Kim, Ki-Wan;Baek, Seung-Wook;Kim, Man-Young;Ryou, Hong-Sun
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.27
no.10
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pp.1516-1523
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2003
An inverse radiation analysis is presented for the estimation of the boundary emissivities for an absorbing, emitting, and scattering media with diffusely emitting and reflecting opaque boundaries. The finite-volume method is employed to solve the radiative transfer equation for a two-dimensional irregular geometry. A hybrid genetic algorithm is proposed for improving the efficiency of the genetic algorithm and reducing the effects of genetic parameters on the performance of the genetic algorithm. After verifying the performance of the proposed hybrid genetic algorithm, it is applied to inverse radiation analysis in estimating the wall emissivities in a two-dimensional irregular medium when the measured temperatures are given at only four data positions. The effect of measurement errors on the estimation accuracy is examined.
In the shear-lag analysis of structures deterministic procedure is insufficient to provide complete information. Probabilistic analysis is a holistic approach for analyzing shear-lag effects considering uncertainties in structural parameters. This paper proposes an efficient and accurate algorithm to analyze shear-lag effects of structures with parameter uncertainties. The proposed algorithm integrated the advantages of the response surface method (RSM), finite element method (FEM) and Monte Carlo simulation (MCS). Uncertainties in the structural parameters can be taken into account in this algorithm. The algorithm is verified using independently generated finite element data. The proposed algorithm is then used to analyze the shear-lag effects of a simply supported beam with parameter uncertainties. The results show that the proposed algorithm based on the central composite design is the most promising one in view of its accuracy and efficiency. Finally, a parametric study was conducted to investigate the effect of each of the random variables on the statistical moment of structural stress response.
To design a structural or a mechanical system with the best performance, the main procedure of a typical design usually consists of repeated modifications of design parameters and the investigation of the system response for each set of these parameters. But this procedure requires much time, effort and experience. Sensitivity analysis can provide systematic information for improving performance of a system. The author has studied on the development of the structural analysis algorithm and suggested recently the transfer stiffness coefficient method(TSCM). This method is very suitable algorithm to a personal computer because the concept of the TSCM is based on the transfer of the nodal stiffness coefficients which are related to force and displacement vectors at each node. In this paper, a new sensitivity analysis algorithm using the concept of the TSCM is formulated for the computation of state variable sensitivity in static problems. The trust of the proposed algorithm is confirmed through the comparison with the computation results using existent sensitivity analysis algorithm and reanalysis for computation models.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.529-531
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2001
We present an expectation-maximization algorithm for principal component analysis via orthogonalization. The algorithm finds actual principal components, whereas previously proposed EM algorithms can only find principal subspace. New algorithm is simple and more efficient thant probabilistic PCA specially in noiseless cases. Conventional PCA needs computation of inverse of the covariance matrices, which makes the algorithm prohibitively expensive when the dimensions of data space is large. This EM algorithm is very powerful for high dimensional data when only a few principal components are needed.
Three-dimensional(3D) motion analysis is a useful tool for analyzing sports performance. During the last few decades, advances in motion analysis equipment have enabled us to perform more and more complicated biomechanical analyses. Nevertheless, considering the complexity of biomechanical models and the amount of data recorded from the motion analysis system, subsequent processing of these data is required for event-specific motion analysis. The purpose of this study was to develop a basic golf swing analysis algorithm using a state-of-the-art VICON motion analysis system. The algorithm was developed to facilitate golf swing analysis, with special emphasis on 3D motion analysis and high-speed motion capture, which are not easily available from typical video camera systems. Furthermore, the developed algorithm generates golf swing-specific kinematic and kinetic variables that can easily be used by golfers and coaches who do not have advanced biomechanical knowledge. We provide a basic algorithm to convert massive and complicated VICON data to common golf swing-related variables. Future development is necessary for more practical and efficient golf swing analysis.
So-Ra Kang;Je-Seok Jeon;Yeong-Jin Lee;Jun-Seok Lee;Kang-Il Lee
Journal of the Korean Geosynthetics Society
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v.23
no.1
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pp.27-37
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2024
In this study, direct algorithm-based back analysis was utilized to perform back analysis on two actual earth retaining wall fields, which was then compared with genetic algorithm-based method to evaluate the suitability of the back analysis. Additionally, in order to propose effective utilization methods of the program, the measurement data, as the input for the back analysis, was varied for each excavation step, and the applicability of the back analysis results(displacement, axial force) was examined. The research findings indicate that both direct algorithm and genetic algorithm show high applicability; however, the optimization for this program is better predicted by the direct algorithm. Moreover, in order to effectively use the back analysis program employing the direct algorithm, it was evaluated that relatively accurate prediction of the earth retaining wall behavior could be achieved by inputting measurement data from the 7th excavation step for fields with final excavation steps ranging from 8 to 11.
To increase device memory yield, many manufacturers use incorporated redundancy to replace faulty cells. In this redundancy technology, the implementation of an effective redundancy analysis (RA) algorithm is essential. Various RA algorithms have been developed to repair faults in memory. However, nearly all of these RA algorithms have low analysis speeds. The more densely compacted the memory is, the more testing and repair time is needed. Even if the analysis speed is very high, the RA algorithm would be useless if it did not have a normalized repair rate of 100%. In addition, when the number of added spares is increased in the memory, then the memory space that must be searched with the RA algorithms can exceed the memory space within the automatic test equipment. A very efficient RA algorithm using simple calculations is proposed in this work so as to minimize both the repair time and memory consumption. In addition, the proposed algorithm generates an optimal solution using a tree-based algorithm in each fault group. Our experiment results show that the proposed RA algorithm is very efficient in terms of speed and repair.
Direct current(DC) systems have recently attracted attention due to the increase in DC loads and distributed generations, such as renewable energy sources. Among these technologies, there has been much research into DC distribution systems or DC microgrids. Within this body of research, the main topics have been about optimum control and operation methods in terms of improving power efficiency. When DC systems are controlled and operated using power electronic devices such as converters, it is necessary to design and analyze them by considering the power electronics sections. For this reason, we propose a scalable DC system analysis algorithm, which considers various system configurations depending on the operating mode and location of the converter. The algorithm consists of power flow fault current calculations, and the results of the algorithm can be used for designing DC systems. The algorithm is implemented using MATLAB with defined input and output data. The verification of the algorithm is mainly performed using ETAP software, and the accuracy of the algorithm analysis can be confirmed through the results.
Due to various numerical problems, crack analysis of reinforced concrete members using the finite element method is confronting with substantial difficulties, rendering the prediction of crack patterns and crack widths a formidable task. The root cause is that the conventional analysis methods are not capable of tracking the crack sequence and accounting for the stress relief and re-distribution during cracking. To address this deficiency, the crack queuing algorithm has been proposed. Basically, at each load increment, iterations are carried out and within each iteration step, only the most critical concrete element is allowed to crack and the stress re-distribution is captured in subsequent iteration by re-formulating the cracked concrete element and re-analysing the whole concrete structure. To demonstrate the effectiveness of the crack queuing algorithm, crack analysis of concrete members tested in the literature is performed with and without the crack queuing algorithm incorporated.
This paper is about the personal identification algorithm using an ECG that has been studied by a few researchers recently. Previously published algorithm can be classified as two methods. One is the method that analyzes ECG features and the other is the morphological analysis of ECG. The main characteristic of proposed algorithm uses together two methods. The algorithm consists of training and testing procedures. In training procedure, the features of all recognition objects' ECG were extracted and the PCA was performed for morphological analysis of ECG. In testing procedure, 6 candidate ECG's were chosen by morphological analysis and then the analysis of features among candidate ECG's was performed for final recognition. We choose 18 ECG files from MIT-BIH Normal Sinus Rhythm Database for estimating algorithm performance. The algorithm extracts 100 heartbeats from each ECG file, and use 40 heartbeats for training and 60 heartbeats for testing. The proposed algorithm shows clearly superior performance in all ECG data, amounting to 90.96% heartbeat recognition rate and 100% ECG recognition rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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