Murthy, A. Ramachandra;Vishnuvardhan, S.;Saravanan, M.;Gandhi, P.
Structural Engineering and Mechanics
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제81권5호
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pp.565-574
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2022
The infrastructures such as offshore, bridges, power plant, oil and gas piping and aircraft operate in a harsh environment during their service life. Structural integrity of engineering components used in these industries is paramount for the reliability and economics of operation. Two regression models based on the concept of Gaussian process regression (GPR) and Minimax probability machine regression (MPMR) were developed to predict stress intensity factor range (𝚫K). Both GPR and MPMR are in the frame work of probability distribution. Models were developed by using the fatigue crack growth data in MATLAB by appropriately modifying the tools. Fatigue crack growth experiments were carried out on Eccentrically-loaded Single Edge notch Tension (ESE(T)) specimens made of API 5L X65 Grade steel in inert and corrosive environments (2.0% and 3.5% NaCl). The experiments were carried out under constant amplitude cyclic loading with a stress ratio of 0.1 and 5.0 Hz frequency (inert environment), 0.5 Hz frequency (corrosive environment). Crack growth rate (da/dN) and stress intensity factor range (𝚫K) values were evaluated at incremental values of loading cycle and crack length. About 70 to 75% of the data has been used for training and the remaining for validation of the models. It is observed that the predicted SIF range is in good agreement with the corresponding experimental observations. Further, the performance of the models was assessed with several statistical parameters, namely, Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), Coefficient of Efficiency (E), Root Mean Square Error to Observation's Standard Deviation Ratio (RSR), Normalized Mean Bias Error (NMBE), Performance Index (ρ) and Variance Account Factor (VAF).
Purpose: The purpose of this study was to investigate the therapeutic effect of non-invasive vagus nerve stimulation by transcutaneous electrical nerve stimulation application on the autonomic nervous system of human body. Methods: Participants were seventeen healthy adults. Standard deviation of all normal N-N intervals(SDNN), root mean square of successive differences(RMSSD), low frequency(LF), high frequency(HF) were compared in pre and post Mean values after intervention. Data were analyzed in Wilcoxon's signed-ranks test. Results: The results of this study is that sistolic blood pressure and pulse rate decreased mean value after non-invasive vagus nerve stimulation by transcutaneous electrical nerve stimulation. High frequency, low frequency, SDNN, RMSSD increased mean value in heart rate variability after intervention. But that is not significant except for SDNN. Conclusion: Non-invasive vagus stimulation by transcutaneous electrical nerve stimulation effect on parasympathetic nerve stimulation, and then it might be effective method for autonomic nerve balance control.
Fragmenting the rock mass is considered as the most important work in open-pit mines. Ground vibration is the most hazardous issue of blasting which can cause critical damage to the surrounding structures. This paper focuses on developing an explicit model to predict the ground vibration through an multi objective evolutionary polynomial regression (MOGA-EPR). To this end, a database including 79 sets of data related to a quarry site in Malaysia were used. In addition, a gene expression programming (GEP) model and several empirical equations were employed to predict ground vibration, and their performances were then compared with the MOGA-EPR model using the mean absolute error (MAE), root mean square error (RMSE), mean (𝜇), standard deviation of the mean (𝜎), coefficient of determination (R2) and a20-index. Comparing the results, it was found that the MOGA-EPR model predicted the ground vibration more precisely than the GEP model and the empirical equations, where the MOGA-EPR scored lower MAE and RMSE, 𝜇 and 𝜎 closer to the optimum value, and higher R2 and a20-index. Accordingly, the proposed MOGA-EPR model can be introduced as a useful method to predict ground vibration and has the capacity to be generalized to predict other blasting effects.
본 연구에서는 경기만과 한강하구 연안에 대하여 물리학적인 특성을 파악하고, 대표적인 인자인 조위에 대한 불확실성을 분석하기 위해 MIKE 21의 HD (HyDrodynamics only)를 이용하였다. 기준 실험을 포함하여 하천유량 4가지, 격자 간격 2가지, 경계조건 4가지 그리고 수심 4가지 등 총 15개의 경우에 대해 실험을 수행하였다. 평균조차의 편차에 대한 RMSD(제곱평균제곱근편차, root mean square deviation)를 추정하였다. RMSD는 영국의 자연환경조사회(NERC, 1975)가 도입한 이래로 수문자료 적합도 분석을 위해 자주 사용되어 왔으며 가장 작은 값이 모형에 적합한 것이다. 평균조차 RMSD가 염하수로에서 0.1148로 가장 크며 연평도에서 0.0400으로 가장 작게 산출되었다. 결과적으로 조석(평균조차)은 외해보다 개발이 집중되는 연안과 하구역에서 불확실성이 큰 것으로 판단 할 수 있다. 또한 원수심을 10% 하향조정한 경우 평균조차 RMSD가 0.1540으로 가장 크게 산출되었으며, RMSD의 비교결과는 격자간격($0.0759{\sim}0.0851$), 경계조건($0.0376{\sim}0.0788$) 및 하천유량배분($0.0318{\sim}0.0471$)보다는 수심($0.0478{\sim}0.1540$)의 영향이 가장 큰 것으로 해석 가능하다.
SC-FDE(Single Carrier with Frequency Domain Equalizer) 전송 방식에서 채널의 다중경로를 통과한 신호들은 채널 지연 확산과 노이즈 영향으로 심하게 왜곡이 되거나 ISI(Inter-Symbol Interference)가 발생된다. 기존 UW(Unique-Word) 기반 SC-FDE 전송 방식중 하나인 반복적 채널 추정은 채널 길이를 안다고 가정하여 추정한 CIR(Channel Impulse Response)의 채널 길이 밖에 있는 노이즈 성분을 시간 영역에서 스무딩을 함으로써 노이즈 성분을 제거한다. 또한, 주파수 영역에서 채널 추정에 사용하는 UW를 복원하여 잔재하는 ISI 성분을 제거함으로써 채널 추정 성능을 향상시킨다. 본 논문은 채널 길이 안으로 있는 노이즈 성분 억압을 통한 채널 추정기법을 제안한다. 노이즈 성분을 억압하기 위해 시간 영역에서 추정된 CIR로 채널 길이 밖에 있는 노이즈 성분을 이용하여 노이즈의 표준편차를 추정하고 본래 신호 샘플에 영향이 안가도록 노이즈 표준편차 이득의 기준을 만든다. 추정된 노이즈의 표준편차와 이득을 이용하여 CIR 샘플들이 기준값 이하 일 때 채널 길이 안에 있는 노이즈 성분을 스무딩을 한다. 시뮬레이션 결과는 채널의 MSE(Mean Square Error)와 BER(Bit Error Rate)을 통하여 제안된 기법을 적용할 때 성능 개선이 나타남을 확인 할 수 있었다.
본 연구에서는 손목 움직임의 추정을 위한 근전도 신호 기반 동작 분류 알고리즘을 제안한다. 근전도의 특징점을 추출하기 위하여 절대차분표준편차(DASDV)과 제곱평균제곱근(RMS)을 사용하며, 측정 된 근전도 신호를 이용하여 동작 마다 30개의 특징점(RMS, DASDV)을 추출한다. 근전도 신호를 특정한 패턴으로 나타내어 적용시키기 위하여 평균값을 기준으로 집단을 두 부분으로 나누고, 패턴분류 방법인 k-NN으로 패턴을 학습시킨 후, 집단을 나누지 않은 방법을 사용한 기존의 연구와 비교하여 제안한 알고리즘의 성능을 검증한다. 실험결과 제안한 알고리즘은 92.59%의 인식률을 보였으며, 이전 연구 결과보다 0.84% 포인트의 성능 개선을 보였다.
Purpose: Stress tends to cause sympathetic hyperactivity and increase blood cortisol levels. The vagus nerve is a parasympathetic nerve that is involved in relaxing the body. The purpose of this study was to investigate the effects of electrical stimulation of the vagus nerve on stress hormone (cortisol) levels and heart rate variability (HRV) in humans. Methods: A total of 10 healthy subjects participated in the pilot experiment. All subjects underwent electrical vagus nerve stimulation for 20 minutes in the cymba conchae of the left ear. An electro cardiogram meter was used to measure HRV. Blood samples were collected and analyzed for cortisol levels. The standard deviation of all normal N-N intervals (SDNN), root mean square of successive differences (RMSSD), low frequency, high frequency, and cortisol levels were compared in pre and post mean values after the intervention. Data were analyzed using the Wilcoxon's signed-rank test. Results: Coritsol levels were observed to decrease after vagus nerve electrical stimulation. The mean SDNN and RMSSD values were increased after the intervention, but not significantly. Conclusion: Vagus nerve electrical stimulation has been shown to increase the ability of the parasympathetic nerve to adapt to upward regulation and stress. Vagus nerve electrical stimulation could thus be an effective treatment for modern social psychological stress control.
The purpose of this study is to verify career maturity, achievement goal, learning attitude and academic achievement relation with subjects-related career education of middle school students. To achieve these aims, this study used SELS(Seoul education longitudinal study) of Seoul Education Research & Information Institute. Also, analysis as well as descriptive statistics calculation on average, deviation, skewness and kurtosis of variable factor and calculated characteristic item and degree of reliability(Cronbach ${\alpha}$). For goodness of fit test, this study used TLI(Tucker-Lewis index) and RMSEA(Root mean square error of approximation). To achieve the ultimate objects, this study used LMA(latent mean analysis) for analysis of difference career maturity, achievement goal, learning attitude and academic achievement relation with subjects-related career education in middle school students. The results are as follows. First, experience relation with subjects-related career education were influenced on career maturity with career cognition. Second, experience relation with subjects-related career education were influenced on achievement goal, learning attitude, and larger than career maturity and academic achievement. Third, experience relation with subjects-related career education were influenced on middle school students more than inexperienced relation with subjects-related career education.
In this paper, the multi feature extraction algorithm for estimation of wrist movements based on Electromyogram(EMG) is proposed. For the extraction of precise features from the EMG signals, the difference absolute mean value(DAMV), the mean absolute value(MAV), the root mean square(RMS) and the difference absolute standard deviation value(DASDV) to consider amplitude characteristic of EMG signals are used. We figure out a more accurate feature-set by combination of two features out of these, because of multi feature extraction algorithm is more precise than single feature method. Also, for the motion classification based on EMG, the linear discriminant analysis(LDA), the quadratic discriminant analysis(QDA) and k-nearest neighbor(k-NN) are used. We implemented a test targeting twenty adult male to identify the accuracy of EMG pattern classification of wrist movements such as up, down, right, left and rest. As a result of our study, the LDA, QDA and k-NN classification method using feature-set with MAV and DASDV showed respectively 87.59%, 89.06%, 91.75% accuracy.
The MODerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) sensor has 36 bands at 250m, 500m, 1km spatial resolution. However, 500m or 1km MODIS data exhibits a few limitations when low resolution data is applied at small areas that possess complex land cover types. In this study, we produce seven 250m spectral bands by fusing two MODIS 250m bands into five 500m bands. In order to recommend the best fusion method by which one acquires MODIS data, we compare seven fusion methods including the Brovey transform, principle components algorithm (PCA) fusion method, the Gram-Schmidt fusion method, the least mean and variance matching method, the least square fusion method, the discrete wavelet fusion method, and the wavelet-PCA fusion method. Results of the above fusion methods are compared using various evaluation indicators such as correlation, relative difference of mean, relative variation, deviation index, peak signal-to-noise ratio index and universal image quality index, as well as visual interpretation method. Among various fusion methods, the local mean and variance matching method provides the best fusion result for the visual interpretation and the evaluation indicators. The fusion algorithm of 250m MODIS data may be used to effectively improve the accuracy of various MODIS land products.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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