Accurate remaining useful life (RUL) prediction for critical components of nuclear power equipment is an important way to realize aging management of nuclear power equipment. The electric gate valve is one of the most safety-critical and widely distributed mechanical equipment in nuclear power installations. However, the electric gate valve's extended service in nuclear installations causes aging and degradation induced by crack propagation and leakages. Hence, it is necessary to develop a robust RUL prediction method to evaluate its operating state. Although the particle filter(PF) algorithm and its variants can deal with this nonlinear problem effectively, they suffer from severe particle degeneracy and depletion, which leads to its sub-optimal performance. In this study, we combined the whale algorithm with regularized particle filtering(RPF) to rationalize the particle distribution before resampling, so as to solve the problem of particle degradation, and for valve RUL prediction. The valve's crack propagation is studied using the RPF approach, which takes the Paris Law as a condition function. The crack growth is observed and updated using the root-mean-square (RMS) signal collected from the acoustic emission sensor. At the same time, the proposed method is compared with other optimization algorithms, such as particle swarm optimization algorithm, and verified by the realistic valve aging experimental data. The conclusion shows that the proposed method can effectively predict and analyze the typical valve degradation patterns.
This paper describes an adaptive beamformer which improves the frequency characteristics of the AMNOR system. The proposed beamformer uses a bank of filters to calculate the frequency degradation in each subband. In the process ofdesigning the beamformer, the filter coefficients are updated to minimize the power of the difference between a fictitious desired signal and the output under the permissible degradation value in each subband. Simulation results demonstrating the improved performances of the proposed method are presented.
In this paper we propose an adaptive fast image restoration filter, which is suitable for reducing the blocking artifacts in the compressed image in real-time. The proposed restoration filter is based on the observation that quantization operation in a series of coding process is a nonlinear and many-to-one mapping operator. And then we propose an approximated version of constrained optimization technique as a restoration process for removing the nonlinear and space varying degradation operator. We also propose a novel block classification method for adaptively choosing the direction of a highpass filter, which serves as a constraint in the optimization process. The proposed classification method adopts the bias-corrected maximized likelihood, which is used to determine the number of regions in the image for the unsupervised segmentation. The proposed restoration filter can be realized either in the discrete Fourier transform domain or in the spatial domain in the form of a truncated finite impulse response (FIR) filter structure for real-time processing. In order to demonstrate the validity of the proposed restoration filter experimental results will be shown.
객체 궤적 모델링은 다중 객체 추적(Multi Object Tracking, MOT)의 주요 과제다. CenterTrack은 객체 중심 위치를 추적하는 Heatmap 기반의 방법으로 이를 해결하고자 했다. 하지만 복잡한 움직임과 비선형성을 가진 객체를 추적할 때 제한적인 성능을 보였다. 우리는 CenterTrack의 성능 저하 요인을 보행자의 동적 움직임으로 간주하여 확장된 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 CenterTrack에 통합했다. 우리가 제안하는 방법의 우수성을 입증하기 위해 기존 칼만 필터(Kalman Filter, KF)와 무향 칼만 필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 CenterTrack에 적용 후 다양한 데이터셋에 비교 평가했다. 실험결과, EKF를 CenterTrack에 통합했을 때 73.7% MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)를 달성하며 CenterTrack에 가장 적합한 필터임을 확인했다.
우리나라의 지상파 TV 방송의 디지털 전환이 수도권을 시작으로 본격화 되었지만 2010년까지는 현재의 아날로그 NTSC 방송과 동시에 공존하게 된다. 따라서, 디지털 TV 채널과 동일한 채널에 아날로그 NTSC 방송이 존재하게 되며 이를 효과적으로 제거하기 위해서 DTV 수신기에서는 NTSC 간섭 제거 필터를 채택하고 있다. 본 논문에서는 이러한 NTSC 간섭제거 필터의 특성을 살펴보고 이 필터를 사용함으로서 발생하는 잡음 성능 저하를 수학적으로 분석한다.
Filter media are one of themost important choices when bilfiltration is applied. Filter media provide adsorbing microbes with available sites for residence and the residential cells grow to degrade or decompose target waste gases. Up to date, filter media were only qualitatively analyzed. As a quantitative approach to filter material for biofiltration, a simple model based on reaction kinetics and mass action law (Ottengraf's Model in 1983) was presented. Cork, zeolite, and granulated activated carbon were tested in terms of effective surface area, cell covered fraction of adsorbing sites, surface roughness, and pore size distribution. The cell covered fraction, surface roughness and hydrophilicity was found to be closely related to the efficiency of gas degradation in biofiltration. The cork was the best candidate for cell residence and growth in this work.
영상전송 등의 과정에서 임펄스 잡음에 의한 영상의 열화가 발생하며, 이러한 잡음을 제거하기 위해 활발한 연구가 진행되고 있다. 현재 대표적인 임펄스 잡음제거 방법에는 SM 필터(Standard Median Filter)가 있지만, SM 필터는 임펄스 잡음 밀도가 커짐에 따라 에지 영역에 오류를 나타낸다. 따라서 본 논문에서는 영상의 에지를 보존하기 위해 또한 영상의 왜곡을 줄이기 위해 변형된 적응 메디안 필터 알고리즘을 제안하였으며, 시뮬레이션 결과 제안한 알고리즘은 여러 영역에서 모두 우수한 결과를 나타내었고, 평가기준으로 PSNR을 사용하였다.
전력용 커패시터는 유도성 부하의 낮은 역률을 보상하기 위해 설치하는 경우가 많지만, 전력변환장치에서 발생하는 고조파를 줄이기 위해 수동형 필터로서 리액터와 함께 사용되는 경우도 있다. 수동형 필터는 커패시터와 리액터를 직렬로 연결하여 사용한다. 필터는 비선형 부하에서 발생하는 고조파를 흡수하는 역할을 하기 때문에 전압 및 전류 스트레스를 받아 소손 또는 열화되어 정상적인 수명을 보장받지 못하는 경우가 많다. 본 논문에서는 PWM 인버터의 전원측에 설치된 수동형 필터가 고조파를 저감할 때 받는 영향을 해석하였다.
기상과 시간의 제약을 받지 않고 영상을 획득할 수 있는 레이더 위성 영상은 오랫동안 홍수 탐지 분야에서 이용되어 왔다. 많은 연구들이 홍수를 효율적으로 탐지하기 위하여 다양한 기법들을 적용하였고 그 결과 홍수 지역의 탐지율은 비약적으로 상승하였다. 홍수는 침수피해를 유발하는 특성상 침수지와 비침수지의 경계 부분이 뚜렷하게 구분돼야하고 아주 세밀한 탐지가 가능해야한다. 이를 위해서는 레이더 자체의 해상도가 좋아야 할 뿐만 아니라 필터링 과정에서 해상도 저하를 최소화해야 한다. 레이더 위성의 해상도는 기술이 발전함에 따라 고해상도의 위성이 증가하고 있지만 필터링 기법을 달리하여 홍수 탐지의 정확도 및 효율성을 비교하여 홍수탐지에 적합한 필터링을 찾는 연구는 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 Lee, Frost, NL-means(Non-Local means) 필터링을 위성레이더 영상에 적용하였고 필터링된 영상을 이용하여 홍수 지도를 생성한 뒤 각각의 결과를 비교하였다. Frost와 NL-means 필터는 Lee 필터에 비해 스펙클 노이즈를 저감하는데 효과적이었다. 하지만 Frost 필터의 경우에는 해상도의 저하가 심하다는 문제가 있었다. NL-means 필터는 다른 필터에 비해 shadow 현상을 효과적으로 제거하지 못하였고 이로 인해 잘못 탐지되는 픽셀이 존재한다는 문제가 있었다. 그럼에도 전체 영상의 픽셀 수에 비해 shadow 효과의 영향을 받아 오탐지되는 픽셀 수가 많지 않기 때문에 NL-means 필터를 이용한 경우가 가장 높은 홍수 탐지율을 보였다. 테스트 지역에서 필터링이 적용되지 않은 영상을 이용하여 홍수를 탐지한 경우 카파계수가 0.55로 나타났고 Lee, Frost, NL-means 필터를 적용한 경우 각각 0.64, 0.74, 0.81로 나타났다. 또한 NL-means 필터를 적용한 영상은 해상도의 변화가 거의 없는 상태에서 노이즈를 효과적으로 감소하였기 때문에 침수지와 비침수지의 경계를 가장 명확하게 구분할 수 있어 효과적으로 분석 결과를 도출하였다.
Soil biofiltration is an environmentally-sound technology for elimination of VOCs, odorous and $NO_X$ compounds from a low concentration, high volume waste gas streams because of its simplicity and cost-effectiveness. This study investigated the optimal mixture fraction of briquet ash, compost, soil and loess for $NO_X$ degradation. Extreme vertices design was used to examine the role of four components on $NO_X$ degradation. Under our experimental conditions, 74.5% of $NO_X$ degradation was observed, using a model mixture(25% briquet ash, 10% compost, 30% soil and 40% loess) containing 100 ppb of NO. It was shown that experimental design analysis could allow selecting optimal conditions in such biodegradation processes in this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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