In this paper, BSR noise from an instrument panel of a vehicle are investigated with integrated experimental methods. First, potential source regions of the instrument panel for BSR are localized by using the module-excitor and near-acoustic field visualization system. Then, subjective evaluation of BSR nosie from the detected potential noise source regions is made with the Zwicker's loudness and time-varying loudness methods.
To investigate the generation mechanism of the shock-associated noise, an underexpanded supersonic jet from an axisymmetic nozzle is simulated under the conditions of the Nozzle exit Mach number of 2 and the exit pressure ratio of Pe/Pe =1.5. The present simulation is performed based on the high-order accuracy and high-resolution ENO (Essentially Non-Oscillatory) scheme to capture the time-dependent flow structure representing the sound source. It was found that the shock-associated noise is generated by the weak interaction between the downstream propagating large turbulence structures of the jet flow and the quasi-periodic shock cell structure during the one is passing through the other. The directivity of propagating waves to the upstream is clearly shown in the visualization of pressure field. It is shown that the present calculation of the centerline pressure distribution is in fare agreement with the experimental data at the location of first shock cell.
With recent advance in automotive noise control engineering reducing major sound sources in the vehicle, customers perceive Buzz, Squeak and Rattle (BSR) as one of important indicators of vehicle quality and durability. As the long-term goal, we expect to establish the integrated design cycle for the reduction of the BSR noise in the early stage of vehicle development. which consist of design, prediction and evaluation procedures. This is possible only with great bulk of experimental data for BSR noise. In this paper, BSR noise is experimentally identified for vehicle doors, which have been traditionally considered as one of main sources of BSR noise. Based on this result, we proposed systematic method for the prevention of BSR noise in the vehicle doors.
본 논문에서는 청각 장애인들은 시각에 의존하지 않고는 소리를 인지할 수 없다는 문제를 해결하기 위해 사운드를 시각화하는 웨어러블 시스템을 구현하였다. 시스템의 음성 인식 센서가 음성을 인식해 웨어러블 디스플레이에 전송된 메시지를 확인하고, 기상 재난 메시지를 웨어러블에서 실시간으로 확인하여 안전사고를 예방할 수 있게 하여 청각장애인의 어려움을 해결하였다.
통계적으로 일반인보다 청각장애인의 교통 사고율이 높은 것으로 나타나는데, 이는 청각 장애로 대표되는 차량을 포함한 위험 요소를 인식하기 힘든 상태나 조건에서 기인한다. 자동차가 접근하는 등의 소리를 듣지 못한다는 것은 결국 어떠한 위치에 위험요소가 존재하는지 인지하지 못함에 따라 사고로 이어질 가능성이 존재함을 의미하는데 이러한 문제점을 개선함과 동시에 대화중인 사람의 목소리를 시각화하여 정보를 제공함으로써 청각장애인으로 하여금 더 안전하고 쾌적한 삶을 누리게 하는 것이 청각장애인을 위한 사운드 정보 시각화 안경의 개발 목적이다. 위와 같은 배경을 통해 딥 러닝 기술에 기반하여 분류 과정을 거친 소리 정보의 판별을 통해 위험 요소를 인식한 후 시각화 하여 정보를 제공하는 디바이스를 제안한다.
Among various elements to affect customer's evaluation of vehicle quality, BSR(Buzz, Squeak, Rattle) are considered to be a mostly contributing factor. In this paper, we provide the test method which can be used to reduce the BSR noise of instrument panel in a vehicle. First, potential source regions of the instrument panel for BSR are localized by using the vibration-excitor and near-acoustic field visualization system. Then, subjective evaluation of BSR noise from the detected potential noise source regions is made with the Zwicker's loudness and time-varying loudness methods. This illustrative analysis reveals that current experimental methods can be used as a test procedure to systematically tackle BSR issues in early stage of the vehicle development cycle, which can result in the reduction of the production cost.
To accommodate constantly growing knowledge in scientific discourse that is revised over time by domain experts, we need to also evolve our ontology. The body of knowledge will get structured and refined as we develop a deeper understanding of issues. Keeping trail of new changes in semantically rich and formally sound mechanism has pragmatic advantages for providing the undo and redo facility and ontology recovery to a previous state. In this research, we have proposed a framework that support change logging and then using these logged changes for reverting ontology to a previous consistent state and visualization of change effects on ontology. The system is compared with ChangesTab of $Prot{\acute{e}}g{\acute{e}}$ and the results depict better accuracy for our system.
본 연구에서는 음악 가사의 감성분석을 통한 영상작품의 제작을 시도하였다. 가사 텍스트의 감성분석에는 구글(Google)의 자연어 처리 API를 활용하였고 그 결과를 영상 시각화 규칙과 연결하였다. 기존의 공학적 연구들에서의 텍스트 기반 감성분석은 소셜 미디어에서의 사용자 댓글과 리뷰를 분석해서 사용자들의 감정과 태도를 이해하도록 하는 연구들이 많았다. 본 연구에서는 감성분석 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하였다. 기계의 관점에서 볼 때 감정은 숫자로 치환되어 나타나므로 규격화, 표준화 될 수밖에 없다는 한계점이 있다. 이에 가사 데이터의 감성분석 결과를 시각예술에서의 조형요소들의 규칙과 연결하여 이러한 한계를 일부 극복해보자 하였다. 본 연구는 인공지능이 인간의 고도화 된 정신적 산물인 예술작품의 창작까지 시도하는 현 시대를 반영하며 문학, 음악, 회화, 무용 등 기존의 전통적인 예술작품을 기계를 통해 바라본 새로운 형태의 예술작품으로 만들어 보고자 하는 목표를 가지고 있다. 더불어 감정표현에 어려움을 겪는 발달 장애인들의 창작활동과 심리분석 및 의사소통을 용이하게 해주는 예술창작 및 교육 플랫폼으로 확장되기를 기대한다.
소음문제는 대도시 환경문제 중 주요한 문제 중의 하나로 관심이 높으며, 도시계획과 설계분야에 소음지도의 활용이 증가하고 있는 추세이다. 그러나, 기존의 2D 소음지도는 주로 평면적인 소음분포만을 나타내고 있어 최근 고층화, 대형화 되어가는 건물의 각 공간에 대한 미시적 소음분석 및 시각화에는 한계를 갖고 있다. 따라서 본 연구에서는 평면적이고 지역적인 소음분포의 표현에만 머무르고 있는 기존 소음지도의 한계점을 인지하고 소음의 수직적인 분포를 고려하여 공간단위의 소음분석 및 시각화를 위한 데이터모델을 제시하였다. GIS의 토폴로지 구조를 3차원으로 확장함으로써 3차원 공간분석 및 공간단위 시각화가 가능한 3차원 GIS 데이터모델을 제안하고 이를 3차원 소음정보시스템에 적용하고자 하였다. 간단한 3차원 소음정보시스템을 구축하여 3차원 공간질의, 시간대별 3차원 소음시각화, 방음벽의 높이에 따른 소음의 변화량을 시뮬레이션하고 각각의 경우 소음노출가구 및 인구를 정량적으로 산정함으로써 도시계획 및 설계분야에서의 활용가능성을 예시하였다.
폴리비닐알코올(polyvinyl alcohol, PVA)젤을 온도가시화용 생체모의매질로 사용하기 위한 기초적인 정보를 얻기 위하여, PVA의 농도를 바꾸어가며 집속초음파에 의한 온도변화 특성을 조사하였다. 기본적인 음향 특성을 조사하기 위하여 PVA농도에 따른 음속, 감쇠계수, 밀도 등이 측정되었고 열역학적 특성인 열전도도, 열용량이 측정되었다. 30 ℃ 이상에서 변색되는 시온필름을 사용하여 집속초음파에 의해 상승되는 초점부근의 온도 변화의 범위를 관찰하였으며 기록된 이미지의 화상처리를 통하여 변색범위의 면적을 도출하였다. PVA의 농도가 2 wt%~16 wt%의 범위에서 증가할수록 젤 내부에서 30 ℃ 이상으로 상승하는 영역은 선형적으로 증가함을 보였고 집속초음파 트랜스 듀서에 인가하는 파워가 증가할수록 변색영역이 증가함을 확인하였다. 이들 결과는 유한요소법을 사용한 시뮬레이션 결과와도 좋은 일치를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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