Utilizing a thermo-acoustic emission (AE) technique, a study on detection and evaluation of microfractures in cross-ply laminate composites was performed. Fiber breakages and matrix fractures formed by a cryogenic cooling at $-191^{\circ}C$ were observed with ultrasonic C-scan, optical and scanning electron microscopy. Those microfractures were monitored in a non-destructive in-situ state as three different types of thermo-AE signals classified on the basis of Fast-Fourier Transform and Short-Time Fourier Transform. Thus, it was concluded that real-time estimation of microfracture processes being formed during cryogenic cooling could be accomplished by monitoring such different types of thermo-AEs in each time-stage and then by analyzing thermo-AE behaviors for the respective AE types on the basis of the AE signal analysis results obtained during thermal heating and cooling load cycles.
Dragomiretskiy and Zosso (2014) developed a new decomposition method, termed variational mode decomposition (VMD), which is efficient for handling the tone detection and separation of signals. However, VMD may be inefficient in the presence of missing data since it is based on a fast Fourier transform (FFT) algorithm. To overcome this problem, we propose a new approach based on a novel combination of VMD and hierarchical (or h)-likelihood method. The h-likelihood provides an effective imputation methodology for missing data when VMD decomposes the signal into several meaningful modes. A simulation study and real data analysis demonstrates that the proposed method can produce substantially effective results.
It is important to identify geometries of fracture that act as a conduit of fluid flow for characterization of ground water flow in fractured rock. Fracture geometries control hydraulic conductivity and stream lines in a rock mass. However, we have difficulties to acquire whole geometric data of fractures in a field scale because of discontinuous distribution of outcrops and impossibility of continuous collecting of subsurface data. Therefore, it is needed to develop a method to describe whole feature of a target fracture geometry. This study suggests a new approach to develop a method to characterize on the whole feature of a target fracture geometry based on the Fourier transform. After sampling of specimens along a target fracture from borehole cores, effective frequencies among roughness components were selected by the Fourier transform on each specimen. Then, the selected effective frequencies were averaged on each frequency. Because the averaged spectrum includes all the frequency profiles of each specimen, it shows the representative components of the fracture roughness of the target fracture. The inverse Fourier transform is conducted to reconstruct an averaged whole roughness feature after low pass filtering. The reconstructed roughness feature also shows the representative roughness of the target subsurface fracture including the geometrical characteristics of each specimen. It also means that overall roughness feature by scaling up of a fracture. In order to identify the characteristics of permeability coefficients along the target fracture, fracture models were constructed based on the reconstructed roughness feature. The computation of permeability coefficient was performed by the homogenization analysis that can calculate accurate permeability coefficients with full consideration of fracture geometry. The results show a range between $10^{-4}{\;}and{\;}10^{-3}{\;}cm/sec$, indicating reasonable values of permeability coefficient along a large fracture. This approach will be effectively applied to the analysis of permeability characteristics along a large fracture as well as identification of the whole feature of a fracture in a field scale.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.40
no.7
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pp.499-506
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2003
In this paper, we propose the shift and noise tolerance method using a virtual phase image and a joint transform correlator (JTC) architecture that can alleviate the need for an accurate optical axis alignment. An encrypted image is obtained by the Fourier transform of the product of a phase- encoded virtual image to camouflage the original one and a random phase image. Therefore, even if unauthorized users analyze the encrypted image, we can prevent the possibility of counterfeiting from unauthorized people using virtual image which dose not contain any information from the original image. We demonstrate the robustness to noise, to data loss and to shift of the encrypted image using a JTC in the proposed description technique.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.8A
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pp.1298-1310
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2001
이 논문에서는 채널 상태가 천천히 변할 때, 직교 주파수 분할 다중화-부호분할 다중접속 시스템에 적합한 채널 추정 방법을 제안하고 성능을 분석한다. 제안한 채널 추정 방법은 시간과 주파수 영역 모두에 파일럿 심볼을 삽입하고, 이산 퓨리에 변환 후 영을 채워 넣는 방법을 이용한 내삽법으로 모든 부채널의 전달 함수를 얻는다. 또한 변환 영역에서 저대역 여파를 통해 받은 파일럿 신호에 존재하는 가산성 백색 정규 잡음의 영향을 상당히 줄일 수 있다. 이 때 저대역 여파기의 차단 주파수는 채널의 다중경로 수에 따라 정해진다. 같은 방법을 이용한 내삽법을 시간축으로 적용하여 시간에 따라 변하는 부채널의 채널 응답을 얻을 수 있다. 이 논문에서는 여러 가지 내삽법에 대한 평균 제곱 오차 성능을 수식적으로 제시한다. 제안한 저대역 여파를 결합한 내삽법을 쓰면 채널의 통계적 특성에 관한 정보 없이, 그리고 훨씬 적은 계산량으로 선형 최소 평균 제곱 오차 추정기와 비슷한 성능을 얻는다. 레일리 감쇄 채널에 대한 모의 실험을 통해 같은 비트 오류율에 대한 신호 대 잡음 비의 이득이 있음을 보인다.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.9
no.3
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pp.165-171
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1992
진동하는 구조물을 설계할 때에는 그 구조물 중의 Strain이나 응력이 최대가 되는 장소나 시각을 알 필요가 있다. 지금까지의 Strain 해석에는 Strain gauge 등과 같은 접촉법이 많이 이용되고 있다. 더우기, 접촉법으로 대변형 진동을 하는 물체의 Strain을 해석하는 것은 곤란하다. 최근에는 비접촉법으로 Strain 분포를 해석하기 위해 화상처리를 이용한 계측이 행하여지고 있다. 이들의 Strain 분포를 측정하는 광학적인 방법으로는 격자법, Moire법, 홀로 그랩픽 간섭법 등이 있다. 특히 대변형이나 대Strain을 해석하는 데에는 격자법이 많이 이용되고 있는데, 종래의 격자법은 Data를 처리하는 데에 많은 시간과 노력이 소요되고 작업도 매우 복잡하며, Data의 수도 제한이 되어서 구조물의 분포의 해석 정도에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문 에서는 스테레오법을 이용해서 2차원 격자를 붙인 시료표면의 각 점의 3차원 좌표를 계측하고, 또 Fourier 변환 격자법을 적용하여 촬영된 2차원 격자의 화상에서 위상치를 구한다. 그리고 물체의 변형 전후의 대응 관계의 화상에서 3차원 형상과 Strain 분포를 해석하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하면 진동하는 구조 물의 3차원 변위분포, Strain 분포를 정도 좋게 해석할 수가 있다.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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2002.05a
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pp.286-290
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2002
두뇌-컴퓨터 인터페이스(brain-computer interface)를 적용하기 위한 연구로서 주어진 문제에서 긍/부정을 선택할 때 나타나는 뇌파를 분별하기 위해서 시간-주파수 분석을 하였다. 단시간 퓨리에 변환(short time fourier transform : STFT)을 하여 긍/부정 선택시 뇌파의 시간-주파수 변화량을 보고, 시간-주파수 분해능이 좋은 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 적용하여 서로 비교하였다. 두 가지 분석에서 공통된 결과는 주로 RT전 0.5초 주위에서 유의미한 결과를 나타내었고, 웨이블릿 분석에서 더 좁은 구간에 나타나며, 통계적으로 더 유의미한 결과를 나타내었다.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.8
no.2
s.21
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pp.38-48
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2005
Instantaneous frequency of doppler signals is used to get the information of the relative velocity and the miss distance between a missile and a corresponding target. In this paper, we have performed time-frequency analysis and instantaneous frequency estimation with Short Time Fourier Transform(STFT), Wigner Ville Distribution(WVD) and Continuous Wavelet Transform(CWT) about the doppler signals generated by moving targets. Performance evaluation was performed using simulated doppler signals generated by a single moving target and two moving targets. From the results of the time-frequency analysis, we found that WVD method was the most efficient instantaneous frequency estimator among the three methods. But in case of two moving targets, WVD method got cross talks and CWT method got oscillation when two doppler frequencies were close to each other.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.06a
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pp.273-276
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2011
우리는 감성 공학에 기반하여 일상 생활 속에서 비침습적이면서 사용하기 간편한 광전용적맥파신호를 계측하고 분석하는 이어폰형 생체 신호 측정 시스템에 관하여 연구하였다. 생체 신호 측정 시스템에서는 광전용적맥파(photoplethysmograph, PPG)와 3축 가속도로 생체 신호와 운동 신호를 활용하였다. 수신된 생체 신호인 광전용적맥파 신호는 Peak 검출 및 전처리 알고리즘을 통하여 심박동변동성(heart rate Variablity,HRV)에 대한 시계열 정보로 변환하고 고속 퓨리에 변환(Fast Fourier Transfirm, FFT)과 전력 스펙트럼 밀도 분석(Power Spectrum Density, PSD)방법으로 교감과 부교감 신경 활성도 변화를 관측하였고, 운동 센서로 움직임을 관측하였다. 수신부 시스템은 안드로이드 기반의 자바 어플리케이션으로 스마트 폰에서 구현하였고, 송신부인 이어폰 생체정보 측정모듈로 맥파를 측정하여 상황에 따라 변화하는 자율 신경계의 활성도비율을 확인하였다.
Purpose : Patient motion during magnetic resonance (MR) imaging is one of the major problems due to its long scan time. Entropy based post-processing motion correction techniques have been shown to correct motion artifact effectively. One of main limitations of these techniques however is its long processing time. In this study, we propose several methods to reduce this long processing time effectively. Materials and Methods : To reduce the long processing time, we used the separability property of two dimensional Fourier transform (2-D FT). Also, a computationally light metric (sum of all image pixel intensity) was used instead of the entropy criterion. Finally, partial Fourier reconstruction, in particular the projection onto convex set (POCS) method, was combined thereby reducing the size of the data which should be processed and corrected. Results : Time savings of each proposed method are presented with different data size of brain images. In vivo data were processed using the proposed method and showed similar image quality. The total processing time was reduced to 15% in two dimensional images and 30% in the three dimensional images. Conclusion : The proposed methods can be useful in reducing image motion artifacts when only post-processing motion correction algorithms are available. The proposed methods can also be combined with parallel imaging technique to further reduce the processing times.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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