Automatic fatigue crack length measuring system using DC electrical potential method and the system control program for automatic fatigue testing under random load condition were made in this study. And using these system and control program, fatigue tests were executed under constant and random load condition. As the result, the propagation of crack in random loading can be represented Paris equaiton and log normal probability function. But constant and random load test show different crack propagation properties.
출력 샘플과 수신단에서 랜덤한 순서로 발생된 심볼의 정보 포텐셜을 기반으로 한 블라인드 알고리즘은, 바이어스된 충격성 잡음이 채널에 더해질 때, 정보 포텐셜을 바탕으로 한 비용함수에 바이어스된 신호를 처리할 변수가 포함되어 있지 않아 성능저하를 겪게 된다. 이러한 바이어스된 충격성 잡음에 대한 강건성을 목표로, 이 논문에서는 수정된 정보 포텐셜을 제안하고, 이 제안된 정보 포텐셜에 기반하여 증강된 필터 구조와 랜덤 심볼을 사용한 새로운 블라인드 알고리즘을 도출하였다. 다중 경로 채널의 블라인드 등화에 대한 시뮬레이션 결과로부터, 제안된 정보 포텐셜에 기반한 블라인드 알고리즘이 바이어스된 강한 충격성 잡음 환경에서 탁월한 수렴 성능을 나타냈다.
Dynamic response of an elastic pendulum system under random excitations was studied by using the Lagrangian equations of motion which uses the kinetic and potential energy of a target system. The responses of random excitations were calculated by using Monte Carl simulation which uses the series of random numbers. The procedure of Monte Carlo simulation is generation of random numbers, system model, system output, and statistical management of output. When the levels of random excitations were changed, the expected responses of the pendulum system showed various responses.
랜덤 심볼열을 기반으로 한 정보이론적 학습법 (ITL)은 특정 확률분포를 갖도록 랜덤하게 발생시킨 심볼열을 타겟 데이터로 활용하고, 입력 데이터 사이의 확률분포 거리 최소화를 비용함수로 하여 설계된다. 이 방식의 단점으로, 고정상수를 알고리듬 갱신의 스텝사이즈로 사용하므로 입력 전력의 통계적 추이를 활용할 수 없다. 정보포텐셜 출력(information potential output, IPO)와 연관된 기울기에서는 정보포텐셜 입력(information potential input, IPI)이, 정보포텐셜 오차(information potential error, IPE)와 관련된 기울기에서는 입력자체가 입력으로 작용함을 이 연구에서 밝혀내고, 입력의 전력 추이를 따로 계산하여 스텝사이즈 (step size)를 정규화하도록 제안하였다. 제안된 알고리듬은 충격성잡음과 다중경로 페이딩 환경의 통신시스템 실험에서 기존 방식보다 약 4dB 정도 더 낮은 정상상태 오차 전력, 약 2배 이상 빠른 수렴속도를 나타냈다.
This study concentrates on the second-order diffraction problem around circular cylinders in multi-frequency waves. The method of solution is a time-domain Rankine panel method which adopts a higher-order approximation for the velocity potential and wave elevation. In the present study, the multiple second-order quadratic transfer functions are extracted from the second-order time signal generated in random waves, and the comparison with other bench-mark test results shows a good agreement. This approach is directly applicable to prediction of nonlinear forces on offshore structures in random ocean.
We studied experimentally a discrete random phase-code multiplexing technique for holographic data storage, which we believe can overcome some disadvantages of conventional random phase-code multiplexing adopting either a diffusion plate or a multimode fiber. Experimental demonstration is presented to show the potential usefulness and some characteristics of the discrete random phase-code multiplexing technique.
Existing power plants may consume significant amounts of fuel and require high operating costs, partly because of poor electrical power output estimates. This paper suggests a continuous conditional random field (C-CRF) model to predict more precisely the full-load electrical power output of a base load operated combined cycle power plant. We introduce three feature functions to model association potential and one feature function to model interaction potential. Together, these functions compose the C-CRF model, and the model is transformed into a multivariate Gaussian distribution with which the operation parameters can be modeled more efficiently. The performance of our model in estimating power output was evaluated by means of a real dataset and our model outperformed existing methods. Moreover, our model can be used to estimate confidence intervals of the predicted output and calculate several probabilities.
International journal of advanced smart convergence
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제13권3호
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pp.80-88
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2024
Breast cancer remains a significant global health burden, necessitating accurate and timely detection for improved patient outcomes. Machine learning techniques have demonstrated remarkable potential in assisting breast cancer diagnosis by learning complex patterns from multi-modal patient data. This study comprehensively evaluates several popular machine learning models, including logistic regression, decision trees, random forests, support vector machines (SVMs), naive Bayes, k-nearest neighbors (KNN), XGBoost, and ensemble methods for breast cancer prediction using the Wisconsin Breast Cancer Dataset (WBCD). Through rigorous benchmarking across metrics like accuracy, precision, recall, F1-score, and area under the ROC curve (AUC), we identify the naive Bayes classifier as the top-performing model, achieving an accuracy of 0.974, F1-score of 0.979, and highest AUC of 0.988. Other strong performers include logistic regression, random forests, and XGBoost, with AUC values exceeding 0.95. Our findings showcase the significant potential of machine learning, particularly the robust naive Bayes algorithm, to provide highly accurate and reliable breast cancer screening from fine needle aspirate (FNA) samples, ultimately enabling earlier intervention and optimized treatment strategies.
양이온 결손 La0.970Mn0.970O3의 x-ray photoemission spectroscopy를 온도를 함수로 측정하였다. 온도의 변화에 따라서 Mn 2p와 3d core level의 화학적 변동 및 이동이 관측되었다. 즉 Mn 2p 3/2와 1/2 및 La 3d core 스펙트럼은 온도의 증가와 함께 저 결합 에너지 측으로 이동이 관측되었다. 이러한 XPS 관측 결과는 Mn3+의 localization의 강도 변화에 의한 것으로 사료되며, Mn3+에 의한 Jahn-Teller효과 이외에도 conventional random potential 효과 역시 La0.790Mn0.970O3의 전도 carrier의 localization에 기여하는 것으로 사료된다.
수중 환경의 복잡성 때문에 수중통신은 대기중에서의 통신과는 그 차이가 상당한 여러 가지 어려움들을 가지고 있다. 신호는 수중에서 많은 불규칙 소음들에 의해 저하된다. 뿐만 아니라 대역폭의 한계는 수중 통신에서 매우 큰 이슈이다. 그러므로 배열신호 처리 기법은 SNR을 개선에 적당하다. 이 논문에서 소스 추적기법에 기반한 수중 통신을 목적으로 하는 potential 기법을 제안하고자 한다. 또한 다중배열 소나를 이용한 새 추적 모델과 동 소나의 세부 구성을 제시했다. 실험들에서는 샘플 모델과 본 모델상에서 추적 결과의 차이점을 도출해 냈다. 실험 결과, 특히 수중환경에서 통신 문제들을 해결할 가능성이 수신기 구성이라는 것을 시연하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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