This study presents unsteady and unstable characteristics of three stage transonic axial compressor, developed by Korea Aerospace Research Institute. As approaching to the unstable operating region at the 103% design speed of the compressor, a modal type stall precursor appears in front of highly loaded 3rd rotor row at first, and it propagates to the upstream. On the contrary, actual stall cell initiates from the stall precursor in front of the 1st rotor row, and it propagates to the downstream of the compressor. After the stall region reached the 3rd stage and stall cell rotates circumferentially about 360 deg, it develops to one dimensional compressor surge mode. It shows a mild surge behaviour with 3~4 Hz frequency. From the test data, it can be suggested that there is a priority to give an optimum blade loading distributions to construct a multi stage transonic axial compressor stages either to secure more stable compressor operating ranges, or to maximize the compressor efficiency.
In recent engineering, the designer has become more and more dependent on computer simulation. But defining exact model using computer simulation is too expensive and time consuming in the complicate systems. Thus, designers often use approximation models, which express the relation between design variables and response variables. These models are called metamodel. In this paper, we introduce one of the metamodel, named Kriging. This model employs an interpolation scheme and is developed in the fields of spatial statistics and geostatistics. This class of interpolating model has flexibility to model response data with multiple local extreme. By reason of this multi modality, we can't use any gradient-based optimization algorithm to find global extreme value of this model. Thus we have to introduce global optimization algorithm. To do this, we introduce DE(Differential Evolution). DE algorithm is developed by Ken Price and Rainer Storn, and it has recently proven to be an efficient method for optimizing real-valued multi-modal objective functions. This algorithm is similar to GA(Genetic Algorithm) in populating points, crossing over, and mutating. But it introduces vector concept in populating process. So it is very simple and easy to use. Finally, we show how we determine Kriging metamodel and find global extreme value through two mathematical examples.
Structural health monitoring has increasingly been a focus within the civil engineering research community over the last few decades. With increasing application of sensor networks in large structures and infrastructure systems, effective use and development of robust algorithms to analyze large volumes of data and to extract the desired features has become a challenging problem. In this paper, we grasp some precautions and key points of the signal processing approach, wavelet, establish a relative reliable framework, and analyze three problems that require attention when applying wavelet based damage detection approach. The cases studies how to use optimal scales for extracting mode shapes and modal curvatures in a reinforced concrete beam and how to effectively identify damages using maximum curves of wavelet coefficient differences. Moreover, how to make a recognition based on the wavelet multi-resolution analysis, wavelet packet energy, and fuzzy sets is a meaningful topic that has been addressed in this work. The relative systematic work that compasses algorithms, structures and evaluation paves a way to a framework regarding effective structural health monitoring, orientation, decision and action.
게임과 같은 엔터테인먼트 분야의 소프트웨어 품질을 일정 수준 이상으로 보장하면서 개발을 진행하기 위해서는 소프트웨어의 생애주기 상에서 발생하는 다양한 종류의 개발 산출물들을 효과적으로 관리해야 한다. 게임 소프트웨어 개발 산출물들은 문서, 소스코드, 모델, 도면, 그래픽 리소스 등과 같이 다양한 형식과 종류를 갖게 되며 그 양이 매우 방대한 것이 일반적이다. 따라서 소프트웨어 개발 산출물들을 통합 관리하는 것이 품질보증을 위해 필수적이며, 이를 위해 본 연구에서는 서로 다른 종류의 산출물을 통합 관리할 수 있도록 하는 기능에 초점을 맞춘 소프트웨어 산출물 통합관리시스템을 설계하였다. 이 시스템은 프로젝트관리, 요건관리, 형상관리, 추적성관리, 소프트웨어공학도구 표준 인터페이스 기능 등을 제공할 수 있도록 설계되었다. 특히 이 통합관리시스템은 데이터웨어하우스 기술을 기반으로 함으로써 이종의 데이터를 통합 저장할 수 있는 중앙 저장소를 제공하고, 이를 바탕으로 한 다측면 보고 및 분석, 추적, 검증 등의 개발 프로세스들을 효과적으로 지원할 수 있도록 설계되었다.
The structural health monitoring (SHM) benchmark study on optimal sensor placement problem for the instrumented Canton Tower has been launched. It follows the success of the modal identification and model updating for the Canton Tower in the previous benchmark study, and focuses on the optimal placement of vibration sensors (accelerometers) in the interest of bettering the SHM system. In this paper, the sensor placement problem for the Canton Tower and the benchmark model for this study are first detailed. Then an information entropy based sensor placement method with the purpose of damage detection is proposed and applied to the benchmark problem. The procedure that will be implemented for structural damage detection using the data obtained from the optimal sensor placement strategy is introduced and the information on structural damage is specified. The information entropy based method is applied to measure the uncertainties throughout the damage detection process with the use of the obtained data. Accordingly, a multi-objective optimal problem in terms of sensor placement is formulated. The optimal solution is determined as the one that provides equally most informative data for all objectives, and thus the data obtained is most informative for structural damage detection. To validate the effectiveness of the optimally determined sensor placement, damage detection is performed on different damage scenarios of the benchmark model using the noise-free and noise-corrupted measured information, respectively. The results show that in comparison with the existing in-service sensor deployment on the structure, the optimally determined one is capable of further enhancing the capability of damage detection.
생체인식은 정보처리시스템에 있어서 네트웍 보안, 시스템 보안, 어플리케이션 보안 등에 사용되는 개인인증 및 확인을 위한 하나의 기법으로 볼 수 있으며, 개인정보를 포함한 데이터의 보호를 위해서 본인이나 승인된 사용자만이 네트웍이나 물리적 접근 등을 통하여 접근하고자 하는 것이다. 본 논문에서는 얼굴인식과 홍채인식 시스템을 융합한 다중생체인식 시스템을 구현하였으며, 다중생체인식 시스템에서 구현된 생체데이터를 안전하게 전송할 수 있는 방법으로 블록 암호 알고리듬 ARIA를 침입에 대한 보안 방법으로 제안하였다. 이에 다중생체 특징벡터를 128비트의 블록 크기를 이용하여 암호화 하였으며, 생체 특징벡터를 이용하여 128비트의 키로 사용하였다.
Hajizadeh, Ali R.;Salajegheh, Javad;Salajegheh, Eysa
Structural Engineering and Mechanics
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제60권4호
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pp.667-691
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2016
This study focuses on the damage detection of defect types in plate structures based on wavelet transform (WT) and curvelet transform (CT). In particular, for damage detection of structures these transforms have been developed since the last few years. In recent years, the CT approach has been also introduced in an attempt to overcome inherent limitations of traditional multi-scale representations such as wavelets. In this study, the performance of CT is compared with WT in order to demonstrate the capability of WT and CT in detection of defect types in plate structures. To achieve this purpose, the damage detection of defect types through defect shape in rectangular plate is investigated. By using the first mode shape of plate structure and the distribution of the coefficients of the transforms, the damage existence, the defect location and the approximate shape of defect are detected. Moreover, the accuracy and performance generality of the transforms are verified through using experimental modal data of a plate.
Cardiac arrest is owing to the failure of the heart that makes the blood circulation stop. Arrested blood circulation prevents the supply of the oxygen and the glucose and it results the loss of consciousness and, finally, brain death. Many public institution installed the AED for emergency treatment, but, it is not efficient when the patient is alone. In this paper, we made multiplexed wearable device for cardiac arrest detection. With this device, we measure the individual's electrocardiography, heart sound and motion. If the cardiac arrest is detected, the device make a warning horn and transmit the signal for defibrillation. We obtain 98.33% of ECG data, 94.5% of PCG data and 98.38% of IMU data accuracy for each evaluation and 93.33% accuracy for integrated evaluation.
최근 들어 토목관련 천부층 조사에 다중 모드 표면파 위상 속도의 역산이 많은 관심을 받고 있다. 감도 분석, 그리고 합성탄성파자료와 현장자료의 역산 결과는 이 방법이 기본 모드만을 이용하는 것에 비해 매우 효과적임을 보여주고 있다. 이중 모드 레일리 파의 위상속도들에서 층의 두께와 전단파 속도에서의 조그만 변화는 고차 모드의 감도들을 (a) 다른 주파수 대역들에 모이게 하고 (b) 심도가 깊어질수록 기본 모드보다도 더 크게 한다. 이 관찰을 통해 다중 모드 위상 속도 역산을 이용하면 기본 모드 자료들만의 역산에 비해 변수값들을 더 잘 구분해 낼 수 있고 깊은 구조, 특히 속도 역전이 일어난 구조에 대해 보다 나은 영상을 얻을 수 있음을 알 수 있다. 20 m 깊이에 저속도층이 존재하는 모델에서 이론적인 위상 속도들의 역산은 1차 모드만 첨가될 때 단지 연암층만을 영상화할 수 있다. 이 사실은 측정 가능한 가장 낮은 주파수가 단지 6 Hz 일 때 특히 중요하다. 현장시험들이 시추공과 PS 검층을 이용하여 조사된 지역들에서 행해졌다. 첫 번째 지역에서는 일본에서 심부 지질조사에 주로 이용되는 microtremor 배열 탐사가 35 m 깊이까지 토양층을 탐사하기 위해 사용되었다. 두 번째 지역에서는 12 m 깊이까지 조사하기 위해 sledgehammer 음원과 선형 다중 채널 수진기 전개를 이용하여 자료가 얻어졌다. 분산곡선 분석을 위해서 주파수-파수 파워 스펙트럼법이 사용되었고 각각의 시험에서 2차 모드의 속도까지 구해졌다. 다중 모드 역산 결과는 PS 검층기록과 잘 일치한다. 하지만 단지 기본 모드만을 이용하여 얻어진 결과는 매립지 아래의 천부 연암층까지의 깊이를 매우 작게 평가하였다.
본 논문에서는 기울기 센서와 고도계 센서로 구성된 다중모드 센서를 통하여 일정 공간내의 거주자의 자세 및 행동 패턴을 수집, 분석하여 거주자의 위치를 추론함으로써, 현재 거주자가 위치한 공간을 인지하는 시스템을 제안한다. 여기에서 제안된 센서 시스템의 하드웨어 구성과 소프트웨어 알고리즘에 대하여 설명하고, 다중모드 센서를 통하여 획득한 데이터로부터 거주자의 자세 및 행동을 분석한 후에 거주자가 존재하는 공간을 추론하는 프로세스에 대하여 설명한다. 마지막으로 거주자의 자세 및 행동 분석과 공간인지 기능을 검증하기 위하여 실제 환경 실험을 통하여 본 논문에서 제안한 시스템의 효용성과 타당성을 검토한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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