최근 무선 인터넷 수요의 증가와 더불어 WLAN의 표준화 작업도 활발히 진행 중이다. IEEE 802.11e에서 통신 품질 보장과 함께 데이터 전송속도가 54Mbps 이상의 성능을 보이고 있지만 아직까지 사용자들의 요구에 부응하지 못하고 있는 것이 현실이다. IEEE802.11e다음 버전인 IEEE 802.11n의 연구 동향은 크게 두 가지로 MAC 계층에서 패킷 간의 Aggregation을 통하여 시스템 처리량을 높인 결과와 PHY 계층에서 MIMO 시스템을 적용하여 데이터 전송속도를 높인 결과로 정리될 수 있다. 그러나 아직까지 MAC 계층과 PHY 계층의 연동을 고려하여 IEEE 802.11n의 성능 분석을 보인 결과는 발표되지 않았다. 그래서 본 논문에서는 IEEE 802.11n 시스템에서 MAC계층과 PHY 계층의 연동을 고려하여 성능을 분석한다. MAC 계층에서의 A-MPDU 기반 하에 PHY 계층에서 MIMO 방식을 적용한다. MIMO 방식은 실내용 WLAN MIMO TGn 채널 모델의 사용과 함께 SVD 기법을 적용하여 분석하였고, 결과적으로 기존의 방식에 비해 데이터 전송속도의 증가와 처리량이 향상되었음을 보인다. 또한, MAC과 PHY의 연동을 고려하여 현실성 있는 시뮬레이터인 Ns-2를 사용하기로 한다.
최근 미래의 운송시스템으로 도심교통항공(Urban Aircraft Mobility)이 주목받고 있으며 소형 드론도 다양한 산업에서 역할을 하고 있다. 다양한 종류의 항공 시스템 고장은 추락으로 막대한 재산 및 인명 피해로 이어질 수 있다. 항공 시스템이 많이 활용되는 무기체계에서도 고장은 임무 실패의 결과를 유발한다. 본 논문에서는 항공 시스템의 이상(Anomaly)을 탐지하여 개발 및 생산 간 시스템의 신뢰도를 높이고 운용 중 사고를 예방할 수 있도록 딥러닝 기술을 활용한 이상 탐지 모델을 연구했다. 모델 훈련 및 평가 데이터로 극저온 환경에서 시스템의 전류 데이터를 활용하였으며 이미지 인식에 많이 활용되는 딥러닝 기법 합성곱 신경망(CNN; Convolutional Neural Network)을 활용하여 딥러닝 네트워크를 구현했다. 시험 대상 시스템은 극저온 환경에서 다양한 형태의 고장이 유발되었고 전륫값의 특이점이 나타났다. 시스템 정상 및 고장 데이터를 활용하여 모델을 훈련 시키고 평가한 결과 98% 이상의 재현율(Recall)로 이상 탐지하는 것을 확인했다.
이 논문은 부분공간 시스템 확인기법을 이용하여 전단빌딩의 강성행렬과 부재의 강성을 추정하는 기법을 소개한다. 시스템 행렬은 입력-출력 데이터로 구성된 행켈행렬을 LQ 분해와 특이치 분해를 통해 추정한다. 추정된 시스템 행렬은 닮음 변환을 통해 실제 좌표축으로 변환하고, 변환된 시스템 행렬로부터 강성행렬을 계산한다. 추정된 강성행렬의 정확성과 안정성은 행켈행렬의 크기에 따라 변한다. 전단빌딩의 기저 유한요소 모델을 이용하여 행켈행렬의 크기에 따른 강성행렬의 추정 오차 곡선을 구한다. 오차 곡선을 이용하여 목표 정확도 수준에 부합하는 행켈행렬의 크기들을 결정한다. 이렇게 선택된 행렬의 크기들 중에서 부분공간 시스템 확인의 계산비용을 고려하여 보다 적절한 행렬의 크기를 결정할 수 있다. 결정된 크기의 행켈행렬을 이용하여 강성행렬을 추정하고 추정된 강성행렬로부터 부재의 강성을 추정한다. 제안된 방법을 손상 전후의 5층 전단빌딩 수치 예제에 적용하여 타당성을 검증한다.
최근 spatial decorrelation을 극복하기 위하여 비교적 짧은 기선(baseline)을 지니는 여러 시기의 차분간섭도(differential interferogram)로부터 시계열 지표변위(time-series surface deformation)를 관측할 수 있는 small baseline subset(SBAS) 알고리즘이 개발되었다. 이 SBAS 알고리즘은 singluar value decomposition(SVD)을 이용하여 시간별로 완벽하게 연결되지 않는 차분간섭도로부터 시계열 지표변위를 관측하였을 뿐 아니라 공간적으로 저주파 필터와 시간적으로 고주파 필터를 이용하여 대기효과를 보정하였다. 그러나 이 알고리즘은 초기 관측시 시계열 지표변위를 선형으로 가정하였기 때문에 각 차분간섭도의 phase unwrapping 오차를 정확하게 보정하기 어려웠을 뿐 아니라 시계열의 지표변위에 존재하는 노이즈 성분을 완화시키지 못했다. 이와 같은 단점을 보완하기 위하여 이 연구에서는 기존의 SBAS 알고리즘을 개선하였다. 이 개선된 SBAS 알고리즘은 각 차분간섭도의 phase unwrapping 오차를 최소화하기 위하여 반복적으로 시계열 지표면 변위를 개선하였고, 시계열 지표변위의 노이즈를 제거하기 위하여 유한차분근사법(finite difference approximation)을 이용하였다. 서로 다른 지역의 26개의 ERS-12자료와 21개의 RADARSAT-1 fine beam (F5) 자료를 이용하여 개선된 SBAS 알고리즘을 실험하고 분석하였다. ERS-1/2자료에서는 LOS(line-of-sight) 지표변위가 약 13년 동안 최대 -40cm가 관측되었고, RADARSAT-1 fine beam 자료에서는 약 2년 동안 최대 -3cm의 LOS 지표변위가 관측되었다.
In order to predict structural vibration and radiated noise of high-voltage transformer in operation, it is necessary to precisely find the excitation force generated by the coils and core. However, finding the excitation force through experiments of high voltage transformer in operation is not possible. Therefore, this paper deals with identifying the excitation force by using the acceleration data measured through experiments and the transfer function estimated through finite element model. A method to predict structural vibration and radiated noise was also proposed. Three-phase windings and the core are the source of high-voltage transformer. The excitation forces were identified using the acceleration data and the transfer function of the surface of the tank. Structural vibration and radiated noise from the surface of the tank was predicted by using the identified excitation force. As a result of the interpretation of the experimental and computational analysis of structural vibration from the surface of the tank and radiated noise from the field point, the interpretation of the computational analysis showed relatively good accordance with the experiment.
This paper attempts to evaluate the accuracy and efficiency of a design optimization procedure by combining wavelets-based multi resolution analysis method and proper orthogonal decomposition (POD) technique. Aerodynamic design procedure calls for high fidelity computational fluid dynamic (CFD) simulations and the consideration of large number of flow conditions and design constraints. Thus, even with significant computing power advancement, current level of integrated design process requires substantial computing time and resources. POD reduces the degree of freedom of full system by conducting singular value decomposition for various field simulations. In this research, POD combined Design Optimization model is proposed and its efficiency and accuracy are to be evaluated. For additional efficiency improvement of the procedure, multi resolution analysis method is also being employed during snapshot constructions (POD training period). The proposed design procedure was applied to the optimization of wing aerodynamic performance. Throughout the research, it was confirmed that the POD/MRA design procedure could significantly reduce the total design turnaround time and also capture all detailed complex flow features as in full order analysis.
노후 구조물의 안전진단을 위하여 동적재하시험을 수행하고 그 결과를 유한요소모델과 같은 해석적 모델과 결합하여 기존구조물의 강성평가 및 파손부위 색출에 적용하고 있는데 측정점의 제한성과 유한요소모델의 많은 자유도가 측정데이타를 유한요소모델과 연계하는데 커다란 문제점으로 대두된다. 본 연구에서는 유한요소모델과 같이 많은 자유도를 갖는 구조계의 해석적 모델을 측정데이타와 결합하기 위하여 축약된 좌표계에서 구조계의 동강성행렬(dynamic stiffness matrix)표현방법을 제시하였다. 유한요소모델로부터 좌표계를 축약시 필연적으로 발생되는 주파수의존성(frequency dependency)을 고려하기 위하여 주파수영역에서 Chebyshev다항식으로 축약된 동강성행렬을 표시하였고 특이점에서 발생되는 악조건(ill-condition)을 극복하기 위하여 특이해분리(singular value decomposition)기법을 사용하였다. 제시된 방법의 검증을 위하여 간단한 구조계에 대하여 시뮬레이션을 수행하였으며 본 방법으로 수립된 구조계의 동적모델은 축약이전의 전체계에 대한 동적특성을 비교적 정확히 유지하고 있고 일반적으로 사용되는 정적축약 형태의 수학적 모델보다 우수함을 알 수 있었다.
IEEE 802.11n은 MAC 계층에서 100Mb/s이상의 데이터 처리량을 달성하므로 초고속 데이터 통신을 지원하는 차세대 무선랜의 표준으로 각광받고 있다. IEEE 802.11n의 연구 동향은 크게 두 가지로 MAC 계층에서 패킷 간의 결합을 통하여 데이터 처리량을 높인 부분과 PHY 계층에서 다중 안테나 기법을 적용하여 데이터 전송속도를 높인 부분으로 정리된다. 그러나 전자는 무선 채널을 고려하지 않음으로 현실성이 결여되어 있었고, 후자는 패킷 간의 결합을 간과함으로 현실적인 처리량 결과를 얻을 수 없었다. 그래서 본 논문에서는 IEEE 802.11n 시스템에서 MAC 계층과 PHY 계층의 연동을 고려하여 성능을 분석한다. 또한, MAC 계층에서는 멀티 서비스를 고려한 A-MPDU, A-MSDU기법을 적용하고, PHY 계층에서는 WLAN MIMO TGn 채널 모델 사용과 함께 SVD 기법을 적용함으로 다중 안테나 기법과 무선 채널을 모두 고려하면서 IEEE 802.11n 시스템의 현실적인 데이터 처리량을 분석한다. 시뮬레이터는 전 계층을 고려하여 Ns-2를 사용하기로 한다.
Sand and dust storm in East Asia, so called Asian dust, is a seasonal meteorological phenomenon. Mostly in spring, dust particles blown into atmosphere in the arid area over northern China desert and Manchuria are transported to East Asia by prevailing flows. An Asian dust event occurred on 6-8 May 2007 is chosen to investigate how sensitive the Asian dust transport forecast to the initial condition uncertainties and to interpret the characteristics of sensitivity structures from the viewpoint of dynamics and predictability. To investigate the forecast sensitivities to the initial condition, adjoint sensitivities that calculate gradient of the forecast aspect (i.e., response function) with respect to the initial condition are used. The forecast aspects relevant to Asian dust transports are dry energy forecast error and lower tropospheric pressure forecast error. The results show that the sensitive regions for the dry energy forecast error and the lower tropospheric pressure forecast error are initially located in the vicinity of the trough and then propagate eastward as the surface low system moves eastward. The vertical structures of the adjoint sensitivities for the dry energy forecast error are upshear tilted structures, which are typical adjoint sensitivity structures for extratropical cyclones. Energy distribution of singular vectors also show very similar structures with the adjoint sensitivities for the dry energy forecast error. The adjoint sensitivities of the lower tropospheric pressure forecast error with respect to the relative vorticity show that the accurate forecast of the trough (or relative vorticity) location and intensity is essential to have better forecasts of the Asian dust event. Forecast error for the atmospheric circulation during the dust event is reduced 62.8% by extracting properly weighted adjoint sensitivity perturbations from the initial state. Linearity assumption holds generally well for this case. Dynamics of the Asian dust transport is closely associated with predictability of it, and the improvement in the overall forecast by the adjoint sensitivity perturbations implies that adjoint sensitivities would be beneficial in improving the forecast of Asian dust events.
Miguel, Leandro Fleck Fadel;Miguel, Leticia Fleck Fadel;Riera, Jorge Daniel;Menezes, Ruy Carlos Ramos De
Structural Engineering and Mechanics
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제27권5호
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pp.625-638
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2007
The damage detection process may appear difficult to be implemented for truss structures because not all degrees of freedom in the numerical model can be experimentally measured. In this context, the damage locating vector (DLV) method, introduced by Bernal (2002), is a useful approach because it is effective when operating with an arbitrary number of sensors, a truncated modal basis and multiple damage scenarios, while keeping the calculation in a low level. In addition, the present paper also evaluates the noise influence on the accuracy of the DLV method. In order to verify the DLV behavior under different damages intensities and, mainly, in presence of measurement noise, a parametric study had been carried out. Different excitations as well as damage scenarios are numerically tested in a continuous Warren truss structure subjected to five noise levels with a set of limited measurement sensors. Besides this, it is proposed another way to determine the damage locating vectors in the DLV procedure. The idea is to contribute with an alternative option to solve the problem with a more widespread algebraic method. The original formulation via singular value decomposition (SVD) is replaced by a common solution of an eigenvector-eigenvalue problem. The final results show that the DLV method, enhanced with the alternative solution proposed in this paper, was able to correctly locate the damaged bars, using an output-only system identification procedure, even considering small intensities of damage and moderate noise levels.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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