For the frequency-domain spectral fatigue analysis, the probability density function of stress range needs to be estimated based on the stress spectrum only, which is a frequency domain representation of the response. The probability distribution of the stress range of the narrow-band spectrum is known to follow the Rayleigh distribution, however the PDF of wide-band spectrum is difficult to define with clarity due to the complicated fluctuation pattern of spectrum. In this paper, efforts have been made to figure out the links between the probability density function of stress range to the structural response of wide-band Gaussian random process. An artificial neural network scheme, known as one of the most powerful system identification methods, was used to identify the multivariate functional relationship between the idealized wide-band spectrums and resulting probability density functions. To achieve this, the spectrums were idealized as a superposition of two triangles with arbitrary location, height and width, targeting to comprise wide-band spectrum, and the probability density functions were represented by the linear combination of equally spaced Gaussian basis functions. To train the network under supervision, varieties of different wide-band spectrums were assumed and the converged probability density function of the stress range was derived using the rainflow counting method and all these data sets were fed into the three layer perceptron model. This nonlinear least square problem was solved using Levenberg-Marquardt algorithm with regularization term included. It was proven that the network trained using the given data set could reproduce the probability density function of arbitrary wide-band spectrum of two triangles with great success.
While there exists a relatively large body of technical information for the engineered design of wood-frame buildings to resist seismic ground motions, the quantitative assessment of seismic resistance of conventional houses built by prescriptive requirements is less well understood. Forintek Canada Corp., in collaboration with other research and industry partners, has embarked on a research project to address this topic. This paper will report on the seismic shake table tests of a full-scale wood-frame building. The two-story specimen, $6m{\times}6m$ in plan, was built on the seismic shake table at Tongji University in Shanghai, China, according to Part 9 of the 1995 National Building Code of Canada and shaken uni-directionally in each of the two principal directions. Three different seismic table motions were applied at increasing peak ground motion amplitudes up to 0.40 and 0.50 g. The specimen was repaired after the above sets of seismic table motions, and successive runs were conducted for increased door openings. Measurements included specimen accelerations, displacements and anchorage forces. Static stiffness of the specimen was measured at low force levels, and natural frequencies were measured after each seismic loading stage by applying low-level random excitation. The results presented consist of the capacity spectra of the shake table tests, changes in specimen stiffness and natural frequencies with increasing seismic loading. These results and those from other recent shake table tests elsewhere will be compared with simplified engineering calculations based on codified values of strength, and on that basis preliminary conclusions will be drawn on the adequacy of the current code provisions and design guides in Canada and the USA for conventional wood-frame construction.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제27권1호
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pp.111-120
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2016
대부분의 불연속 회귀함수의 커널추정량은 알고 있거나 추정된 불연속점을 기준으로 자료를 분리하여 각각을 독립적으로 회귀함수를 적합하고 있다. 회귀모형에서 분산함수가 불연속점을 가지고 있을 때에도 잔차제곱들을 이용하여 위와 같은 불연속 회귀함수의 커널추정법을 활용하고 있다. Kang 등 (2000)은 $M{\ddot{u}}ller$ (1992)의 불연속점과 점프크기 커널추정량을 이용하여 반응변수의 표본을 연속인 회귀함수로부터 표본인 것처럼 수정하여 불연속 회귀함수를 추정하였다. 본 연구에서는 불연속 분산함수를 추정하기 위하여 Kang 등 (2000)의 방법을 이용한다. Kang과 Huh (2006)의 분산함수의 불연속점과 점프크기 추정량으로 잔차제곱들을 수정하고, 수정된 잔차제곱들을 이용하여 불연속 분산함수 커널추정량을 제안할 것이다. 제안된 추정량의 적분제곱오차의 수렴속도를 보여주고 모의실험을 통하여 기존의 추정량과 제안된 추정량을 비교하고자 한다.
Recently, many researchers have been involved in finding deterministic equations which can accurately predict future event, based on chaotic theory, or fractal theory. The theory says that some events which seem very random but internally deterministic can be accurately predicted by fractal equations. In contrast to the conventional methods, such as AR model, MA, model, or ARIMA model, the fractal equation attempts to discover a deterministic order inherent in time series data set. In discovering deterministic order, researchers have found that neural networks are much more effective than the conventional statistical models. Even though prediction accuracy of the network can be different depending on the topological structure and modification of the algorithms, many researchers asserted that the neural network systems outperforms other systems, because of non-linear behaviour of the network models, mechanisms of massive parallel processing, generalization capability based on adaptive learning. However, recent survey shows that prediction accuracy of the forecasting models can be determined by the model structure and data structures. In the experiments based on actual economic data sets, it was found that the prediction accuracy of the neural network model is similar to the performance level of the conventional forecasting model. Especially, for the data set which is deterministically chaotic, the AR model, a conventional statistical model, was not significantly different from the MLP model, a neural network model. This result shows that the forecasting model. This result shows that the forecasting model a, pp.opriate to a prediction task should be selected based on characteristics of the time series data set. Analysis of the characteristics of the data set was performed by fractal analysis, measurement of Hurst index, and measurement of Lyapunov exponents. As a conclusion, a significant difference was not found in forecasting future events for the time series data which is deterministically chaotic, between a conventional forecasting model and a typical neural network model.
In this study, a non-stationary random earthquake Clough-Penzien model is used to describe earthquake ground motion. Using stochastic direct integration in combination with an equivalent linear method, a solution is established to describe the non-stationary response of lead-rubber bearing (LRB) system to a stochastic earthquake. Two parameters are used to develop an optimization method for bearing design: the post-yielding stiffness and the normalized yield strength of the isolation bearing. Using the minimization of the maximum energy response level of the upper structure subjected to an earthquake as an objective function, and with the constraints that the bearing failure probability is no more than 5% and the second shape factor of the bearing is less than 5, a calculation method for the two optimal design parameters is presented. In this optimization process, the radial basis function (RBF) response surface was applied, instead of the implicit objective function and constraints, and a sequential quadratic programming (SQP) algorithm was used to solve the optimization problems. By considering the uncertainties of the structural parameters and seismic ground motion input parameters for the optimization of the bearing design, convex set models (such as the interval model and ellipsoidal model) are used to describe the uncertainty parameters. Subsequently, the optimal bearing design parameters were expanded at their median values into first-order Taylor series expansions, and then, the Lagrange multipliers method was used to determine the upper and lower boundaries of the parameters. Moreover, using a calculation example, the impacts of site soil parameters, such as input peak ground acceleration, bearing diameter and rubber shore hardness on the optimization parameters, are investigated.
프랙탈 영상 압축(Fractral Image Compression:FIC)의 진화 계산(Evolution Computation)을 이용한 영상 분할(Image Partition)을 소개한다. 프랙탈 영상 압축에서 지역(Ranges)의 영상 분할은 꼭 필요하다[1]. 프랙탈 영상 압축은 쉽고 빠르게 복원된다는 장점을 갖는 데 비해 반복적인 프랙탈 변환의 적용으로 많은 계산량을 필요로 한다는 단점을 가지고 있다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 영상 분할을 하는데 있어 진화 계산을 적용하는 것에 대해 제안한다. 치역 영상(Ranges Image)은 작은 사각(Square) 영상 블록들의 결합된 집합으로 구성할 수 있다. 모집단을 구성하는 하나의 $N_p$는 분할되어진 하나의 코드들이다. 진화 계산에서 각각의 구성은 두 개의 이웃하는 치역은 제외하고 그들의 부모(Parent)로부터 분할을 상속받은 자식 $\sigma$를 생성한다. 자손들의 최적의 영상은 콜라주 정리(Collage Theorem)에 기초를 둔 다음 세대 모집단을 위해 선택되어지고 처리된다. 최적의 영상은 영상 데이터에 포함된 중복성을 포함함으로서 적은 저장 공간을 차지하고 속도 문제에 있어서 효율적이고 영상의 화질에 있어서 다른 부호화를 사용한 기법보다 우수한 성능을 갖는다. 멀티미디어 영상 처리(Multimedia Image Processing)의 진화 계산을 이용한 프렉탈 영상 압축은 영상의 복원과 영상의 질, 고 압축률을 요하는 동영상의 적용등의 많은 분야에 적용된다.
다층신경회로망의 학습방법인 오류역전도 알고리즘은 연관기억장치, 음성인식, 패턴인식, 로보틱스등과 같은 다양한 응용분야에 널리 사용되고 있다. 그럼에도 불구하고 계속 많은 논문들이 역전도 알고리즘에 대해 발표되고 있는 실정이다. 이러한 연구 동향의 주된 이유는, 뉴런 갯수와 학습 패턴의 갯수가 큰 경우에 역전도 알고리즘의 학습속도가 상당히 느리다는 사실때문이다. 본 연구에서는 가변학습율, 가변모멘텀율, 그리고 시그모이드 함수의 가변기울기를 이용한 새로운 학습속도 가속기법을 개발하였다. 학습이 수행되는 도중에, 이러한 파라메터들은 전체 오류의 변화량에 따라 연속적으로 조정되며, 제안된 기법은 기존의 역전도 알고리즘에 비해 획기적으로 학습시간을 단축시키는 결과를 보였다. 제안된 기법의 효율성을 입증하기 위하여, 처음에는 난수발생기로 생성한 이진 데이터를 이용하여 에포크(epoch) 횟수를 비교할 때 훌륭한 속도 향상을 보였으며, 또한, 기계학습(machine learning)의 벤치마크 학습자료로 많이 사용되는 이진 Monk's data, 4, 5, 6, 7비트 패리티 검사 문제와 실수 Iris data에도 적용하였다.
Kim, Hyoung-Tai;Seo, Gwi-Moon;Jung, Kyoung-Hwa;Kim, Seong-Joo;Kim, Jee-Cheon;Oh, Kwang-Geun;Koo, Bon-Sung;Chai, Young-Gyu
Journal of Microbiology and Biotechnology
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제17권5호
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pp.806-811
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2007
Bacillus anthracis is a soil pathogen capable of causing anthrax that is closely related to several environmental species, including B. cereus, B. mycoides, and B. thuringiensis. DNA homology studies showed that B. anthracis, B. cereus, B. mycoides, and B. thuringiensis are closely related, with a high sequence homology. To establish a method to specifically detect B. anthracis in situations such as environmental contamination, we initially performed RAPD-PCR with a 10-mer random primer and confirmed the presence of specific PCR bands only in B. anthracis species. One region specific for B. anthracis was cloned and sequenced, and an internal primer set was designed to amplify a 241-bp DNA fragment within the sequenced region. The PCR system involving these specific primer sets has practical applications. Using lyses methods to prepare the samples for PCR, it was possible to quickly amplify the 241-bp DNA segment from samples containing only a few bacteria. Thus, the PCR detection method developed in this study is expected to facilitate the monitoring of environmental B. anthracis contamination.
The purpose of this study was to provide data to increase the success rate of penalty kicks through quantifying the shape of skilled kicks by performing a kinematic analysis on the change of movement during the kicking phase which the goalkeeper uses as a vital clue. Three high definition video cameras(GR-HD1KR, JVC, Japan) were used for the study and 18 reflective markers were attached to the body joints. Corners of the goal, difficult for goalkeepers to block, were set as aims and 1 m by 1.2 m targets were installed. Each subject had five sets of kicks at random, and the analysis was done on the movements that hit the target. Time, speed of the right lower limb's center of mass, joint angle, and angular velocity were chosen as factors and the results of the analysis showed statistical significance. The player taking a penalty kick should train to avoid leaning one's body towards the kicking direction and change the angle of the right foot right before the impact to decide the direction of the ball. The goalkeeper can increase the save success rate by studying the angle of the kicker's body and the right foot as well as the timing of the kick.
지진에 대한 장대 교량의 정확한 반응 해석은 지진 방재에 있어서 중요한 역할을 한다. 본 논문은 비동기 다지지점 지진입력에 의한 교량의 반응을 진동수 영역방법과 시간 영역방법으로 해석하였으며 그 결과를 동기 입력 결과와 비교하였다. 시간영역방법에서는 선형모드 중첩 법으로 최대반응 값을 계산하였다. 진동수영역방법에서는 선형랜덤진동 이론을 사용하여 교량 성능에 영향을 미치는 모드와 다지지점 지진입력의 상호상관관계를 고려한 반응의 제곱평균근(RMS값)을 계산하였다. 교량 성능 반응 중, 변위 및 부재의 내력에 대한 시간 영역해석 결과와 진동수영역 해석 결과로부터 최대반응 값과 RMS값의 비로 정의된 최대반응 계수의 실용적인 값과 계산 방법을 요약하였다. 신뢰 있는 최대 반응계수가 있으면, 교량의 성능기반설계에서 구체적인 임의의 입력을 고려한 시간영역방법보다 결과의 일반성 및 수치적인 장점을 갖은 진동수영역방법이 더 효율적이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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