Vehicle structures are composed of many substructure connected to one another by various types of mechanical joints. In vehicle engineering it is important to study these connected structures under various dynamic forces for the evaluations of fatigue life and stress concentration exactly. It is difficult to obtain the accurate load history of specified positions because of the errors such as modeling, measurement and etc. In the beginning of design exact load data are actually necessary for the fatigue strength and life analysis to minimize the cost and time of designing. In this paper, the procedure of practical dynamic force determination is developed by the combination of the principal stresses of F. E. Analysis and experiment. Least square pseudo inverse matrix is adopted to obtain in inverse matrix of analyzed stresses matrix. The error minimization method utilizes the inaccurate measured error and the shifting error that the whole data is stiffed over real data. The least square criterion is adopted to avoid these non. Finally, to verify the proposed procedure, a bus is analyzed. This measurement and prediction technology can be extended to the structural modification of any geometric shape in complex structure.
이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform: DCT)은 음성 및 영상 신호의 압축에 광범위하게 응용되고 있다. 본 논문에서는 $2^{m}$-포인트의 일반적인 경우로 확장이 가능한 새로운 고속 DCT 알고리즘과 구조를 제안한다. 제안한 알고리즘은 커널의 대칭성을 이용하여 N-포인트의 DCT를 N/2-포인트의 DCT로 나누어 처리하며 이를 재귀적으로 적용해 나간다. 제안한 알고리즘은 적은 덧셈 및 곱셈 연산을 통해 변환을 수행하며, 변환을 위해 통과해야 하는 곱셈 연산단의 수가 적고 대부분의 곱셈 연산이 흐름도상의 후반부에서 일괄적으로 수행되므로 고정 소수점 연산시에 발생할 수 있는 오차의 전파를 줄일 수 있다.
비모수능형회귀분석법을 이용하여 수문응답을 추정하는 방안에 대하여 연구하였다. 응답을 추정하기 위하여 평균제곱예측오차에 대한 추정량인 CL 통계량을 최소화하는 방법을 적용하였으며 가중행렬은 전통적으로 이용도는 단위행렬과 특수한 형태인 행렬인 Laplacian 행렬을 각각 이용하여 비교하였다. 또한 추정응답의 오차분산을 추정하는 방안에 대한 검토도 실행하였다. 합성자료와 실제자료에 대한 분석 결과 가중행렬과 Laplacian 행렬을 오차분산은 편기 수정된 추정치를 이용하는 것이 좋은 결과를 보여 주었다. 본 연구에서 제시된 절차 및 방법은 수문응답 분리에 있어서 안정적이고 효율적으로 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
The fully automatic algorithm from initial finite element mesh generation to remeshing in two dimensional geometry is introduced using bubble packing method (BPM) for finite element analysis. BPM determines the node placement by force-balancing configuration of bubbles and the triangular meshes are made by Delaunay triangulation with advancing front concept. In BPM, we suggest two node-search algorithms and the adaptive/recursive bubble controls to search the optimal nodal position. To use the automatically generated mesh information in FEA, the new enhanced bandwidth minimization scheme with high efficiency in CPU time is developed. In the remeshing stage, the mesh refinement is incorporated by the control of bubble size using two parameters. And Superconvergent Patch Recovery (SPR) technique is used for error estimation. To verify the capability of this algorithm, we consider two elasticity problems, one is the bending problem of short cantilever beam and the tension problem of infinite plate with hole. The numerical results indicate that the algorithm by BPM is able to refine the mesh based on a posteriori error and control the mesh size easily by two parameters.
In this study, the causes of human error were identified through the survey of the drivers of the three organizations: Seoul Metro, Seoul Metropolitan Rapid Transit Corporation, and Korail. It was started with the aim of finding and eliciting causes in various directions including human factors, job factors, and environmental factors. The Cronbach alpha value was 0.95 for the reliability significance of the stress-induced factors in the operational area. The significance probability for organisational factors was shown to be 0.82, and the significance of the sub-accident experience and the driving skill factors in operation was 0.81 In addition, the analysis results showed that stress-induced in the field of driving is higher than the human factors in the reliability analysis. The results of the analysis confirmed that the reliability of the organizational and operational stress-induced factors was higher than other causes. In order to reduce urban railroad accidents, this paper suggests a method for operating safe urban railroad through the minimization human errors.
4-state 바코드는 우편물 자동구분처리 및 우편물류의 정보표현, 전달, 처리가 효과적으로 지원되도록 개발하고 있다. 4-state 바코드에 표현 정보는 우편번호, 배달순서코드, 고객정보 등이 포함되며, 판독의 향상을 위한 오류정정 코드워드를 적용할 수 있다. 본 논문은 우편용 4-state 바코드를 raster beam에 의하여 판독하는 시스템의 개발과 판독오차 범위의 축소 방법을 다룬 것이다. Raster beam 주사에 의한 판독 오차는 단위 구간별 spot 분포의 동일하지 않은 분포로 인하여 발생된다. 이에 따라, 판독오차를 축소하기 위한 방법으로 각 구간 단위로 바의 두께 값을 측정하여 인접돈 바의 평균값 조정 방법을 제안하였으며, 시험결과 거의 99.8%까지 평균 판독오차가 축소됨을 보였다.
To improve the accuracy of a metamodel, additional sample points can be selected by using a specified criterion, which is often called sequential sampling approach. Sequential sampling approach requires small computational cost compared to one-stage optimal sampling. It is also capable of monitoring the process of metamodeling by means of identifying an important design region for approximation and further refining the fidelity in the region. However, the existing critertia such as mean squared error, entropy and maximin distance essentially depend on the distance between previous selected sample points. Therefore, although sufficient sample points are selected, these sequential sampling strategies cannot guarantee the accuracy of metamodel in the nearby optimum points. This is because criteria of the existing sequential sampling approaches are inefficient to approximate extremum and inflection points of original model. In this research, new sequential sampling approach using the sensitivity of metamodel is proposed to reflect the response. Various functions that can represent a variety of features of engineering problems are used to validate the sensitivity approach. In addition to both root mean squared error and maximum error, the error of metamodel at optimum points is tested to access the superiority of the proposed approach. That is, optimum solutions to minimization of metamodel obtained from the proposed approach are compared with those of true functions. For comparison, both mean squared error approach and maximin distance approach are also examined.
본 논문에서는 2차원 QAM 시스템에서 전송시 채널에서 발생되는 부호간 간섭을 최소화하기 위한 적응 등화 알고리즘인 CR-MMA와 CM-MMA의 등화 성능을 비교하였다. 기존 적응 등화 알고리즘 MMA의 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호를 얻을 때 CR-MMA는 nonconstant modulus 특성을 갖는 고차 2차원 QAM 신호를 constant modulus 신호로 변환하는 constellation reduction 개념을 이용하며, CM-MMA는 등화기 출력과 송신 신호점의 2차와 4차 cumulant를 강제로 일치시키기 위한 constellation matching error 개념을 이용한다. 서로 상이한 오차 신호를 얻는 과정을 거쳐 이들은 기존 방식보다 개선된 등화 성능을 얻을 수 있게 되므로, 논문에서는 이들을 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 등화 성능을 비교하였다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 등화기 내부의 성능에서는 CM-MMA가 CR-MMA보다 우월하였지만, 외부 성능에서는 CR-MMA가 CM-MMA보다 우월함을 확인하였다.
오차 신호에 대해 가우시안 커널이 가지는 과도신호 차단효과를 기반으로 설계된 오차분포와 델타함수 사이의 유클리드 거리(ED)가 충격성 잡음하에서 효과적인 성능준거로 사용되어왔다. ED의 최소화 과정에서 필요한 기울기는 두 가지 성분, 즉, 오차 쌍의 커널함수에 대한 성분$A_k$와 오차 샘플 자체의 커널함수에 대한 성분 $B_k$를 가진다. 이 논문에서는 성분 $A_k$가 오차 샘플들을 서로 결집시키는 역할과 관련되어 있으며, 성분 $B_k$는 오차샘플들의 결집위치가 영(0)이 되는 문제와 관련되어 있다고 분석되었다. 이 분석에 기반하여, 이 논문에서는 오차 샘플간 간격을 좁히는 역할을 강화하고자 $A_k$를 커널 통과된 오차쌍의 전력으로 정규화하고, 오차 샘플들을 0점에 당기는 역할을 강화하고자 $B_k$를 커널 통과된 오차샘플 자체의 전력으로 정규화하는 방안을 제안하였다. 충격성 잡음과 다중경로 페이딩 채널 환경하에서 시뮬레이션을 시행하여, 정상상태의 MSE 가지는 흔들림 정도와 최소 MSE 값을 비교 분석하였다. 그 결과, 제안된 방식이 가지는 효용성과 두 성분의 역할이 분석과 일치함이 규명되었다.
This paper presents function approximation based on nonparametric estimation. As an estimation model of function approximation, a three layered network composed of input, hidden and output layers is considered. The input and output layers have linear activation units while the hidden layer has nonlinear activation units or kernel functions which have the characteristics of bounds and locality. Using this type of network, a many-to-one function is synthesized over the domain of the input space by a number of kernel functions. In this network, we have to estimate the necessary number of kernel functions as well as the parameters associated with kernel functions. For this purpose, a new method of parameter estimation in which linear learning rule is applied between hidden and output layers while nonlinear (piecewise-linear) learning rule is applied between input and hidden layers, is considered. The linear learning rule updates the output weights between hidden and output layers based on the Linear Minimization of Mean Square Error (LMMSE) sense in the space of kernel functions while the nonlinear learning rule updates the parameters of kernel functions based on the gradient of the actual output of network with respect to the parameters (especially, the shape) of kernel functions. This approach of parameter adaptation provides near optimal values of the parameters associated with kernel functions in the sense of minimizing mean square error. As a result, the suggested nonparametric estimation provides an efficient way of function approximation from the view point of the number of kernel functions as well as learning speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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