power plant, the false alarms are reduced effectively.
Tremor is a main factor of parkinsonism. Voice tremor may be the first, later or the only symptom of a neurological disease and its frequency, amplitude, and regularity may differ among the diseases of different neural subsystems. Differential diagnosis between idiopathic Parkinson's disease (IPD) and multiple system atrophy (MSA) has been difficult. This study included three groups: (1) 6 IPD patients; (2) 6 MSA patients; and (3) 20 ageand sex-matched normal controls. The MDVP (Multidimensional Voice Program) was used to analyze the sustained /a/phonation. The results were as follows: (1) frequency perturbation parameters (jitter, sPPQ, Vf0) and FTRI of tremor parameter of two patient groups were statistically different from those of the controls (p < .01); (2) measures were higher in short-term and long-term f0 and amplitude perturbation in MSA than IPD; (3) however, any acoustic parameters between IPD and MSA were not statistically different; except for the rate of frequency tremor, 4$\sim$5 Hz in IPD, 5$\sim$11 Hz in MSA and (4) the pattern of regularity for voice tremor through histogram indicated that amplitude of IPD was irregular while both f0 and amplitude of MSA were irregular. In conclusion, F0, rate of frequency tremor, and pattern of f0 regularity may be predictors for differential diagnosis. These findings might signify that voice tremor of parkinsonism was resulted from modulation of f0.
The magnetic abrasive polishing (MAP), for online monitoring with AE sensor attachment, was performed in this study. To predict the surface roughness after the magnetic abrasive polishing of NAK80, the signal data acquired from the AE sensor were analyzed. A dimensionless coefficient, which consisted of average of AErms and standard deviation of AE signal, was defined as a characteristic of the MAP and a prediction model was obtained using least square method. A neural network, which had multiple input parameters from AE signals and polishing conditions, was applied for predicting the surface roughness. As a result of this study, it was seen that there was very close correlation between the AE signal and the surface roughness in the MAP. And then on-line prediction of the surface roughness after the MAP of the NAK80 was possible by the developed prediction model.
The behaviour of pressure vessel made of SS41 steel was investigated during hydrotest. AE tests were carried out for the vessels in as-manufactured, V-notched and weld-cracked state using microcomputer-based AE instrumentation. The following results were obtained: 1) In the case of source location using cylindrical program, to minimize the error of source location, the difference of max. Delta T values measured from each sensor should be kept as small as possible. 2) When crack grew, AE event rate increased continuously but AE event from the inclusions occurred intermittently, so by analyzing event rate, the source of AE could be derived. 3) From the spot welding part of supporter, many events with low energy occurred independent of Kaiser effect, which could be confirmed by analyzing energy parameter. 4) The b-value from the tensile specimen of was lower than that from normal specimen and the b-value from crack propagation was lower than that from deformation, so by analyzing peak amplitude distribution, the source mechanism could be derived from the b-value.
Demands for Korean Traditional Residence Complexes as a more humane resident space have recently been increasing for the purposes of users' health and convenience, built with the purpose of reflecting various trends. This study is aimed at examining the physical characteristics of design in residence complexes by analyzing the physical characteristics of the sound environment as auditory elements of Hanok Complexes and the relationship between spatial and visual test values. The results were shown as follows: In subjective evaluation at Hanok, Natural sounds were recognized higher but artificial sounds were lower. According to the interrelationship analysis between subjective evaluation and physical measurement values, entrance (regular-StdDev), yard (regular-NbEm, friendly-G), waterside (regular-articulation index(rooms), StdDev, $L_{min}$, Rem), etc had been shown highly related.
주행 상태에서의 자동차 내부 음 환경은 다양한 소음 및 구조적 요인으로 인하여 음성에 대한 정상적인 전송 특성을 갖기 어렵다. 이는 음원으로부터 음성 입력 장치(Microphone)에 이르기까지의 채널 왜곡에 기인한 문제로써, 실제 주행 환경에서의 음성 인식 성능에 대해서도 심각한 악영향을 초래한다. 본 논문에서는 주행 소음의 크기에 따른 채널별 음성 왜곡 정도에 따른 명료도를 음성 전달 지수인 STI(Speech Transmission Index)를 통하여 분석하고 그 결과를 음성 인식률과 상호 비교하였다. 그리고 수음 패턴에 따른 명료도 척도와 음성 인식 성능과의 상관성을 검토하고, 이를 통해 단일 채널 환경에서 최적의 마이크로폰 위치에 대하여 고찰해 보았다. 실험 결과, 주행 중의 소음 환경에서도 음성의 명료도 척도와 인식률과의 관계는 높은 상관성이 얻어짐을 알 수 있었고, 각 채널 간의 성능 편차 패턴도 주행 환경에 따라 비슷한 양상을 보이는 것으로 나타났다.
해양환경에서 정합장처리를 통해 음원위치를 추정할 경우 실측신호의 음장과 복제음장 사이에 각종 매개변수의 오정합이 발생하여 상관값의 저하와 함께 음원 위치추정 결과에 바이어스를 발생시킨다. 본 논문에서는 정합장처리를 이용한 음원 위치추정에서 해양환경 및 시스템 오정합 매개변수로 인한 바이어스와 상관값의 변화 그리고 민감도에 대해서 고찰하였다. 이를 위해 Pekeris 해양 도파관에서 수치실험을 수행하였으며, 그 결과 매개변수 오정합이 음원 위치에서의 바이어스와 상관값의 감소를 발생시켰다. 또한 매개변수 민감도 평가를 통해 배열의 경사와 수심, 해저면 수심과 해저층의 음속이 민감도가 높음을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서, 부분방전 메카니즘을 진단하고 그리고 신경망을 도입하여 수명을 예측하기 위한 기초연구로서, 온라인상에서 자동진단을 제안했다. 제안한 방법에서 우리는 음향방출 감지시스템과 그리고 펄스 수와 펄스진폭에 의해서 정량적인 통계파라메타를 사용하였다. 통계적인 파라메타인 가령, 무게중심(G)와 방전분포 경도(C)를 이용하였고 그리고 초기단계와 중기단계에 대해서 분석하였다. 정량적인 통계파라메타들은 신경망에 의해서 학습되어졌다. 초기단계에 의해서 수명예측과 절연열화의 진단이 이루어졌다. 열화가 진행하는 동안 신경망 학습을 통한 휼륭한 진단능력이 있음이 근본적으로 드러났고, 신경망이 부분방전에 있어서 절연진단 및 수명예측을 위해서 적절하다는 것이 증명되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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