MoC(motor on caliper)를 이용한 자동차 브레이크 시스템이 장착되었을 때 도로 조건에 의해 발생하는 진동으로 래틀 소음 발생 가능성을 검증하기 위하여, 무향실에서 가진기(quiet shaker)를 이용하여 차량상태와 동일한 진동을 인가하면서 소음을 동시에 측정하여 실제 운행 중에 발생하는 MoC 래틀 소음을 재현하였다. 소음 발생 조건 및 원인을 파악하는 신호 처리 방법을 제안하였다. 원리 시험을 통해서 충돌되는 두 부품 간의 고유 진동수를 확인하고, 소음이 발생할 때의 음압/진동 신호의 임팩트성 소음에 대해 주파수 성분을 분석하여 소음 발생 빈도에 영향을 줄 수 있는 인자를 찾는 방법을 제안하였다. 더불어 래틀 소음을 분석하기 위한 FFT 주파수 분석을 실시하고 장단점을 분석하였으며, 단점을 보완하기 위한 프로니 분석 방법에 대해서 실제 두 가지 다른 브레이크 시스템의 내구 테스트 결과에 적용하여 효율성을 입증하였다.
3차원 비정렬 격자를 이용한 로터-동체 공력 상호작용에 대한 수치적 해석을 수행하였다. 로터와 동체간의 상대적인 운동을 모사하기 위하여 해석 유동장을 회전하는 부분과 정지된 부분으로 나누어 계산하였다. 블레이드 끝단에서 생성되는 끝단 와류를 포착하기 위하여 준 비정상 적응 격자 기법을 도입하였다. 또한 낮은 속도로 전진 비행하는 헬리콥터 해석을 위해서 저 마하수 예조건화 기법을 적용하였다. 로터-동체 공력 간섭현상에 대한 검증을 위해 Georgia Tech 형상과 NASA에서 실험한 ROBIN 형상에 대한 실험 결과와 비교하여 본 연구 해석 기법이 타당함을 보였다.
선형유도전동기와 같은 속도기전력을 포함하는 운동자계 문제를 Galerkin 법을 이용하는 FEM으로 해석할 경우, Peclet Number의 값에 따라 해가 오실레이션 할 수 있으므로 해의 안정성이 떨어지게 되며, 더불어서 2차측 Back-Iron에서 자속이 외부와 쇄교하지 못하고 내부에서 맴도는 자속 맴돌이 현상이 발생하게 된다. 이 경우, 일반적으로 Up-Wind 기법을 이용하여 자속의 맴돌이 현상을 해결하게 되는데, 범용 S/W Tool(Maxwell 2D)의 경우 Up-Wind 기법을 적용하기가 힘들다. 따라서 본 논문에서는 Peclet Number 값에 따른 선형유도전동기의 2차측 Back-Iron에서 발생하는 자속의 맴돌이 현상을 살펴보고, 자속의 맴돌이 현상이 선형유도전동기의 동특성에 어떠한 영향을 끼치는지를 분석하였다.
Attigeri, Girija;Manohara Pai, M.M.;Pai, Radhika M.
Journal of Information Processing Systems
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제15권6호
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pp.1306-1325
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2019
As the world is moving towards digitization, data is generated from various sources at a faster rate. It is getting humungous and is termed as big data. The financial sector is one domain which needs to leverage the big data being generated to identify financial risks, fraudulent activities, and so on. The design of predictive models for such financial big data is imperative for maintaining the health of the country's economics. Financial data has many features such as transaction history, repayment data, purchase data, investment data, and so on. The main problem in predictive algorithm is finding the right subset of representative features from which the predictive model can be constructed for a particular task. This paper proposes a correlation-based method using submodular optimization for selecting the optimum number of features and thereby, reducing the dimensions of the data for faster and better prediction. The important proposition is that the optimal feature subset should contain features having high correlation with the class label, but should not correlate with each other in the subset. Experiments are conducted to understand the effect of the various subsets on different classification algorithms for loan data. The IBM Bluemix BigData platform is used for experimentation along with the Spark notebook. The results indicate that the proposed approach achieves considerable accuracy with optimal subsets in significantly less execution time. The algorithm is also compared with the existing feature selection and extraction algorithms.
철도차량의 전동소음(Rolling noise)을 줄이기 위해서는 차륜과 레일의 음향조도(Acoustic roughness)가 국제규격에서 규정하는 일정값 이하로 관리되어야 한다. 이러한 음향조도의 관리를 위해서 사용되는 측정장치는 접촉식 변위센서를 주로 사용하게 되는데, 주행 중인 장치에서는 센서가 고정된 플랫폼의 위치가 가변적이고 레일면과 구동륜의 접촉시에 프레임의 피칭(Pitching)운동에 의해서 측정값의 오차가 발생하는 단점이 있다. 본 연구에서는 접촉식 변위센서를 통해 측정된 데이터의 정확도를 높이기 위해서, 플랫폼의 휠베이스, 바퀴의 개수 및 바퀴의 탄성접촉 등에 의한 레일표면 측정값의 변화와 스펙트럼 변화를 해석하였으며, 각 설계변수가 음향 스펙트럼에 미치는 영향을 분석하였다.
방사선 치료에 있어서 정상 조직에는 방사선을 최소화 하고 종양 부위에 정확한 방사선을 집중해서 조사하여 국소 종양 제어율(Local Tumor Rate)을 극대화 하는 것이 가장 중요하다. 이를 위해서 초기에는 치료사들이 직접 환자의 움직임을 감지했으나 정확도가 떨어지고 치료사들의 피로가 가중되는 문제점들이 있었다. 또한 웹카메라를 이용하여 기준영상과 갱신되는 영상의 차분값을 계산하여 그 결과가 기준값을 초과하면 움직임이 발생한 것으로 판단하는 시스템을 사용하였다. 그러나 이 시스템은 환자의 움직임을 정량적으로 분석할 수 없고 토모치료기의 치료베드 이동시 변화되는 배경을 환자와 가려낼 수 없었다. 이에 본 논문에서는 이러한 한계점을 해결하고자 지수가중치(${\alpha}$) 필터를 이용하여 환자의 움직임을 정량화 하고 환자와 치료환경의 배경이미지를 분리하여 치료중 환자의 움직임만을 감지하여 환자의 움직임으로 인한 문제를 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 창고관리시스템 시뮬레이터를 설계/구현하였다. RFID와 USN을 활용한 유 무선 네트워크 기반 하에 창고에 보관될 물품을 고려하고, 창고에 대한 최적설계 작업을 지원하는 시뮬레이션 툴은 현재 없다. 또한, 물품 입고 후 창고 모니터링을 통해 온도, 습도, 조도 등 상태 변환 정보에 의한 출고시기 결정 등 물품보관 방법에 대한 전용 시뮬레이션 툴도 없다. 본 논문에서는 창고의 설계도면을 도해할 수 있는 기능을 구현하였다. 그리고 도시된 도면위에 센서 노드와 RFID 태그를 부착한 팔레트의 이동 정보 및 위치한 곳의 상태 변환 정보(온도, 습도, 조도)를 수신하여 이를 다양한 방법으로 분석할 수 있는 시뮬레이터를 설계/개발 하였다. 본 논문을 통해 물류 시스템의 최적 운용을 위한 창고의 설계 방식과 창고내의 운영을 사전 시뮬레이션 함으로써 재고정확도, 공간 설비 활용도, 제품처리능력 향상으로 제품망실, 보관위치 오지정, 피킹시간을 감소시킬 수 있을 것으로 기대된다.
Non oxide ceramics such as nitrides of transition metals have shown significant potential for future economic impact, in diverse applications in ceramic, aerospace and electronic industries, as refractory products, abrasives and cutting tools, aircraft components, and semi-conductor substrates amid others. Combustion synthesis has become an attractive alternative to the conventional furnace technology to produce these materials cheaply, faster and at a higher level of purity. However he process os highly exothermic and manifests complex dynamics due to its strongly non-linear nature. In order to develop an understanding of this process and to study the effect of operational parameters on the final outcome, numerical modeling is necessary, which would generated essential knowledge to help scale-up the process. the model is based on a system of parabolic-hyperbolic partial differential equations representing the heat, mass and momentum conservation relations. The model also takes into account structural change due to sintering and volumetric expansion, and their effect on the transport properties of the system. The solutions of these equations exhibit steep moving spatial gradients in the form of reaction fronts, propagating in space with variable velocity, which gives rise to varying time scales. To cope with the possibility of extremely abrupt changes in the values of the solution over very short distances, adaptive mesh techniques can be applied to resolve the high activity regions by ordering grid points in appropriate places. To avoid a control volume formulation of the solution of partial differential equations, a simple orthogonal, adaptive-mesh technique is employed. This involves separate adaptation in the x and y directions. Through simple analysis and numerical examples, the adaptive mesh is shown to give significant increase in accuracy in the computations.
실제 해양에서 선배열 센서에 수신되는 표적신호의 좌·우 구분된 도래방위를 정확히 예측하기 위해 역빔형성 (Inverse beamforming) 알고리즘을 도입하여 이론적 고찰 및 모사에 의한 방위탐지 성능분석을 수행하고, 고전적인 좌우분리 빔형성 (Cardioid beamforming) 기법에 역빔형성 알고리즘을 적용한 좌우분리 역빔형성 기법을 고안하여 성능분석을 수행하였다. 이상적인 조건하에서 선배열 역빔형성기는 고전 빔형성기에 비해 배열이득이 3dB 이상 향상되고, 빔폭도 고전빔형성기에 의한 빔폭의 0.68배 정도로 성능이 향상됨을 입증하였다. 좌우분리 역빔형성 기법은 고전 알고리즘에 의한 탐지성능에 비해 탐지의 정확도, 분해능의 탐지성능이 우세함을 모사에 의해 입증하였고, 특히, 표적 기동시 센서 축방향에 대한 탐지성능이 고전 알고리즘에 비해 우수함을 입증하였다.
The DEEP-South (the Deep Ecliptic Patrol of the Southern Sky) photometric census of small Solar System bodies produces massive time-series data of variable, transient or moving objects as a by-product. To fully investigate unexplored variable phenomena, we present an application of multi-aperture photometry and FastBit indexing techniques for faster access to a portion of the DEEP-South year-one data. Our new pipeline is designed to perform automated point source detection, robust high-precision photometry and calibration of non-crowded fields which have overlap with previously surveyed areas. In this paper, we show some examples of catalog-based variability searches to find new variable stars and to recover targeted asteroids. We discover 21 new periodic variables with period ranging between 0.1 and 31 days, including four eclipsing binary systems (detached, over-contact, and ellipsoidal variables), one white dwarf/M dwarf pair candidate, and rotating variable stars. We also recover astrometry (< ${\pm}1-2$ arcsec level accuracy) and photometry of two targeted near-earth asteroids, 2006 DZ169 and 1996 SK, along with the small- (~0.12 mag) and relatively large-amplitude (~0.5 mag) variations of their dominant rotational signals in R-band.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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