The PVDF(polyvinylidene fluoride) film sensor as one of smart sensors has good characteristics to detect the impact damages of composite structures. The capabilities of the PVDF film sensor for evaluating impact behaviors and damages of Gr/Ep laminates subjected to low-velocity impact were examined. From sensor signals, the specific wave-forms implying the damage were detected. The wavelet transform(WT) and Short Time Fourier Transform(STFT) were used to decompose the piezoelectric sensor signals in this study. The impact behaviors of Gr/Ep laminates were simulated and the impact forces were reconstructed using the sensor signals. Finally, the impact damages were predicted by finite element analysis with the reconstructed forces. For experimental verification, a series of low-velocity impact tests from low energy to damage-induced energy were carried-out. The extent of damage in each case was examined by means of ultrasonic C-scan and the measured damage areas were agreed well with the predicted areas by the F.E.A.
The correlation dimension can provide some intrinsic Information of an underlying dynamic system by reconstructing measured nonlinear time series. The vibration signals measured from a rotor with different clearance sizes between shaft and bushing were analyzed using the correlation dimension. The results showed that the correlation dimension can identify the size of the clearance of a rotor and the lubricating condition, which can not be analyzed by frequency spectrum or wavelet. The magnitude of the correlation dimension became smaller as the clearance larger and as the lubrication condition better.
Power steering oil pump is generally used to support the power to steering system of most kinds of vehicle. The noise caused by power steering ell pump make passenger to be uncomfortable, because its frequency is higher than that is produced by engine. In this paper, the field test of real car was carried out to analyze the phenomenon of the pump noise, and the lab test was also performed to survey the dynamic characteristics of pump assembly. The results of the series of tests show that frequency range of 600-800㎐ should be dealt with to reduce the pump noise. After four cases of design changes were carried out to actually reduce the noise and tested in condition of partial assembly. Some improvement can be gotten from a certain design change.
본 논문에서는 빠르고 정확하게 기후를 예측, 분석하기 위해 웨이브렛 변환을 통해 Data의 특징을 추출하고 이를 신경망의 입력값으로 사용하는 기상예측시스템은 제안하였다. 또한 학습이 잘되지 않는 패턴에 대한 집중적인 학습을 수행할 수 있는 Epsilon Descending 학습방법을 사용하여 정확도를 상승시켰다. 예측실험결과 웨이브렛 변환을 데이터의 전처리 과정에 삽입한 제안 기상예측시스템이 기존의 신경망만을 통한 기상예측시스템에 비해 예측능력면에서 훨씬 더 우수함을 보였다.
This article is concerned with automatic segmentation of two adjacent vowels for speech signals. All kinds of transition case of adjacent vowels can be characterized by spectrogram. Firstly the voiced-speech is extracted by the histogram analysis of vowel indicator which consists of wavelet low pass components. Secondly given phonetic transcription and transition pattern spectrogram, the voiced-speech portion which has consecutive vowels automatically segmented by the template matching. The cross-correlation function is adapted as a template matching method and the modified correlation coefficient is calculated for all frames. The largest value on the modified correlation coefficient series indicates the boundary of two consecutive vowel sounds. The experiment is performed for 154 vowel transition sets. The 154 spectrogram templates are gathered from 154 words(PRW Speech DB) and the 161 test words(PBW Speech DB) which are uttered by 5 speakers were tested. The experimental result shows the validity of the method.
Various methods for detecting changes in response behaviors of indicator specimens are presented for monitoring effects of toxic treatments. The movement patterns of individuals are quantitatively characterized by statistical (i.e., ANOVA, multivariate analysis) and computational (i.e., fractal dimension, Fourier transform) methods. Extraction of information in complex behavioral data is further illustrated by techniques in ecological informatics. Multi-Layer Perceptron and Self-Organizing Map are applied for detection and patterning of response behaviors of indicator specimens. The recent techniques of Wavelet analysis and line detection by Recurrent Self-Organizing Map are additionally discussed as an efficient tool for checking time-series movement data. Behavioral monitoring could be established as new methodology in integrative ecological assessment, tilling the gap between large-scale (e.g., community structure) and small-scale (e.g., molecular response) measurements.
본 논문은 직렬 아크고장 신호분석과 관련된 연구로서, 정상상태와 아크고장 상태에서 발생하는 전압 전류를 검출하여 아크고장 전류의 특이점을 분석하였다. 역률이 1인 저항성 부하와 L성 부하, C성 부하를 구성하고, 순시 임피던스 분석, FFT 분석, 웨이블렛 분석 방법을 사용하였다. 분석결과 순시 임피던스 분석방법과 FFT 분석방법에서는 직렬 아크고장 신호의 특이점을 찾을 수 있었으나 정량화하기가 어렵고, 웨이블렛 분석방법으로는 직렬 아크고장 신호의 특이점 검출 및 정량화 가능성을 발견할 수 있었다.
모산만 하구역 간석지 12개 주상시료의 22개 OSL 연대 자료와 1039개 대자율 자료를 활용해 통합 시계열 대 자율 자료를 구축한 후 동아시아 지역을 중심으로 홀로세 중후반의 환경 변화와 대비하였다. 대자율의 변화는 강수량 변화와 유의미한 관련성이 있었으며, 웨이블릿 변환을 통하여 250년의 주기성을 확인할 수 있었다. 250년의 주기성은 태양활동도, 대기-해양순환과 관련된 ENSO의 장주기와 연관이 있는 것으로 파악되며, 동아시아 여름 몬순, 여름철 강수 패턴의 변화, 엘니뇨 현상 등을 통해 설명될 수 있다. 대기-해양순환과 관련되어 증가하게 되는 강수량으로 인해, 하천유역에서 다량의 퇴적물이 침식 운반되어 하구역 간석지에 퇴적되어 대자율의 값을 높이는 것으로 판단된다.
인간의 정신 작용을 신경 생리학적으로 연구할 때에, 심리적 현상에 수반되는 뇌파 신호에 종종 관심을 갖게 된다. 예를 들어, EEG 신호가 어떤 심리적 사건과 관련하여 시간에 따라 어떻게 변화하는 지에 관심이 있다면, 두피에 부착된 각각의 전극에서 모아지는 뇌파 신호의 파형이 실험 조건에 따라서 시간적으로 어떻게 변화하는 지를 살펴보면 된다. 이처럼 제시된 사건에 수반되어 반복된 실험적 시행의 평균을 통해 얻어진 뇌파 전위를 '사건 관련전위(ERP)'라고 한다. 뇌파는 이와 같이 전통적으로 시간 영역에서 분석할 수 있는데, 여기에 덧붙여 주파수 영역에서도 분석할 수 있다. 신호 분석법의 발달로 주파수축 분석 방법이 뇌파 분석에도 응용되고, 그 결과 뇌파 신호의 주파수 성분과 인지적 해석이 종종 의미 있는 상관성을 보인다. 이런 상황에서, 뇌파의 시간축 분석에 비하여, 주파수축 분석이 아직까지는 충분히 일반화되지 않았고, 관련 인지 과학 분야 연구자들에게 기본적인 개념을 소개하고 이해를 도울 필요가 있다고 생각되어 본 해설 논문을 준비했다. 이에, 본 해설 논문을 통해, 뇌파 신호의 주파수축 분석에 대한 기본적인 개념(예, 위상-고정)과 그 대표적인 분석방법(예, 웨이블릿 변환)을 이해하고, 뇌파의 주파수 대역별 인지적 속성에 대해서도 전반적으로 살펴보고자 한다. 나아가, 뇌에서 서로 다른 위치에 있는 전극들 간의 뇌파 신호들의 위상의 상호 관계 연구를 통해, 뇌의 기능적 연결성 연구를 이해하고자 한다.
2009년 5월 2일 규모 4.0의 안동 지진이 발생한 시기에 기상청 청양 지자기 관측소에 기록된 자료를 이용하여 지자기 변동성을 분석하였다. 먼저 지자기 관측자료의 주성분을 이용하여 지자기 예측을 수행하고, 지진이 발생한 전후로 예측한 지자기장과 실제 관측된 지자기장 사이에 유의미한 변화량이 있는지 분석하였다. 두 번째로, 지진 발생일과 다른 날의 지자기장을 웨이블릿 셈블런스 기법을 통해 상호 비교하였다. 이 결과에서는 자기장의 수직성분에서 차이가 있음을 발견하였다. 마지막으로 3성분 자료에 대한 고유값 분석을 통해 지진 발생 시기 부근에 고유값의 변화가 발생하였는지 분석하였다. 청양 관측소의 위치가 지진 발생지점과 매우 많이 떨어져 있고 규모가 작아서 명확한 전조 현상을 발견할 수는 없었으나, 지진과 상관성이 높은 지자기 변동성을 발견하였다. 본 연구에서 개발된 다양한 지자기 신호처리 기술은 향후 전조현상 탐지를 위해 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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