During a severe accident, steam generator (SG) tubes undergo rapid changes in the pressure and temperature. Therefore, an appropriate creep model to predict a short term creep damage is essential. In this paper, a novel creep model for Alloy 690 SG tube material was proposed. It is based on the theta (θ) projection method that can represent all three stages of the creep process. The original θ projection method poses a limitation owing to its inability to represent experimental creep curves for SG tube materials for a large strain rate in the tertiary creep region. Therefore, a new modified θ projection method is proposed; subsequently, a master curve for Alloy 690 SG material is also proposed to optimize the creep model parameters, θi (i = 1-5). To adapt the implicit creep scheme to the finite element code, a partial derivative of incremental creep with respect to the stress is necessary. Accordingly, creep model parameters with a strictly linear relationship with the stress and temperature were proposed. The effectiveness of the model was validated using a commercial finite element analysis software. The creep model can be applied to evaluate the creep rupture behavior of SG tubes in nuclear power plants.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권6호
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pp.705-713
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2006
For the analysis of multiunit extracellular neural signals as multiple spike trains, neural spike sorting is essential. Existing algorithms for the spike sorting have been unsatisfactory when the signal-to-noise ratio(SNR) is low, especially for implementation of fully-automated systems. We present a novel method that shows satisfactory performance even under low SNR, and compare its performance with a recent method based on principal component analysis(PCA) and fuzzy c-means(FCM) clustering algorithm. Our system consists of a spike detector that shows high performance under low SNR, a feature extractor that utilizes projection pursuit based on negentropy maximization, and an unsupervised classifier based on Gaussian mixture model. It is shown that the proposed feature extractor gives better performance compared to the PCA, and the proposed combination of spike detector, feature extraction, and unsupervised classification yields much better performance than the PCA-FCM, in that the realization of fully-automated unsupervised spike sorting becomes more feasible.
We propose a bicycle detection system riding on people based on modified projected local binary pattern(PLBP) for vision based intelligent vehicles. Projection method has robustness for rotation invariant and reducing dimensionality for original image. The features of Local binary pattern(LBP) are fast to compute and simple to implement for object recognition and texture classification area. Moreover, We use uniform pattern to remove the noise. This paper suggests that modified LBP method and projection vector having different weighting values according to the local shape and area in the image. Also our system maintains the simplicity of evaluation of traditional formulation while being more discriminative. Our experimental results show that a bicycle and motorcycle riding on people detection system based on proposed PLBP features achieve higher detection accuracy rate than traditional features.
Text extraction and binarization are the important pre-processing steps for text recognition. The performance of text binarization strongly related to the accuracy of recognition stage. In our proposed method, the first stage based on line detection and shape feature analysis applied to locate the position of a business card and detect the shape from the complex environment. In the second stage, several local regions contained the possible text components are separated based on the projection histogram. In each local region, the pixels grouped into several connected components based on the connected component labeling and projection histogram. Then, classify each connect component into text region and reject the non-text region based on the feature information analysis such as size of connected component and stroke width estimation.
In this paper, I will review two main theories on presupposition projection and point out their problems, and suggest the directions of a better analysis. Satisfaction theory is based on the single idea that presuppositions must be satisfied in the local context for the interpretation of a sentence. Problems occur because the theory makes only a minimal requirement on the input context for interpretation. They include the problems of weak presuppositions, unmotivated local accommodation, and projection of satisfied presuppositions. Binding theory assumes that presuppositions are anaphoric elements which can be accommodated. I will show that the syntactic notion of binding is not motivated, and claim that presupposition projection is a matter of information. Finally, I suggest the directions for a better analysis.
In this paper, we describe a method for separating text lines in handwritten Korean address images. The most remarkable feature of the proposed method is to use a modified projection technique. named a partial projection technique. A projection based text line separation method which projects the whole address image in horizontal direction to find split points for text line separation cannot avoid failing separation in case of images with a little skew or overlap between vertically neighboring text lines. To overcome this problem, we have introduced a partial projection technique which splits an address image into a few partial address images to be equal width and then project them each horizontally. The experiment done with 989 handwritten Korean address images extracted from live mails shows the superiority of the proposed method. The correct text-line separation rate fir the testing images was about 91.5%.
여러 가지의 지도투영법이 사용되고 있지만 지구를 왜곡 없이 평면으로 나타낼 수 있는 방법은 없다. 이러한 투영에 따른 왜곡을 극복하고 좌표계에 의한 지형에 대한 수치정보를 연속적으로 표현하기 위하여 본 논문에서 한반도 지역에 대한 지도 정확성과 투영특성 및 최적의 방법모색, 왜곡오차의 원인, 위치변위 및 정도 향상 등에 대한 것을 연구하였다.
We investigate an image recovery method for sparse-view computed tomography (CT) using an iterative shrinkage algorithm based on a second-order approach. The two-step iterative shrinkage-thresholding (TwIST) algorithm including a total variation regularization technique is elucidated to be more robust than other first-order methods; it enables a perfect restoration of an original image even if given only a few projection views of a parallel-beam geometry. We find that the incoherency of a projection system matrix in CT geometry sufficiently satisfies the exact reconstruction principle even when the matrix itself has a large condition number. Image reconstruction from fan-beam CT can be well carried out, but the retrieval performance is very low when compared to a parallel-beam geometry. This is considered to be due to the matrix complexity of the projection geometry. We also evaluate the image retrieval performance of the TwIST algorithm -sing measured projection data.
A lot of researchers have been investigating interactive portable projection systems such as a mini-projector. In addition, in exhibition halls and museums, there is a trend toward using interactive projection systems to make viewing more exciting and impressive. They can also be applied in the field of art, for example, in creating shadow plays. The key idea of the interactive portable projection systems is to recognize the user's gesture in real-time. In this paper, a vision-based shadow gesture recognition method is proposed for interactive projection systems. The gesture recognition method is based on the screen image obtained by a single web camera. The method separates only the shadow area by combining the binary image with an input image using a learning algorithm that isolates the background from the input image. The region of interest is recognized with labeling the shadow of separated regions, and then hand shadows are isolated using the defect, convex hull, and moment of each region. To distinguish hand gestures, Hu's invariant moment method is used. An optical flow algorithm is used for tracking the fingertip. Using this method, a few interactive applications are developed, which are presented in this paper.
본 논문에서는 문자가 가지고 있는 특성을 이용하여 에지 투영을 기반으로 자동차 번호판 영역을 추출하는 기법을 제안하였다. 차량의 번호판 영역을 추출하기 위하여, 바탕과 문자부분의 명암비가 매우 크다는 점을 이용한다. 또한, 에지영상을 바탕으로 투영기법을 적용하여 문자 영역을 추출한다. 특히, 새로운 번호판 규격은 가로방향으로 많은 수의 숫자를 가지기 때문에 가로 방향으로 투영된 데이터는 일정한 폭의 누적 값을 가지며, 이러한 점을 이용하여 번호판 영역을 추출한다. 또한 세로방향의 경우 형태 정합에 의해 번호판을 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 기법은 특히, 새로운 번호판 규격에 더욱 효과적이다. 본 알고리즘에 대한 모의실험 결과에서, 여러 가지 번호판에 대해 90% 성공률을 나타냄을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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