무선인지기술은 환경에 능동적으로 적응하여 스펙트럼 이용을 효율적으로 할 수 있도록 하는 기술이다. 무선인지 기술의 가장 중요한 첫 단계는 센싱 부분으로서 본 논문에서는 주파수 상관관계를 이용한 방법을 제안하였다. 통신신호의 주기적인 특성을 기반으로 잡음과 간섭의 효과를 최소화하기 위해 주파수 상관함수를 사용하였다. 이미 알려진 에너지 측정 방법의 동작특성을 보이고 시뮬레이션을 통하여 제안된 측정 방법과 기존의 방법을 비교하여 무선인지환경을 이용한 스펙트럼 센싱의 효율성을 보인다.
Multi-Spectral Camera(MSC) is a payload on the KOMPSAT-2 satellite to perform the earth remote sensing. The instrument images the earth using a push-broom motion with a swath width of 15 km and a ground sample distance (GSD) of 1 m over the entire field of view (FOV) at altitude 685 Km. The instrument is designed to have an on-orbit operation duty cycle of 20% over the mission lifetime of 3 years with the functions of programmable gain/ offset and on-board image data compression/storage. The MSC instrument has one(1) channel for panchromatic imaging and four(4) channel for multi-spectral imaging covering the spectral range from 450nm to 900nm using TDI CCD Focal Plane Array (FPA). In this paper, the architecture and function of MSC hardware including electrical interface and the operation concept which have been established based on the mission requirements are described. And the design and the preparation of MSC system operation are analyzed and discussed.
Vibration profiles consist of two kinds of pattern, random and harmonic, at general engineering problems and the detailed vibration test mode of a target system is decided by the spectral condition that is exposed under operation. In moving mobility, random responses come generally from road source; whereas the harmonic responses are triggered from rotating machinery parts, such as combustion engine or drive shaft. Different spectral input may accumulate different damage in frequency domain since the accumulated fatigue damage dependent on the pattern of input spectrum in high cyclic loading condition. To evaluate the sensitivity of spectral damage according to different loading conditions, a linear elastic system is introduced to conduct a uniaxial vibration testing. Measured data, acceleration and strain, is analyzed using energy isocline function and then, the calculated fatigue damage is compared by different loading cases, random and harmonic.
Nonlinear features of ultrasonic waves are more sensitive to the presence of a fatigue crack than their linear counterparts are. For this reason, the use of nonlinear ultrasonic techniques to detect a fatigue crack at its early stage has been widely investigated. Of the different proposed techniques, laser nonlinear wave modulation spectroscopy (LNWMS) is unique because a pulse laser is used to exert a single broadband input and a noncontact measurement can be performed. Broadband excitation causes a nonlinear source to exhibit modulation at multiple spectral peaks owing to interactions among various input frequency components. A feature called maximum sideband peak count difference (MSPCD), which is extracted from the spectral plot, measures the degree of crack-induced material nonlinearity. First, the ratios of spectral peaks whose amplitudes are above a moving threshold to the total number of peaks are computed for spectral signals obtained from the pristine and the current state of a target structure. Then, the difference of these ratios are computed as a function of the moving threshold. Finally, the MSPCD is defined as the maximum difference between these ratios. The basic premise is that the MSPCD will increase as the nonlinearity of the material increases. This technique has been used successfully for localizing fatigue cracks in metallic plates.
Chae, Jongchul;Madjarska, Maria S.;Kwak, Hannah;Cho, Kyuhyoun
천문학회보
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제45권1호
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pp.44.4-45
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2020
The solar chromosphere can be observed well through strong absorption lines. We infer the physical parameters of chromospheric plasmas from these lines using a multilayer spectral inversion. This is a new technique of spectral inversion. We assume that the atmosphere consists of a finite number of layers. In each layer the absorption profile is constant and the source function is allowed to vary with optical depth. Specifically, we consider a three-layer model of radiative transfer where the lowest layer is identified with the photosphere and the two upper layers are identified with the chromosphere. This three-layer model is fully specified by 13 parameters. Four parameters can be fixed to prescribed values, and one parameter can be determined from the analysis of a satellite photospheric line. The remaining eight parameters are determined from a constrained least-squares fitting. We applied the multilayer spectral inversion to the spectral data of the Hα and the Ca II 854.21 nm lines taken in a quiet region by the Fast Imaging Solar Spectrograph (FISS) of the Goode Solar Telescope (GST). We find that our model successfully fits most of the observed profiles and produces regular maps of the model parameters. We conclude that our multilayer inversion is useful to infer chromospheric plasma parameters on the Sun.
Acceleration time history (ATH) used in the seismic analysis should envelop a target power spectral density (PSD) function in addition to the design response spectrum in order to have sufficient energy at each frequency for the purpose of ensuring adequate load. Even though design regulations require the ATH used in seismic analysis to meet a target PSD function, the reason that ATHs meet to a target PSD function is not described. Thus, artificial ATHs for high PSD function and artificial ATHs for low PSD function are generated. And then elastic and inelastic single-degree-of-freedom (SDOF) systems are loaded with these artificial time histories as the earthquake load. As a result, linear response and inelastic response of SDOF systems are affected by PSD function.
This paper deals with accuracy of accumulated fatigue damage estimation using stochastic fatigue analysis method based on Rayleigh PDF. From full scale measurement data on an 8100TEU container vessel, zero-order spectral moments for wave- and vibration-induced energy spectral densities are determined on the probability level of 99%. 80 simulation cases in total are prepared according to the variation of ratio of zero-order spectral moments and center frequency of vibration ESD. By using inverse Fourier transformation and rainflow cycle counting for the combined ESD of wave and vibration, exact fatigue damages are derived. Fatigue damages in frequency domain based on Rayleigh PDF show large conservativeness compared to exact fatigue damages in times domain. The main cause of the excessive conservativeness is analyzed by two aspects: ratio of zero crossing and peak frequencies and ratio of initial zero order spectral moments and zero order spectral moments from rainflow stress range distributions. Finally, a guideline of applicability of Rayleigh PDF is proposed for wide band processes.
Jayaram, Nirmal;Baker, Jack W.;Okano, Hajime;Ishida, Hiroshi;McCann, Martin W. Jr.;Mihara, Yoshinori
Earthquakes and Structures
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제2권4호
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pp.357-376
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2011
Ground motion models predict the mean and standard deviation of the logarithm of spectral acceleration, as a function of predictor variables such as earthquake magnitude, distance and site condition. Such models have been developed for a variety of seismic environments throughout the world. Some calculations, such as the Conditional Mean Spectrum calculation, use this information but additionally require knowledge of correlation coefficients between logarithmic spectral acceleration values at multiple periods. Such correlation predictions have, to date, been developed primarily from data recorded in the Western United States from active shallow crustal earthquakes. This paper describes results from a study of spectral acceleration correlations from Japanese earthquake ground motion data that includes both crustal and subduction zone earthquakes. Comparisons are made between estimated correlations for Japanese response spectral ordinates and correlation estimates developed from Western United States ground motion data. The effect of ground motion model, earthquake source mechanism, seismic zone, site conditions, and source to site distance on estimated correlations is evaluated and discussed. Confidence intervals on these correlation estimates are introduced, to aid in identifying statistically significant differences in correlations among the factors considered. Observed general trends in correlation are similar to previous studies, with the exception of correlation of spectral accelerations between orthogonal components, which is seen to be higher here than previously observed. Some differences in correlations between earthquake source zones and earthquake mechanisms are observed, and so tables of correlations coefficients for each specific case are provided.
Cloud removal is often required to construct time-series sets of optical images for environmental monitoring. In regression-based cloud removal, the selection of an appropriate regression model and the impact analysis of the input images significantly affect the prediction performance. This study evaluates the potential of Gaussian process (GP) regression for cloud removal and also analyzes the effects of cloud-free optical images and spectral bands on prediction performance. Unlike other machine learning-based regression models, GP regression provides uncertainty information and automatically optimizes hyperparameters. An experiment using Sentinel-2 multi-spectral images was conducted for cloud removal in the two agricultural regions. The prediction performance of GP regression was compared with that of random forest (RF) regression. Various combinations of input images and multi-spectral bands were considered for quantitative evaluations. The experimental results showed that using multi-temporal images with multi-spectral bands as inputs achieved the best prediction accuracy. Highly correlated adjacent multi-spectral bands and temporally correlated multi-temporal images resulted in an improved prediction accuracy. The prediction performance of GP regression was significantly improved in predicting the near-infrared band compared to that of RF regression. Estimating the distribution function of input data in GP regression could reflect the variations in the considered spectral band with a broader range. In particular, GP regression was superior to RF regression for reproducing structural patterns at both sites in terms of structural similarity. In addition, uncertainty information provided by GP regression showed a reasonable similarity to prediction errors for some sub-areas, indicating that uncertainty estimates may be used to measure the prediction result quality. These findings suggest that GP regression could be beneficial for cloud removal and optical image reconstruction. In addition, the impact analysis results of the input images provide guidelines for selecting optimal images for regression-based cloud removal.
In this paper, we study approximation method from scattered data to the derivatives of a function f by a radial basis function $\phi$. For a given function f, we define a nearly interpolating function and discuss its accuracy. In particular, we are interested in using smooth functions $\phi$ which are (conditionally) positive definite. We estimate accuracy of approximation for the Sobolev space while the classical radial basis function interpolation applies to the so-called native space. We observe that our approximant provides spectral convergence order, as the density of the given data is getting smaller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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