• 센서학회지
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• 제32권1호
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• pp.10-15
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• 2023

It is well known that polycrystalline ceramics fabricated via the templated grain growth method along a desired crystallographic direction, generally along [001], exhibits enhanced piezoelectric response. Generally, the piezoelectric properties of textured ceramics depend on the degree of texture, as piezoelectric properties peak in single crystals. Therefore, understanding the relationship between the degree of texture and piezoelectric properties is fundamental. Here, we present state-of-the-art textured piezoceramics by focusing on critical issues such as the quality of templates used for texturing and proper evaluation of the degree of texture analysis. The relationship between the degree of texture and its impact on the properties of textured materials is exclusively defined by the Lotgering factor (L.F.) calculated from the X-ray diffraction profiles. Additionally, we show that L.F. is not a suitable indicator of the degree of texture, contrary to previous interpretations. This statement was further supported by the fact that the true degree of texture can be better quantified by the multiples of random distribution. This argument was justified by comparing the quantitative values of the degree of texture obtained from both methods to those of the piezoelectric charge coefficient of textured and random ceramics.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권8호
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• pp.703-711
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• 2018

상수도관의 파열은 과도한 압력, 노후화, 온도변화 나 지진 등에 의한 지반이동에 의해 발생한다. 상수도관 파열이 대규모 단수, 싱크홀 등과 같은 더 심각한 피해 이어지지 않도록 신속하게 탐지 및 대응하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 상수도관 파열 탐지를 위해 개선 Western Electric Company (WECO) 방법을 개발하였다. 개선 WECO 방법은 통계적공정관리기법 중 하나인 기존 WECO 방법에 임계치 조정자(w)를 추가하여 대상 네트워크에 적합한 이상탐지 의사결정을 할 수 있도록 했다. 개발된 개선 WECO 방법을 미국 텍사스 오스틴 관망에 적용 및 검증하였다. 상수도관 파열 발생 시 측정한 비정상데이터와 수요량 변동만 고려한 정상데이터를 이용하여 기존 및 개선 WECO 방법을 비교하였다. 최적 임계치 조정자 w값을 결정하기 위해 민감도 분석을 수행하였으며, 다양한 계측시간 간격 데이터(dt = 5, 10, 15분 등)의 영향도 분석하였다. 각 경우 별 탐지성능은 탐지확률, 오경보확률, 평균탐지시간을 계산하여 비교하였다. 본 연구에서는 도출된 결과를 바탕으로 WECO 방법을 실제 상수도관 파열 탐지에 적용하기 위한 가이드라인을 제공한다.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1360-1365
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• 2019

본 논문은 모바일 로봇과 자동제어 시스템에 적용될 수 있는 음원 위치 추적 시스템(Sound Source Localization, SSL)을 보여준다. 대부분 SSL의 기법은 음원 도달 시간차(Interaural Time Difference, ITD)와 음압 레벨의 차이(Interaural Level Difference, ILD)를 구하고, 마이크로폰 배열의 기하학적 원리를 이용하여 위치를 찾게 된다. 하지만 본 논문에서는 음원의 수평 각도를 구하기 위해 깊은 인공 신경망을 기반으로 한 다른 접근법은 제안한다. 인간의 귀를 모방한 로봇의 양쪽 마이크로폰에서 음원의 신호를 채집하여 연구에 사용했다. Network를 학습시키기 위해 양쪽 마이크로폰에서 얻어진 음원의 스펙트럼 분포 차이를 이용하였다. 각 10도 마다 채집한 데이터로 네트워크를 학습시켰고 임의의 각도에서 얻어진 데이터로 결과를 확인했다. 실험 결과 제안한 SSL의 접근 방식은 상당히 가능성이 있는 결과를 보여주었다.