Kim, Kwang-Joo;Kim, Hee-Kyung;Park, Young-Ran;Ahn, Geun-Young;Kim, Chul-Sung;Park, Jae-Yun
한국자기학회지
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제15권2호
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pp.96-99
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2005
Phase transition from normal- to inverse-spinel structure has been observed for $Fe_xCo_{3-x}O_4$ thin films as the Fe composition (x) increases from 0 to 2. The samples were fabricated as thin films by sol-gel method on Si(100) substrates. X-ray diffraction measurements revealed a coexistence of two phases, normal and inverse spinel, for $0.76{\le}x{\le}0.93$. The normal-spinel phase is dominant for $x{\le}0.55$ while the inverse-spinel phase for $x{\ge}l.22$. The cubic lattice constant of the inverse-spinel phase is larger than that of the normal-spinel phase. For both phases the lattice constant increases with increasing x. X-ray photoelectron spectroscopy measurements revealed that both $Fe^{2+}$ and $Fe^{3+}$ ions exist with similar strength in the x=0.93 sample. Conversion electron $M\ddot{o}ssbauer$ spectra measured on the same sample showed that $Fe^{2+}$ ions prefer the octahedral $Co^{3+}$ sites, indicating the formation of the inverse-spinel phase. Analysis on the measured optical absorption spectra for the samples by spectroscopic ellipsometry indicates the dominance of the normal spinel phase for low x in which $Fe^{3+}$ ions tend to substitute the octahedral sites.
소프트웨어 개발과정에서 소프트웨어 신뢰성은 매우 중요한 이슈이다. 소프트웨어 고장분석을 위한 무한고장 비동질적인 포아송과정에서 고장발생률이 상수이거나, 단조 증가 또는 단조 감소하는 패턴을 가질 수 있다. 본 논문에서는 소프트웨어 신뢰성에 대한 적용 효율을 나타내는 지수 및 역지수분포를 이용한 신뢰성 모형을 비교 제안한다. 효율적인 모형을 위해 평균제곱오차(MSE), 결정계수($R^2$)에 근거한 모델선택, 최우추정법, 이분법에 사용된 파라미터를 평가하기 위한 알고리즘이 적용되였다. 제안하는 지수 및 역지수분포를 이용한 신뢰성 모형를 위해 실제 데이터을 사용한 고장분석이 적용되였다. 고장데이터 분석은 지수 및 역지수분포를 이용한 강도함수와 비교하였다. 데이터 신뢰성을 보장하기 위하여 라플라스 추세검정(Laplace trend test)을 사용하였다. 본 연구에 제안된 역지수분포 신뢰성모형도 신뢰성 측면에서 효율적이기 때문에 (결정계수가 80% 이상) 이 분야에서 기존 모형의 하나의 대안으로 사용할 수 있음을 확인 할 수 있었다. 이 연구를 통하여 소프트웨어 개발자들은 다양한 수명분포를 고려함으로서 소프트웨어 고장형태에 대한 사전지식을 파악하는데 도움을 줄 수 있으리라 사료 된다.
경쟁위험자료에서 일부 공변량들이 연구대상들의 일부분에 대해 관측되지 않을 수 있다. 그런 경우 결측된 공변량 값을 가진 연구대상들을 분석에서 제외하는 것은 편향된 추정치와 효율성 손실이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 누락된 공변량을 가진 원인별 비례위험모형의 회귀모수 추정을 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 연구하였다. 모의실험을 통해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 구해진 추정량의 성능을 평가한 결과, 이 방법들이 잘 수행됨을 확인하였다. 미국 국립암연구소의 전립선, 폐, 대장, 난소 암 선별 시험 연구에서 제공하는 종양 크기의 값이 누락된 유방암 자료에 대해 암 사망 위험률과 다른 원인 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인을 파악하기 위해 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법을 적용하였다. 다중대체 방법과 증대된 역 확률 가중 방법에 의해 원인별 비례위험모형을 적합한 결과, 인종, 기혼여부, 병기, 분화도, 종양의 크기는 유방암 사망 위험률에 유의한 영향을 미치는 요인들이였으며, 병기가 유방암 사망 위험률을 높이는데 가장 큰 영향을 미치는 요인임을 확인하였다. 진단시 연령과 종양의 크기는 다른 원인 사망 위험률을 높이는데 유의한 영향을 미치는 요인이였다.
본 논문에서는 교통관제용 CCTV로부터 촬영된 영상에서 교통 상황 분석을 위해 차량의 통행량 및 통행 속도를 획득하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 촬영된 영상에 역 투영 사상(IPM, Inverse Perspective Mapping) 방법을 이용하여 카메라 각도에 따른 시각적 관점에서 기인한 왜곡을 제거하고, 차선 검출 알고리즘을 통해 1) 차량 통행량, 2) 차량 통행 속도를 측정할 소정 영역을 획득한다. 소정 영역에 대하여 광류(Optical flow) 기반 모션 추정을 이용하여 차량 통행량 및 통행 속도를 획득한다. 본 논문에서 제안한 방법을 지역별 다양한 CCTV 영상인 총 106,993 프레임, 약 세 시간 길이의 영상에 적용하여 88.94%의 검출 성능을 얻을 수 있었다.
It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses synthetic artificial intelligent technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) solved via hybrid learning algorithm(the back-propagation gradient descent and the least-squares method) are used to learn the input(the location and depth of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this ANFIS and a continuous evolutionary algorithm(CEA), it is possible to formulate the inverse problem. CEAs based on genetic algorithms work efficiently for continuous search space optimization problems like a parameter identification problem. With this ANFIS, CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising.
It has been established that a crack has an important effect on the dynamic behavior of a structure. This effect depends mainly on the location and depth of the crack. To identify the location and depth of a crack in a structure, a method is presented in this paper which uses synthetic artificial intelligent technique, that is, Adaptive-Network-based Fuzzy Inference System(ANFIS) solved via hybrid learning algorithm(the back-propagation gradient descent and the least-squares method) are used to learn the input(the location and depth of a crack)-output(the structural eigenfrequencies) relation of the structural system. With this ANFIS and a continuous evolutionary algorithm(CEA), it is possible to formulate the inverse problem. CEAs based on genetic algorithms work efficiently for continuous search space optimization problems like a parameter identification problem. With this ANFIS, CEAs are used to identify the crack location and depth minimizing the difference from the measured frequencies. We have tried this new idea on a simple beam structure and the results are promising.
본 논문에서는 해프톤 패턴 간섭 분석을 통해 모아레 패턴을 효과적으로 제거할 수 있는 새로운 모아레 영역 평활화 방법을 제시한다. 제안한 방법에서는 픽셀의 화소값을 이용하여 모아레 패턴의 세기를 결정하고 그 세기에 따라 평활화 정도를 적응적으로 조정해 주기 때문에, 모아레 패턴을 효과적으로 제거하면서 경계나 텍스쳐 같은 의미 있는 고주파 성분도 효과적으로 보존할 수 있다. 또한 기존의 블록기반 퓨리에 변환 방법과 달리, 미리 만들어진 테이블을 참조하는 과정만으로 모아레 패턴의 세기를 결정하기 때문에 연산 시간측면에서도 효율적이다. 제안한 방법은 칼라 인쇄물을 다루는 다양한 멀티미디어 분야에서 유용하게 활용될 수 있다.
The possibility of detecting a crack in L-shaped pipes filled with fluid based on measurement of transverse natural frequencies is examined. The problem is solved by representing the crack by a massless rotational spring, simulating the out-of-plane transverse vibration only without solving the coupled torsional vibration and using the transfer matrix method for solution of the governing equation. The theoretical solutions are verified by experiments. The cracks considered are external, circumferentially oriented and have straight front. Pipes made of aluminium and mild steel are tested with water as internal fluid. Crack size to pipe thickness ratio ranging from 0.20 to 0.57 and fluid (gauge) pressure in the range of 0 to 10 atmospheres are examined. The rotational spring stiffness is obtained by an inverse vibration analysis and deflection method. The details of the two methods are given. The results by the two methods are presented graphically and show good agreement. Crack locations are also determined by the inverse analysis. The maximum absolute error in the location is 13.80%. Experimentally determined variation of rotational spring stiffness with ratio of crack size to thickness is utilized to predict the crack sizes. The maximum absolute errors in prediction of crack size are 17.24% and 16.90% for aluminium and mild steel pipes respectively.
Emadi, Seyyedbehrad;Lozano-Galant, Jose A.;Xia, Ye;Ramos, Gonzalo;Turmo, Jose
Steel and Composite Structures
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제32권6호
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pp.731-741
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2019
Shear deformation effects are neglected in most structural system identification methods. This assumption might lead to important errors in some structures like built up steel or composite deep beams. Recently, the observability techniques were presented as one of the first methods for the inverse analysis of structures including the shear effects. In this way, the mechanical properties of the structures could be obtained from the nodal movements measured on static tests. One of the main controversial features of this procedure is the fact that the measurement set must include rotations. This characteristic might be especially problematic in those structures where rotations cannot be measured. To solve this problem and to increase its applicability, this paper proposes an update of the observability method to enable the structural identification including shear effects by measuring only vertical deflections. This modification is based on the introduction of a numerical optimization method. With this aim, the inverse analysis of several examples of growing complexity are presented to illustrate the validity and potential of the updated method.
In this study, the applicability of the geostatistical evolution strategy as an inverse analysis method of estimating hydraulic properties of small-scale basin was tested. The geostatistical evolution strategy is a type of data assimilation method that can effectively estimate aquifer hydraulic conductivity by combining a global optimization model of the evolution strategy and a local optimization model of the ensemble Kalman filtering. In the applicability test, the geometry, hydraulic boundary conditions, and the distribution of groundwater monitoring wells of Hanlim-Eup were employed. On the other hand, a synthetic hydraulic conductivity distribution was generated and used as the reference property for ease of estimation quality assessment. In the estimations, two different cases were tested where, in Case I, both groundwater levels and hydraulic conductivity measurements were assumed to be available, and only the groundwater levels were available, in Case II. In both cases, the reference and estimated hydraulic conductivity fields were found to show reasonable similarity, even though the prior information for estimation was not accurate. The ability to estimate hydraulic conductivity without accurate prior information suggests that this method can be used effectively to estimate mathematical properties in real-world cases, many of which little prior information is available for the aquifer conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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