Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.19
no.3
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pp.33-42
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2018
In the aftermath of an earthquake, seismic-damaged infrastructure systems loss estimation is the first step for the disaster response. However, lifeline systems' ability to supply service can be volatile by external factors such as disturbances of nearby facilities, and not by own physical issue. Thus, this research develops the bayesian model for probabilistic inference on common-cause and cascading failure of seismic-damaged lifeline systems. In addition, the authors present network robustness estimation metrics in the context of failure propagation. In order to quantify the functional loss and observe the effect of the mitigation plan, power and water supply system in Daegu-Gyeongbuk in South Korea is selected as case network. The simulation results show that reduction of cascading failure probability allows withstanding the external disruptions from a perspective of the robustness improvement. This research enhances the comprehensive understanding of how a single failure propagates to whole lifeline system performance and affected region after an earthquake.
In this study, the vibration test method to nondestructively evaluate the possibility of vehicle BSR (Buzz, Squeak, Rattle) noise generation in spot-welded structures was proposed. The weld quality was predicted by analyzing the local vibration transmission characteristics for the beam-shaped structure attached to testing spots. The bending stiffness was evaluated from the identified vibration properties. From the change in the stiffness, the weld quality was evaluated. For verification of the proposed method, the welded specimens were fabricated with partial changes in welding parameters. The local vibration transfers were measured. The frequency bands affected by the weld quality was identified. The capability of evaluating the welding parameters including defect position and quality variations was investigated. The proposed method enables fast quality evaluation to minimize the possibility of BSR noise generation in the manufactured vehicle.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.11
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pp.1477-1483
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2020
The stability guarantee of wireless network based control systems is still challenging due to the lossy links and node failures. This paper proposes a hierarchical cluster-based network protocol called robust wireless sensor and actuator network (R-WSAN) by combining time, channel, and space resource diversity. R-WSAN includes a scheduling algorithm to support the network resource allocation and a control task sharing scheme to maintain the control stability of multiple plants. R-WSAN was implemented on a real test-bed using Zolertia RE-Mote embedded hardware platform running the Contiki-NG operating system. Our experimental results demonstrate that R-WSAN provides highly reliable and robust performance against lossy links and node failures. Furthermore, the proposed scheduling algorithm and the task sharing scheme meet the stability requirement of control systems, even if the controller fails to support the control task.
In this paper, we propose an algorithm to improve DoA(direction of arrival) estimation performance of the subspace-based method by generating high robustness correlation matrix of the signals incident on the uniformly linear array antenna. The existing subspace-based DoA estimation method estimates the DoA by obtaining a correlation matrix and dividing it into a signal subspace and a noise subspace. However, the component of the correlation matrix obtained from the low SNR and small number of snapshots inaccurately estimates the signal subspace due to the noise component of the antenna, thereby degrading the DoA estimation performance. Therefore a robust correlation matrix is generated by arranging virtual signal vectors obtained from the existing correlation matrix in a sliding manner. As a result of simulation using MUSIC and ESPRIT, which are representative subspace-based methods,, the computational complexity increased by less than 2.5% compared to the existing correlation matrix, but both MUSIC and ESPRIT based on RMSE 1° showed superior DoA estimation performance with an SNR of 3dB or more.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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v.36T
no.3
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pp.41-49
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1999
In this paper, we design a controller using the $\mu$-synthesis method and apply it for the spring-mass system with noncollocated sensors and actuators. We assume that the values of the spring stiffness and load mass of the plant are uncertain. The plant is modeled with parametric uncertainty by using the state space equation, especially the descriptor form. The $H_\infty$ controller designed by the $\mu$-synthesis method is compared with the standard $H_\infty$ controller To compare performances of two $H_\infty$ controllers, it is assumed that both controllers were designed with same weighting functions except that the $\mu$-synthesis controller has structured uncertainties. By compared with the standard $H_\infty$ controller, we show that the designed controller has satisfactory robust performance as well as robust stability by simulations and experiments.
In sports videos, text provides valuable information about the game such as scores and information about the players. This paper proposed a robust recognition method of player name in golf videos. In golf, most of users want to search the scenes which contain the play shots of favorite players. We use text information in golf videos for robust extraction of player information, By using OCR, we have obtained the text information, and then recognized the player information from player name DB. We can search the scenes of favorite players by using this player information. By conducting experiments on several golf videos, we demonstrate that our method achieves impressive performance with respect to the robustness.
In this paper, we analyse the noise robustness of MLPs(Multilayer perceptrons) through deriving the probability density function(p.d.f.) of output nodes with additive input noises and the misclassification ratio with the integral form of the p.d.f. functions. Also, we propose linear preprocessing methods to improve the noise robustness. As a preprocessing stage of MLPs, we consider ICA(independent component analysis) and PCA(principle component analysis). After analyzing the noise reduction effect using PCA or ICA in the viewpoints of SNR(Singal-to-Noise Ratio), we verify the preprocessing effects through the simulations of handwritten-digit recognition problems.
There is a need to detect heteroscedasticity in a regression analysis; however, it invalidates the standard inference procedure. The diagnostics on heteroscedasticity may be distorted when both outliers and heteroscedasticity exist. Available heteroscedasticity detection methods in the presence of outliers usually use robust estimators or separating outliers from the data. Several approaches have been suggested to identify outliers in the heteroscedasticity problem. In this article conventional tests on heteroscedasticity are modified by using a sequential outlier detection methods to separate outliers from contaminated data. The performance of the proposed method is compared with original tests by a Monte Carlo study and examples.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.239-245
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2004
A hue-based noise-tolerant corner detector is proposed for the exact detection of the real corners in spite of the shadows and random noise. Based on the fact that the hue gradient at the border of the opaque objects' shadow is smaller than the intensity gradient in HSI (hue-saturation-intensity) color space, the effects of shadow are eliminated by introducing the hue-weighted combination of vector gradient to the proposed corner detector. Furthermore, the proposed corner detector is robust to random noise by offsetting the contribution to the corner candidate when the polarities of the color gradients of the pixel pairs are out of phase each other. Results of the experiment show that the proposed corner detector can effectively detect the real corners.
In this paper we present a simple and efficient robust optimal design formulation and its application to a resonant-type micro probe. The basic idea is to use the Gradient Index (GI) to improve robustness of the objective and constraint functions. In the robust optimal design procedure, a deterministic optimization for performance of MEMS structures is followed by design sensitivity analysis with respect to uncertainties such as fabrication errors and change of operating conditions. During the process of deterministic optimization and sensitivity analysis, dominant performance and uncertain variables are identified to define GI. The GI is incorporated as a term of objective and constraint functions in the robust optimal design formulation to make both performance and robustness improved. While most previous approaches for robust optimal design require statistical information on design variations, the proposed GI based method needs no such information and therefore is cost-efficient and easily applicable to early design stages. For the micro probe example, robust optimums are obtained to satisfy the targets for the measurement sensitivity and they are compared in terms of robustness and production yield with the deterministic optimums through the Monte Carlo simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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