An approach for collapse risk assessment is proposed to evaluate the vulnerability of electric cabinet in nuclear power plants. The lognormal approaches, namely maximum likelihood estimation and linear regression, are introduced to establish the fragility curves. These two fragility analyses are applied for the numerical models of cabinets considering various boundary conditions, which are expressed by representing restrained and anchored models at the base. The models have been built and verified using the system identification (SI) technique. The fundamental frequency of the electric cabinet is sensitive because of many attached devices. To bypass this complex problem, the average spectral acceleration $S_{\bar{a}}$ in the range of period that cover the first mode period is chosen as an intensity measure on the fragility function. The nonlinear time history analyses for cabinet are conducted using a suite of 40 ground motions. The obtained curves with different approaches are compared, and the variability of risk assessment is evaluated for restrained and anchored models. The fragility curves obtained for anchored model are found to be closer each other, compared to the fragility curves for restrained model. It is also found that the support boundary conditions played a significant role in acceleration response of cabinet.
The design response spectrum presented in the seismic design standard reflects the characteristics of the tectonic environment at a site. However, since the design response spectrum does not represent the ground motion with a specific earthquake magnitude or distance, input ground motions for response history analysis need to be selected reasonably. It is appropriate to use observed ground motions recorded in Korea for the seismic design. However, recently recorded ground motions in the Gyeongju (2016) or Pohang (2017) earthquakes are not compatible with the design response spectrum. Therefore, it is necessary to convert the recorded ground motion in Korea to a model similar to the design response spectrum. In this study, several approaches to adjust the spectral acceleration level at each period range were tested. These are the intrinsic and scattering attenuation considering the earthquake environment, magnitude, distance change by the green function method, and a rupture propagation direction's directivity effect. Using these variables, the amplification ratio for the representative natural period was regressed. Finally, the optimum condition compatible with the design response spectrum was suggested, and the validation was performed by converting the recorded ground motion.
윈드프로파일러 시제품의 시험 운용 기간 중 스펙트럼에 전파 간섭(RFI: Radio Frequency Interference) 오염이 발생하였다. 윈드프로파일러 spectra에 나타나는 전파 간섭 제거 알고리즘의 개발 과정과 그 결과를 조사하였고, 전파 간섭을 제거하기 위한 새로운 알고리즘을 개발하였다. 스펙트럼 폭의 임계값 0.1 m/s로 우선 필터링하고 연직 빔인지 경사 빔인지에 따라 동일한 시선속도가 연속되는 gate 수 범위를 결정하였다. 전파 간섭 오염은 비기상 신호의 필터링과 스캔을 통해 제거되었고, 개선된 스펙트럼의 시선속도로부터 산출된 바람벡터의 연속성으로 검증되었다.
Halide perovskites are emerging materials for next-generation display applications, thanks to their narrow emission linewidth and band gap tunability, capable of covering the entire range of visible light. Despite their short period of research, perovskite light emitting diodes (PeLEDs) have shown rapid progress in device external quantum efficiency (EQE) in the near-infrared (NIR), red, and green emission wavelengths, and the record EQE has exceeded over 20 %. However there has been limited progress with blue emission compared to the red and green counterparts. In this review, the current status and challenges of blue PeLEDs are introduced, and strategies to produce spectrally stable blue PeLEDs are discussed. The strategies include 1) a mixed halide system in the form of 3-dimensional (3D) perovskites, 2) colloidal perovskite nanocrystals and 3) low dimensional perovskites, known as quasi-2D perovskites. In the mixed halide system, previous reports based on the compositional engineering of 3D perovskites to reduce spectral instability (i.e., halide segregation) will be discussed. Since spectral instability issue originate from the mixed halide composition in perovskites, the two other strategies are based on enlarging the band gap with a single halide composition. Finally, the prospects for each strategy are discussed, for further improvement in spectrally stable blue PeLEDs.
The mammary gland is made up of remarkably sensitive tissue, which has the capability of producing a large volume of secretion, milk, under normal or healthy conditions. When bacteria enter the gland and establish an infection (mastitis), inflammation is initiated accompanied by an influx of white cells from the blood stream, by altered secretory function, and changes in the volume and composition of secretion. Cell numbers in milk are closely associated with inflammation and udder health. These somatic cell counts (SCC) are accepted as the international standard measurement of milk quality in dairy and for mastitis diagnosis. NIR Spectra of unhomogenized composite milk samples from 14 cows (healthy and mastitic), 7days after parturition and during the next 30 days of lactation were measured. Different multivariate analysis techniques were used to diagnose the disease at very early stage and determine how the spectral properties of milk vary with its composition and animal health. PLS model for prediction of somatic cell count (SCC) based on NIR milk spectra was made. The best accuracy of determination for the 1100-2500nm range was found using smoothed absorbance data and 10 PLS factors. The standard error of prediction for independent validation set of samples was 0.382, correlation coefficient 0.854 and the variation coefficient 7.63%. It has been found that SCC determination by NIR milk spectra was indirect and based on the related changes in milk composition. From the spectral changes, we learned that when mastitis occurred, the most significant factors that simultaneously influenced milk spectra were alteration of milk proteins and changes in ionic concentration of milk. It was consistent with the results we obtained further when applied 2DCOS. Two-dimensional correlation analysis of NIR milk spectra was done to assess the changes in milk composition, which occur when somatic cell count (SCC) levels vary. The synchronous correlation map revealed that when SCC increases, protein levels increase while water and lactose levels decrease. Results from the analysis of the asynchronous plot indicated that changes in water and fat absorptions occur before other milk components. In addition, the technique was used to assess the changes in milk during a period when SCC levels do not vary appreciably. Results indicated that milk components are in equilibrium and no appreciable change in a given component was seen with respect to another. This was found in both healthy and mastitic animals. However, milk components were found to vary with SCC content regardless of the range considered. This important finding demonstrates that 2-D correlation analysis may be used to track even subtle changes in milk composition in individual cows. To find out the right threshold for SCC when used for mastitis diagnosis at cow level, classification of milk samples was performed using soft independent modeling of class analogy (SIMCA) and different spectral data pretreatment. Two levels of SCC - 200 000 cells/$m\ell$ and 300 000 cells/$m\ell$, respectively, were set up and compared as thresholds to discriminate between healthy and mastitic cows. The best detection accuracy was found with 200 000 cells/$m\ell$ as threshold for mastitis and smoothed absorbance data: - 98% of the milk samples in the calibration set and 87% of the samples in the independent test set were correctly classified. When the spectral information was studied it was found that the successful mastitis diagnosis was based on reviling the spectral changes related to the corresponding changes in milk composition. NIRS combined with different ways of spectral data ruining can provide faster and nondestructive alternative to current methods for mastitis diagnosis and a new inside into disease understanding at molecular level.
항공기 탑재용 초분광 카메라시스템에 의해 얻어진 영상데이터는 수십 내지 수백의 연속된 초분광 해상도로부터 동시에 각 화소별 완전한 분광 및 공간정보를 포함하고 있으므로 복잡한 연안지역에 대한 해안선 매핑, 특정재료로 이루어진 시설물 탐지, 연안지역의 토지이용 상세분석 및 변화 모니터링 등에 그 활용잠재성이 대단히 크다. 육역과 해역을 포함하는 연안지역을 대상으로 항공기 탑재 초분광센서인 CASI-1500으로부터 취득된 초분광 항공영상을 이용하여 분광각매퍼(SAM;Spectral Angle Mapper) 감독분류방법으로 토지피복분류를 행하였다. 첫번째, 대기보정영상에 대하여 육역과 해역이 포함된 지역에 대한 통합분류, 두번째, 육 해역의 통합분류결과로부터 육역과 해역의 분리 후 재분류, 그리고 세번째로 육역만을 대상으로 한 분류를 각각 수행하여 결과 및 정확도를 비교하였다. 또한 초분광 항공영상 48개 밴드로부터 IKONOS, QuickBird, KOMPSAT, GeoEye 등 고해상도 위성영상과 동일한 파장대의 4개 밴드영상, 그리고 WorldView-2 위성영상과 동일한 파장대의 8개 밴드영상만을 선택하여 각각 토지피복분류를 수행하고 초분광 48개 밴드영상으로 분류한 결과와 비교하였다. 연구결과, 연안지역에 대한 육역과 해역 통합영상으로 분류하는 것에 비해 육역과 해역 통합영상으로 분류한 후 육역과 해역을 분리하여 재분류를 수행하는 것이 효과적인 것으로 나타났다. 육역의 분류 결과에서 분광해상도가 높은 영상의 결과일수록 아스팔트나 콘크리트 도로가 더 정확하게 분류되었다.
신속하게 면단위(2-Dimension)로 하천의 녹조 우심지역을 관측하기 위해 드론 다중분광영상을 이용한 분석기법을 연구하였다. 드론은 항공기나 위성에 비해 관측 면적이 작지만 높은 공간해상도와 현장접근 및 데이터 획득 용이성, 대기에 의한 간섭 저감, 다중분광센서를 이용한 신속한 자료처리로 녹조 모니터링 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 보고 있다. 이러한 드론의 다중분광센서 영상으로 하천의 녹조발생 현황을 모니터링하기 위해 광합성 색소에 의한 분광특성을 반영하는 분광지수들을 비교 분석하고 Chlorophyll-a(Chl-a) 농도 추정식에 적용 가능성을 평가하였다. 주로 Red-edge 밴드를 포함하는 분광지수가 Chl-a 농도와 높은 상관성을 보였는데, 그 중에서도 3-Band Model(3BM), Normalized Difference Chlorophyll Index(NDCI)가 각각 비슷한 수준으로 가장 높은 통계적 유의성(R2=0.86, RMSE=7.5)을 나타내었다. NDCI의 경우에는 두 개의 분광밴드만 적용되는 간결한 수식과 정규화된(Normalizing) 결과값으로 신속하고 표준화된 프로세싱이 가능할 것으로 보이며 드론 녹조 모니터링에서 적용성이 높을 것으로 기대된다. 3BM의 경우에는 Red-edge 영역에서 두 개의 파장대를 적용해야 하나 본 연구에서 사용한 드론 센서에는 한 개의 Red-edge 밴드만 포함되어서 근적외선으로 대체하여 수식을 적용하였는데 Red-edge 파장영역이 세밀한 분광센서를 활용할 경우에 NDCI 보다 높은 정확도를 나타낼 수 있을 것으로 보인다.
This paper presents the results of the design and implementation of the airborne pulse doppler radar signal processor using high multi-DSP for the multi-function radar capability such as short-range, midium-range, and long-range depending on the mission of the vehicle. Particularly, the radar signal processor is developed using two DSP boards in parallel for the various radar signal processing algorithm. The key algorithms include LFM chirp waveform-based pulse compression, MTI clutter filter, MTD processor, adaptive CFAR, and clutter map. Especially airborne moving clutter Doppler spectrum compensation algorithm such as TACCAR is implemented for the multi-mode airborne radar system. The test results shows the good Doppler spectral separation for the clutter and the moving target in the flight test environment using helicopter
허스트 지수를 산정하기 위하여 기존에 여러 방법론들이 제안되어 왔다. 그러나, 이들 방법론들은 시계열들의 지속성에 대하여 각기 다른 특성들을 보이고 있음을 기존의 연구에서 알 수 있다 따라서 본 연구에서는 수문학에서 주로 이용하고 있는 보정용량, 조정용량, 수정조정용량 방법 이외에 생리학 분야와 전자 분야 등에서 이용되고 있는 1/f 파워 스펙트럼 밀도 분석, DFA, AVT 방법, 최우도법 등을 이용하여 허스트 지수를 산정하여 보았다. 즉, 단기간과 장기간 기억을 가진 카오스와 추계학적 시계열들에 대하여 각각의 방법들을 적용하여 비교 분석하고자 하였으며, 각 방법론들에 대한 장점 및 단점 그리고 한계에 대하여 논의하였다.
An airborne radar is an essential aviation electronic system of the helicopter to perform various missions in all-weather environments. This paper presents the results of the design and implementation of the airborne pulse doppler radar signal processor using high multi-DSP for the multi-function radar capability such as short-range, midium-range, and long-range depending on the mission of the vehicle. Particularly, the radar signal processor is developed using two DSP boards in parallel for the various radar signal processing algorithm. The key algorithms include LFM chirp waveform-based pulse compression, MTI clutter filter, MTD processor, adaptive CFAR, and clutter map. Especially airborne moving clutter Doppler spectrum compensation algorithm such as TACCAR is implemented for the multi-mode airborne radar system. The test results shows the good Doppler spectral separation for the clutter and the moving target in the flight test environment using helicopter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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