International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.13
no.1
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pp.617-627
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2021
Underwater Acoustic Channels (UAC) have inherent sparse characteristics. The traditional adaptive equalization techniques do not utilize this feature to improve the performance. In this paper we consider the Variable Adaptive Subgradient Projection (V-ASPM) method to derive a new sparse equalization algorithm based on the Minimum Symbol Error Rate (MSER) criterion. Compared with the original MSER algorithm, our proposed scheme adds sparse matrix to the iterative formula, which can assign independent step-sizes to the equalizer taps. How to obtain such proper sparse matrix is also analyzed. On this basis, the selection scheme of the sparse matrix is obtained by combining the variable step-sizes and equalizer sparsity measure. We call the new algorithm Sparse-Control Proportional-MSER (SC-PMSER) equalizer. Finally, the proposed SC-PMSER equalizer is embedded into a turbo receiver, which perform turbo decoding, Digital Phase-Locked Loop (DPLL), time-reversal receiving and multi-reception diversity. Simulation and real-field experimental results show that the proposed algorithm has better performance in convergence speed and Bit Error Rate (BER).
In this paper, we propose a method to segment the bottle label in images taken by mobile phones using multi-gradient approaches. In order to segment the label region of interest-object, the saliency map method and Hough Transformation method are first applied to the original images to obtain the candidate region. The saliency map is used to detect the most salient area based on three kinds of features (color, orientation and illumination features). The Hough Transformation is a technique to isolated features of a particular shape within an image. Therefore, we utilize it to find the left and right border of the bottle. Next, we segment the label based on the gradient information obtained from the structure tensor method and edge method. The experimental results have shown that the proposed method is able to accurately segment the labels as the first step of product label recognition system.
Although a large number of genetic variants have been identified to be associated with common diseases through genome-wide association studies, there still exits limitations in explaining the missing heritability. One approach to solving this missing heritability problem is to investigate gene-gene interactions, rather than a single-locus approach. For gene-gene interaction analysis, the multifactor dimensionality reduction (MDR) method has been widely applied, since the constructive induction algorithm of MDR efficiently reduces high-order dimensions into one dimension by classifying multi-level genotypes into high- and low-risk groups. The MDR method has been extended to various phenotypes and has been improved to provide a significance test for gene-gene interactions. In this paper, we propose a simple method, called accelerated failure time (AFT) UM-MDR, in which the idea of a unified model-based MDR is extended to the survival phenotype by incorporating AFT-MDR into the classification step. The proposed AFT UM-MDR method is compared with AFT-MDR through simulation studies, and a short discussion is given.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.31
no.1D
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pp.43-50
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2011
The monitoring system for link travel speed using taxi probe is one of key sub-systems of ITS. Link travel speed collected by taxi probe has been widely employed for both monitoring the traffic states of urban road network and providing real-time travel time information. When sample size of taxi probe is small and link travel time is longer than a length of time interval to collect travel speed data, and in turn the missing state is inevitable. Under this missing state, link travel speed data is real-timely not collected. This missing state changes from single to multiple time intervals. Existing single interval prediction techniques can not generate multiple future states. For this reason, it is necessary to replace multiple missing states with the estimations generated by multi-interval prediction method. In this study, a multi-interval prediction method to generate the speed estimations of single and multiple future time step is introduced overcoming the shortcomings of short-term techniques. The model is developed based on Non-Parametric Regression (NPR), and outperformed single-interval prediction methods in terms of prediction accuracy in spite of multi-interval prediction scheme.
Recently, environmentally friendly technology are becoming important due to reconsideration about climate change and environmental pollution. In addition, as well as technical skills and social interaction through an analysis of the nonlinear transition management and policy implementation are emerging. This study of the development of photovoltaic industry in Korea 10 years analyze with strategic niche management (SNM) based on the theoretical and multi-layered perspective (MLP) is used as the analytical framework. Choose the gerverment-support project for niche technology, through a process of quantifying and alnalyze the phase transition to Regime with the numerical method and policy vision, learning effects, and network that key elements of SNM, MLP. Through the analysis of the photovoltaic industry technology-commercialization phase was investigated. This conventional overall and step-by-step model for technical management is proposed to replace exiting linear and narrow method and through the case study its validity was confirmed.
Accurately extracting the axle distribution information of a passing vehicle from bridge dynamic responses experiences a key and challenging step in non-pavement bridge weigh-in-motion (BWIM). In this article, the wavelet transformation is adopted and the wavelet coefficient curve is used as a substitute for dynamic response. The driving frequency is introduced and expanded to multi-axle vehicle, and the wavelet coefficient curve on specific scale corresponding to the driving frequency is confirmed to contain obvious axle information. On this basis, an automatic method for axle distribution information identification is proposed. The specific wavelet scale can be obtained through iterative computing, and the false peaks due to bridge vibration can be eliminated through cross-correlation analysis of the wavelet coefficients of two measure points. The integrand function that corresponds to the maximum value of the cross-correlation function is used to identify the peaks caused by axles. A numerical application of the proposed axle information identification method is carried out. Numerical results demonstrate that this method acquires precise axle information from the responses of an axle-insensitive structure (e.g., girder) and decreases the requirement of sensitivity structure of BWIM. Finally, an experimental study on a full-scale simply supported bridge is also conducted to verify the effectiveness of this method.
Katafygiotis, Lambros;Moan, Torgeir;Cheungt, Sai Hung
Structural Engineering and Mechanics
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v.25
no.3
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pp.347-363
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2007
A novel methodology, referred to as Auxiliary Domain Method (ADM), allowing for a very efficient solution of nonlinear reliability problems is presented. The target nonlinear failure domain is first populated by samples generated with the help of a Markov Chain. Based on these samples an auxiliary failure domain (AFD), corresponding to an auxiliary reliability problem, is introduced. The criteria for selecting the AFD are discussed. The emphasis in this paper is on the selection of the auxiliary linear failure domain in the case where the original nonlinear reliability problem involves multiple objectives rather than a single objective. Each reliability objective is assumed to correspond to a particular response quantity not exceeding a corresponding threshold. Once the AFD has been specified the method proceeds with a modified subset simulation procedure where the first step involves the direct simulation of samples in the AFD, rather than standard Monte Carlo simulation as required in standard subset simulation. While the method is applicable to general nonlinear reliability problems herein the focus is on the calculation of the probability of failure of nonlinear dynamical systems subjected to Gaussian random excitations. The method is demonstrated through such a numerical example involving two reliability objectives and a very large number of random variables. It is found that ADM is very efficient and offers drastic improvements over standard subset simulation, especially when one deals with low probability failure events.
A method was developed to detect total mutagenicity of fried fish for S. typhimurium TA98, using Ames assay. Method described herein circumvented problems associated with the sample preparation for Ames assay, i.e., a multi-purification step of sample and interference with solvent residuals. Experiment A, the best method developed in the present study, consisted of two important steps: pH adjustment of the aqueous sample solution from fried fish samples to remove impurities, and simultaneous distillation extraction (SDE) for partially purified samples to remove volatile compounds from solvents. The procedure and results were described as below. Fillet of gizzard shad (Konosirus punctatus) fish sample fried for 10 min each side on the temperature-controlled fry-pan (210$\circ$C) was homogenized in an aqueous acidic solution (pH 2) with a homogenizer, followed by filtration through Celite. The tiltrate (pH 2), removed some impurities by extraction with chloroform:methanol (2:1, v/v) mixture, was adjusted pH to 10 and then centrifuged to remove precipitate. The ethylacetate extract from the tiltrate of pH 10 was rotoevaporated and purified by SDE apparatus for 2 hours. Experiment A revealed significantly higher revertants (1928 per 25 g fried sample) than other Experiment (B, C, or D) tested. Experiment A gave good results in the mutagenicity test of fried fish sample with few purification steps using only 25 g fried sample and 650 ml of solvents; and thus this method could be a useful tool for the screening the mutagenicity or antimutagenicity of other foods as well.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.27
no.6
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pp.753-765
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2003
A finite element code for the numerical solution of the Navier-Stokes equation is parallelized by vertex-oriented domain decomposition. To accelerate the convergence of iterative solvers like conjugate gradient method, parallel block ILU, iterative block ILU, and distributed ILU methods are tested as parallel preconditioners. The effectiveness of the algorithms has been investigated when P1P1 finite element discretization is used for the parallel solution of the Navier-Stokes equation. Two-dimensional and three-dimensional Laplace equations are calculated to estimate the speedup of the preconditioners. Calculation domain is partitioned by one- and multi-dimensional partitioning methods in structured grid and by METIS library in unstructured grid. For the domain-decomposed parallel computation of the Navier-Stokes equation, we have solved three-dimensional lid-driven cavity and natural convection problems in a cube as benchmark problems using a parallelized fractional 4-step finite element method. The speedup for each parallel preconditioning method is to be compared using upto 64 processors.
A study has been conducted for an optimal processing and an apparatus for manufacturing a laser welded tube for one-body formed bumper beam. The tube dimensions used in calculation were the thickness of 1.4 mm, the diameter of 105.4 mm and the length of 2000 mm. The tube was formed of a cold rolled high strength steel plate(tensile strength of 600 MPa). The two-roll bending method was the optimal tube forming process in comparison with the UO-bending method, the bending method on the press brake, the multi-step continuous roll-forming method and the 3-roll bending method. Monitoring of the welding quality was conducted and the seam tracking along the butt-joint lengthwise to the tube axis was also examined. The longitudinal butt-joint was welded by using a $CO_2$ laser welding machine equipped with a seam tracker and a plasma sensor. The $CO_2$ laser tube welding machine could be used for precise seam tracking and real-time monitoring of the welding quality. As a result, the developed laser welded tube could be used for a one-body formed automobile bumper beam.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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