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층간소음 진원지 인지 시스템을 위한 실험 시나리오에 관한 연구
고재현(Jaehyeon Ko),김능회(Neunghoe Kim),정동원(Dongwon Jeong) 한국정보통신학회 2021 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.25 No.2
현재 우리나라는 층간소음 발생 추이가 점차 증가하고 있으며, 이로 인한 2차 갈등의 문제가 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되어 왔으나 층간소음 실험에 대한 정의가 명확하지 않고, 다양한 상황에서의 층간소음 데이터를 획득할 수 없다. 따라서 이 논문에서는 층간소음 진원지 인지 시스템을 위한 다양한 층간소음 실험 시나리오를 정의한다. 이를 위해 실험에 필요한 환경과 실생활에서 발생하는 층간소음 유형 및 수집기의 위치, 소음 강도를 고려하여 실험 시나리오를 정의한다. 정의한 실험 시나리오 기반으로 데이터 수집 및 학습 연산을 수행할 경우, 층간소음인지 시스템의 정확도를 높일 수 있다. Currently, the occurrence of floor noise in Korea is gradually increasing, and for this reason, the problem of secondary conflict is also increasing. Various studies have been conducted to solve these problems, but the definition of floor noise is not clear, and data of floor noise in various situations cannot be obtained. Therefore, this paper defines various scenarios of floor noise for floor noise epicenter recognition system. For this, the experimental scenario is defined in consideration of environment required for the experiment, the type of floor noise generated in real life, the location of the collector, and the noise intensity. It is possible to increase the accuracy of the floor noise epicenter recognition system when performing data collection and learning operations based on the defined experimental scenario.
차량 가속 시 타이어 마찰 소음에 영향을 주는 타이어 설계 인자 기여도 분석
임종욱(JongWook Lim),고재현(JaeHyeon Ko),최영길(YoungKil Choi),나재봉(JaeBong Na),최우영(WooYoung Choi),장홍주(HongJu Jang),성기득(KiDeug Sung),김남균(NamGyun Kim) 한국자동차공학회 2022 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2022 No.11
The automobile market is changing from internal combustion engines to electric vehicles. Accordingly, the load of the vehicle increases due to the weight of the battery, and accelerates to a high torque at the time of departure. High torque and load affect the shear stress and grip interacting with the tyre block on the road surface. For this reason, in this study, tire friction noise emitted when a vehicle accelerates was studied. A method of obtaining the contribution of each tire structure factor contributing to tire friction noise using the Support Vector Regression was presented. The optimal specification result according to the noise result of the actual vehicle test and the contribution of the structural factor were compared and verified. In the future, noise reduction characteristics according to major factors will be studied, and actual vehicle test evaluation technology will be developed and used for electric vehicle acceleration noise research.