The processing of seismic data involves analyzing earthquake wave data to understand the internal structure and characteristics of the Earth, which requires high computational power. Recently, machine learning (ML) techniques have been introduced to address these challenges and have been utilized in various tasks such as noise reduction and velocity model construction. However, most studies have focused on specific seismic data processing tasks, limiting the full utilization of similar features and structures inherent in the datasets. In this study, we compared the efficacy of using receiver-wise time-series data ("receiver array") and synchronized receiver signals ("time array") from shotgathers for pretraining a Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. To this end, shotgather data generated from a synthetic model containing faults was used to perform noise reduction, velocity prediction, and fault detection tasks. In the task of random noise reduction, both the receiver and time arrays showed good performance. However, for tasks requiring the identification of spatial distributions, such as velocity estimation and fault detection, the results from the time array were superior.
When performing fire PSA in a nuclear power plant, an event mapping method, using an internal event PSA model, is widely used to reduce the resources used by fire PSA model development. Feasible initiating events and component failure events due to fire are identified to transform the fault tree (FT) for an internal event PSA into one for a fire PSA using the event mapping method. A surrogate event or damage term method is used to condition the FT of the internal PSA. The surrogate event or the damage term plays the role of flagging whether the system/component in a fire compartment is damaged or not, depending on the fire being initiated from a specified compartment. These methods usually require explicit states of all compartments to be modeled in a fire area. Fire event scenarios, when using explicit identification, such as surrogate or damage terms, have two problems: (1) there is no consideration of multiple fire propagation beyond a single propagation to an adjacent compartment, and (2) there is no consideration of simultaneous fire propagations in which an initiating fire event is propagated to multiple paths simultaneously. The present paper suggests a fire propagation equation to identify all possible fire event scenarios for an explicitly treated fire event scenario in the fire PSA. Also, a method for separating fire events was developed to make all fire events a set of mutually exclusive events, which can facilitate arithmetic summation in fire risk quantification. A simple example is given to confirm the applicability of the present method for a $2{\times}3$ rectangular fire area. Also, a feasible asymptotic approach is discussed to reduce the computational burden for fire risk quantification.
This paper describes effectiveness of accident reduction on vehicles equipped with AEB using accident data occurring in Korea. During the statistical period, we used the number of vehicles which are covered by auto insurance and the number of accidents. To maximize the reduction effect of accidents caused by the driver's carelessness, the analysis was limited to Physical Damage Coverage that covers the cost of repairing or replacing the damaged vehicle caused by the driver's fault. Due to Personal Information Protection Law, it was not capable of comparing the same vehicle using Vehicle Identification Number in this study. Instead of that, we used it as a similar vehicle, so there are limits to the comparison and analysis results. As a result of this study, we have found that the effect of reducing accidents was different depending on the vehicle class, but it was generally concluded that the number of accidents decreased when the vehicle was equipped with an AEB system. Domestic research on the AEB effect of reducing accidents is not active yet. Therefore, it is absolutely essential to analyze the effects according to various conditions such as driver's age, occupation and gender as well as expanding the study models in the future.
Control moment gyro (CMG) employed as satellite actuators, generates a large torque through the steering of its gimbals. Although each gimbal holds a high-speed rotating wheel, the wheel imbalances induces disturbance and degrades the satellite control quality. Therefore, the disturbances ought to be detected and identified as a precaution against actuator faults. Among the method used in detecting disturbances is the state observers. In this paper, we apply a continuous second order sliding mode observer to detect single disturbances/faults in CMGs. Verification of the algorithm is also done on the hardware satellite simulator where four CMGs are installed.
Visual features are crucial for monitoring the growth state, indexing the drying performance, and grading the quality of oak mushrooms. A computer vision system with neural net information processing technique was utilized to quantize quality factors of a dried oak mushrooms distributed over the cap and gill sides. In this paper, visual feature extraction algorithm were integrated with the neural net processing to deal with various fuzzy patterns of mushroom shapes and to compensate the fault sensitiveness of the crisp criteria and heuristic rules derived from the image processing results. The proposed algorithm improved the segmentation of the skin features of each side, the identification of cap and gill surfaces, the identification of stipe states and removal of the stipe, etc. And the visual characteristics of dried oak mushrooms were analyzed and primary visual features essential to tile quality evaluation were extracted and quantized. In this study, black and white gray images were captured and used for the algorithm development.
Park, Chul-Jun;Lee, Seong-Wook;Choi, Won-Ho;Lee, Wook-Ryun;Kweon, Ki-Young
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.5
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pp.486-491
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2010
In this paper, it is identified that high-level vibration of the single phase main power transformers shut down due to the mechanical fault. vibration sources of the SPR in the transformer's are identified and the SPR vibrations are reduced by structural modification. For vibration characteristic identification, vibration signals were measured with an accelerometer when the transformer is driving. These signals are presented in a FFT analysis in order to find the dependency of frequency components on the transformer. From finite element analyses and some experiments, it is also found that resonances occur because the natural frequencies of the SPR exist in usual driving range. To shift the natural frequencies outside the driving range, the SPR is modified by increasing stiffness. It is verified that considerable amounts of vibration are reduced by the structural modification.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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2006.05a
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pp.218-221
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2006
High reliability and minimization of operating cost are important problems for both engine-manufacturer and user in operation of gas-turbine engine, for which various performance diagnostics including a fault identification have been a major issue nowadays. Performance estimation in the off-design conditions, however, encounters problems of large errors and of poor convergence because of much required data to be evaluated. In this study, a diagnostics code of engine performance has been developed by using GPA(Gas Path Analysis). Quantitative performance deterioration of the turbo-shaft engine for SUAV has been estimated with altitude variation and is compared with that obtained by GSP code.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.20
no.4
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pp.92-102
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2003
To detect electrical faults of a TFT (Thin Film Transistor) panel for the LCD (Liquid Crystal Display), techniques of converting electric field to an image are used One of them is the PDLC (polymer-dispersed liquid crystal) modulator which changes light transmittance under electric field. The advantage of PDLC modulator in the electric field detection is that it can be used without physically contacting the TFT panel surface. Specific pattern signals are applied to the data and gate electrodes of the panel to charge the pixel electrodes and the image sensor detects the change of transmittance of PDLC positioned in proximity distance above the pixel electrodes. The image represents the status of electric field reflected on the PDLC so that the characteristic of the PDLC itself plays an important role to accurately quantify the defects of TFT panel. In this paper, the image of the PDLC modulator caused by the change of electric field of the pixel electrodes on the TFT panel is acquired and how the characteristics of PDLC reflect the change of electric field to the image is analyzed. When the holding time of PDLC is short, better contrast of electric field image can be obtained by changing the instance of applying the driving voltage to the PDLC.
Key agreement protocol is a fundamental protocol in cryptography whereby two or more participants can agree on a common conference key in order to communicate securely among themselves. In this situation, the participants can securely send and receive messages with each other. An adversary not having access to the conference key will not be able to decrypt the messages. In this paper, we propose a novel identity-based authenticated multi user key agreement protocol employing a symmetric balanced incomplete block design. Our protocol is built on elliptic curve cryptography and takes advantage of a kind of bilinear map called Weil pairing. The protocol presented can provide an identification (ID)-based authentication service and resist different key attacks. Furthermore, our protocol is efficient and needs only two rounds for generating a common conference key. It is worth noting that the communication cost for generating a conference key in our protocol is only O($\sqrt{n}$) and the computation cost is only O($nm^2$), where $n$ implies the number of participants and m denotes the extension degree of the finite field $F_{p^m}$. In addition, in order to resist the different key attack from malicious participants, our protocol can be further extended to provide the fault tolerant property.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.6
no.4
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pp.506-514
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2008
This paper presents an intelligent model; named as free model, approach for a closed-loop system identification using input and output data and its application to design a power system stabilizer (PSS). The free model concept is introduced as an alternative intelligent system technique to design a controller for such dynamic system, which is complex, difficult to know, or unknown, with input and output data only, and it does not require the detail knowledge of mathematical model for the system. In the free model, the data used has incremental forms using backward difference operators. The parameters of the free model can be obtained by simultaneous perturbation stochastic approximation (SPSA) method. A linear transformation is introduced to convert the free model into a linear model so that a conventional linear controller design method can be applied. In this paper, the feasibility of the proposed method is demonstrated in a one-machine infinite bus power system. The linear quadratic regulator (LQR) method is applied to the free model to design a PSS for the system, and compared with the conventional PSS. The proposed SPSA-based LQR controller is robust in different loading conditions and system failures such as the outage of a major transmission line or a three phase to ground fault which causes the change of the system structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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