The Yingxian wooden tower in China is currently the tallest wooden tower in the world. It was built in 1056 AD and is 65.86 m high. Field measurements of wind speed and wind-induced response of this tower are conducted. The wind characteristics, including the average wind speed, wind direction, turbulence intensity, gust factor, turbulence integral length scale and velocity spectrum are investigated. The power spectral density and the root-mean-square wind-induced acceleration are analyzed. The structural modal parameters of this tower are identified with two different methods, including the Empirical Mode Decomposition (EMD) combined with the Random Decrement Technique (RDT) and Hilbert transform technique, and the stochastic subspace identification (SSI) method. Results show that strong wind is coming predominantly from the West-South of the tower which is in the same direction as the inclination of the structure. The Von Karman spectrum can describe the spectrum of wind speed well. Wind-induced torsional vibration obviously occurs in this tower. The natural frequencies identified by EMD, RDT and Hilbert Transform are close to those identified by SSI method, but there is obvious difference between the identified damping ratios for the first two modes.
본 논문은 지문 영상에 대한 스펙트럼 특성을 추출, 이를 영상 개선기술에의 활용을 위하여 처리단위를 $1{\times}64$의 부영역으로 설정하고 레코드의 길이를 32, 16, 8로 설정하여 지문영상의 스펙트럼 특성을 추출하였으며, 이를 영상의 재 합성과정에 적용, 개선된 명암값 영상을 획득하였다. 또한 무손실 JPEG을 근거, 지문영사에 대한 최적의 호프만 표 및 최적의 예측기 선정을 목적으로 7개의 예측기에 대한 예측오차 분포특성을 실험적으로 추출, 모델링 과정을 수행하여 새로운 호프만 표를 제안하였으며 이를 이용하여 지문영상에 대한 압축과 최적의 예측기를 선정하였다.
One of the most important roles in the nonlinear dynamic structural analysis is to select a proper ground excitation, which dominates the response of a structure. Because of the lack of recorded accelerograms in Korea, a stochastic model of ground excitation with various dynamic properties rather than recorded accelerograms is necessarily required. If all information is not available at site, the information from other sites with similar features can be used by the procedure of seismic hazard analysis. Eliopoulos and Wen identified the parameters of the ground motion model by the empirical relations or expressions developed by Trifunac and Lee. Because the relations used in the parameter identification are largely empirical, it is required to apply the artificial neural networks instead of the empirical model. Additionally, neural networks have the advantage of the empirical model that it can continuously re-train the new recorded data, so that it can adapt to the change of the enormous data. Based on the redefined traditional processes, three neural-networks-based models (FAS_NN, PSD_NN and INT_NN) are proposed to individually substitute the Fourier amplitude spectrum, the parameter identification of power spectral density function and intensity function. The paper describes the first half of the research for the development of Neural-Networks-based model for the generation of an Artificial earthquake and a Response Spectrum(NNARS).
Heart sounds are the main obstacle in lung sound analysis. To tackle this obstacle, we propose a diagnosis algorithm that uses singular spectrum analysis (SSA) and frequency features of heart and lung sounds. In particular, we introduce a frequency coefficient that shows the frequency difference between heart and lung sounds. The proposed algorithm is applied to a synthetic mixture of heart and lung sounds. The results show that heart sounds can be extracted successfully and localizations for the first and second heart sounds are remarkably performed. An error analysis of the localization results shows that the proposed algorithm has fewer errors compared to the SSA method, which is one of the most powerful methods in the localization of heart sounds. The presented algorithm is also applied in the cases of recorded respiratory sounds from the chest walls of five healthy subjects. The efficiency of the algorithm in extracting heart sounds from the recorded breathing sounds is verified with power spectral density evaluations and listening. Most studies have used only normal respiratory sounds, whereas we additionally use abnormal breathing sounds to validate the strength of our achievements.
본 논문은 스테레오 환경에서 발생하는 음향학적 에코 신호를 효율적으로 제거하기 위하여 시간 및 주파수 상관관계 (spectro-temporal correlation) 를 고려한 필터링을 제안하였다. 기존의 에코 패스를 직접 추정하는 방식에서 벗어나 동시 통화 검출 기법 없이 에코 스펙트럼을 추정하는 음향학적 에코 억제 기법 (acoustic echo suppression, AES) 을 적용하였다. 개선된 에코 추정을 위해 확장된 파워 스펙트럼 밀도 행렬 (extended power spectrum density matrix) 과 에코 과추정 조절 행렬 (echo overestimation control matrix) 을 도입하였다. 또한, 주파수 영역에서 음성이 존재하지 않을 확률을 적용한 soft decision 기반의 본 기법을 통해 스테레오 환경에서의 음향학적 에코 신호 제거 성능이 기존 기법에 비해 보다 향상됨을 확인하였다.
Objective: The purpose of this study was to investigate the effect of increased running speed on the magnitude of impact shock attenuation in high frequency (9~20 Hz) at support phase on the treadmill running. Method: Twenty-four healthy male heel-toe runners participated in this study. Average age, height, mass, and preference running speed were 23.43±3.78 years, 176.44±3.38 cm, 71.05±9.04 kg, and 3.0±0.5 m/s, respectively. Three triaxial accelerometer (Noraxon, USA) were mounted to the tuberosity of tibia, PSIS (postero-superior iliac spine), and forehead to collect acceleration signals, respectively. Accelerations were collected for 20 strides at 1,000 Hz during treadmill (Bertec, USA) running at speed of 2.5, 3.0, 3.5, and 4.0 m/s. Power Spectrum Density (PSD) of three acceleration signals was calculated to use in transfer function describing the gain and attenuation of impact shock between the tibia and PSIS, and forehead. One-way ANOVA were performed to compare magnitude of shock attenuation between and within running speeds. The alpha level for all statistical tests was .05. Results: No significant differences resulted for magnitude of the vertical and resultant impact shock attenuation between the tibia and PSIS, and forehead between running speeds. However, significant differences within running speed were found in magnitude of the vertical shock attenuation between tibia and PSIS, tibia and forehead at speed of 2.5, 3.0 m/s, respectively. Conclusion: In conclusion, it might be conjectured that muscles covering the knee and ankle joints and shoe's heel pad need to strengthen to keep the lower extremities from injuries by impact shock at relatively fast running speed that faster than preferred running speed.
기-고 유동층에서 다입자경 입자의 입자분포 변화에 따른 비산유출 특성을 연구하였다. 다입자경 입자분포는 Gaussian 분포를 사용하여 실험을 수행하였다. 최소유동화속도에 대한 유속비와 Gaussian 입자분포의 표준편차에 따른 비산유출상수를 구하였으며, 이때 조업시간에 따른 압력요동의 특성치를 구하였다. 측정된 유동층의 압력요동 특성치로부터 압력요동의 표준편차, 평균압력, Power spectrum density function, 주진동수 등을 계산하였다. 입자분포군에 따라서 유출입자의 입자분포 및 압력요동 특성치는 크게 영향을 받는 것으로 나타났으며 이러한 결과로부터 압력요동 특성치로부터 유출특성의 해석이 가능함을 알 수 있었다.
본 논문은 밀접한 간격의 두 개의 마이크 배열 환경에서 SNR(Signal-to-Noise Ratio) 추정을 통한 잡음 억제 방법을 제안한다. 기존의 방법은 전 밴드에서 간섭 함수 기반의 SNR 추정을 통해 이득 함수를 얻는 잡음 억제 방법을 사용한다. 그러나 이 방법은 잡음으로 인한 손상이 모든 특징 벡터 성분에 영향을 미쳐 성능을 저하시키는 문제점을 가지고 있다. 따라서 주파수 영역의 신호를 N개의 다중 주파수 밴드로 구분하고 각 밴드별로 간섭 함수 기반의 SNR 추정을 통한 이득 함수를 얻는 잡음 억제 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능평가는 ITU-T(International Telecommunications Union Telecommunication)에서 제공되는 객관적인 품질 평가 방법인 PESQ(Perceptual Evaluation of Speech Quality)로 비교하여 나타내었다.
$^{232}$ Th 핵분열 물질과 조합된 고체비적검출체를 사용하여 250kw로 정상운전되는 TRIGA Mark-II 원자로의 대차폐수조내에서 열중성자주(thermalizing column)의 중심으로부터 수평방향의 속 중성자 선속밀도 분포를 추정하였다. 속 중성자 스펙트럼이 $^{235}$ U가 열 중성자에 의하여 핵분열이 일어날매 방출되는 중성자 스펙트럼과 같다는 가정을 한 다음, 선속밀도는 고쳬비적검출체로 얻어진 실험 결과로부터 계산되었다. 이와 같은 방법으로 속 중성자 설속밀도 분포의 측정 결과는 도표로서 제시된다.
We present a new model for the generation of magnetic fields on large scales occurring at the end of cosmological reionisation. The inhomogeneous radiation provided by luminous sources and the fluctuations in the matter density field are the major ingredients of the model. More specifically, differential radiation pressure acting on ions and electrons gives rise to electric currents which induce magnetic fields on large scales. We show that on protogalactic scales, this process is highly efficient, leading to magnetic field amplitudes of the order of $10^{-1l}$ Gauss. While remaining of negligible dynamical impact, those amplitudes are million times higher than those obtained in usual astrophysical magnetogenesis models. Finally, we derive the relation between the power spectrum of the generated field and the one of the matter density fluctuations. We show in particular that magnetic fields are preferably created on large (galactic or cluster) scales. Small scale magnetic fields are strongly disfavoured, which further makes the process we propose an ideal candidate to explain the origin of magnetic fields in large scale structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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