In this research, Forced Vibration Test(FVT) on a cable stayed bridge was conducted to examine the validity of the frequency domain pattern recognition method using signal anomaly index and artificial neuralnetwork. 7he considering structure, Samchunpo Bridge, located in Sachun-Shi, Kyungsangnam-Do, is a cable stayed bridge with the 436 meter span. The excitation force was induced by a sudden braking of a fully loaded truck. and vortical acceleration signals were acquired at 14 points. The initial 2-dimensional FE-model was developed from the design documents to prepare the training sets for the artificial neural network, and then the model calibration was performed with the field test data. As a result of the model calibration, we obtained the FFT spectrums from the model simulation, which was similar to those from the vibration test. These tests and the simulation data will be used for the structural identification using arbitrarily added masses to the bridge.
In this research, Forced Vibration Test(FVT) on a cable stayed bridge was conducted to examine the validity of the frequency domain pattern recognition method using signal anomaly index and artificial neural network. The considering structure, Samchunpo Bridge, located in Sachun-Shi, Kyungsangnam-Do, is a cable stayed bridge with the 436 meter span. The excitation force was induced by a sudden braking of a fully loaded truck, and vertical acceleration signals were acquired at 14 points. The initial 2-dimensional FE-model was developed from the design documents to prepare the training sets for the artificial neural network, and then the model calibration was performed with the field test data. As a result of the model calibration, we obtained the FFT spectrums from the model simulation, which was similar to those from the vibration test. These tests and the simulation data will be used fur the structural identification using arbitrarily added masses to the bridge.
This study developed compression pants with excellent wearability and signal quality by approaching the design of wireless sEMG monitoring pants from the perspective of technical design, including the evaluation of wearability and the stable wireless transmission of signals through electrode and circuit design, and using e-textiles. An electrode, sewn with silver thread and a circuit stitched in a zigzag pattern using stainless steel wire, were applied. Additionally, polyurethane sealing tape was used to enhance adherence to the skin and reduce electrical resistance. Conductive snaps completed the design, allowing attachment and detachment to the bio-signal acquisition mainboard. Through the subjects' evaluation, it was determined that the final pants were applied with a pattern reduction rate of 25% to provide superior comfort according to different body parts while also minimizing skin irritation around the thigh circuit. The final pants for wireless sEMG monitoring, which demonstrated stable transmission of wireless measurements, was positively evaluated in terms of cognitive acceptability. This study is significant in that it achieved an optimal design by considering both technical aspects and the electrical characteristics of bio-signal monitoring garments, as well as the wearer's perception when designing smart wear.
This paper proposes a novel real-time EMG pattern recognition for the control of a multifunction myoelectric hand from four channel EMG signals. To cope with the nonstationary signal property of the EMG, features are extracted by wavelet packet transform. For dimensionality reduction and nonlinear mapping of the features, we also propose a linear-nonlinear feature projection composed of PCA and SOFM. The dimensionality reduction by PCA simplifies the structure of the classifier, and reduces processing time for the pattern recognition. The nonlinear mapping by SOFM transforms the PCA-reduced features to a new feature space with high class separability. Finally a multilayer neural network is employed as the pattern classifier. We implement a real-time control system for a multifunction virtual hand. From experimental results, we show that all processes, including virtual hand control, are completed within 125 msec, and the proposed method is applicable to real-time myoelectric hand control without an operation time delay.
Optical module package is a hermetic metal-ceramic package for carrying optical IC. In case of LD(laser diode) module, window is used for both the path of optical signal and hermetic sealing of package. So, window has the metallization pattern on the surface for brazing process with package wall. In this study, several method were investigated for metallization. Thin film, thick film and mixed method were used for fabrication of metallization pattern. After brazing process, hermeticity and adhesion strength were tested for characterization of metallization pattern.
In this paper, we propose a new algorithm emulating the DNA characteristics for noise-tolerant pattern matching problem on digital system. The digital pattern matching becomes core technology in various fields, such as, robot vision, remote sensing, character recognition, and medical diagnosis in particular. As the properties of natural DNA strands allow hybridization with a certain portion of incompatible base pairs, DNA-inspired data structure and computation technique can be adopted to bio-signal pattern classification problems which often contain imprecise data patterns. The key feature of noise-tolerance of DNA computing comes from control of reaction temperature. Our hardware system mimics such property to diagnose cardiovascular disease and results superior classification performance over existing supervised learning pattern matching algorithms. The hardware design employing parallel architecture is also very efficient in time and area.
Vibrational micro-forming of pyramidal shape patterns was conducted for an Al superplastic alloy, Al 5083 and a Zr-based bulk metallic glass, $Zr_{62}Cu_{17}Ni_{13}Al_8$. A vibrational micro-forming system was specially designed for generating vibrational load by combining a PZT actuator with a signal generator. Single crystal Si micro dies with wet-etched pyramidal patterns were used as master dies for vibrational micro-forming. The micro-formed pattern height was increasing with increasing the frequency of the vibrational load. In particular, the vibrationally-microformed pattern height was similar or even higher than the statically-microformed pattern height when the load frequency exceeded about 125 kHz. It was also observed that the crystal grains affect the surface quality of the microformed pattern and the distribution of the pattern height in the die cavity array.
The partial discharge has been blown as the chief breakdown of power equipments. The analysis and the recognition is much difficult because the partial discharge signal is very small and has complex aging pattern. Recently, insulation aging diagnosis based on pattern of phase(Ф), partial discharge magnitude(q), number(n) has been very important. Owing to depreciate the reappearance of aging progress at the electrical tree pattern and to be difficult to analyze visually, the study on partial discharge pattern is suggested to normalizing analysis method of partial discharge signals. This parer is purposed on prediction of life-time measurement of cv-cable, on decision of risk degree with normalization and real-time measurement of partial discharge signals for aging diagnosis of cv-cable. As normalizing the aging signals of electrical tree in cv-cable, it is able to confirm risk degree of insulation material with the distribution of Ф-q-n and recognize the process of aging pattern using neural network.
Surface electromyogram (sEMG), which is a bio-electrical signal originated from action potentials of nerves and muscle fibers activated by motor neurons, has been widely used for recognizing motion intention of robotic prosthesis for amputees because it enables a device to be operated intuitively by users without any artificial and additional work. In this paper, we propose a training-free unsupervised sEMG pattern recognition algorithm. It is useful for the gesture recognition for the amputees from whom we cannot achieve motion labels for the previous supervised pattern recognition algorithms. Using the proposed algorithm, we can classify the sEMG signals for gesture recognition and the calculated threshold probability value can be used as a sensitivity parameter for pattern registration. The proposed algorithm was verified by a case study of a patient with partial-hand amputation.
본 연구에서는 Gl5내 파티클의 각종 위치에서 발생하는 초음파 신호와 부분방전 신호의 페턴을 비교 분석하였다. 파티클 위치에 따른 초음파 신호와 부분방전 신호 패턴의 특칭은 전극 부착시 양의 반주기에서 큰 초음파 신호와 큰 부분방전 신호가 주기적으로 나타났으며, 외함 부착시에는 음의 반주기에서 큰 초음파 신호와 큰 부분 방전 신호기 주기적으로 나타났다. 그리고 스페이서 부착시에는 양, 음의 반주기에서 초음파 신호와 큰 부분방전 신호가 주기적으로 나타나고 있다. 또한 자유운동시에는 충돌에 의한 초음파 신호와 큰 부분방전 신호가 비주기적으로 나타났다. 이상의 결과로부터 초음파 신호와 부분방전 신호 패턴을 비교, 분석히변 GIS 내부에 존재하는 파티를의 위치 추정이 가능함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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