A correct understanding of vibration-based degradation is crucial from the standpoint of maintenance for Steam Generators (SG) as crucial mechanical equipment in nuclear power plants. This study has established a novel approach to developing a model for investigating tube bundle degradation according to crack growth caused by two-phase Flow-Induced Vibration (FIV). An important step in the approach is to calculate the two-phase flow field parameters between the SG tube bundles in various zones using the porous media model to determine the velocity and vapor volume fraction. Afterward, to determine the vibration properties of the tube bundles, the Fluid-Solid Interaction (FSI) analysis is performed in eighteen thermal-hydraulic zones. Tube bundle degradation based on crack growth using the sixteen most probable initial cracks and within each SG thermal-hydraulic zone is performed to calculate useful lifetime. Large Eddy Simulation (LES) model, Paris law, and Wiener process model are considered to model the turbulent crossflow around the tube bundles, simulation of elliptical crack growth due to the vibration characteristics, and estimation of SG tube bundles degradation, respectively. The analysis shows that the tube deforms most noticeably in the zone with the highest velocity. As a result, cracks propagate more quickly in the tube with a higher height. In all simulations based on different initial crack sizes, it was observed that zone 16 experiences the greatest deformation and, subsequently, the fastest degradation, with a velocity and vapor volume fraction of 0.5 m/s and 0.4, respectively.
본 논문에서는 모션 캡쳐 시스템을 위한 센서 퓨전 방법을 제안한다. 제안된 시스템에서는 두가지 종류의 센서가 상호보완적으로 사용된다. 연기자의 팔에 부착된 12개의 광학식마커를 보조하기 위해서 4개의 자기식 센서(마커)가 팔 상박과 손등에 부착된다. 광학식 마커는 장애물에 의하여 가려질 수 있기 때문에 광학식 센서의 정보는 불완전할 수 있으며 이 경우 자기식 센서 정보가 불연속인 광학식 센서의 정보를 이어주는데 사용된다. 센서 신호간의 관계를 모델링하기 위해 시스템 동정화 방법을 사용한다. 입 출력 데이터로부터 동적 시스템들을 구성하고 시스템 동정화 방법을 사용하여 후보 모델들로부터 가장 좋은 모델을 결정한다. 제안된 방법은 현재 간단한 신호처리 기법을 사용하고 있는데, 추후 연구에선 Wiener나 Kalman 필터를 사용한 새로운 방법을 제안하고자 한다.
본 논문에서는 중기 국채(Treasure Note; T-Note)의 실제 자료를 이용하여 채권 가격에 대한 이자율을 예측하는 동적인 예측 알고리즘을 제안하고 있다. 제안한 알고리즘은 이자율 기간 구조를 근본으로 하고 있으며 표준 위너 과정(standard Wiener process)과 같은 다양한 금융 모형의 대안으로 활용 가능하다. 본 논문에서는 실제 자료의 누적 분포 함수(Cumulative Distribution Function; CDF)를 이용하여 이자율을 측정하였으며 CDF는 수치적 방법인 보간법 중에 자주 활용되는 내츄럴 큐빅 스플라인(natural cubic spline; NCS)방법을 통하여 얻었다. 위에서 얻은 CDF를 통하여 난수 생성기법(random number generation scheme; RNGS)을 이용하여 채권의 가격를 계산하였다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 얻은 실험결과로부터 제안된 예측 알고리즘에서 엄밀도(precision)의 낮은 값을 얻음으로써 채권의 가치가 더욱 예리하고 정확하게 평가되었음을 확인할 수 있었으며, 이는 매우 근거 있는 예측이라 할 수 있다.
영상 잡음의 제거를 위해서는 영상에 대한 통계적 모델을 설정하고, 잡음이 섞인 영상에서 원 영상의 분산을 정확하게 추정하는 것이 매우 중요하다. 분산을 추정하기 위해서는 일반적으로 유한한 크기의 주변 영역 정보를 이용한다. 주변 영역의 크기는 평탄 영역 및 에지 영역과 같이 영상의 영역에 따라 달라진다. 즉, 에지 영역인 경우는 주변 영역의 크기를 작게 설정할수록 추정 분산이 보다 정확하며, 평탄 영역의 경우는 주변 영역의 크기가 크면 분산의 추정이 정확해 진다. 이와 같이 추정된 원 영상의 분산을 이용하여 잡음 영상에 Wiener 필터를 적용함으로써 영상의 잡음을 제거하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 영상의 잡음을 제거하기 위해 웨이블릿 영역의 부모-자식 관계를 이용하여 중요도를 작성하고, 이를 이용하여 분산을 구하기 위한 이웃 영역의 범위를 결정하는 방법을 제안한다. 먼저 웨이블릿 계수의 중요한 특성을 획득할 수 있는 중요도를 작성하기 위해 간단한 분류 방법을 사용한다. 중요한 웨이블릿 계수의 수에 근거하여 웨이블릿 계수의 범위를 결정한 뒤 ML 방법을 이용하여 원 신호의 분산을 추정한다. 실험 결과를 통하여 제안 방법이 기존의 방법보다 나은 결과를 보여줌을 알 수 있다.
추계학적 WP을 이용하여 불확실성을 고려하면서 항만 구조물의 실시간에 따른 피해와 파괴확률 그리고 잔류수명을 해석할 수 있는 모형을 수립하였다. 과거부터 현재까지의 피해상태와 미래에 발생될 피해 진행 과정에 포함되는 불확실성을 고려할 수 있는 추계학적 확률모형이다. 피해경로를 추적할 수 있으며 누적피해의 밀도함수도 산정하여 파괴확률을 추정할 수 있다. 또한 구조물의 잔류수명에 대한 밀도함수도 구할 수 있다. 최소자승법과 최우도법을 이용하여 모형의 파라미터를 추정할 수 있는 방법도 제시하였다. 검증을 위해 시간의 진행에 따른 누적피해와 잔류수명에 대한 밀도함수를 산정하고 해석하였는데 이론적인 결과가 MCS 기법의 수치적인 결과와 매우 잘 일치하였다. 또한 내구수명이나 잔류수명에 대한 밀도함수의 거동과 MTTF와 MRL이 정량적으로 잘 일치하였다. 한편 본 연구에 수립된 모형을 경사제에 적용하기 위하여 피복재 피해에 대한 수리모형 실험자료를 활용하여 모형의 파라미터들을 추정하였다. 시간의 진행에 따른 피복재 누적피해의 밀도함수와 파괴확률을 산정하였는데 MCS의 결과와 이론적인 결과가 매우 잘 일치하였다. 경과시간이 클수록 밀도함수가 우측으로 이동하면서 불확실성이 커지면서 파괴확률이 급격하게 증가하였다. 또한 재령에 따른 잔류수명의 거동특성을 해석하였는데, 잔류수명의 분포함수에서 좌측보다는 우측 꼬리 부분이 길게 형성되어 MRL이 급격하게 감소하는 경향을 보였다. 이는 경사제 피복재의 피해가 완만하게 증가하는 현상을 반영한 것으로 판단된다. 특히 재령과 내구수명 그리고 잔류수명의 관계를 해석하였는데, 재령이 오래될수록 재령과 MRL의 합이 MTTF와 큰 차이를 보이고 있다. 이는 재령이 증가하면 잔류수명의 평균인 MRL이 불확실성에 의하여 급격히 감소하기 때문이다.
Recent developments in the field of separation of mixed signals into music/voice components have attracted the attention of many researchers. Recently, iterative kernel back-fitting, also known as kernel additive modeling, was proposed to achieve good results for music/voice separation. To obtain minimum mean square error (MMSE) estimates of short-time Fourier transforms of sources, generalized spatial Wiener filtering (GW) is typically used. In this paper, we propose an advanced music/voice separation method that utilizes a generalized weighted ${\beta}$-order MMSE estimation (WbE) based on iterative kernel back-fitting (KBF). In the proposed method, WbE is used for the step of mixed music signal separation, while KBF permits kernel spectrogram model fitting at each iteration. Experimental results show that the proposed method achieves better separation performance than GW and existing Bayesian estimators.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제6권4호
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pp.203-208
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2006
Channel estimation and data detection for OFDM systems over time- and frequency-selective channels are investigated. Relying on the complex exponential basis expansion channel model, a pilot-embedded channel estimation scheme with low computational complexity and spectral efficiency is proposed. A periodic pilot sequence is superimposed at a low power on information bearing sequence at the transmitter before modulation and transmission. The channel state information(CSI) can be estimated using the first-order statistics of the received data. In order to enhance the performance of channel estimation, we recover the transmitted data which can be exploited to estimate CSI iteratively. Simulation results show that the proposed method is suitable for doubly-selective channel estimation for the OFDM systems and the performance of the proposed method can be better than that of the Wiener filter method under some conditions. Through simulations, we also analyze the factors which can affect the system performances.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제9권1호
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pp.75-86
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2002
We consider the problem of estimating the change-point in mean change model with one change-point. Gombay and Huskova(1998) derived a class of change-point estimators with the score function of rank. A change-point estimator with the log score function of rank is suggested and is shown to be involved in the class of Gombay and Huskova(1988). The simulation results show that the proposed estimator has smaller rose, larger proportion of matching the true change-point than the other estimators considered in the experiment when the change-point occurs in the middle of the sample.
This paper deals with a fundamental and classical scattering problem by a finite strip. For the analysis of scattered acoustic field, a “single” integral equation is derived. Firstly, the complexity by considering the effect of the mean flow is alleviated by the introduction of Prandtl-Glauert coordinate and the new dependent variable. Secondly, the difficulty of solving the resultant strongly-coupled integral equations which always appear in this kind of 3-part mixed boundary value problem is solved by observing some good properties of the functions in complex domain and manipulating the equations and variables for the use of those properties. The solution can be obtained asymptotically in terms of gamma function and Whittaker function. One aim of this study is the improvement of methodology for the research using integral equations. The other is the basic understanding of scattering by a finite strip related to the linear cascade model of rotating fan blades.
본 논문에서는 contourlet 변환을 이용하여 잡음을 제거하는 방법을 제안한다. 영상 센서의 발전으로 이미지의 해상도가 좋아지는 반면 잡음에 민감해진다. 그러므로 이를 전처리 단계에서 처리해주는 것이 필요하다. 잡음은 주로 자연 영상의 윤곽선에서 민감하게 반응하기 때문에 고주파대의 잡음을 최대한 정확하게 제거하는 과정이 중요하다. Contourlet 변환은 기존의 wavelet 변환의 다중 스케일과 더불어 다양한 방향 필터뱅크를 이용하여 방향 성분에 대하여 풍부한 정보를 얻을 수 있는 변환이다. 영상의 화이트 가우시안 잡음을 제거하기 위해 contourlet 변환 영역에서의 계수를 이변수 가우스 확률 모델로 설정하고 Bayes 추정법을 사용한다. Bayes 추정법에 필요한 파라미터들은 근사적으로 추정한다. 제안한 방식을 통하여 잡음이 제거된 영상에 추가적으로 Wiener filter와 cycle-spinning을 적용하여 더 높은 PSNR (peak signal-to-noise ratio)값을 얻을 수 있다. 모의실험을 통해 제안한 방식의 PSNR 값과 결과영상으로 성능이 우수함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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