Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권2호
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pp.247-252
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2006
Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn until signal is growing to abnormal state that the signal is over or under the set point. therefore cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without any additional sensors. By analyzing the data with high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be defined. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC. FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.
Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn while signal is growing to abnormal state until the signal is over or under the set point and cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without additional sensors. By analyzing this data having high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be understood. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC, FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.
This study aims to suggest a new algorithm for detecting two-wheelers on road that have various shapes according to the viewing angle for vision based intelligent vehicles. This article describes a new approach to two-wheelers detection algorithm riding on people based on modified Histogram of Oriented Gradients (HOG) using correlation coefficient (CC). The CC between two local area variables, in which one is the person riding a bike and other is its background, can represent correlation relation. First, we extract edge vectors using HOG which includes gradient information and differential magnitude as cell based. And then, the value, which is calculated by the CC between the area of each cell and one of two-wheelers, can be extracted as the weighting factor in process for normalizing the modified HOG cell. This paper applied the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. In this experiment, we can get the result that the detection rate of the proposed method is higher than that of the traditional method.
The feasibility and the accuracy of the correlation coefficient(CC) method for the determination of particle positions along the optical axis in digital particle holography were verified by alidation experiments. A traverse system with capable of high precision was used to move the particle objects by exact known distances between several different positions. The particle positions along the optical axis were calculated by the CC method and compared with their exact values to obtain the errors of the focal plane determination. The tested particles were 2D dots in a calibration target along with different sized glass beads and droplets that reflected and caused a three-dimensional effect. The results show that the CC method can work well for both the 2D dots and the 3D particles. The effect of other particles on the focal plane determination was also investigated. The CC method can locate the focal plane of particles with a high precision, regardless of the existence of other particles.
전립선암에서 방사선치료의 경우 직장의 선량을 감소시키기 위하여 항문을 통하여 일정한 양의 공기를 주입한 풍선을 이용한다. 이런 이유로 전립선암의 방사선치료는 매일 영상유도를 하기 위하여 CBCT를 획득하고 있다. 치료 전 처음 촬영한 전산화단층촬영과 가장 비슷한 상태의 해부학적 구조를 유지시키기 위하여 전처치를 하고 있지만 완벽하게 일치된다고 할 수 없다. 두 명의 실제 치료계획에서는 방광의 용적은 45.82 cc와 63.43 cc 및 등가직경 4.4 cm, 4.9 cm로 측정되었다. 본 연구의 20회 CBCT 결과에서 방광의 용적은 평균 56.2 cc, 105.6cc로 평가되었다. 치료계획 전산화단층촬영에서 평가된 선량과 A 환자의 기준으로 정한 CBCT의 선량은 PTV Mean dose는 1.74%, Bladder Mean dose는 96.67%의 차이로 평가되었으며, B 환자의 경우 PTV Mean dose는 4.31%, Bladder Mean dose는 97.35%의 차이로 평가되었다. 방광의 용적의 변화에 따라 PTV와 방광의 선량변화가 발생된다는 것을 알 수 있었다. 방광의 용적의 변화에 따른 방광 선량의 상관계수 값은 평균선량 $R^2=-0.94$의 선형성을 나타냈다. 방광의 용적변화에 따른 PTV선량의 상관계수 값은 평균선량 $R^2=0.04$의 선형성을 나타냈다. 방광 용적의 변화에 따라 PTV의 선량 변화가 방광의 선량변화보다 더 크다는 것을 알 수 있었다.
The adaptive sparse representation (ASR) can effectively combine the structure information of a sample dictionary and the sparsity of coding coefficients. This algorithm can effectively consider the correlation between training samples and convert between sparse representation-based classifier (SRC) and collaborative representation classification (CRC) under different training samples. Unlike SRC and CRC which use fixed norm constraints, ASR can adaptively adjust the constraints based on the correlation between different training samples, seeking a balance between l1 and l2 norm, greatly strengthening the robustness and adaptability of the classification algorithm. The correlation coefficients (CC) can better identify the pixels with strong correlation. Therefore, this article proposes a hyperspectral image classification method called correlation coefficients and adaptive sparse representation (CCASR), based on ASR and CC. This method is divided into three steps. In the first step, we determine the pixel to be measured and calculate the CC value between the pixel to be tested and various training samples. Then we represent the pixel using ASR and calculate the reconstruction error corresponding to each category. Finally, the target pixels are classified according to the reconstruction error and the CC value. In this article, a new hyperspectral image classification method is proposed by fusing CC and ASR. The method in this paper is verified through two sets of experimental data. In the hyperspectral image (Indian Pines), the overall accuracy of CCASR has reached 0.9596. In the hyperspectral images taken by HIS-300, the classification results show that the classification accuracy of the proposed method achieves 0.9354, which is better than other commonly used methods.
본 논문은 문서의 보안과 손실 및 오염에 대하여 복원능력을 향상시키는 방안을 제안한다. 이를 위해서 암호화로 DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network)을 제시한다. 암호화 방법을 구현하기 위하여 2D이미지정보를 광학에 사용되는 공간주파수 전달함수(Spatial Frequency Transfer Function)의 수학적 모델을 적용한다. 공간 주파수 전달함수를 사용하여 광학적 간섭 패턴을 암호화로 사용하고 공간 주파수 전달함수의 수학적 변수를 복호화하는 암호로 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, 딥러닝을 적용한 DnCNN 방법을 적용하여 노이즈 제거하여 복원 성능을 개선한다. 실험결과, 65%의 정보 손실이 있는 경우에도 Pre-Training DnCNN Deep Learning을 적용한 결과 공간 주파수 전달함수만을 활용한 복원 결과 와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-noise ratio)을 11% 이상 우수한 성능을 확인할 수 있다. 또한, CC(Correlation Coefficient)의 특성도 16% 이상 우수한 결과를 보이고 있다.
한국지반공학회 1991년도 추계학술발표회 논문집 지반공학에서의 컴퓨터 활용 COMPUTER UTILIZATION IN GEOTECHNICAL ENGINEERING
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pp.332-347
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1991
연약 지반의 침하안정관리를 위하여서는 장래의 침하를 정확히 예측하는 것이 매우 중요하다. 이를 위한 기존의 방법으로는 Asaoka 법, 쌍곡선법, Hoshino 법 등의 여러가지 방법들이 사용된다. 이 방법들은 압밀 이론 및 경험에 근거하여 침하 계측자료들을 수학적 방법으로 처리하여 장래의 침하를 예측한다. 그러나 이 방법들에 의해 예측된 침하량과 실제 관측된 침하량의 상관계수(Correlation Coefficient)는 비교적 낮으며(0.8~0.9), 설계 하중에 대한 잔류 침하예측에 있어서도 뚜렸한 방법을 제시하지 못하는 실정이다. 본 고에서는 현장 침하계측을 현장 압밀시험으로 취급하여 그로부터 압밀계수(Cv)와 압축지수(Cc)를 구하였으며 장래 임의의 시점에서의 침하 혹은 압밀도를 구하기 위해서 현장 계측으로 부터 구해진 Cv, Cc 값을 사용하였다. 이 방법에 의하여 예측된 장래 침하량과 실제 침하량 사이의 상관계수는 기존 방법보다 훨씬 높은 값(0.97~0.99)을 보여주었으며, 지반 개량후 설계하중에 대한 잔류 침하도 합리적으로 구할 수 있었다. 상기 방법은 방대한 계산과정을 필요로 하나 오늘날 대중화된 개인용 컴퓨터를 이용하여 신속하고 효과적으로 수행될수 있었다. 본 고는 이 방법의 개요와 실제 현장 계측 자료에 적용된 결과를 제시하였다.
Recently, researchers in the field of structural health monitoring (SHM) have been rigorously striving to replace the conventional NDE techniques with the smart material based SHM techniques, employing smart materials such as piezoelectric materials. For instance, the electromechanical impedance (EMI) technique employing piezo-impedance (lead zirconate titanate, PZT) transducer is known for its sensitivity in detecting local damage. For practical applications, various external factors such as fluctuations of temperature and loading, affecting the effectiveness of the EMI technique ought to be understood and compensated. This paper aims at investigating the damage monitoring capability of EMI technique in the presence of axial stress with fixed boundary condition. A compensation technique using effective frequency shift (EFS) by cross-correlation analysis was incorporated to compensate the effect of loading and boundary stiffening. Experimental tests were conducted by inducing damages on lab-sized aluminium beams in the presence of tensile and compressive forces. Two types of damages, crack propagation and bolts loosening were simulated. With EFS for compensation, both cross-correlation coefficient (CC) index and reduction in peak frequency were found to be efficient in characterizing damages in the presence of varying axial loading.
Complex-coupled(CC) DFB 레이저의 경우 문턱 전류에서 spatial hole burning (SHB)현상을 나타내는 f 계수를 고려하여 구한 단일 모드 수율과 문턱 전류 이상에서의 단일 모드 수율과의 연관성이 존재하지 않음을 알 수 있었다. 문턱 전류에서 f 계수를 고려하여 구한 in-phase (IP) CC DFB 레이저와 anti-phase (AP) CC DFB 레이저의 단일 모드 수율은 일치하였으나 문턱 전류 이상에서는 큰 차이를 보였다. 문턱 전류 이상에서 IP CC DFB 레이저의 단일 모드 수율은 결합 계수 비가 증가할수록 증가하였다 반면에 AP CC DFB 레이저의 경우 결합 계수 비에 관계없이 주입 전류가 증가하면 단일 모드 수율은 급격히 감소함을 알 수 있었다. 양 단면 반사율 조합이 AR-HR인 경우 결합 세기가 작을수록 AR 단면의 반사율이 단일 모드 수율에 미치는 영향이 크게 나타났다. 결합 세기가 작을수록 단일 모드 수율의 증가율이 완만해지기 시작하는 결합 계수 비가 커졌고 또한 최대 단일 모드 수율이 증가하였다 양 단면 반사율 조합이 AR-HR과 AR-AR의 경우가 AR-CL과 CL-CL인 경우에 비하여 단일 모드 수율이 크게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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