KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.6
no.2
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pp.67-75
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1986
This paper introduces the nonlinear Stream Function Wave Theory for design waves efficiently to compute the wave energy and energy transport quantities and to analyze the effects of nonlinearities on them. The Stream Function Wave Theory was developed by Dean for case of the observed waves with assymmetric wave profiles and of the design waves with symmetric theoretical wave profiles. Dalrymple later improved the computational procedure by adding two Lagrangian constraints so that more efficient convergence of the iterative numerical method to a specified wave height and to a zero mean free surface displacement resulted. And the Stream Function coefficients are computed numerically by the improved Marquardt algorithm developed for this study. As the result of this study the effects of nonlinearities on the wave quantities of the average potential energy density, the average kinetic energy density result in overestimation by linear wave theory compared to the Stream Function Wave Theory and increase monotonically with decreasing $L^*/L_O$ and with increasing $H/H_B$. The effects of nonlinearities on the group velocity and the wavelength quantities result in underestimation by linear wave theory and increase monotonically with increasing $H/H_B$. Finally the effect of nonlinearity on the average total energy flux results in overestimation for shallow water waves and underestimation for deep water waves by linear wave theory.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.13
no.1
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pp.32-38
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2012
Each sensor node can know its location in several ways, if the node process the information based on its geographical position in sensor networks. In the localization scheme using GPS, there could be nodes that don't know their locations because the scheme requires line of sight to radio wave. Moreover, this scheme is high costly and consumes a lot of power. The localization scheme without GPS uses a sophisticated mathematical algorithm estimating location of sensor nodes that may be inaccurate. AHLoS(Ad Hoc Localization System) is a hybrid scheme using both GPS and location estimation algorithm. In AHLoS, the GPS node, which can receive its location from GPS, broadcasts its location to adjacent normal nodes which are not GPS devices. Normal nodes can estimate their location by using iterative triangulation algorithms if they receive at least three beacons which contain the position informations of neighbor nodes. But, there are some cases that a normal node receives less than two beacons by geographical conditions, network density, movements of nodes in sensor networks. We propose an indirect localization scheme for low-density sensor nodes which are difficult to receive directly at least three beacons from GPS nodes in wireless network.
Since the resolution of the 2-D hole-to-hole seismic traveltime tomography is affected by the limited ray transmission angle, various methods were used to improve the resolution. Linear traveltime interpolation(LTI) ray tracing method was chosen for forward-modeling method. Inversion results using the LTI method were compared with those using the other ray tracing methods. As an inversion algorithm, SIRT method was used. In the iterative non-linear inversion method, the cost of ray tracing is quite expensive. To reduce the cost, each raypath was stored and the inversion was performed from this information. Using the proposed method, fast convergence was achieved. Inversion results are likely to be affected by the initial velocity guess, especially when the ray transmission angle was limited. To provide a good initial guess for the inversion, generalized regression neural network(GRNN) method was used. When the transmitted raypath angle is not limited or the geological model is very complex, the inversion results are not affected by initial velocity model very much. Since the raypath angles, however, are limited in most geophysical tomographic problems, the enhancement of resolution in tomography can be achieved by providing a proper initial velocity model by another inversion algorithm such as GRNN.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.3
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pp.70-78
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2000
In this study, a new method for canceling MRI artifacts through the motion translation of image plane is presented Breathing often makes problems in a clinical diagnosis. Assuming that the head moves up and down due to breathing, rigid translational motions in only y(phase encoding axis) direction are treated Unlike the conventional Iterative phase retrieval algorithm, this method is based on the MRI imaging process and analyzing of Image property A new constraint condition with which the motion component and the true image component in the MRI signal can be separated by a simple algebraic operation is extracted After the x(read out) directional Fourier transformation of MRI signal is done, the y(phase encoding) directional spectrum phasing value is Just an algebraic sum of the Image component and the motion component Meanwhile, as It is known that the density of subcutaneous fat area is almost uniform in the head tomographs, the density distribution along a y directional line on this fat area is regarded as symmetric shape If the density function is symmetric, then the phase of spectrum changes linearly with the position Hence, the departure component from the linear function can be separated as the motion component Based on this constrant condition, the new method of artifact cancellation is presented Finally, the effectiveness of this algorithm IS shown by using a phantom with simulated motions.
To estimate the shear-wave velocity (${\nu}_s$ beneath the OTVZ seismic station on Ngauruhoe volcano in New Zealand, we calculated receiver functions (RFs) using 127 teleseismic data ($Mw{\geq}5.5$) with high signal-to-noise ratios recorded during November 11, 2011 to September 11, 2013. The genetic inversion algorithms was applied to 21 RFs calculated by the iterative time-domain deconvolution method. In the 1-D ${\nu}_s$ model derived by the inversion, the Moho is observed at a 14 km depth, marked by a ${\nu}_s$ transition from 3.7 km/s to 4.7 km/s. The average ${\nu}_s$ of the overlying crust is 3.4 km/s, and the average ${\nu}_s$ of a greater than 9-km thick low-velocity layer (LVL) in the lower crust is 3.1 km/s. The LVL becomes thinner with increasing distance from the station. Another LVL thicker than 10 km with ${\nu}_s$ less than 4.3 km/s is found in the upper mantle. Those LVLs in the lower crust and the upper mantle and the relatively thin crust might be related to the magma activity caused by the subducting Pacific plate.
Dinh, Van Nguyen;Kim, Ki Du;Shim, Jae Soo;Choi, Eun Soo;Songsak, Suthasupradit
Journal of Korean Society of Steel Construction
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v.20
no.1
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pp.151-163
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2008
A formulation of three-dimensional model of articulated train-b ridge dynamic interaction has been made for the Korean eXpress Train (KTX). Semi-periodic profiles of rail irregularities consisting of elevation, alignment, cross and gauge irregularities have also been proposed using FRA maximum tolerable rail deviations. The effects of rail joints and sleeper step were also included. The resulting system matrices of train and bridge are very spare, and thus, are stored in one-dimensional arrays, yielding a time-efficient solution. A numerical algorithm for computing bridge-train response including an iterative scheme is also formulated. A program simulating train-bridge interaction and solving this problem using the new algorithm is implemented as new modules for the f inite element analysis software named XFINAS. Computed results using the new program are then checked by that of the validated 2-D bridge-train interaction model. This new 3D analysis provides more detailed train responses such as swaying, bouncing, rolling, pitching and yawing accelerations, which are useful inevaluating passenger riding comfort. Train operation safety and derailment could also be directly investigated by relative wheel displacements computed from this program.
The goal of this paper is to develop a computational method to predict cancellous bone density distributions based upon continuum levels of volumetric strain. Volumetric strain is defined as the summation of normal strains, excluding shear strains, within an elastic range of loadings. Volumetric strain at a particular location in a cancellous structure changes with changes of the boundary conditions (prescribed displacements, tractions, and pressure). This change in the volumetric strain is postulated to predict the adaptive change in the bone apparent density. This bone remodeling theory based on volumetric strain is then used with the finite element method to compute the apparent density distribution for cancellous bone in both lumbar spine and proximal femur using an iterative algorithm, considering the dead zone of strain stimuli. The apparent density distribution of cancellous bone predicted by this method has the same pattern as experimental data reported in the literature (Wolff 1892, Keller et al. 1989, Cody et al. 1992). The resulting bone apparent density distributions predict Young's modulus and strength distributions throughout cancellous bone in agreement with the literature (Keller et al. 1989, Carter and Hayes 1977). The method was convergent and sensitive to changes in boundary conditions. Therefore, the computational algorithm of the present study appears to be a useful approach to predict the apparent density distribution of cancellous bone (i.e. a numerical approximation for Wolff's Law)
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.6
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pp.403-408
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2021
Currently, in the design process of civil structures such as bridges, it is common to make final products by repeating the process of redesigning, if the initial design is found to not meet the standards after a structural review. This iterative process extends the design time, and causes inefficient consumption of engineering manpower, which should be put into higher-level design, on simple repetitive mechanical work. This problem can be resolved by automating the design process, but the external analysis program used in the design process has been the biggest obstacle to such automation. In this study, we constructed an AI-based automation system for the bridge design process, including an interface that could control both a reinforcement learning algorithm, and an external analysis program, to replace the repetitive tasks in the current design process. The prototype of the system built in this study was developed for a 2-span RC Rahmen bridge, which is one of the simplest bridge systems. In the future, it is expected that the developed interface system can be utilized as a basic technology for linking the latest AI with other types of bridge designs.
Dong Wook Kim;Jiyeon Ha;Yousun Ko;Kyung Won Kim;Taeyong Park;Jeongjin Lee;Myung-Won You;Kwon-Ha Yoon;Ji Yong Park;Young Jin Kee;Hong-Kyu Kim
Korean Journal of Radiology
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v.22
no.4
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pp.624-633
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2021
Objective: To evaluate the reliability of CT measurements of muscle quantity and quality using variable CT parameters. Materials and Methods: A phantom, simulating the L2-4 vertebral levels, was used for this study. CT images were repeatedly acquired with modulation of tube voltage, tube current, slice thickness, and the image reconstruction algorithm. Reference standard muscle compartments were obtained from the reference maps of the phantom. Cross-sectional area based on the Hounsfield unit (HU) thresholds of muscle and its components, and the mean density of the reference standard muscle compartment, were used to measure the muscle quantity and quality using different CT protocols. Signal-to-noise ratios (SNRs) were calculated in the images acquired with different settings. Results: The skeletal muscle area (threshold, -29 to 150 HU) was constant, regardless of the protocol, occupying at least 91.7% of the reference standard muscle compartment. Conversely, normal attenuation muscle area (30-150 HU) was not constant in the different protocols, varying between 59.7% and 81.7% of the reference standard muscle compartment. The mean density was lower than the target density stated by the manufacturer (45 HU) in all cases (range, 39.0-44.9 HU). The SNR decreased with low tube voltage, low tube current, and in sections with thin slices, whereas it increased when the iterative reconstruction algorithm was used. Conclusion: Measurement of muscle quantity using HU threshold was reliable, regardless of the CT protocol used. Conversely, the measurement of muscle quality using the mean density and narrow HU thresholds were inconsistent and inaccurate across different CT protocols. Therefore, further studies are warranted in future to determine the optimal CT protocols for reliable measurements of muscle quality.
Hye Jung Choo;Sun Joo Lee;Dong Wook Kim;Yoo Jin Lee;Jin Wook Baek;Ji-yeon Han;Young Jin Heo
Korean Journal of Radiology
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v.22
no.8
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pp.1341-1351
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2021
Objective: To compare the quality of various polychromatic and monochromatic images with or without using an iterative metal artifact reduction algorithm (iMAR) obtained from a dual-energy computed tomography (CT) to evaluate total knee arthroplasty. Materials and Methods: We included 58 patients (28 male and 30 female; mean age [range], 71.4 [61-83] years) who underwent 74 knee examinations after total knee arthroplasty using dual-energy CT. CT image sets consisted of polychromatic image sets that linearly blended 80 kVp and tin-filtered 140 kVp using weighting factors of 0.4, 0, and -0.3, and monochromatic images at 130, 150, 170, and 190 keV. These image sets were obtained with and without applying iMAR, creating a total of 14 image sets. Two readers qualitatively ranked the image quality (1 [lowest quality] through 14 [highest quality]). Volumes of high- and low-density artifacts and contrast-to-noise ratios (CNRs) between the bone and fat tissue were quantitatively measured in a subset of 25 knees unaffected by metal artifacts. Results: iMAR-applied, polychromatic images using weighting factors of -0.3 and 0.0 (P-0.3i and P0.0i, respectively) showed the highest image-quality rank scores (median of 14 for both by one reader and 13 and 14, respectively, by the other reader; p < 0.001). All iMAR-applied image series showed higher rank scores than the iMAR-unapplied ones. The smallest volumes of low-density artifacts were found in P-0.3i, P0.0i, and iMAR-applied monochromatic images at 130 keV. The smallest volumes of high-density artifacts were noted in P-0.3i. The CNRs were best in polychromatic images using a weighting factor of 0.4 with or without iMAR application, followed by polychromatic images using a weighting factor of 0.0 with or without iMAR application. Conclusion: Polychromatic images combined with iMAR application, P-0.3i and P0.0i, provided better image qualities and substantial metal artifact reduction compared with other image sets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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