목적 : 청각의 뇌기능 영상 검사 시 소음 감쇠기의 유용성을 알아보고자 하였다. 대상 및 방법 : 소음 감쇠기는 실리콘 이어폰, 귀마개 그리고 마스크로 구성하였다. 마스크와 귀마개는 방음효과가 크다고 알려져 있는 부드러운 재질의 폴리우레탄 시트와 폴리우레탄 폼을 사용하여 제작하였다. 500 Hz의 순음 자극에 대한 청각의 뇌기능 자기공명영상 실험은 4명의 지원자를 대상으로 다음의 세가지 경우로 구별하여 시행하였다: 첫째, 마스크와 귀마개, 이어폰을 모두 착용한 경우, 둘째, 귀마개와 이어폰만을 착용한 경우 그리고 마지막으로 소음 감쇠기를 착용하지 않은 경우 이다. 데이터 획득을 위하여 고성능 경사자계 시스템이 갖추어진 1.5 T 자기공명영상장치에서 BOLD 자기공명 영상기법을 사용하였다. 영상 데이터는 SPM 99 분석프로그램을 이용하여 분석하여 활성화 지도를 획득하였다. 결과 : 소음감쇠기의 모든 구성요소를 사용한 경우 활성화는 주로 일차 청각중추에서만 집중되어 나타나는 결과를 얻었다. 귀마개와 이어폰만을 착용했을 때는 청각의 뇌 활성화 영역이 일차 청각중추와 이차 청각 영역에 분산되어 나타는 결과를 얻었으며 마지막으로 소음감쇠기를 사용하지 않은 경우 청각영역이 오른쪽의 일부만이 활성화 되었다. 결론 : 마스크, 귀마개, 이어폰으로 구성된 소음 감쇠기는 청각의 뇌기능 영상 검사 시 매우 유용할 것으로 기대된다.
The hydraulic pressure pulsation has on the effected on the acoustic nosie and control performance of the hydraulic-servo system. The Helmholtz attenuator introduction on the hydraulic line is an efficient device to reduce the hydraulic pulsation. The salient feature of causing hydraulic pulsation and the frequency characteristics of Helmholtz attenuator are studied. The hydraulic filter design parameters such as the locating position, connecting orifice area and accumulator volume are mathematically analyzed. The instrumental works are carried out with the remarkable reduction of the hydraulic pressure pulsation magnitude and the acoustic noise level.
When the fiber Bragg gratings are embedded in a fiber-optic Sagnac loop for measuring temperature or strain, it is difficult to separate the Bragg wavelengths. The transmitted light is mixed with the reflected Bragg wavelengths in the photo-detector, working as noises. To suppress the noises, we placed the FBG sensors and a fiber-optic attenuator at asymmetric positions in the loop. With the arrangement the reflected light became much bigger than the transmitted light, enabling the separation of the reflected Bragg wavelengths with almost the same signal-to-noise ratio of the FBG sensors outside the loop.
본 논문은 음향잡음감쇠기에서 신경망 구조의 Wiener 필터를 이용하여 비선형 잡음을 감쇠시키는 방법에 대하여 연구하였다. 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 위너필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 비선형 잡음감쇠 성능을 개선한다. 128-neuron, 8-neuron 은닉층과 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 비선형 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 본 연구에서 비선형 잡음에 대한 감쇠 성능을 검증하기 위하여 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 본 시스템은 비선형 잡음이 포함되어 있는 경우에도 위너필터 대신 FNN 필터를 사용하면 잡음감쇠 성능이 상당히 개선되는 것을 볼 수 있다. 이는 FNN 필터의 복잡한 구조가 어떤 형태의 비선형 특성도 잘 표현하기 때문이다.
본 논문은 음향잡음감쇠기에서 CNN(: Convolutional Neural Network) 계층의 커널 사이즈가 성능에 미치는 영향을 위한 연구하였다 이 시스템은 기존의 적응필터를 이용하는 대신 신경망 적응예측필터를 이용한 심층학습 알고리즘으로 잡음감쇠 성능을 개선한다. 100-neuron, 16-filter CNN 필터와 오차 역전파(back propagation) 알고리즘을 이용하여 잡음이 포함된 단일입력 음성신호로부터 음성을 추정한다. 이는 음성신호가 갖는 유성음 구간에서의 준주기적 성질을 이용하는 것이다. 본 연구에서 커널 사이즈에 대한 잡음감쇠기의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 커널 사이즈가 16 정도일 때 평균자승오차(MSE: Mean Square Error) 및 평균절대값오차(MAE: Mean Absolute Error) 값이 가장 작은 것으로 나타났으며 사이즈가 이보다 더 작거나 커지면 MSE 및 MAE 값이 증가하는 것을 볼 수 있다. 이는 음성신호의 경우 커널 사이즈가 16 정도일 때 특성을 가장 잘 포집할 수 있음을 알 수 있다.
Flexible couplers are widely used for exhaust transmitted vibration reduction in vehicles. This paper describes an investigation into the acoustical characteristics of exhaust flexible coupler by the simulation and testing. Computational acoustic simulation is carrying out to investigate resonance frequency and transmission loss of decoupler using the boundary element method and transfer matrix approach. To confirm the acoustical simulation results of exhaust decoupler, we compare with measured experimental results by the test of transmission loss measurement system. In the comparison with simulation results and tests results, there is correctly fit the resonance frequency and the trend of transmission loss. Also, we show that the acoustical structure of decoupler is analogous to the expended tube or side branch resonator. The characteristics of exhaust decoupler have a marked increase in the acoustic attenuation at the specified frequency bend. Therefore the decoupler is applied to develop the exhaust system not only for the vibration isolator but also for the noise attenuator.
본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 소거하기 위한 시스템에서 최적의 wavelet을 제안한다. 이 시스템은 기존의 단구간 푸리에변환(STFT: Short Time Fourier Transform) 대신 이산 웨이블릿변환(DWT: Discrete Wavelet Transform)을 수행한 후 심층학습과정을 통하여 잡음소거 성능을 개선하였다. DWT는 다해상도 대역통과필터 기능을 하며 각 레벨에서 모 웨이블릿을 시간 이동시키고 크기를 스케일링한 여러 웨이블릿을 이용하여 변환 파라미터를 구한다. 여기서 음성을 분석하는데 가장 적합한 모(mother) 웨이블릿을 선정하기 위해 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거 성능을 실험하였다. 본 연구에서 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 가장 많이 사용되는 4개의 wavelet에 대해 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, Haar 또는 Daubechies 웨이블릿을 사용하는 경우가 가장 우수한 잡음소거 성능을 나타냈으며 타 웨이블릿을 사용하는 경우보다 평균자승오차(MSE: Mean Square Error)가 크게 개선되는 것을 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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