This paper studies the non-axisymmetric 3D problem on the dynamics of the moving load acting in the interior of the hollow cylinder surrounded with elastic medium and this study is made by utilizing the exact equations of elastodynamics. It is assumed that in the interior of the cylinder the point located with respect to the cylinder axis moving forces act and the distribution of these forces is non-axisymmetric and is located within a certain central angle. The solution to the problem is based on employing the moving coordinate method, on the Fourier transform with respect to the spatial coordinate indicated by the distance of the point on the cylinder axis from the point at which the moving load acts, and on the Fourier series presentation of the Fourier transforms of the sought values. Numerical results on the critical moving velocity and on the distribution of the interface normal and shear stresses are presented and discussed. In particular, it is established that the non-axisymmetricity of the moving load can decrease significantly the values of the critical velocity.
본 논문은 전력계통의 배전계통시스템에서 FRTU(Feeder remote terminal unit)의 고장검출 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. FRTU는 상과 지락에 관한 고장검출을 할 수 있다. 특히 고장픽업 기능과 돌입억제기능은 일반적인 부하전류로부터 고장전류를 구별할 수 있다. FRTU는 돌입전류 또는 설정값을 초과한 고장전류가 발생하면 고장표시기(FI)로 고장을 발생한다. 짧은 시간 푸리에 변환(STFT) 분석은 주파수와 시간에 관한 정보론 제공하고, 퍼지 중심 평균 클러스터링(FCM) 알고리즘은 고조파의 특성을 추출한다. 고장 검출기의 신경회로망 시스템은 최급강하법을 이용하여 고장상태로부터 돌입전류를 구별하도록 학습된다. 본 논문에서는 FCM과 신경회로망을 이용하여 고장검출기법을 개선하였다. 검증에 사용된 데이터는 22.9KV 배전계통 시스템에서 실제 측정된 데이터이다.
윈드프로파일러(RWP, radar wind profiler)는 기상 상태와 관계없이 시공간 분해능이 높은 바람장 자료를 제공하며 생산된 바람의 정확도나 품질에 대한 검증이 필수적이다. 기존 정확도 검증 방식은 레윈존데와의 동시 관측을 통해 윈드프로파일러에서 생성된 바람 벡터를 기준 자료로 활용하는 것이다. 본 연구에서는 평균 모멘트 자료로부터 스펙트럼과 원시 시계열 자료를 시뮬레이션하는 알고리즘을 통해 윈드프로파일러의 신호처리 알고리즘을 단계별로 검증하는 방안을 제시하고, LAP-3000의 원시 자료와의 비교를 통해 해당 알고리즘의 가능성을 확인하였다. 기상 신호의 밀도 함수를 모멘트값을 인자로 하는 왜곡된 정규 분포의 밀도 함수로 가정하여 생성하였고, 난수를 통해 시뮬레이션 스펙트럼을 생성하였다. 또한, 난수 위상과 역 이산푸리에 변환으로 간섭 평균된 시뮬레이션 원시 시계열 자료를 생성하고 최종적으로 디리클레 분포(Dirichlet distribution)를 통해 간섭 평균 전 단계의 원시 시계열 자료를 생성하였다.
터널 막장 전방의 암반 물성 변화의 예측은 터널 시공 시 붕괴를 막을 수 있는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 표면파에 대한 웨이블렛 변환을 이용한 모형 암반의 위상속도를 예측하는 비파괴 시험법을 제안함으로써 터널 막장 전방의 암반 물성 변화를 예측하고자 한다. 실내 실험에서는 암반을 모사하기 위하여 강도가 각각 틀린 두 층으로 이루어진 석고 모형을 사용하였다. 가진윈은 진동 발생 가능한 주파수 대역이 150 Hz에서 5 kHz인 액츄에이터를 사용하였으며, 감지기는 두 개의 가속도계가 사용되었다. 분산곡선을 계산하기 위하여 웨이블렛 변환 해석을 수행하였다. 실내 실험 결과, 근접장 효과를 없애기 위한 최소 감지기 간격이 탐측 가능 깊이의 3배 이상으로 나타났다. 정규 분포 곡선에 기초한 가중치를 이용한 간단한 역산을 제안하였고, 파장 반영계수가 0.2일 때 예측치와 실측치가 잘 일치하였다. 표면파의 전파 깊이는 파장의 $0.42{\sim}0.63$배로 나타났으며, 분산곡선에서 파장에 따라 위상속도가 변하는 구간이 역산을 통해 계산된 구간과 잘 일치하였다. 표면파에 대한 웨이블렛 변환을 이용한 위상속도의 예측은 기존의 표면파 시험법에 비해 실험 구성 및 실험 방법, 역산과정이 간단하므로 터널 막장 전방의 암반 물성 변화를 예측하는데 효율적인 적용이 가능할 것으로 판단된다.
In order to investigate working conditions of underground coal mines, this work was undertaken to evaluate the respirable dust and the concentration of quartz in Taeback and Kangneung areas. The concentration of quartz was determined by Fourier Transform Infrared Spectrophotometry. The results were as follows; 1) The concentration of respirable dust of drilling and coal face in Taeback and Kangneung areas were as followed; Arithmetic $Mean{\pm}S.D.(mg/m^3)$ Taeback Drilling: $2.00{\pm}1.56$ Taeback Coal Face: $3.74{\pm}3.14$ Kangneung Drilling: $4.55{\pm}4.51$ Kangneung Coal Face: $5.77{\pm}4.53$ Geometric $Mean{\pm}S.D.(mg/m^3)$ Taeback Drilling: $1.34{\pm}2.81$ Taeback Coal Face : $2.55{\pm}2.61$ Kangneung Drilling : $2.44{\pm}3.63$ Kangneung Coal Face: $4.24{\pm}2.37$ 2) Distribution of respirable dust was well fitted to the log-normal distribution and geometric mean value was $log^{-1}\;0.37{\pm}log^{-1}\;0.47(2.34{\pm}2.95)mg/m^3$. 3) The difference of respirable dust concentrations in Taeback and Kangneung areas was not significant statistically (p>0.05). 4) The concentration of quartz of drilling and coal face in Taeback and Kangneung areas were as followed; Arithmetic $Mean{\pm}S.D.(%)$ Taeback Drilling: $6.18{\pm}5.52$ Taeback Coal Face: $1.89{\pm}1.54$ Kangneung Drilling: $3.54{\pm}2.12$ Kangneung Coal Face: $2.05{\pm}3.37$ Geometric $Mean{\pm}S.D.(%)$ Taeback Drilling: $4.24{\pm}2.59$ Coal Face: $1.39{\pm}2.22$ Kangneung Drilling : $2.55{\pm}3.08$ Kangneung Coal Face : $1.24{\pm}2.33$ 5) Distribution of quartz concentrations was well fitted to the log-normal distribution and geometric mean value was $log^{-1}\;0.33{\pm}log^{-1}\;0.45(2.14{\pm}2.82)%$. 6) The difference of quartz concentrations in Taeback and Kangneung areas was not significant (p>0.05), but significant at drilling sites and coal faces (p<0.05).
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권6호
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pp.9-18
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2020
This study seeks to analyze the effect of Non-Performing Loans and Capital Adequacy Ratio on Return on Assets on ten conventional banks listed on the Indonesia Stock Exchange (BEI-IDX). This study uses secondary panel data for 2015-2019 in the form of CAR and NPL values from ten conventional banks listed on the BEI-IDX during the 2020 observation period. The research approach is quantitative descriptive with data analysis methods, namely, linear regression. The testing phase of this study includes: transform value, F-test, T-test and hypothesis test with significancy level sig < 0.05. The results of this study reveal that Non-Performing Loans had a significant negative effect (t = -2,637) (0.011 <0.0) on Return on Assets, while Capital Adequacy Ratio has no significant effect on ROA (0.760 > 0.05). R2 value is 0.128 or 12.8%. It has a significant effect on variables, calling efforts by banks, governments, and authorities monetary of related institutions to maintain the stability of finance. The reduction of Non-Performing Loan impacts on assets and capital adequacy ratio, besides, the normal NPL will control the stability of finance. If a balance is created either in the form of values or amounts of the variables, the reduction in Non-Performing Loans will be controlled.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature ventricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 계수 2개를 추출하여 분류규칙을 최소화하였고, 이를 사용하여 99.90%의 PVC 분류성능을 나타내었다. 또한 추출된 두 계수의 R파를 기준으로 한 위치를 제시함으로써 두 위치의 정보만으로 PVC를 탐지할 수 있음을 보여주었다.
본 논문은 가중 퍼지소속함수 기반 신경망(neural network with weighted fuzzy membership functions, NEWFM)을 이용하여 심전도(ECG) 신호로부터 조기심실수축(premature vedtricular contractions, PVC)을 자동 탐지하는 방안을 제시하고 있다. NEWFM은 MIT-BIH 데이터베이스의 부정맥 심전도를 웨이블릿 변환(wavelet transform, WT)한 계수로부터 학습하여 정상 파형과 PVC 파형을 구분한다. 비중복면적 분산 측정법을 적용하여 중요도가 가장 높은 웨이블릿 변환의 d3과 d4의 8개 계수를 추출하였다. 이들 특징입력을 3개의 실험군에 사용하여 각각 99.80%, 99.21%, 98.78%의 신뢰성 있는 전체분류율을 나타내었고, 이는 각 실험군에 대한 특징입력의 종속성이 적음을 보여준다. 추출된 8개 계수의 ECG 신호 구간과 퍼지소속함수를 제시함으로써 특징입력에 대한 명시적인 해석을 가능하게 하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5610-5624
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2017
A novel scheme based on polarization modulation and the weighted fractional Fourier transform (PM-WFRFT) is proposed in this paper to enhance the physical layer security of dual-polarized satellite systems. This scheme utilizes the amplitude and phase of the carrier as information-bearing parameters to transmit the normal signal and conceals the confidential information in the carrier's polarization state (PS). After being processed by WFRFT, the characteristics of the transmit signal (including amplitude, phase and polarization state) vary randomly and in nearly Gaussian distribution. This makes the signal very difficult for an eavesdropper to recognize or capture. The WFRFT parameter is also encrypted by a pseudo-random sequence and updated in real time, which enhances its anti-interception performance. Furthermore, to prevent the polarization-based impairment to PM-WFRFT caused by depolarization in the wireless channel, two components of the polarized signal are transmitted respectively in two symbol periods; this prevents any mutual interference between the two orthogonally polarized components. Demodulation performance in the system was also assessed, then the proposed scheme was validated with a simulated dual-polarized satellite system.
Moving among multiple floors is one of the most challenging tasks for indoor autonomous robots. Most of the previous researches for indoor mapping and localization have focused on singular floor environment. In this paper, we present an algorithm that creates a multi-floor map using 3D point cloud. We implement localization within the multi-floor map using a LiDAR and an IMU. Our algorithm builds a multi-floor map by constructing a single-floor map using a LOAM-based algorithm, and stacking them through global registration that aligns the common sections in the map of each floor. The localization in the multi-floor map was performed by adding the height information to the NDT (Normal Distribution Transform)-based registration method. The mean error of the multi-floor map showed 0.29 m and 0.43 m errors in the x, and y-axis, respectively. In addition, the mean error of yaw was 1.00°, and the error rate of height was 0.063. The real-world test for localization was performed on the third floor. It showed the mean square error of 0.116 m, and the average differential time of 0.01 sec. This study will be able to help indoor autonomous robots to operate on multiple floors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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