The coherence properties of electromagnetic fields are reviewed, based on both the classical and quantum theories. The elementary concepts, employed frequently in the discussion of interference phenomena, are summarized. The well-known interference phenomena are described in terms of second-order coherences. The coherence theory in space-frequency domain is introduced and the coherent mode representation is presented. The generation and propagation of coherence of light are analysed and it is shown that the coherence of light is developed as light propagates. The quantum theory goes parallel with the classical theory, via the optical equivalence theorem. There are, however, certain nonclassical characteristics of light, which may not be easily understood in classical therms. These nonclassical phenomena are believed to originate from the particle aspects of light. The quantum effect on the interfernce phenomena is analysed and finally the outlook of the future research is briefly mentioned.
This work presents an active vibration control of a stiffened hull structure using a flexible macro fiber composite(MFC) actuator. As first step, the governing equation of the hull structure is derived in a matrix form and its dynamic characteristics such as natural frequency are obtained via a finite element analysis(FEA). The natural frequencies obtained from the FEA are compared with those determined from experimental measurement. After formulating the control model in a state space representation, an optimal controller is designed in order to attenuate the vibration of the stiffened hull structure. The controller is then empirically realized through dSPACE and control responses are evaluated in time domain.
본 논문에서는 합성곱 신경망과 주의집중 메커니즘을 결합하여 뇌파 신호로부터 감정적 스트레스 인식 성능을 향상시키는 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 뇌파 신호를 5개의 주파수 영역으로 분해하고, 각 주파수 영역에 합성곱 신경망 계층을 사용하여 뇌파 특징의 공간정보를 획득한 후에 게이트 트랜스포머를 이용한 주의집중 메커니즘을 사용하여 각 주파수 대역에서 두드러진 주파수 정보를 학습하고, 주파수 간 대역 매핑을 통해 보완 주파수 정보를 학습하여 최종 주의집중 표현에 반영한다. DEAP 데이터세트와 6명의 피 실험자가 참여한 뇌파 스트레스 인식 실험을 통해, 제안된 방식이 기존 방식과 비교하여 뇌파 기반 스트레스 인식 성능 향상에 효과가 있음을 보여준다.
Accurate fit of the implant prosthesis is important in ensuring long term success of osseointegrated implant. Inaccurate fit of the implant prosthesis may give rise to complications and mechanical failure. To evaluate fite of the implant prosthesis, the development of the methods of analyzing the degree of misfit is important in clinical practice. To analyze the degree of the misfit of implant prosthesis, modal testing was used. A 2-dimensional finite element modal testing was accomplished. Four 2-dimensional finite element models with various levels of misfit of implant prostheses were constructed. Thickness gauges were simulated to make misfit in the implant prostheses. With eigenvalue analysis, the natural frequencies of the models were found in the frequency domain representation of vibration. According to the difference of degree of misfit, natural frequencies of the models were changed.
Accurate fit of the implant prosthesis is important in ensuring long term success of osseointegrated implant. Inaccurate fit of the implant prosthesis may give rise to complications and mechanical failure. To evaluate fite of the implant prosthesis, the development of the methods of analyzing the degree of misfit is important in clinical practice. To analyze the degree of the misfit of implant prosthesis, modal testing was used. A 2-dimensional finite element modal testing was accomplished. Four 2-dimensional finite element models with various levels of misfit of implant prostheses were constructed. Thickness gauges were simulated to make misfit in the implant prostheses. With eigenvalue analysis, the natural frequencies of the models were found in the frequency domain representation of vibration. According to the difference of degree of misfit, natural frequencies of the models were changed.
For the frequency-domain spectral fatigue analysis, the probability density function of stress range needs to be estimated based on the stress spectrum only, which is a frequency domain representation of the response. The probability distribution of the stress range of the narrow-band spectrum is known to follow the Rayleigh distribution, however the PDF of wide-band spectrum is difficult to define with clarity due to the complicated fluctuation pattern of spectrum. In this paper, efforts have been made to figure out the links between the probability density function of stress range to the structural response of wide-band Gaussian random process. An artificial neural network scheme, known as one of the most powerful system identification methods, was used to identify the multivariate functional relationship between the idealized wide-band spectrums and resulting probability density functions. To achieve this, the spectrums were idealized as a superposition of two triangles with arbitrary location, height and width, targeting to comprise wide-band spectrum, and the probability density functions were represented by the linear combination of equally spaced Gaussian basis functions. To train the network under supervision, varieties of different wide-band spectrums were assumed and the converged probability density function of the stress range was derived using the rainflow counting method and all these data sets were fed into the three layer perceptron model. This nonlinear least square problem was solved using Levenberg-Marquardt algorithm with regularization term included. It was proven that the network trained using the given data set could reproduce the probability density function of arbitrary wide-band spectrum of two triangles with great success.
Optical Coherence Tomography (OCT) is an important noninvasive medical imaging technique that can reveal subsurface structures of biological tissue. OCT has demonstrated a good correlation with histology in sufficient resolution to identify morphological changes in articular cartilage to differentiate normal through progressive stages of degenerative joint disease. Current OCT systems provide individual cross-sectional images that are representative of the tissue directly under the scanning beam, but they may not fully demonstrate the degree of degeneration occurring within a region of a joint surface. For a full understanding of the nature and degree of cartilage degeneration within a joint, multiple OCT images must be obtained and an overall assessment of the joint surmised from multiple individual images. This study presents frequency domain three-dimensional (3-D) OCT imaging of degenerative joint cartilage extracted from bovine knees. The 3-D OCT imaging of articular cartilage enables the assembly of 126 individual, adjacent, rapid scanned OCT images into a full 3-D image representation of the tissue scanned, or these may be viewed in a progression of successive individual two-dimensional (2-D) OCT images arranged in 3-D orientation. A fiber-based frequency domain OCT system that provides cross-sectional images was used to acquire 126 successive adjacent images for a sample volume of $6{\times}3.2{\times}2.5\;mm^3$. The axial resolution was $8\;{\mu}m$ in air. The 3-D OCT was able to demonstrate surface topography and subsurface disruption of articular cartilage consistent with the gross image as well as with histological cross-sections of the specimen. The 3-D OCT volumetric imaging of articular cartilage provides an enhanced appreciation and better understanding of regional degenerative joint disease than may be realized by individual 2-D OCT sectional images.
본 연구에서는 2007 개정 교육과정에 따른 중학교 과학 교과서의 화학 영역에 사용된 비유를 수집하여 빈도를 분석하고 유형에 따라 분류하였다. 분석한 27권의 교과서에 사용된 비유는 총 235개로서, 교과서 10쪽마다 평균 1개의 비유가 사용되었다. 비유 사용 빈도는 교과서의 종류나 단원의 내용에 따라 차이가 있었다. 유형별로 비유를 분석한 결과, 기능적 속성을 공유한 비유, 언어와 그림으로 모두 제시된 비유, 추상적인 목표물을 구체적인 비유물에 대응시킨 비유, 부연 비유, 일상 비유, 학생 중심의 비유와 체계성이 낮은 비유가 많았으며, 반대로 교과서 본문에 비유라는 단어를 사용하거나 비유물의 제한점을 언급하는 경우는 적었다. 제7차 교육과정의 중학교 과학 교과서와 비교했을 때, 비유의 사용 빈도는 증가하였고, 표현 방식, 대응 정도, 작위성 측면에서 긍정적인 변화가 있었다. 그러나 나머지 유형 기준에서는 차이가 없었다.
Practical non-synoptic fluctuating wind often exhibits nonstationary features and should be modeled as nonstationary random processes. Generally, the coherence function of the fluctuating wind field has time-varying characteristics. Some studies have shown that there is a big difference between the fluctuating wind field of the coherent function model with and without time variability. Therefore, it is of significance to simulate nonstationary fluctuating wind field with time-varying coherent function. However, current studies on the numerical simulation of nonstationary fluctuating wind field with time-varying coherence are very limited, and the proposed approaches are usually based on the traditional spectral representation method with low simulation efficiency. Especially, for the simulation of multi-variable wind field of large span structures such as transmission tower-line, not only the simulation is inefficient but also the matrix decomposition may have singularity problem. In this paper, it is proposed to conduct the numerical simulation of nonstationary fluctuating wind field in one-spatial dimension with time-varying coherence based on the wavenumber-frequency spectrum. The simulated multivariable nonstationary wind field with time-varying coherence is transformed into one-dimensional nonstationary random waves in the simulated spatial domain, and the simulation by wavenumber frequency spectrum is derived. So, the proposed simulation method can avoid the complicated Cholesky decomposition. Then, the proper orthogonal decomposition is employed to decompose the time-space dependent evolutionary power spectral density and the Fourier transform of time-varying coherent function, simultaneously, so that the two-dimensional Fast Fourier transform can be applied to further improve the simulation efficiency. Finally, the proposed method is applied to simulate the longitudinal nonstationary fluctuating wind velocity field along the transmission line to illustrate its performances.
본 논문에서는, 매우 낮은 전송율이 요구되는 음성통신의 환경하에서 CELP 음성 부호기를 사용할 경우, 스펙트럼에 대한 정보를 어떻게 효과적으로 나타낼 것인가에 대하여 고찰하였다. 구체적으로, 스펙트럼에 대한 정보를 나타내는 LPC 파라메타를 cepstrum으로 변형시키고, 변형된 LPC cepstrum계수들을 효과적으로 벡터 양자화하는 방법을 제시하였다. 벡터 양자화에 사용되는 코드-북의 설계를 위하여, 주파수 대역에서 서로 다른 의미를 갖는 세계의 cepstral distance measure들을 시도하였으며, 각각에 대한 성능이 분석되어졌다. 시뮬레이션을 통하여, 본 논문에서 제시한 LPC cepstral 벡터 양자화 방식이 스펙트럼에 대한 정보를 매우 효과적으로 나타낼 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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