Sevim, Baris;Altunisik, Ahmet Can;Bayraktar, Alemdar
Advances in concrete construction
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제1권3호
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pp.227-237
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2013
Modal testing, widely accepted and applied method for determining the dynamic characteristics of structures for operational conditions, uses known or unknown vibrations in structures. The method's common applications includes estimation of dynamic characteristics and also damage detection and monitoring of structural performance. In this study, the structural identification of concrete arch dams is determined using ambient vibration tests which is one of the modal testing methods. For the purpose, several ambient vibration tests are conducted to an arch dam. Sensitive accelerometers were placed on the different points of the crest and a gallery of the dam, and signals are collected for the process. Enhanced Frequency Domain Decomposition technique is used for the extraction of natural frequencies, mode shapes and damping ratios. A total of eight natural frequencies are attained by experimentally for each test setup, which ranges between 0-12 Hz. The results obtained from each ambient vibration tests are presented and compared with each other in detail. There is a good agreement between the results for all measurements. However, the theoretical fundamental frequency of Berke Arch Dam is a little different from the experimental.
This paper presents an optimal implementation of a Daubechies-based pipelined discrete wavelet packet transform (DWPT) processor using finite impulse response (FIR) filter banks. The feed-forward pipelined (FFP) architecture is exploited for implementation of the DWPT on the field-programmable gate array (FPGA). The proposed DWPT is based on an efficient transpose form structure, thereby reducing its computational complexity by half of the system. Moreover, the efficiency of the design is further improved by using a canonical-signed digit-based binary expression (CSDBE) and advanced functional sharing (AFS) methods. In this work, the AFS technique is proposed to optimize the convolution of FIR filter banks for DWPT decomposition, which reduces the hardware resource utilization by not requiring any embedded digital signal processing (DSP) blocks. The proposed AFS and CSDBE-based DWPT system is embedded on the Virtex-7 FPGA board for testing. The proposed design is implemented as an intellectual property (IP) logic core that can easily be integrated into DSP systems for sub-band analysis. The achieved results conclude that the proposed method is very efficient in improving hardware resource utilization while maintaining accuracy of the result of DWPT.
뇌파의 위상동기 특성의 해석은 뇌기능 정보 처리 네트웍의 이해에 있어서 중요한 요소이다. 본 연구에서는 위상동기 성능을 분석하기 위하여 시간 국부화 기능을 갖는 웨이블렛 변환방법, 힐버트변환 방법, 복소복조방법을 백색잡음혼입한 뇌파 중심주파수 대역신호에 합성한 모의 데이터와 실제 뇌유발전위에 적용하여 위상옵셋, 위상변화 시점, 대역간 상호간섭을 분석하였다. 모의데이터와 실제 데이터에 대하여 웨이블렛 변환방법이 ${\delta}$, ${\theta}$, ${\alpha}$ 대역신호 분할과 위상동기 성능 분석에 가장 우수 하였으며, 복소복조 방식은 큰 혼입잡음 환경에서는 사용에 한계점이 있었으나 위상변화 시점의 검출에는 좋은 성능을 보였다. 실제 데이터에 대하여 추정한 위상변화시점과 위상옵셋은 복소복조방법이 가장 좋은 성능을 보였다. 실험 관측을 통하여 뇌파의 위상동기 현상의 해석에 웨이블렛 방식이 자장 적절하였으며, ${\delta}$ 대역 이상신호에 대한 위상동기 응용에는 복소복조 방법도 사용될 수 있을 것이다. 특히 웨이블렛 방식과 복조복조방식은 간접적으로 위상변화 시점을 검출하여 뇌기능의 변화시점 추정에 응용될 수 있을 것이다.
최근 계측 기술의 발달에 따라 종래의 복잡하고 시간 소모적인 현장 계측분석 작업을 단순하고 편리하게 만드는 작업이 가능해지고 있다. 이런 배경에서 이 논문에서는 최소화된 계측 및 신호처리를 통해 상시진동 케이블의 장력을 추정하는 문제에 대해 연구하였다. 최소화 계측 방법으로는 저가 영상장비로 촬영된 동영상만을 이용하는 영상 변위 계측을 구상하였다. 또한 이로 인한 유효 주파수 대역 부족 문제의 해결을 위해 미러 주파수를 이용한 고유진동수 추정 방법을 제시하였다. 더불어 현장 사용 성능과 관련한 상시진동 문제를 처리하기 위해 신호처리 및 고유진동수 추정법으로 FDD 방법이 채택되었다. 제안된 최소화 계측 시스템과 미러 주파수 개념의 특성 및 FDD 방법의 적용성을 보기 위하여 사장교 모형을 이용한 실험적 연구가 수행되었다. 실험 결과는 상시진동을 위한 FDD 방법이 최소화 시스템을 이용한 고유 진동수 판별에서도 효과적으로 잘 작동됨을 보여 주었다. 또한 미러 주파수 개념은 저속촬영에 따라 왜곡된 신호에서도 고주파수 영역에 있는 고유진동수 추정이 가능함을 보여 최소화 시스템의 한계돌파에 효과적임을 보여 주었다. 결론적으로 실험결과는 제안된 최소화 계측 및 신호처리 시스템이 상시진동 케이블 장력 추정에 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여주었다.
심방세동은 발작성 심방세동 단계에서부터 검출 및 분석하여 적절한 치료를 실시하여야 하며, 홀터 심전계를 통해서만 측정할 수 있다. 현재 12채널 심전계를 통해서는 심방세동 신호를 추출할 수 있는 효과적인 방법들이 개발되어 있으나, 홀터 심전계를 위한 방법으로는 심실활동 템플릿을 단순 제거하는 ABS(averaged beat subtraction)방법이 사용되고 있다. 최근 단일 채널 심전도로부터 심방세동 신호를 추출하기 위한 PCA(principal component analysis) 또는 SVD(singular value decomposition) 기반의 알고리즘이 제안되기도 하였으나, 구현이 복잡하고 전문가의 개입이 필요한 한계가 있다. 본 논문에서는 주 입력인 심방세동 심전도에서 심실활동을 이벤트로서 검출한 뒤 이를 기준 입력으로 하는 이벤트 동기 적응필터(ESAF, event-synchronous adaptive filter)를 제안하고, 심방세동 신호 추출 성능을 평가해 보았다. 그 결과 기존 ABS 방법에 비해 우수할 뿐만 아니라, 전문가의 개입 없이도 PCA 또는 SVD 기반의 알고리즘과도 대등한 성능을 보였다. 나아가 이형성 심실활동이 있는 경우에도 효과적으로 대응할 수 있는 확장 ESAF 방법을 제안하였으며, 단형성 심실활동이 있는 경우와 유사한 수준의 성능을 확인하였다. 제안된 알고리즘을 홀터 심전계에 적용하면 발작성 심방세동 심전도의 분석뿐만 아니라 항부정맥 약물의 치료효과를 실시간으로 보다 정확하게 평가할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 뇌자도 신호의 전체 평균을 구하고 표준뇌를 이용하여 전류원의 해부학적 위치를 대략적으로 추정하는 방법을 제시하였다. Minimum norm estimation 알고리듬과 truncated singular value decomposition을 이용하여 측정된 신호를 재현할 수 있는 전류원 분포를 구하고, 이 전류원에 의해 표준 센서면에서 측정될 것으로 예상되는 신호로 변환한 다음 모든 피실험자에 대한 전체 평균을 구하였다. 모의 실험에서는 서로 다른 위치에서 측정된 피실험자의 뇌자도 신호의 전체 평균에서 얻은 전류원이 각 피실험자의 뇌자도 신호에서 얻은 전류원의 평균값과 수 mm 이내에서 일치하였다. 이는 신호가 미약하더라도 활동 부위의 평균적인 위치를 전체 평균에서 알 수 있음을 보여주며 청각 자극에 대한 N100m 신호의 전류원을 구하여 실험적으로 확인하였다. 또한 이 결과는 전체 평균에서 구한 활동부위의 전류원 정보를 N100m의 전류원을 기준점으로 표준뇌에 대략적으로 표시할 수 있음을 보여준다.
수신신호의 도래방향을 추정하는 기술은 어레이 안테나를 이용하는 무선통신시스템의 성능향상을 위하여 핵심역할을 수행하여 왔다. 이러한 기술중에서 MUSIC 및 ESPRIT와 같은 고분해 추정 알고리즘은 어레이 안테나에서 관측되는 수신신호의 데이터 벡터에 대한 공분산행렬을 계산한 후, 고유치 전개기법을 적용하여 도래방향을 정도 높게 추정한다. 그러나 이러한 고유치 전개기법에 기초를 둔 고분해 알고리즘은 멀티패스 환경에서 코히어런트 입사파 또는 상호간에 높은 상관관계를 가지는 수신신호들의 도래방향을 분리${\cdot}$추정하기가 어렵다. 이러한 경우에 종래의 방법은 사전 신호처리 과정으로서 공간평균법에 의한 공분산행렬을 계산한 후에 이를 이용하여 고유치 전개에 기초를 둔 고분해 알고리즘들을 적용하여 멀티패스 수신신호의 도래방향을 추정한다. 그러나 종래의 공간평균법이 어레이 안테나에 수신되는 신호에 대한 자기 공분산행렬의 대각요소를 포함하는 부분행렬들 만을 이용하기 때문에 멀티패스파의 분리${\cdot}$추정을 가능하게 하는 대신에 안테나의 유효구경을 감소하는 결과를 초래한다. 또한 종래의 방법이 공분산행렬의 대각요소를 포함하는 부분행렬들 만을 이용하고 대각요소를 포함하지 않은 상호상관 요소들에 대한 부분행렬은 고려하지 않음으로써 어레이 안테나에 의한 도래방향 추정성능을 저하시키는 요인이 된다. 따라서, 본 연구에서는 어레이 안테나에서 관측되는 수신신호 벡터의 자기상관행렬의 모든 요소들을 이용하는 새로운 공간평균법을 제안하고 종래의 공간평균법과 비교${\cdot}$평가한다.
최근 사물인터넷(internet of things: IoT) 스마트 홈 시스템과 관련하여 레이다 기반의 다양한 생체신호 탐지 기법들이 개발되고 있다. 생체신호는 폐에 의한 호흡수와 심장에 의한 심장박동수로 정의되며, 이는 일반적으로 흉부 또는 등의 미세한 움직임을 야기한다. 이때, 이 미세한 움직임은 레이다 수신신호의 위상을 변화시키기 때문에, 생체신호는 주로 위상 변화에 대한 스펙트럼 분석을 통해 탐지된다. 하지만, 호흡수와 달리 심장박동수에 의한 위상 변화는 매우 미약하기 때문에 실제 측정환경에서는 다양한 원인들로 인해 심장박동수가 오탐지될 확률이 매우 높다. 따라서 본 논문에서는 먼저 생체신호 오탐지를 야기하는 원인들을 분석한 후, 이를 바탕으로 효과적인 생체신호 탐지 기법을 제안한다. 제안된 기법은 크게 1) 위상 분리, 2) 위상 미분 및 필터링, 3) 생체신호 탐지, 그리고 4) 오탐지율 감소 단계로 구성되며, IR-UWB(Impulse-Radio Ultra-Wideband)를 사용한 실험 결과에서 보다 효율적이고 정확하게 생체신호가 탐지됨을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 하나의 매크로 기지국과 다수의 소형 기지국들로 구성된 이기종 네트워크를 고려하고, 그 기지국들간 협력적 다중 포인트 전송을 가정한다. 또한, 기지국과 단말간 채널은 경로 손실과 레일레이 페이딩으로 구성된다고 가정한다. 이러한 가정에서 주어진 기지국에 대해 단말이 달성할 수 있는 에너지 효율을 제시하고, 이기종 네트워크의 총 에너지 효율을 최대화하기 위한 동적 셀 선택과 송신 전력 할당의 최적화 문제를 공식화한다. 본 논문에서는 최적화 문제를 해결하기 위하여 비지도 딥러닝 기법을 제안한다. 제안된 딥러닝 기법은 기존의 반복적 수렴 방식의 기법들에 비해서 낮은 복잡도를 갖는 동시에 높은 에너지 효율을 제공하는 것이 가능하다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 동적 셀 선택 기법이 최대 신호 대 간섭 및 잡음비 기법과 Lagrangian dual decomposition 기법 보다 높은 에너지 효율 성능을 제공함을 보여주고, 제안된 송신 전력 할당 기법은 최대 에너지 효율을 달성할 수 있는 trust region interior point 기법과 유사한 성능을 제공함을 보여준다.
Median 필터는 임계치 분할, 스택킹 특성, 그리고 선형 분리성에 기반하여 이진 영역에서 구현이 가능하다. 본 논문에서는 VLSI 구현에 적합한 변형 가능한 메쉬(RMESH) 구조에서 median 필터링을 위한 1차원 및 2차운 병렬 알고리즘의 성능을 평가한다. 실제로 M 레벨의 1차원 시그널 길이가 N이고 윈도우 폭이 W일 때, 메쉬 구조에서는 $O(Mw^2)$의 시간 복잡도를 갖는 반면 RMESH 구조에서의 알고리즘은 O(Mw) 시간 복잡도를 갖는다. 또한 M 레벨의 2차원 영상의 크기가 $N{\times}N$이고 원도우 크기가 $w{\times}w$라고 가정하면, 본 논문에서 제안한 $N{\times}N$ RMESH 상에서 median 필터링 알고리즘은 $N{\times}N$ 메쉬의 $O(Mw^2)$ 시간 보다 더욱 향상된 O(Mw) 시간에 계산되어진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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