Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.39
no.4
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pp.363-369
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2002
In this paper, it could improved on the arbitrary nonlinear function learning approximation which have the wavelet neural network based on Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System(ANFIS) and the multi-resolution Analysis(MRA) of the wavelet transform. ANFIS structure is composed of a bell type fuzzy membership function, and the wavelet neural network structure become composed of the forward algorithm and the backpropagation neural network algorithm. This wavelet composition has a single size, and it is used the backpropagation algorithm for learning of the wavelet neural network based on ANFIS. It is confirmed to be improved the wavelet base number decrease and the convergence speed performances of the wavelet neural network based on ANFIS Model which is using the wavelet translation parameter learning and bell type membership function of ANFIS than the conventional algorithm from 1 dimension and 2 dimension functions.
To suppress the reverberation in the active sonar system, the non-negative matrix factorization-based reverberation suppression methods have been researched recently. An estimation loss function, which makes the multiplication of basis matrices same as the input signals, has to be considered to design the non-negative matrix factorization methods, but the conventional method simply chooses the Kullback-Leibler divergence asthe lossfunction without any considerations. In this paper, we examined that the Kullback-Leibler divergence is the best lossfunction or there isthe other loss function enhancing the performance. First, we derived a modified reverberation suppression algorithm using the generalized beta-divergence function, which includes the Kullback-Leibler divergence. Then, we performed Monte-Carlo simulations using synthesized reverberation for the modified reverberation suppression method. The results showed that the Kullback-Leibler divergence function (β = 1) has good performances in the high signal-to-reverberation environments, but the intermediate function (β = 1.25) between Kullback-Leibler divergence and Euclidean distance has better performance in the low signal-to-reverberation environments.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.24
no.1
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pp.1-7
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2011
In this paper, based on an isogeometric approach, we have developed a shape design optimization method for plane elasticity problems subjected to design-dependent loads. The conventional shape optimization using the finite element method has some difficulties in the parameterization of geometry. In an isogeometric analysis, however, the geometric properties are already embedded in the B-spline basis functions and control points so that it has potential capability to overcome the aforementioned difficulties. The solution space for the response analysis can be represented in terms of the same NURBS basis functions to represent the geometry, which yields a precise analysis model that exactly represents the normal and curvature depending on the applied loads. A continuum-based isogeometric adjoint sensitivity is extensively derived for the plane elasticity problems under the design-dependent loads. Through some numerical examples, the developed isogeometric sensitivity analysis method is verified to show excellent agreement with finite difference sensitivity.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.27
no.2
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pp.377-386
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2021
The A60 class deck penetration piece is a fire-resistant system installed on a horizontal compartment to prevent flame spreading and protect lives in fire accidents in ships and offshore plants. This study deals with approximate optimization using discrete variables for the fire resistance design of an A60 class deck penetration piece using different surrogate models and a genetic algorithm. Transient heat transfer analysis was performed to evaluate the fire resistance design of the A60 class deck penetration piece. For the approximate optimization of the piece, the length, diameter, material type, and insulation density were applied to discrete design variables, and temperature, productivity, and cost constraints were considered. The approximate optimum design problem based on the surrogate models was formulated such that the discrete design variables were determined by minimizing the weight of the piece subjected to the constraints. The surrogate models used in the approximate optimization were the response surface model, Kriging model, and radial basis function-based neural network. The approximate optimization results were compared with the actual analysis results in terms of approximate accuracy. The radial basis function-based neural network showed the most accurate optimum design results for the fire resistance design of the A60 class deck penetration piece.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.25
no.6
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pp.497-504
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2012
Finite element analysis is to approximate a geometry model developed in computer-aided design(CAD) to a finite element model, thus the conventional shape design sensitivity analysis and optimization using the finite element method have some difficulties in the parameterization of geometry. However, isogeometric analysis is to build a geometry model and directly use the functions describing the geometry in analysis. Therefore, the geometric properties can be embedded in the NURBS basis functions and control points so that it has potential capability to overcome the aforementioned difficulties. In this study, the isogeometric structural analysis and shape design sensitivity analysis in the generalized curvilinear coordinate(GCC) systems are discussed for the curved geometry. Representing the higher order geometric information, such as normal, tangent and curvature, yields the isogeometric approach to be the best way for generating exact GCC systems from a given CAD geometry. The developed GCC isogeometric structural analysis and shape design sensitivity analysis are verified to show better accuracy and faster convergency by comparing with the results obtained from the conventional isogeometric method.
Using natural electromagnetic (EM) fields at low frequencies, magnetotelluric (MT) surveys can investigate conductivity structures of the deep subsurface and thus are used to explore geothermal energy resources and investigate proper sites for not only geological $CO_2$ sequestration but also enhanced geothermal system (EGS). Moreover, marine MT data can be used for better interpretation of marine controlled-source EM data. In the interpretation of MT data, MT modeling schemes are important. This study improves a three dimensional (3D) MT modeling algorithm which uses edge finite elements. The algorithm computes magnetic fields by solving an integral form of Faraday's law of induction based on a finite difference (FD) strategy. However, the FD strategy limits the algorithm in computing vertical magnetic fields for a topographic model. The improved algorithm solves the differential form of Faraday's law of induction by making derivatives of electric fields, which are represented as a sum of basis functions multiplied by corresponding weightings. In numerical tests, vertical magnetic fields for topographic models using the improved algorithm overcome the limitation of the old algorithm. This study recomputes induction vectors and tippers for a 3D hill and valley model which were used for computation of the responses using the old algorithm.
Lee, Jaekang;Byun, Joongmoo;Seol, Soon Jee;Kim, Young
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.21
no.2
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pp.103-111
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2018
The recent research aim of seismic trace interpolation is to effectively interpolate the data with spatial aliasing. Among various interpolation methods, the Matching Pursuit interpolation, that finds the proper combination of basis functions which can best recover traces, has been developed. However, this method cannot interpolate aliased data. Thus, the multi-component Matching Pursuit interpolation and moveout correction method have been proposed for interpolation of spatially aliased data. It is difficult to apply the multi-component Matching Pursuit interpolation to interpolating the OBC (Ocean Bottom Cable) data which is the multi-component data obtained at the ocean bottom because the isolation of P wave component is required in advance. Thus, in this study, we dealt with an effective single-component matching Pursuit interpolation method in OBC data where P-wave and S-wave are mixed and spatial aliasing is present. To do this, we proposed the Ricker wavelet based single-component Matching Pursuit interpolation workflow with moveoutcorrection and systematically investigated its effectiveness. In this workflow, the spatial aliasing problem is solved by applying constant value moveout correction to the data before the interpolation is performed. After finishing the interpolation, the inverse moveout correction is applied to the interpolated data using the same constant velocity. Through the application of our workflow to the synthetic OBC seismic data, we verified the effectiveness of the proposed workflow. In addition, we showed that the interpolation of field OBC data with severe spatial aliasing was successfully performed using our workflow.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.23
no.7
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pp.1860-1868
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1998
A simple postprocessing algorithm is proposed to reduce the blocky artifacts of Block Discrete Cosine Transform (BDCT) coded images. Since the block noise is mostly antisymmetric relative to the block boundaries, we model the blocky noise as one-dimensional antisymmertric functions made by superposing DCT basis functions. observing the frequency characteristics of the noies model, we approximate its high frequency components as those of step functions. Then the proposed postprocessing algorithm eliminates the carefully selected high frequency components of step functions in the one-dimensional sN-point DCT domain, when the encoding block size is $N\;{\times}\;N$. It is shown that the proposed algorithm can also be performed in the spatial domain without computational burden of transforms. The experimental results show that the proposed algorithm well reduces the blocky artifacts in both subjective and objectie viewpoints.
본 논문은 웨이브렛 패킷에 기초한 직교 다중화 변복조 방식을 소개하고 특히 시스템 설계자 입장에서 전송 신호의 특성을 시간-주파수 공간에서 신호 파형을 설계하고 채널 특성에 맞게 설계할 수 있는 궂를 제공하는 WPM(wavelet packet modulation) 방식을 기술하였다. 직교 기저 함수 집합을 만들어 시간주파수 공간을 임의적으로 partitioning하고 간섭 잡음 재철에 더잘 적응할 수 있는 구조를 찾는 방법을 소개하였고 튜닝 알고리듬의 실험적인 결과를 가지고 WPM변조 방식의 간섭 잡음에 대한 우수한 성능을 갖음을 보였다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.408-411
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2009
본 논문에서는 아이소-지오메트릭 해석 방법을 사용하여 응력 제한 조건이 있는 형상 최적설계 문제를 다룬다. 아이소-지오메트릭 해석 방법은 해석에 사용되는 기저 함수와 기하 모델을 구성하는 함수가 일치하여 기하학적으로 정확하기 때문에 설계민감도 해석 및 형상 최적설계에 있어서 강점이 있다. 많은 최적화 문제에서 최대 강성을 확보하는 방향으로 최적화가 진행되고 있는데 이때 응력 조건을 고려하지 않는 경우가 대부분이다. 응력 제한조건이 있는 구조물에서 아이소-지오메트릭 형상 최적설계를 적용시켜 봄으로써 그 효용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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