Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.5
s.176
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pp.1271-1280
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2000
A sensor placement technique to identify structural parameter was developed. Experimental results must be acquired to identify unknown dynamic characteristics of a targeting structure for the comparison between analytical model and real structure. If the experimental environment was not equipped itself properly, it can be happened that some valuable information are distorted or ill-condition can be occurred. In this work the index to determine exciting points was derived from the criterion of maximizing parameter sensitivity matrix and that to choose measurement points was from that of preserving the invariant of sensitivity matrix. This idea was applied to a compressor hull structure to verify its performance. The result shows that the selection of measurement and excitation points using suggested criteria improve the ill-conditioning problem of inverse type problems such , as model updating.
An enhanced and efficient methodology is proposed for evaluating the robustness of an uncertain structure with passive dampers. Although the structural performance for seismic loads is an important design criterion in earthquake-prone countries, the structural parameters such as storey stiffnesses and damping coefficients of passive dampers are uncertain due to various factors or sources, e.g. initial manufacturing errors, material deterioration, temperature dependence. The concept of robust building design under such uncertain structural-parameter environment may be one of the most challenging issues to be tackled recently. By applying the proposed method of interval analysis and robustness evaluation for predicting the response variability accurately, the robustness of a passively controlled structure can be evaluated efficiently in terms of the so-called robustness function. An application is presented of the robustness function to the design and evaluation of passive damper systems.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.7
no.3
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pp.392-398
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2009
A novel approach is presented to improve the array performance of the alternate mainbeam nulling in a linearly constrained adaptive array processor in coherent environment. The convergence parameters in the linearly constrained LMS algorithm with a unit gain constraint and a null constraint in the direction of the desired signal are adaptively estimated to reduce the error power between the desired signal and the array output in the 2-dimensional convergence parameter space. It is shown that the case for estimating the convergence parameter for the unit gain constraint with that for null constraint fixed performs best. Also, it is observed that the proposed method performs significantly better than conventional methods as the number of coherent interferences increases.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.10a
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pp.779-782
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2008
It is important to detect speech active interval from Noisy Speech in speech communication and speech recognition. In this research, we propose characteristic parameter with combining spectral Entropy for detect speech active interval in Noisy Speech, and compare performance of speech active interval based on energy. The results shows that analysis using proposed characteristic parameter is higher performance the others in noisy environment.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.11
no.4
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pp.126-137
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1994
Performance management of computer networks is intended to improve a given network performance in order for more efficient information exchange between subsystems of an integrated large-scale system. Importance of perfomance management is growing as many functions of the large- scale system depend on the quality of communication services provided by the network. The role of performance management is to manipulate the adjustable protocol parameters on line so that the network can adapt itself to a dynamic environment. This can be divided into two subtasks : performance evaluation to find how changes in protocol parameters affect the network performance and decision making to determine the magnitude and direction of parameter adjustment. This paper is the first part of the two papers focusing on conceptual design, development, and evaluation of performance management for token bus networks. This paper specifically deals with the task of performance evaluation which utilizes the principle of perturbation analysis of discrete event dynamic systems. The developed algorithm can estimate the network performance under a perturbed protocol parameter setting from observations of the network operations under a nominal parameter setting.
Purpose: The purpose of this study is to determine the replacement cycle applied age replacement policy by reliability analysis based on railway vehicle contactor's failure history data. Method: We performed reliability analysis based on railway vehicle contactor's failure history data. We found a suitable distribution by goodness of fit test and predicted the reliability through estimation of scale & shape parameter. Considering cost information we determined the replacement cycle that minimize the opportunity cost. Result: Suitable distribution was the Weibull and scale parameter & shape parameter are estimated by reliability analysis. The replacement cycle was predicted and MTTF, $B_6$ percentile life were suggested additionally. Conclusion: We confirmed that failure rate type of railway vehicle contactor is degradation model having a time dependent characteristic and examined the replacement cycle in our country's operating environment. We expect that this study result contribute to railway operation agency for maintenance policy decision.
The aim of this study was to divide vocalizations of laying hens (Hy-Line Brown) into general vocalizations (GVs), heat stress-related vocalization (HSV), and cold stress-related vocalizations (CSVs) and to determine if they are classified by the discriminant function analysis method. Thirty laying hens, 65-wk-old, were recorded using digital video recorders 2 times from 10:00 to 14:00 h in each thermal environment (thermoneutral: $22.0{\pm}1.8^{\circ}C$, too hot: $32.0{\pm}2.0^{\circ}C$, too cold: $8.0{\pm}1.9^{\circ}C)$ after a 7 day acclimation period. When the laying hens were not recorded, they were kept in thermoneutral conditions. The GVs, HSV, and CSVs were divided based on the shapes of spectrums and spectrograms. The GVs, HSV, and CSVs were identified as 5, 1, and 3 types, respectively. Pitch, intensity, duration, formant 1, formant 2, formant 3, and formant 4 among the thermal environment-related vocalizations were significantly different (P<0.001). The discrimination rate determined by discriminant function analysis was 86.2%. These results suggest that HSV and CSVs are present and may be used as an indicator of the thermal environment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.1
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pp.22-30
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2011
Plane detection is very important information for mission-critical of robot in 3D environment. A representative method of plane detection is Hough-transformation. Hough-transformation is robust to noise and makes the accurate plane detection possible. But it demands excessive memory and takes too much processing time. Iterative randomized Hough-transformation has been proposed to overcome these shortcomings. This method doesn't vote all data. It votes only one value of the randomly selected data into the Hough parameter space. This value calculated the value of the parameter of the shape that we want to extract. In Hough parameters space, it is possible to detect accurate plane through detection of repetitive maximum value. A common problem in these methods is that it requires too much computational cost and large number of memory space to find the distribution of mixed multiple planes in parameter space. In this paper, we detect multiple planes only via data sampling using Self Organizing Map method. It does not use conventional methods that include transforming to Hough parameter space, voting and repetitive plane extraction. And it improves the reliability of plane detection through division area searching and planarity evaluation. The proposed method is more accurate and faster than the conventional methods which is demonstrated the experiments in various conditions.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.15
no.2
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pp.64-70
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2019
In recent years, attention has been paid to the integrity of steam generator (SG) tubes due to severe accident and beyond design basis accident conditions. In these transient conditions, steam generator tubes may be damaged by high temperature and pressure, which might result in a risk of fission products being released to the environment due to the failure. Alloy 690 which has increased the Cr content has been replaced for the SG tube due to its high corrosion resistance against stress corrosion cracking (SCC). However, there is lack of research on the high temperature creep rupture and life prediction model of Alloy 690. In this study, creep test was performed to estimate the high temperature creep rupture life of Alloy 690 using tube specimens. Based on manufacturer's creep data and creep test results performed in this study, creep life prediction was carried out using the Larson-Miller (LM) Parameter, Orr-Sherby-Dorn (OSD) parameter, Manson-Haford (MH) parameter, and Wilshire's approach. And a hyperbolic sine (sinh) function to determine master curves in LM, OSD and MH parameter methods was used for improving the creep life estimation of Alloy 690 material.
Rock damage is the main cause of accidents in underground engineering. It is difficult to predict rock damage accurately by using only one parameter. In this study, a rock failure prediction model was established by using stress, energy, and damage. The prediction level was divided into three levels according to the ratio of the damage threshold stress to the peak stress. A classification predicting model was established, including the stress, energy, damage and AE impact rate using Bayesian method. Results show that the model is good practicability and effectiveness in predicting the degree of rock failure. On the basis of this, a multi-parameter classification predicting deterioration model of rock failure was established. The results provide a new idea for classifying and predicting rockburst.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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