Staurolite-biotite-andalusite-garnet (SBAG) assemblage and its sub-assemblages (SBA and SBG) commonly occur in the Dueumri Formation near the Chunyang granite, belonging to andalusite and sillimanite zones. The occurrence of the SBAG mineral assemblage is unusual because it is univariant in the $K_2O-FeO-MgO-Al_2O_3-SiO_2-H_2O$ (KFMASH) model system. We used projection and singular value decomposition (SVD) methods to investigate the equilibrium relationship between SBAG and its sub-assemblage. The SVD modelling of single specimen containing the SBAG assemblage suggests no reaction relationship with respect to mass-balance. Thus, the SBAG assemblages are stabilized by non-KFMASH component. On the other hand, the AFM-Mn projection suggests a reaction relationship between SBAG and its sub-assemblage because they intersect each other in this composition space. The SVD modelling, however, suggests no reaction relationship between these assemblages. Thus, the SBAG assemblages are likely to be stabilized by the variation in bulk-rock composition and/or 1.1~2,. The stable occurrence of staurolite in the sillimanite zone is compatible with pressure estimates from the garnet-plagioclase-biotite-muscovite geobarometer.
In various manufacturing processes such as textiles and automobiles, when equipment breaks down or stops, the machines do not work, which leads to time and financial losses for the company. Therefore, it is important to detect equipment abnormalities in advance so that equipment failures can be predicted and repaired before they occur. Most equipment failures are caused by bearing failures, which are essential parts of equipment, and detection bearing anomaly is the essence of PHM(Prognostics and Health Management) research. In this paper, we propose a preprocessing algorithm called SWT-SVD, which analyzes vibration signals from bearings and apply it to an anomaly transformer, one of the time series anomaly detection model networks, to implement bearing anomaly detection model. Vibration signals from the bearing manufacturing process contain noise due to the real-time generation of sensor values. To reduce noise in vibration signals, we use the Stationary Wavelet Transform to extract frequency components and perform preprocessing to extract meaningful features through the Singular Value Decomposition algorithm. For experimental validation of the proposed SWT-SVD preprocessing method in the bearing anomaly detection model, we utilize the PHM-2012-Challenge dataset provided by the IEEE PHM Conference. The experimental results demonstrate significant performance with an accuracy of 0.98 and an F1-Score of 0.97. Additionally, to substantiate performance improvement, we conduct a comparative analysis with previous studies, confirming that the proposed preprocessing method outperforms previous preprocessing methods in terms of performance.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1995.10a
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pp.299-303
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1995
This paper charcterizes dynamics of cold tandem minns, and constructs it state-space model of which are linear time invariant, using subspace method. Step responses particularly show the influence on mass transfer delay. Input-output data set are obtained form nonlinear differential equations including mass transfer delay and nonlinearity. It is shown that the identified state-apace model well approximates the original systems dynamics.
This paper deals with MCMBPC(Multivariable Constrained Model Based Predictive Controller) for nonlinear boiler system with noise and disturbance. MCMBPC is designed by linear state space model obtained from some operating point of nonlinear boiler system and Kalman filter is used to estimate the state with noise and disturbance. The solution of optimization of the cost function constrained on input and/or output variables is achieved using quadratic programming, viz. singular value decomposition (SVD). The controller designed is shown to have excellent tracking performance via simulation applied to nonlinear dynamic drum boiler turbine model for 16OMW unit.
$\textbullet$ Omnidirectional feature matching $\textbullet$ SVD-based matching algorithm $\textbullet$ Using SSD instead of the zero-mean correlation $\textbullet$ The similarity with the Gaussian weighted $\textbullet$ Low computational cost $\textbullet$ It describes the similarity of the matched pairs in omnidirectional images.
Based on superimposed training methods, a novel time-varying multipath channel estimation scheme is proposed for orthogonal frequency division multiplexing systems. We first develop a linear least square channel estimator, and meanwhile find the optimal superimposed sequences with respect to the channel estimates' mean square error. Next, a low-rank approximated channel estimator is obtained by using the singular value decomposition. As demonstrated in simulations, the proposed scheme achieves not only better performance but also higher bandwidth efficiency than the conventional pilot-aided approach.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2002.11a
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pp.297-302
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2002
특정 영역에 대해 사용자에게 관련 정보를 제공하는 서비스를 위해 정보 에이전트를 개발하고 있다. 이 시스템은 웹 상에서 문서를 수집해 오는데 특정 영역과 관련한 지식베이스를 토대로 하고 있는데, 이들 중 몇몇 전문 사이트 내의 정보가 많이 포함되어 있음을 볼 수 있다. 그러므로 전문 사이트 내의 관련 문서 수집은 중요한 의의가 있다. 본 논문에서는 이들 전문 사이트 내의 전문 문서 수집을 위해 문서간의 유사성을 토대로 클러스터링 한다. 즉, 문서내의 텀(term)과 HTML 태그(tag), 지식베이스의 WordNet 계층구조를 data로 하고 SVD(Singular Value Decomposition)을 사용하여 문서간의 관계를 밝혀내었다.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.11-13
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2010
Combined with the indeterminate boundaries of spatial objects, n:m correspondences makes an object-based matching be a complex problem. In this study, we model the boundary of a polygon object with fuzzy model and describe their overlapping relations as a weighted bipartite graph. Then corresponding pairs including 1:0, 1:1, 1:n and n:m relations are identified using a spectral singular value decomposition.
Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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autumn
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pp.147-150
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2001
본 논문은 비최소 위상을 가지는 시스템에 대한 역변환 문제를 실험적으로 고찰, 연구하였다. 일반적으로 선형적이고 인과적인 시스템의 입$cdot$ 출력관계는 행렬형태로 공식화할 수 있다. 최소위상(minimum phase) 시스템의 시스템행렬은 항상 역행렬이 존재하며 안정적이지만 비최소 위상(non-minimum phase)시스템의 시스템행렬은 근사특이(near-singular)행렬 또는 특이(singular) 행렬이므로 불량조건(ill-conditioning)이 발생하고 역변환이 존재할 수 없다. 비최소 위상 시스템의 역변환 문제는 다른 과정을 포함하지 않고서는 인과적이고 안정적인 역변환 필터를 가질 수 없다. 따라서 역변환 필터의 구현을 위해 SVD(singular value decomposition)를 이용하였다. 비최소 위상 시스템인 경우 시스템행렬은 하나이상의 매우 작은 특이 값을 가지며 이것은 시스템의 위상정보를 가진다. 이 성질을 이용하여 시스템의 근사적인 역변환 필터를 구현하고 비최소 위상을 갖는 외팔보에 대해 실험적으로 검증하였다.
Since Dr. John J. Hopfield has proposed the HOpfield network, it has been widely applied to the pattern recognition and the routing optimization. The method of Jian-Hua Li improved efficiency of Hopfield network which input pattern's weights are regenerated by SVD(singluar value decomposition). This paper deals with Li's Hopfield Network by linear pre-processing. Linear pre-processing is used for increasing orthogonality of input pattern set. Two methods of pre-processing are used, Hadamard method and random method. In manner of success rate, radom method improves maximum 30 percent than the original and hadamard method improves maximum 15 percent. In manner of success time, random method decreases maximum 5 iterations and hadamard method decreases maximum 2.5 iterations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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