This paper describes a procedure to improve road noise using DPDS estimation. We can estimate a body local stiffness at chassis mounting point where the path of road input vibration by DPDS with experiment and FE simulation. DPDS result from FE model has a good correlation with experiment data. FE model DPDS shows weak points among chassis mounting points. Body panel thickness and shape were changed to meet DPDS target. Improved DPDS of critical points makes a road noise level lower.
본 논문에서는 고차 상관 특정 정보와 주성분 분석을 결합하여 차원을 낮추면서도 객체 인식을 유지하고, 고유 공간 구성 시간을 현저하게 줄이는 알고리즘에 대해 기술한다. 제안된 방법은 기존의 기하학적 정보를 이용하거나 스테레오 영상을 이용하는 방법에 비해 많은 계산량이 요구되지 않기 때문에 실시간 시스템 구축에 매우 적합하다는 것이 실험을 통하여 증명되었다. 또한 인식률을 향상시키기 위해 단순히 기존의 방법인 point to point 방식인 단순 거리 계산은 오차가 많기 때문에 본 논문에서는 개선된 Class to Class방식인 K-Nearest Neighbor을 이용하여 몇 개의 연속적인 입력영상을 인식의 단위로 이용하여 인식 오차를 줄일 수 있었다.
The whiplash Injuries due to rear collision occur frequently. As result, in many countries, seat performance is being assessed and developed to improve head whiplash injury in rear collision of passenger car. This study compares whiplash assessment methods in each country. Using the DFSS(Design for Six Sigma) method, the correlation between influence parameters of head restraints and whiplash injury criteria is analyzed. Four control factors are used in this study. And total 11 whiplash injury criteria from NCAP(New Car Assessment Program) of Korea, Europe, China and IIHS(Insurance Institute for Highway Safety) of USA are used for output response. By the experimental design, L9 orthogonal coordinate system is configured and is tested by sled test equipment, twice. By using average assay value and ANOVA, the correlation between control factors and injury criteria has been comprehended. Optimization design of head restraint according the regional seat safety assessment was derived through the correlation.
The health conditions of in-service civil infrastructures can be evaluated by employing structural health monitoring technology. A reliable health evaluation result depends heavily on the quality of the data collected from the structural monitoring sensor network. Hence, the problem of sensor fault diagnosis has gained considerable attention in recent years. In this paper, an innovative sensor fault diagnosis method that focuses on fault detection and isolation stages has been proposed. The dynamic or auto-regressive characteristic is firstly utilized to build a multivariable statistical model that measures the correlations of the currently collected structural responses and the future possible ones in combination with the canonical correlation analysis. Two different fault detection statistics are then defined based on the above multivariable statistical model for deciding whether a fault or failure occurred in the sensor network. After that, two corresponding fault isolation indices are deduced through the contribution analysis methodology to identify the faulty sensor. Case studies, using a benchmark structure developed for bridge health monitoring, are considered in the research and demonstrate the superiority of the new proposed sensor fault diagnosis method over the traditional principal component analysis-based and the dynamic principal component analysis-based methods.
We have presented the thermodynamic, structural and dynamic properties of liquid pentane isomers - normal pentane, isopentane, and neopentane - using an expanded collapsed atomic model. The thermodynamic properties show that the intermolecular interactions become weaker as the molecular shape becomes more nearly spherical and the surface area decreases with branching. The structural properties are well predicted from the site-site radial, the average end-to-end distance, and the root-mean-squared radius of gyration distribution func-tions. The dynamic properties are obtained from the time correlation functions - the mean square displacement (MSD), the velocity auto-correlation (VAC), the cosine (CAC), the stress (SAC), the pressure (PAC), and the heat flux auto-correlation (HFAC) functions - of liquid pentane isomers. Two self-diffusion coefficients of liquid pentane isomers calculated from the MSD's via the Einstein equation and the VAC's via the Green-Kubo relation show the same trend but do not coincide with the branching effect on self-diffusion. The rotational re-laxation time of liquid pentane isomers obtained from the CAC's decreases monotonously as branching increases. Two kinds of viscosities of liquid pentane isomers calculated from the SAC and PAC functions via the Green-Kubo relation have the same trend compared with the experimental results. The thermal conductivity calculated from the HFAC increases as branching increases.
In this paper Statistical Energy Analysis has been considered to predict high frequency air borne interior noise. Dash panel Insulation is major part to reduce engine excitation noise. Transmission loss and absorption coefficient are considered to predict dash insulation performance. Transmission lose is derived from coupling loss factor and absorption coefficient is derived from internal damping loss factor. Material Biot properties were used to calculate each loss factors. Insulation geometry thickness distribution was hard to measure, so FeGate software was used to calculate thickness map from CAD drawing. Each predicted transmission losses between conventional insulation and light weight insulation were compared with SEA. Transmission loss measurement was performed to validate each prediction result, and it showed good correlation between prediction and measurement. Finally interior noise prediction was performed and result showed light weight insulation system can reduce 40% weight to keep similar performance with conventional insulation system, even though light weigh insulation system has lower sound transmission loss and higher absorption coefficient than conventional system.
최대 주기를 갖는 이진 수열에 대한 상호상관 함숫값은 통신 분야에서 다양하게 응용되고 있기 때문에 그 값의 범위와 발생빈도에 대한 분석은 다양하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 데시메이션 $d=2^{m-1}(3{\cdot}2^{m}-1)$를 이용하여 새로운 수열군을 제안하고 그 수열의 상호상관 함숫값의 범위와 분포에 대하여 분석한다.
본 논문은 LED-ID기반 실내 위치인식을 위해 LED-ID 정보에 부가정보를 결합하는 Optical Correlation에 관한연구로 변조시에는 위치정보를 대역 확산하여 LED-ID정보에 결합하고 복조시에는 자기상관을 통하여 데이터를 복원한다. 이 과정에서 LED-ID정보와 부가정보간의 저간섭을 위해 확산코드 수열 알고리즘이 적용된 Optical Correlation을 연구하였다. 부가정보를 송출시 LED-ID정보와의 간섭완화를 위해 확산코드를 사용하였으며, 최종 송신된 신호에서 부가정보데이터는 자기 상관을 통해 확인하였다. 또한 명확한 부가정보데이터 복원을 위한 Optical Correlation을 설계하여 구현하였고 모의실험을 통해 부가정보의 신호 크기에 따른 비트 에러율 성능을 도출하였다. 시스템의 유용성 입증을 위해서는 제안된 LED-ID기반 실내 위치인식을 위한 Optical Correlation 시뮬레이터를 구현하였다.
June-Goo Lee;HeeSoo Kim;Heejun Kang;Hyun Jung Koo;Joon-Won Kang;Young-Hak Kim;Dong Hyun Yang
Korean Journal of Radiology
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제22권11호
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pp.1764-1776
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2021
Objective: This study aimed to validate a deep learning-based fully automatic calcium scoring (coronary artery calcium [CAC]_auto) system using previously published cardiac computed tomography (CT) cohort data with the manually segmented coronary calcium scoring (CAC_hand) system as the reference standard. Materials and Methods: We developed the CAC_auto system using 100 co-registered, non-enhanced and contrast-enhanced CT scans. For the validation of the CAC_auto system, three previously published CT cohorts (n = 2985) were chosen to represent different clinical scenarios (i.e., 2647 asymptomatic, 220 symptomatic, 118 valve disease) and four CT models. The performance of the CAC_auto system in detecting coronary calcium was determined. The reliability of the system in measuring the Agatston score as compared with CAC_hand was also evaluated per vessel and per patient using intraclass correlation coefficients (ICCs) and Bland-Altman analysis. The agreement between CAC_auto and CAC_hand based on the cardiovascular risk stratification categories (Agatston score: 0, 1-10, 11-100, 101-400, > 400) was evaluated. Results: In 2985 patients, 6218 coronary calcium lesions were identified using CAC_hand. The per-lesion sensitivity and false-positive rate of the CAC_auto system in detecting coronary calcium were 93.3% (5800 of 6218) and 0.11 false-positive lesions per patient, respectively. The CAC_auto system, in measuring the Agatston score, yielded ICCs of 0.99 for all the vessels (left main 0.91, left anterior descending 0.99, left circumflex 0.96, right coronary 0.99). The limits of agreement between CAC_auto and CAC_hand were 1.6 ± 52.2. The linearly weighted kappa value for the Agatston score categorization was 0.94. The main causes of false-positive results were image noise (29.1%, 97/333 lesions), aortic wall calcification (25.5%, 85/333 lesions), and pericardial calcification (24.3%, 81/333 lesions). Conclusion: The atlas-based CAC_auto empowered by deep learning provided accurate calcium score measurement as compared with manual method and risk category classification, which could potentially streamline CAC imaging workflows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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