• 대한원격탐사학회지
• /
• 제38권5_1호
• /
• pp.587-596
• /
• 2022

기후 변화로 인하여 해수면은 상승 추세에 있으며, 이로 인해 해안가 주변 저지대는 물에 잠길 위험에 처해있다. 따라서 본 연구에서는 위성 고도계 자료(Topex/Poseidon, Jason-1/2/3) 및 Southern Oscillation Index(SOI) /Pacific Decadal Oscillation (PDO) 자료를 이용하여 해수면 높이 변화와 기후 지수간의 관계를 알아보고자 하였다. 시간 기반의 함수를 주파수 기반 함수 형태로 변환시킨다면 각 자료가 가지고 있는 고유 주기를 분석할 수 있다. 푸리에 변환과 웨이블릿 변환은 대표적인 주기 분석 방법이다. 푸리에 변환은 주기에 대한 정보만 획득 가능하지만, 웨이블릿 변환은 주기 및 시간 정보 둘 다 획득할 수 있다. 웨이블릿 변환은 각 자료에 대한 주기를 찾을 수 있으며, 교차 웨이블릿 변환과 웨이블릿 긴밀도는 두 자료에 대한 공통 주기나 상관 관계 및 위상을 찾을 수 있다. 교차 웨이블릿 변환 결과 해수면 높이 및 두 기후 지수(SOI, PDO)의 1년 주기에서 강한 출력이 확인되었으며, 해수면 높이와 PDO는 역위상 관계를 보였다. 웨이블릿 긴밀도 분석에서는 교차 웨이블릿 변환에서 나타나지 않았던 1년 미만의 단주기 및 장주기에서의 상관관계가 높은 구간을 찾을 수 있었다. 웨이블릿 분석은 각 자료의 주기를 찾을 수 있을 뿐만 아니라 두 시계열 자료가 가지고 있는 주기 및 위상관계를 찾을 수 있었다. 따라서 본 연구 결과는 웨이블릿 분석을 통해 기후 자료가 가지는 고유의 주기를 분석하는 데 사용될 수 있을 것이며 시계열 자료 분석에서 찾기 어려운 해양의 다양한 현상을 모니터링하는데 활용할 수 있을 것으로 판단된다.

• Steel and Composite Structures
• /
• 제18권1호
• /
• pp.1-28
• /
• 2015

In this paper, the dynamic response of functionally gradient steel (FGS) composite cylindrical panels in steady-state thermal environments subjected to impulsive loads is investigated for the first time. FGSs composed of graded ferritic and austenitic regions together with bainite and martensite intermediate layers are analyzed. Thermo-mechanical material properties of FGS composites are predicted according to the microhardness profile of FGS composites and approximated with appropriate functions. Based on the three-dimensional theory of thermo-elasticity, the governing equations of motionare derived in spatial and time domains. These equations are solved using the hybrid Fourier series expansion-Galerkin finite element method-Newmark approach for simply supported boundary conditions. The present solution is then applied to the thermo-elastic dynamic analysis of cylindrical panels with three different arrangements of material compositions of FGSs including ${\alpha}{\beta}{\gamma}M{\gamma}$, ${\alpha}{\beta}{\gamma}{\beta}{\alpha}$ and ${\gamma}{\beta}{\alpha}{\beta}{\gamma}$ composites. Benchmark results on the displacement and stress time-histories of FGS cylindrical panels in thermal environments under various pulse loads are presented and discussed in detail. Due to the absence of similar results in the specialized literature, this paper is likely to fill a gap in the state of the art of this problem, and provide pertinent results that are instrumental in the design of FGS structures under time-dependent mechanical loadings.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제19권4호
• /
• pp.425-440
• /
• 2005

In this paper, the behavior of a crack between two half-planes of functionally graded materials subjected to arbitrary tractions is resolved using a somewhat different approach, named the Schmidt method. To make the analysis tractable, it is assumed that the Poisson's ratios of the mediums are constants and the shear modulus vary exponentially with coordinate parallel to the crack. By use of the Fourier transform, the problem can be solved with the help of two pairs of dual integral equations in which the unknown variables are the jumps of the displacements across the crack surfaces. To solve the dual integral equations, the jumps of the displacements across the crack surfaces are expanded in a series of Jacobi polynomials. This process is quite different from those adopted in previous works. Numerical examples are provided to show the effect of the crack length and the parameters describing the functionally graded materials upon the stress intensity factor of the crack. It can be shown that the results of the present paper are the same as ones of the same problem that was solved by the singular integral equation method. As a special case, when the material properties are not continuous through the crack line, an approximate solution of the interface crack problem is also given under the assumption that the effect of the crack surface interference very near the crack tips is negligible. It is found that the stress singularities of the present interface crack solution are the same as ones of the ordinary crack in homogenous materials.

• 한국지진공학회논문집
• /
• 제28권4호
• /
• pp.183-191
• /
• 2024

Accurate seismic vulnerability assessment requires high quality and large amounts of ground motion data. Ground motion data generated from time series contains not only the seismic waves but also the background noise. Therefore, it is crucial to determine the high-pass cut-off frequency to reduce the background noise. Traditional methods for determining the high-pass filter frequency are based on human inspection, such as comparing the noise and the signal Fourier Amplitude Spectrum (FAS), f² trend line fitting, and inspection of the displacement curve after filtering. However, these methods are subject to human error and unsuitable for automating the process. This study used a deep learning approach to determine the high-pass filter frequency. We used the Mel-spectrogram for feature extraction and mixup technique to overcome the lack of data. We selected convolutional neural network (CNN) models such as ResNet, DenseNet, and EfficientNet for transfer learning. Additionally, we chose ViT and DeiT for transformer-based models. The results showed that ResNet had the highest performance with R² (the coefficient of determination) at 0.977 and the lowest mean absolute error (MAE) and RMSE (root mean square error) at 0.006 and 0.074, respectively. When applied to a seismic event and compared to the traditional methods, the determination of the high-pass filter frequency through the deep learning method showed a difference of 0.1 Hz, which demonstrates that it can be used as a replacement for traditional methods. We anticipate that this study will pave the way for automating ground motion processing, which could be applied to the system to handle large amounts of data efficiently.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제15D권4호
• /
• pp.485-494
• /
• 2008

인터넷이 광범위하게 활용됨에 따라 검색 키워드, 멀티미디어 객체, 웹 페이지, 블로그 등의 다양한 웹 객체들이 크게 증가하고 있다. 이러한 웹 객체들의 인기도는 시간에 따라 변화하며, 그러한 웹 객체 인기도의 시간적 패턴에 대한 마이닝이 여러 가지 웹 응용에 필요한 중요한 연구 과제가 되고 있다. 예를 들어, 검색 키워드에 대한 인기도 패턴의 분석은 앞으로 인기가 높아질 키워드를 미리 예측할 수 있게 하여 광고주들에게 키워드를 판매하기 위한 가격을 결정하는 데에 중요한 자료가 될 수 있다. 하지만, 웹 객체 인기도가 시간에 따라 변화하고 웹 객체의 개수가 매우 방대하다는 특성으로 인하여 웹 객체 인기도에 대한 분석은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도의 시간적 패턴을 마이닝하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 웹 객체 인기도를 시계열로 표현하고, 두 웹 객체 인기도 간의 유사성을 측정하기 위하여 gap 척도를 제안한다. gap 척도의 효율적인 계산을 위하여 FFT를 활용한 알고리즘을 제안하고, 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터를 생성한다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도가 특정 분포를 따르거나 주기적이라고 가정하지 않는다. Google Trends 웹 사이트로부터 구한 검색 키워드 인기도를 이용한 실험을 통하여, 제안된 알고리즘이 실세계 응용에서 유용함을 보인다.