Liman Yang;Cong Ye;Xu Yang;Xueyao Yang;Jian-ge Kou
Wind and Structures
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제36권2호
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pp.121-131
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2023
Aiming at the problem that fatigue characteristics of metal roof rely on local physical tests and lacks the cyclic load sequence matching with regional climate, this paper proposed a method of constructing the fatigue load spectrum based on integration of wind load model, measured data of long-span metal roof and climate statistical data. According to the turbulence characteristics of wind, the wind load model is established from the aspects of turbulence intensity, power spectral density and wind pressure coefficient. Considering the influence of roof configuration on wind pressure distribution, the parameters are modified through fusing the measured data with least squares method to approximate the actual wind pressure load of the roof system. Furthermore, with regards to the wind climate characteristics of building location, Weibull model is adopted to analyze the regional meteorological data to obtain the probability density distribution of wind velocity used for calculating wind load, so as to establish the cyclic wind load sequence with the attributes of regional climate and building configuration. Finally, taking a workshop's metal roof as an example, the wind load spectrum is constructed according to this method, and the fatigue simulation and residual life prediction are implemented based on the experimental data. The forecasting result is lightly higher than the design standards, consistent with general principles of its conservative safety design scale, which shows that the presented method is validated for the fatigue characteristics study and health assessment of metal roof.
본 논문은 스테가노그래피 알고리즘에 대한 블라인드 스테그분석 기법을 제안한다. 제안하는 스테그분석기법은 두 가지 형태의 특징 벡터를 추출한다. 첫 번째로, 영상에 정보를 은닉한 후 웨이블릿 부대역의 히스토그램 특성이 변한다는 것을 관찰하고 히스토그램의 위치 변화를 특징으로 이용한다. 두 번째로, 웨이블릿 특성 함수의 통계적 모멘트를 특징으로 이용한다. 첫번째 형태의 특징은 영상을 3-레벨 웨이블릿 변환하여 9개의 고주파 부대역에서 각각 하나의 특징을 추출하여 총 9개의 특징 벡터 얻는다. 두 번째 형태의 특징은 각 부대역별로 3차 모멘트까지 추출하여 39개의 특징 벡터를 얻는다. 총 48개의 특징 벡터를 교사학습을 이용하여 학습한 후 스테고 영상과 커버 영상을 분류한다. 다층 퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 두 가지 형태의 특징을 입력으로 하여 삽입 데이터의 존재유무를 판별한다. 제안 방법의 성능을 평가하기 위하여 CorelDraw 데이터베이스 영상이 사용되었고 LSB 방법과 SS방법, blind SS방법, F5방법으로 다양한 삽입률의 스테고 영상을 생성하여 실험한다. 민감도와 특이도, 에러율, ROC 커브 면적 등을 이용하여 제안 방법이 기존의 스테그분석 방법보다 삽입 정보 유무를 검출하는데 효과적임을 보여준다.
Critical current of high-temperature superconducting (HTS) coil is influenced by its own self magnetic field. Direction and density distribution of the magnetic field around the coil are fixed after the shape of the coil is decided. If the entire part of the HTS tape has homogeneous $I_c$ distribution characteristic, quench would be initiated in fixed location on the coil. However, the actual HTS tape has inhomogeneous $I_c$ distribution along the length. If the $I_c$ distribution of the HTS tape is known, we can expect the spot within the HTS coil that has the highest probability to initiate the quench. In this paper, $I_c$ distribution within the HTS coil under self-field effect is simulated by MATLAB. In the simulation procedure, $I_c$ distribution of the entire part of the HTS tape is assume d to follow Gaussian-distribution by central limit theorem. The HTS coil model is divided into several segments, and the critical current of each segment is calculated based on the-generalized Kim model. Single pancake model is simulated and self-field of HTS coil is calculated by Biot-Savart's law. As a result of simulation, quench-initiating spot in the actual HTS coil can be predicted statistically. And that statistical analysis can help detect or protect the quench of the HTS coil.
Hydrographic data retrieved in the southwestern part of the East Sea in 1992-1993 were analyzed to investigate the probability of southward intrusion of the East Sea Intermediate Water (ESIW) into the Ulleung Basin. The ESIW showed the ranges of 1 to 4$^{\circ}$C in potential temperature, 33.80-34.06 psu in salinity, and 26.9-27.3 kg/m$^3$ in potential density (${\sigma}$$_{\theta}$). The mean depth occupied by the ESIW was 170 m, where the characteristic values of the above three were 2.64$^{\circ}$C , 34.02 psu, and 27.13 kg/m$^3$, respectively. One of the most prominent features of the ESIW was that its salinity changed not only seasonally but also interannually. It was low in summer and high in winter. The salinity within the isopycnal layer of 26.9-27.3 kg/m$^3$ was closely related with the potential vorticity (${\rho}$$_{\theta}^{-1}$ f ${\varrho}$${\rho}_{\theta}$/${\varrho}$z), being in direct proportion to the salinity. This implies that the low-salinity water was thicker than the high-salinity water. The flow path of the ESIW was investigated by tracking the low-salinity or the low-potential vorticity water and by referring to acceleration potential. Careful analysis of the flow path proves that the ESIW intrudes from the north between the Korean coast and Ulleung Island into the Ulleung Basin in summer. Existence of the high-potential vorticity water in the Ulleung Basin is associated with the interruption of the inflow of low-salinity water.
본 연구에서는 경기도 포천군 일대의 지하수 부존특성 가능지역을 공간적으로 예측하기 위하여 GIS 기반으로 Weight of Evidence(WofE) 기법을 적용하였다. 기본 자료로는 지하수 산출 특성분석과 관련된 수문지질학적 인자인 지표피복, 지형, 지질 등의 자료를 GIS 정보로 입력하였다. 그리고, 베이지안 확률 분석기법(Bayesian Method)에 기반하여 기본자료와 함께 선구조, 암상, 수계밀도, 식생, 토양, 토지이용현황등과 같이 산출성에 영향을 주는 인자들에 대하여 지하수 부존가능 지수와 사전/사후확률을 구하였다. 이들 자료에 대해 다시 WofE 기법을 적용하여, 각 인자들의 W+, W- 가중 값들을 계산하였다. 또한 이러한 결과의 차이 값으로 공간적인 상관관계를 구하여 지하수 산출특성의 예측가능도를 작성하고자 하였다. 본 연구에 적용한 방법은 잠재된 지하수 부존 지역과 주변 지역의 공간적 분포를 파악하는 데 유용한 것으로 생각된다.
The purpose of this study is to evaluate the risk of cropland and man-made infrastructures in a landslide-prone area using a GIS-based method. To achieve this goal, a landslide inventory map was prepared based on aerial photograph analysis as well as field observations. A total of 550 landslides have been counted in the entire study area. For model analysis and validation, extracted landslides were randomly selected and divided into two groups. The landslide causative factors such as slope, aspect, curvature, topographic wetness index, elevation, forest type, forest crown density, geology, land-use, soil drainage, and soil texture were used in the analysis. Moreover, to identify the correlation between landslides and causative factors, pixels were divided into several classes and frequency ratio was also extracted. A landslide susceptibility map was constructed using a bayesian predictive model (BPM) based on the entire events. In the cross validation process, the landslide susceptibility map as well as observation data were plotted with a receiver operating characteristic (ROC) curve then the area under the curve (AUC) was calculated and tried to extract a success rate curve. The results showed that, the BPM produced 85.8% accuracy. We believed that the model was acceptable for the landslide susceptibility analysis of the study area. In addition, for risk assessment, monetary value (local) and vulnerability scale were added for each social thematic data layers, which were then converted into US dollar considering landslide occurrence time. Moreover, the total number of the study area pixels and predictive landslide affected pixels were considered for making a probability table. Matching with the affected number, 5,000 landslide pixels were assumed to run for final calculation. Based on the result, cropland showed the estimated total risk as US $ 35.4 million and man-made infrastructure risk amounted to US $ 39.3 million.
The reason that compulsory removals of a low-quality housing redevelopment such as involuntary or unintentional migration present a problem for urban communities is that whether involuntary movers adapt themselves to their new home has an influence on the urban communities that surround them. Moreover, involuntary emigrants have higher probability of choosing faulty residential areas than voluntary emigrants do. This gives rise to a problem of another residential migration for involuntary movers. In order to solve these problems, there is a need for a new housing policy that enables original residents to come back to their old community. However studies for resettlement had not conducted subjects about housing redevelopment characteristics which influences the involuntary movers directly. Instead personal microscopic characteristics such as statistics of resettlement, the moving distance, the reason of moving, improvement of living environment, had been main subjects of farmer studies. So the purpose of this study is to analyze an analysis of the relationship between resettlement and housing redevelopment characteristics. The data used in this study was obtained at 47 areas designated by Seoul (metropolis) since 1990 for redevelopment. Cluster Analysis Is used for dividing high rate of resettlement with low rate of resettlement and Regression Analysis is used for the analysis of the relationship between resettlement and housing redevelopment characteristics. The results of examining the effects of a redeveloped housing complex on returning residents at 47 areas designated by Seoul (metropolis) since 1990 fur redevelopment are as follows: First, A housing complex with a high returning rate (remove-in rate?) has no state/public land, unauthorized building owners who are in the low-income brackets, and few interested parties such as union members. This is the characteristic of a redeveloped housing complex with a short-period project span. On the contrary, a housing complex that has a low returning rate is crowded by state/public land, and numerous unauthorized building owners, and interested parties. Second, According to the linear regression analysis, among the factors that affect returning residents, 'physical properties(characteristics) of a region', 'population properties within a region', and 'properties of a project span' indicate a negative(-)influence whereas 'properties of a complex density' shows a positive(+) influence. In a nutshell, the more the physical properties, population properties, projectspan properties, the lower the returning rate and the more the complex density properties, the higher the returning rate. In detail, an area with many small land and new/large buildings, a high population, and a long project duration has a low returning rate of original residents while an area holding large capacity and buildings with many number of floors (multiple-storied building) has a high returning rate.
이 논문에서는 다중경로 환경하에서 DLL (Delay lock loop)의 동작을 분석하였다. 전체 동작상태는 정상상태 시간오차 확률밀도함수와 MTLL (mean-time-to-lose-lock) 을 이용하여 분석하였다. 그리고 다중경로에서 페이딩 환경에서 지연성분의 존재로 진상-지상 판별함수 S(${\epsilon}$)가 0이 되는 추적 오차점 ${\epsilon}_{0}$가 0이 아님을 보이고, 지연성분의 전력 $g_{2}$, 지연시간 ${\tau}_{d}$의 증가로 인하여 ${\epsilon}_{0}$의 절대값이 증가하며, MTLL의 값이 작아짐을 보였다. 여기에서는 위의 변수들을 이용하여 다중경로 페이딩 환경에서의 시간오차 확률밀도함수와 MTLL을 선형적으로 구하였으며, 다중경로의 영향이 클 경우에는 MTLL은 상당히 낮아짐을 보이고, 이때 진상-지상 오프셋 ${\Delta}$의 증가시킴으로써 MTLL의 값을 증가시킬 수 있다는 것을 관찰하였다. 우리는 먼저 S(${\epsilon}$)가 0이 되는 추적오차점 ${\epsilon}_{0}$을 구하고, 이를 이용하여 진상-지상 판별함수 S(${\epsilon}$)를 선형 근사화시켰으며, 진상-지상 오프셋 ${\Delta}$의 증가에 따른 시간오차 확률밀도함수와 MTLL을 구하고 DDLL의 동작상태를 연구하여, 다중경로의 지연성분에 대한 전력 및 지연시간에 따라 MTLL이 상당히 낮게 되며, 이러한 경우 진상-지상 오프셋 ${\Delta}$을 증가시켜줌으로써 MTLL을 충분히 증가시키고 DLL의 성능을 개선할 수 있다는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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