Gomez, Carlos Q.;Garcia, Fausto P.;Arcos, Alfredo;Cheng, Liang;Kogia, Maria;Papelias, Mayorkinos
Smart Structures and Systems
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제19권2호
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pp.195-202
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2017
The aim of this paper is to develop a novel method to determine the severity of a damage in a thin plate. This paper presents a novel fault detection and diagnosis approach employing a new electromagnetic acoustic transducer, called EMAT, together with a complex signal processing method. The method consists in the recognition of a fault that exists within the structure, the fault location, i.e. the identification of the geometric position of damage, and the determining the significance of the damage, which indicates the importance or severity of the defect. The main scientific novelties presented in this paper is: to develop of a new type of electromagnetic acoustic transducer; to incorporate wavelet transforms for signal representation enhancements; to investigate multi-parametric analysis for noise identification and defect classification; to study attenuation curves properties for defect localization improvement; flaw sizing and location algorithm development.
Wireless Sensor Networks (WSNs) are comprised of sensor nodes that forward data in the shape of packets inside a network. Proficient packet forwarding is a prerequisite in sensor networks since many tasks in the network, together with redundancy evaluation and localization, depend upon the methods of packet forwarding. With the motivation to develop a fault tolerant packet forwarding scheme a Self-Localized Packet Forwarding Algorithm (SLPFA) to control redundancy in WSNs is proposed in this paper. The proposed algorithm infuses the aspects of the gossip protocol for forwarding packets and the end to end performance of the proposed algorithm is evaluated for different values of node densities in the same deployment area by means of simulations.
In this paper, we considered multiple faults detection on a coaxial cable through Time-Frequency Domain Reflectometry (TFDR). It is well known that TFDR has high resolution accuracy for detecting and estimating the fault detection on a coaxial cable. This approach was based on time-frequency signal analysis and utilized a chirp signal multiplied by a Gaussian time envelope. The Gaussian envelope provided time localization, while the chirp allowed one to excite the system interest. We carried out experiments with 10C-FBT coaxial cable having either one or two faults. The result shows TFDR can be extended to detect multiple faults with high accuracy on a coaxial cable.
영구자석 동기전동기 구동 인버터 시스템 내 스위치 고장은 다양한 조합으로 발생한다. 특히 스위치 개방고장의 경우 다른 전기 부품에 과전류를 유발하여 전체 시스템에 심각한 2차 손상을 초래한다. 본 논문에서는 개방고장 진단 알고리즘의 복잡성을 완화하기 위해 고장 그룹을 분류하여 고장 발생 시 false alarm의 영향을 받지 않고 간단하고 체계적인 방식으로 고장을 식별할 수 있는 기법을 제안한다. 스위치의 개방 고장으로 영구자석 동기전동기 구동 시스템 내 PWM 전압원 인버터의 신뢰성을 향상시키기 위해 3중 스위치 개방고장 진단 및 검출 기법을 제시한다. 제안된 기법은 기존의 개방고장 진단방법과 달리 정보처리를 위해 Moving Filter를 사용함으로써 연산부하를 증가시키지 않고 신속한 고장 검출이 가능하며 별도의 하드웨어 구성없이 구현이 가능하다. 제안된 기법의 안정성과 유효성이 시뮬레이션을 통해 입증된다.
Software Debugging is the most time consuming and costly process in the software development process. Many techniques have been proposed to isolate different faults in a program thereby creating separate sets of failing program statements. Debugging in parallel is a technique which proposes distribution of a single faulty program segment into many fault focused program slices to be debugged simultaneously by multiple debuggers. In this paper we propose a new technique called Faulty Slice Distribution (FSD) to make parallel debugging more efficient by measuring the time and labor associated with a slice. Using this measure we then distribute these faulty slices evenly among debuggers. For this we propose an algorithm that estimates an optimized group of faulty slices using as a parameter the priority assigned to each slice as computed by value of their complexity. This helps in the efficient merging of two or more slices for distribution among debuggers so that debugging can be performed in parallel. To validate the effectiveness of this proposed technique we explain the process using example.
선형계곡을 따라 발달하는 동래 단층대의 단층비지를 조사 연구하였다. 이 단층대는 내적으로 대상구조를 가지며 다중 단층핵의 형태로 산출된다. 단층핵은 비지대와 파쇄대로 구분되며 단층대의 최외곽부인 손상대에 의해 둘러싸인다. 변형작용과 변질작용의 강도는 모암으로부터 손상대 $\rightarrow}$ 파쇄대$\rightarrow}$ 비지대를 향해 증가한다. 비지대를 형성한 변형작용은 초기엔 취성변형작용의 파쇄작용(catalasis)이 주도적이었고, 단층슬립의 최대의 국지화 지역인 파쇄물질의 고변형지역(비지대)에서는 연속적인 취성단열작용의 파쇄유동으로 나아갔을 것으로 생각된다. 단층비지대의 분쇄물질의 높은 공극 및 투수성은 지하로부터 열수유체의 유입을 가능케하여 활발한 열수 변질작용이 일어남에 따라 변형작용 기구는 취성파괴로부터 유체도움 유동으로 일대변화를 겪게 되었다. 열수 유체에 의한 일라이트, 스멕타이트 등의 점토광물 생성과 철광물 및 기타원소의 침전은 단층비지대에 높은 유압을 발생시켜 단열작용과 변질작용을 반복적으로 발생시킬수 있다. 일라이트의 다형은 대부분 1Md형으로 구성된다. 암석이 분쇄되고 나서 변질작용으로 점토광물이 생성될 때까지의 시간은 매우 짧은 것으로 알려져 있다. K-Ar 연령 측정자료에 의할때 열수변질을 수반한 동래단층의 주요 단층활동 시기는 51.4~57.5Ma와 40.3~43.6Ma의 두 시기로 구분될 수 있으나 시.공간적 단층활동 형태를 구명하기 위해서는 더 많은 자료가 필요하다. 그리고 비지대 점토광물의 생성온도환경으로 판단할 때 고기운동의 열수변질이 신기운동에 비해 보다 고온에서 일어난 것으로 추정된다.
소프트웨어의 개발과정 중 결함을 제거하는 작업인 디버깅을 위해서는 가장 먼저 그 결함의 정확한 위치를 찾아야한다. 이 작업은 많은 시간이 소요되며, 이 시간을 단축시키기 위한 결함 위치 식별 기법들이 소개되었다. 많은 기법들 중 프로그램 커버리지 정보를 학습하여 규칙을 분석하는 인공신경망 기반 선행 연구가 있다. 이를 기반으로 본 논문에서는 문장들 간의 관계를 추가적으로 파악하여 학습 데이터로 사용하는 기법을 제안한다. 특정 문장이 항상 지나는 테스트케이스들 중 나머지 다른 문장들이 지나는 테스트케이스의 비율을 통해 문장들 간의 관계를 나타낸다. 해당 비율을 계산하기 위해 조건부 확률인 베이지안 확률을 사용한다. 베이지안 확률을 통해 얻은 문장들의 관계에 따라 인공신경망 내에서 의심도를 결정하는 웨이트(weight)가 기존 기법과는 다르게 학습된다. 이 차이는 문장들의 의심도를 조정하며, 결과적으로 다중 결함 위치 식별의 정확도를 향상시킨다. 본 논문에서 제안한 기법을 이용하여 실험한 결과, Tarantula 대비 평균 39.8%, 기존 역전파 인공신경망(BPNN) 기반 기법 대비 평균 60.5%의 정확도 향상이 있었음을 확인할 수 있다.
Faults of rotating parts of a train normally generate unexpected frequency band or impulsive sound[1] which has a period when it moves with a constant speed. The former can be detected by the moving frame acoustic holography method, which visualizes sound field that is generated by a moving and emitting pure tone or band limited noise source. We have attempted to apply the method to the latter case: the periodic impulsive sound which generate different signal compared with what can be measured by the band limited noise. The signal to noise ratio which determines the success of early fault detection must also be studied with the impulsive and moving signal. This research shows how the problems related with these issues can be resolved. The main idea is that periodic impulsive signal can be expressed by infinite set of discrete pure tones. This enables us to obtain lots of holograms that visualize periodic impulsive sound field including noise by using the moving frame acoustic holography method. Therefore holograms can be averaged to improve the signal to noise ratio until having reliable information that exhibits where the impulsive sources are. Theory and experiment by using the miniature vehicle are described [Work supported by BK21 & KRRI].
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1496-1521
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2012
Uncertainty is ubiquitous in target tracking wireless sensor networks due to environmental noise, randomness of target mobility and other factors. Sensing results are always unreliable. This paper considers unreliability as it occurs in wireless sensor networks and its impact on target-tracking accuracy. Firstly, we map intersection pairwise sensors' uncertain boundaries, which divides the monitor area into faces. Each face has a unique signature vector. For each target localization, a sampling vector is built after multiple grouping samplings determine whether the RSS (Received Signal Strength) for a pairwise nodes' is ordinal or flipped. A Fault-Tolerant Target-Tracking (FTTT) strategy is proposed, which transforms the tracking problem into a vector matching process that increases the tracking flexibility and accuracy while reducing the influence of in-the-filed factors. In addition, a heuristic matching algorithm is introduced to reduce the computational complexity. The fault tolerance of FTTT is also discussed. An extension of FTTT is then proposed by quantifying the pairwise uncertainty to further enhance robustness. Results show FTTT is more flexible, more robust and more accurate than parallel approaches.
There is no line of demarcation between the shoulder and elbow regions. Pain In the arm may originate at the shoulder with reference downwards or less often at the elbow with reference upwards. Most pains indicated by the patient at the elbow or forearm have a local origin, since at the more distal part of the upper limb the capacity for correct localization is good. Once it is clear that the elbow region is at fault, the joint and the muscles about it are tested by ten movements. 1. Four. Passive extension, flexion, pronation, supination-full range, LOM, painful, painless. 2. Four. Resisted extension, flexion, pronation, supination-strong, weak, painful, painless. 3. Two. Resisted flexion, extension at the wrist-painful, painless. The muscles that perform theses two movements arise from the humeral epicondyles and a lesion in either often causes pain felt at the elbow although the tissuse affected is not functionally a part of the elbow (i. e. Tennis elbow and Golfer's elbow).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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