The acoustical sources of intake and exhaust systems in fluid machines are often characterized by the source impedance and strength using linear frequency-domain modeling. In the case of the sources which are nonlinear and time-variant, however, the source parameters were sometimes incorrectly obtained. In this paper, the source model and direct measurement technique are modified in order to evaluate the effect due to nonlinear and periodically time-varying source character as well as the linear property of the reflectivity of in-duct fluid machine source. With a priori known kinematical information of the source, the types of nonlinear time-variant terms can be presumed by a simple physical model, in which there is practically no restriction on the form of the model. The concept of source impedance can be extendable by introducing the linear frequency response function for each nonlinear or time-variant input. Extending the conventional method and adapting the reverse MISO technique, it is possible to develop a direct method that can deal with the nonlinear time-variant source parameters. The proposed direct method has a novel feature that there is no restriction on the probability or spectral natures of the excited sound pressure data. The present method is verified by the simulated measurements for simplified fluid machines. It is thought that the proposed method would be useful in predicting the insertion loss or the radiated sound level from intake or exhaust systems.
Non-destruction examinations are required in medical sciences and various engineering now. We wish to emulate the examinations in very simplified experiments. It is an educational program. We show a neural network analysis to predict the locations of a sound-source or a body irradiated by sound-waves in audio-region. The sound is an interest flux, and it enables to clear local-structures in a non-transparent space. However, the sound-propagation equations are not solved easily, therefore, we consider to adopt multi-layer neural-networks instead of the direct solutions. We used detected intensities and coordinates for input data and teaching data. A neural network learned them. The neural-network analysis decomposed the distance of 50cm. The resolution is rather rough; however, it is caused by the limitation of our equipments. Since there is no problem in the neural network processing, if we could revise experiments, then, progress of the resolution would be got. Thus, the proposed method functioned as an educational and simplified non-destruction examination.
The interior sound pressure level of the Korean high-speed train(KHST) is predicted by geometrical acoustic method. For the Purpose of assuring the prediction of Interior noise of KHST by the geometrical acoustic scheme, calculated sound level values of the Korean train express(KTX) by Identical geometrical method are compared with measured values of KTX prototype vehicle by experiment. Contribution of individual sound source of KHST vehicle Into the interior response positions is calculated and sound sources are classified in influential order. Hence, it is reasonable approach to reduce sound power of most contributing noise source first. Sensitivity of the interior response position's sound pressure level (SPL) with respect to train wall sections' transmission loss are carried on and acoustically sensitive spot is identified, for example window area for passenger cabin case. Those contribution and sensitivity analysis results are suggested to design quieter train efficiently.
The effect of soundscape has been analyzed by questionnaire results. Nowadays, EEG is used to identify the human reponses due to exterior stimuli such as soundscape sound sources. So, it is very meaningful to know the EEG response to soundscape sound sources. In the present study, the sound sources of soundscape were heard to subjects in order to find out the relationship between questionnaire results and electroencephalogram results through lab test. And stimulated part of brain for evaluating words were sought in this experiment too. The results of the study are as follows : the sound source of bird+music causes more ${\alpha}$-wave rise than other sound sources and the ${\alpha}$-wave stimulated region of brain is occipitallobe. In case of ${\beta}$-wave, the left part of brain is excited. ${\delta}$-wave is on frontallobe and ${\Theta}$-wave is on right part of brain. The evaluating words for soundscape can be categorized into four groups. These results could be used for basic materials of soundscape effects analysis.
실내 소음의 정확한 측정은 환경소음 관리상에 요구되어 지는 것이나 측정계 자체의 잡음으로 인하여 소음원이 가지는 원래의 잡음이 항상 영향을 받게되는 문제가 있다. 본 연구에서는 새로운 소음레벨 측정기술로서 크로스 스펙트럼법을 사용하여 측정된 신호로부터 측정계가 가지는 잡음을 효과적으로 제거하는 방법을 제안하였다. 두 개의 측정용 마이크로폰으로부터 받아들인 신호는 각각의 전치 증폭기를 통하여 A/D 변환기에 의해 디지털 신호화하여 크로스 스펙트럼을 이 디지털화 된 신호로부터 계산하고 측정계가 가지는 잡음과 소음 원의 잡음은 서로 무상관이므로 우리가 원하는 정확한 소음레벨을 측정할 수 있는 것이다. 제안된 기술의 성과는 염가의 상용 마이크로폰으로도 사용할 수 있었기 때문에 실험적으로 그 유효성과 경제성이 입증되었다.
The objective of this study is to determine the effect for the sound quality according to the noise source and to build the sound quality index of the laundry noise. In order to compare laundry noise among the influence of noise sources, we made virtual laundry noises by synthesizing an actual laundry noise and each noise source such as a dropping noise, water noise, motor noise and circulation pump noise. We conducted a listening test by customers using virtual laundry noises. As a result of listening test, we found that the dropping noise has a decisive effect on the sound quality of the laundry noise. We conducted the multi regression analysis of sound quality for the laundry noise using the statistical data processing. It is verified to the reliability of the multi regression index by comparison with listening results and index results of other actual laundry noises. This study is expected to provide a guide line for improvement of the laundry noise.
Floor impact sound level is affected by various factors. This study was examined about impact sources and floor coverings influenced at floor impact sound. So this study wishes to get method to reduce sound pressure level of receiving room. Light-weight impact sound in mid frequency and Heavy-weight impact sound in low frequency was affected by floor coverings. Therefore, method to reduce floor impact sound level is to use proper floor coverings. Some coverings can amplify the heavy-weight impact sound in low frequency. Floor impact sound sources used measurement and analysis were standard heavy-impact source(Tapping, Bang, Ball) and living impact sources(Cleaner, Chair, Toy-car, Soccer ball). And Floor coverings used measurements were various thickness vinyl, laminate(or ply-wood) floor. Especially vinyl floor coverings were very effective method to reduce floor impact.
최근 환경 소음이 사회적인 문제로 대두되고 있는 가운데, 생활수준의 향상으로 저소음화에 대한 요구가 증가되고 있는 실정이다. 이와 같이 소음에 관한 일반인들의 관심이 높아지면서 생환주변에서 주요 소음원으로 지적되고 있는 회전기계, 특히 가전제품을 비롯한 유동관련 기계류의 소음을 낮추기 위한 노력이 절실히 요구되고 있다. 본 소평팬에 대한 연구에서는 음압 및 음향인텐시티를 이용하여 소음원을 해석하였다. 이때, 광센서를 이용한 축류형 팬의 동기화가 수행되어졌고, 팬 형상에서 정확한 소음원의 위치를 규명하기 위한 기록시간의 결정이 제안되어졌다. 소음 발생하는 위치를 규명하였고, 지향성 연구를 통하여 축류형 팬의 방사형태를 결정하였으며, 음의 흐름도를 가시화 하였다.
블록체인은 자본 거래나 보안 데이터의 안전한 전송을 위한 플랫폼으로 그 가치가 높아지고 있다. 아울러 블록체인은 동영상, 음악, 사진과 같은 대용량의 데이터를 안전하게 저장하고, 거래 내용이나 서비스 이용 명세 등을 안전하게 관리할 수 있는 새로운 플랫폼으로서의 가능성을 가지고 있다. 블록 내 대용량 미디어 데이터를 저장할 수 없기에 분산저장 시스템(IPFS)과 음원 시그니처 데이터의 해시 정보를 이용하여 블록 내 음원 정보를 저장하고, 저장된 음원 데이터를 검색하는 속도에 관한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 기존 연구가 제시했던 검색 속도를 향상시킬 수 있는 블룸필터를 이용한 음원 시그니처 인덱싱 방법을 제안한다. 실험 결과 기존 검색성능(O(n))보다 향상된 검색 성능 (O(1))을 달성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
In this paper, intrusion detection technique based on the sound field variation of audio frequency in the security space is proposed. The sound field formed by sound source can be detected with the microphone when the obstacle or intruder is positioned. The sound field variation due to the intruder is based on the interference of audio wave. With the help of numerical simulation of sound field formations, the increase or decrease of sound pressure level is analyzed not only the obstacle, but also the intruder. Even the microphone is positioned behind the source, sound pressure level can be increase or decrease due to the interference. Frequency response test is performed with Gaussian white noise signal to get the whole frequency response from 0 to half of sampling frequency. There are three security cases. Case 1 is the situation of empty space with and without intruder, case 2 is the situation of blocking obstacle with and without intruder, and case 3 is the situation of side blocking obstacle with and without intruder. At each case, the frequency response is obtained first at the security space without intruder, and second with intruder. From the experiment, intruder size of $50cm{\times}50cm$ can be successfully detected with the proposed technique. Moreover, the case 2 or case 3 bring about bigger sound field variation. It means that the proposed technique have the potential of more credible security sensing in real situation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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