고온에서 Fecralloy 표면에 생성되는 산화박막의 크맆 & 인장 특성

고경득(Gyoung-Dek Ko),선신규(Shin-Kyu Sun),강기주(Ki-Ju Kang) 대한기계학회 2006 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2006 No.3

For Fecralloy thin films which form Thermally Grown Oxide(TGO) on the surface at high temperature, tensile tests and creep tests have been performed with various TGO thicknesses(h=0 ~ 4㎛) and yttrium contents(0, 200ppm) at , 1200℃. Stress-strain curves for each TGO thickness are obtained and compared with the curve without TGO thickness(h=0). As the result, the intrinsic tensile and creep properties of TGO itself were determined.

새로운 와이어직조 다공질 금속의 압축 특성

고경득(Gyeong Deuk Ko),강기주(Ki-Ju Kang) 대한기계학회 2010 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2010 No.4

In this work, a new kind of wire-woven cellular metal named wire-woven bulk diamond(WBD) was introduced. WBD is composed of helically formed wires same as wire-woven bulk Kagome(WBK), which has been introduced a few years ago and has been investigated on its mechanical thermal properties, and engineering applications. In WBD four wire pass by one another at each cross point, where as in WBK three wires do. Mechanical behaviors of WBD under compression were investigated and the results were compared to those of WBK.

WBK와 WBD의 전단 특성

고경득(Gyeong Deuk Ko),송준엽(Jun Ye Song),강기주(Ki Ju Kang) 대한기계학회 2011 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2011 No.4

새로운 와이어 직조 다공질 금속의 압축 특성

고경득(Gyeong-Deuk Ko),이기원(Ki-Won Lee),강기주(Ki-Ju Kang) 대한기계학회 2010 大韓機械學會論文集A Vol.34 No.11

WBD(wire-woven bulk diamond)라고 명명한 와이어로 직조된 다공질 금속의 새로운 형태를 소개한다. WBD 는 기계적 열 특성과 공학적 응용면에서 몇 년 전에 소개되어진 WBK(wire-woven bulk Kaogme)와 같이 나선형 와이어로 구성된다. WBK 에서는 각 교차점에서 3 개의 와이어가 접하나 WBD 에서는 4 개의 와이어가 서로 접하여 배열된다. 압축하중 하에서 WBD 의 기계적 거동을 조사하고 그 결과를 WBK 와 비교하였다. 같은 세장비(d/c)에서 WBD 의 밀도 및 강도는 WBK 의 약 2 배이나, WBD 의 강성도는 WBK 보다 그만큼 높지 않다. In this study, a new type of wire-woven cellular metal named WBD(wire-woven bulk diamond) was developed. Like WBK(wire-woven bulk Kagome), WBD is composed of helically formed wires; WBK was introduced a few years ago, and its mechanical, thermal properties, and engineering applications have been extensively investigated. The number of wires that pass by one another at each cross point in WBD is four, whereas that in WBK is three. The mechanical behavior of WBD subjected to compression was investigated and the results were compared to those for WBK. For a given slenderness ratio the density and yield strength of WBD were about twice as high as those for WBK, but elastic stiffness of WBD was not that higher than that for WBK.

제진 댐퍼로서 WBK 의 적용가능성

고경득(Ko Gyeong-Deuk),주재황(Joo Jai-Hwang),황재승(Hwang Jae-Seung),강기주(Kang Ki-Ju) 대한기계학회 2010 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2010 No.11

최근 개방형이고 규칙적인 다기능성 다공질 금속인 Wire-woven Bulk Kagome(WBK)가 소개되었다. 이번 논문은 건물의 지진 대비 진동제어 장치용 댐퍼로서 WBK 의 적용가능성을 조사는 것이 목적이다. WBK 의 에너지 소산능력을 조사하기 위해 전단 하중 아래에서 WBK 의 이력곡선은 실험적으로 측정하였고 실험결과와 비교를 위해서 3-D 유한요소해석에 의거하는 동일한 시뮬레이션 또한 수행하였다. 실험과 시뮬레이션 결과는 WBK 가 초기 연성후에 안정된 이력현상을 보여준다. Recently, multifunctional cellular metal with open and periodic structures, Wire-woven Bulk Kagome(WBK) has been introduced. The purpose of present work is to examine the feasibility of the WBK as an anti-seismic vibration control device for building structures. Hysteresis loop of the WBK under cyclic shear loading was experimentally measured to investigate the performance of WBK in the energy dissipation capacity and in parallel a numerical simulation based on the 3-D finite element analysis was also carried out for the verification of the experimental results. Both experimental and numerical simulation results show that the WBK has a stable hysteresis response after some initial softening.

열 생성 알루미나 박막의 크리프 및 인장 특성

강기주,고경득,선신규 대한기계학회 2007 大韓機械學會論文集A Vol.31 No.6

양서류 울음 소리 식별을 위한 특징 벡터 및 인식 알고리즘 성능 분석

박상욱,고경득,고한석,Park, Sangwook,Ko, Kyungdeuk,Ko, Hanseok 한국음향학회 2017 韓國音響學會誌 Vol.36 No.6

본 논문에서는 양서류 울음소리를 통한 종 인식 시스템 개발을 위해, 음향 신호 분석에서 활용되는 주요 알고리즘의 인식 성능을 평가했다. 먼저, 멸종위기 종을 포함하여 총 9 종의 양서류를 선정하여, 각 종별 울음소리를 야생에서 녹음하여 실험 데이터를 구축했다. 성능평가를 위해, MFCC(Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC(Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), SPCC(Subspace Projection Cepstral Coefficient)의 세 특징벡터와 GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network)의 세 인식기가 고려됐다. 추가적으로, 화자 인식에 널리 사용되는 i-vector를 이용한 인식 실험도 수행했다. 인식 실험 결과, SPCC-SVM의 경우 98.81 %로 가장 높은 인식률을 확인 할 수 있었으며, 다른 알고리즘에서도 90 %에 가까운 인식률을 확인했다. This paper presents the performance assessment of several key algorithms conducted for amphibian species sound classification. Firstly, 9 target species including endangered species are defined and a database of their sounds is built. For performance assessment, three feature vectors such as MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficient), RCGCC (Robust Compressive Gammachirp filterbank Cepstral Coefficient), and SPCC (Subspace Projection Cepstral Coefficient), and three classifiers such as GMM(Gaussian Mixture Model), SVM(Support Vector Machine), DBN-DNN(Deep Belief Network - Deep Neural Network) are considered. In addition, i-vector based classification system which is widely used for speaker recognition, is used to assess for this task. Experimental results indicate that, SPCC-SVM achieved the best performance with 98.81 % while other methods also attained good performance with above 90 %.

Bird sounds classification by combining PNCC and robust Mel-log filter bank features

알자흐라 바디,고경득,고한석,Badi, Alzahra,Ko, Kyungdeuk,Ko, Hanseok The Acoustical Society of Korea 2019 韓國音響學會誌 Vol.38 No.1

본 논문에서는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 구조를 이용하여 잡음 환경에서 음향신호를 분류할 때, 인식률을 높이는 결합 특징을 제안한다. 반면, Wiener filter를 이용한 강인한 log Mel-filter bank와 PNCCs(Power Normalized Cepstral Coefficients)는 CNN 구조의 입력으로 사용되는 2차원 특징을 형성하기 위해 추출됐다. 자연환경에서 43종의 조류 울음소리를 포함한 ebird 데이터베이스는 분류 실험을 위해 사용됐다. 잡음 환경에서 결합 특징의 성능을 평가하기 위해 ebird 데이터베이스를 3종류의 잡음을 이용하여 4개의 다른 SNR (Signal to Noise Ratio)(20 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB)로 합성했다. 결합 특징은 Wiener filter를 적용한 log-Mel filter bank, 적용하지 않은 log-Mel filter bank, 그리고 PNCC와 성능을 비교했다. 결합 특징은 잡음이 없는 환경에서 1.34 % 인식률 향상으로 다른 특징에 비해 높은 성능을 보였다. 추가적으로, 4단계 SNR의 잡음 환경에서 인식률은 shop 잡음 환경과 schoolyard 잡음 환경에서 각각 1.06 %, 0.65 % 향상했다. In this paper, combining features is proposed as a way to enhance the classification accuracy of sounds under noisy environments using the CNN (Convolutional Neural Network) structure. A robust log Mel-filter bank using Wiener filter and PNCCs (Power Normalized Cepstral Coefficients) are extracted to form a 2-dimensional feature that is used as input to the CNN structure. An ebird database is used to classify 43 types of bird species in their natural environment. To evaluate the performance of the combined features under noisy environments, the database is augmented with 3 types of noise under 4 different SNRs (Signal to Noise Ratios) (20 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB). The combined feature is compared to the log Mel-filter bank with and without incorporating the Wiener filter and the PNCCs. The combined feature is shown to outperform the other mentioned features under clean environments with a 1.34 % increase in overall average accuracy. Additionally, the accuracy under noisy environments at the 4 SNR levels is increased by 1.06 % and 0.65 % for shop and schoolyard noise backgrounds, respectively.

박막시험편용 고온 크리프 시험기의 설계 및 제작

이상신,강기주,고경득 대한기계학회 2007 大韓機械學會論文集A Vol.31 No.2

객관적 측정을 이용한 차량 고속 핸들링에 관한 연구

이수현(Suhyun Lee),고경득(Gyeong Ko),최인창(Inchang Choi) 한국자동차공학회 2023 한국자동차공학회 학술대회 및 전시회 Vol.2023 No.11

Driving stability is very important in situations where vehicles drive at high speeds due to the automobile industry’s EV eco-friendly policy and the increase in high-power vehicles, and is closely related to high-speed handling among various vehicle performance. This paper aims to conduct research on handling by verifying evaluation and testing methods to objectively measure vehicle high-speed handling.