• 전자공학회논문지
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• 제50권10호
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• pp.217-228
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• 2013

본 논문에서는 인간의 시각집중에 따른 뇌기능을 코히어런스와 바이코히어런스 방법을 이용하여 해석하였다. 집중에 관련된 시각자극 실험을 통하여 유발된 뇌유발전위 데이터와 합성한 모의실험 데이터를 통하여, 바이코히어런스는 고정된 두피에서 서로 다른 주파수 대역간의 위상 동조를 보이는데, 코히어런스는 고정된 주파수 대역에서 서로 다른 두피 위치간의 위상동조를 나타내는데 유효하다는 것을 확인 하였다. 두 방법 모두 자극시점과 첨가된 백색잡음의 크기에 영향을 받았다. 집중관련 자극수행에 대하여 바이코히어런스는 ${\Theta}$, ${\delta}$, ${\alpha}$ 대역간의 위상동조를, 코히어런스는 뇌의 전두엽과 두정엽 간의 위상동조를 보였으며, 비집중 자극 수행에 대해서는 위상동조 현상이 두드러지지 않게 관측됨으로써, 인간의 집중과 관련하여 뇌의 기능적인 공간-주파수 간의 차이를 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권3호
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• pp.53-60
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• 2008

최근 들어, 광 기록 저장 시스템을 위한 다양한 기록 방식들이 연구되고 있다. BD (Blue-ray Disc)나 HD-DVD (High-Definition Digital Versatile Disc) 기록 방식의 표준화가 진행된 후에 차세대 광 기록 방식에 대한 관련 업계의 초점이 모아지고 있다. 이러한 차세대 광 기록 저장 시스템 가운데 기술의 호환성이 장점인 Super-RENS (Super-Resolution Near field Structure) 기술이 유력한 후보 중 하나이다. 본 논문에서는 HOS (Higher-Order Statistics)에서 사용되는 bicoherence 테스트를 통해 Super-RENS read-out 신호의 비선형성을 분석하고, Super-RENS 시스템의 비선형 모델링을 위해 신경망을 적용하고자 한다. 본 논문에서 고려하는 모델 구조는 NARX (Nonlinear AutoRegressive eXogenous) 모델이다. 모의실험 결과, Super-RENS read-out 신호의 비선형성이 존재함을 알 수 있었고, Super-RENS 시스템의 비선형 모델링을 위해 신경망이 유용하게 활용될 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• 한국해안해양공학회지
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• 제12권1호
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• pp.39-52
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• 2000

3파 상호작용은 천수파 또는 유한 수심 풍파의 경우에만 중요한 것으로 알려져 왔다. 파랑 성분간의 에너지 전달에 의한 풍파의 성장 관점에서 볼 때 심해에서 3파 상호작용은 4파 상호작용에 비해 별로 중요하지 않다. 그러나, 심해에서도, 특히 풍파 성장의 초기 단계에서는, 3파 상호작용이 중요할 수 있는데, 이는 3파 상호작용이 쇄파에 결정적인 영향을 미치는 파형경사, 수면 위에서의 공기 흐름의 항력, 선박의 항해 등과 밀접한 관계를 가지고 있기 때문이다. 본 연구에서는 일련의 실험실 실험 결과를 제시하고, 이에 대한 bispectrum 분석을 통하여 심해 풍파의 3파 상호작용을 고찰한다. 스펙트럼 첨두 주파수에서의 bicoherence와 파형경사가 거의 정비례하는 것으로 나타나는데, 이는 파봉이 뽀족하고 파곡이 밋밋한, 경사가 큰 파가 3파 상호작용의 결과임을 나타낸다. Bicoherence 및 파형경사 모두가 파랑 성장의 초기 단계에서는 파령에 따라 증가하다가 파랑이 발달함에 따라 다시 작아진다. 파랑 성장의 초기 단계에서 3파 상호작용에 의하여 발달된 스펙트럽 2차 첨두의 에너지가 그 이후에는 4파 상호작용에 의해 주변의 주파수들로 재분배되는 것으로 추측된다.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제8권4호
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• pp.247-256
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• 2009

In mass production industries such as steel making that have large equipment, sudden stops of production process due to machine failure can cause severe problems. To prevent such situations, machine diagnosis techniques play important roles. Many methods have been developed focusing on this subject. In this paper, we propose a method for the early detection of the failure on rotating machine, which is the most common theme in the machine failure detection field. A simplified method of calculating autocorrelation function is introduced and is utilized for ARMA model identification. Furthermore, an absolute deterioration factor such as Bicoherence is introduced. Machine diagnosis can be executed by this simplified calculation method of system parameter distance with weight. Proposed method proved to be a practical index for machine diagnosis by numerical examples.

• 한국공작기계학회:학술대회논문집
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• 한국공작기계학회 1999년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.235-239
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• 1999

This thesis is concerned with the development of useful engineering techniques to detect and analyze nonlinearities in mechanical systems. The methods developed are based on the concepts of higher order spectra, in particular the bispectrum. The study of higher order statistics has been dominated by work on the bispectrum. The bispectrum can be viewed as a decomposition of the third moment(skewness) of a signal over frequency and as such is blind to symmetric nonlinearities. Initially auto higher order spectra are studied in detail with particular attention being paid to normalization method. Traditional method based on the bicoherence are studied. Under certain conditions, notably narrow band signals, the above normalization method is shown to fail and so a new technique based on prewhitening the signal in the time domain is developed.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제4권1호
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• pp.68-74
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• 2005

Among many dimensional and dimensionless amplitude parameters, kurtosis (4-th normalized moment of probability density function) is generally regarded as a sensitive good parameter for machine diagnosis. However, higher order moment may be supposed to be much more sensitive. Bicoherence is an absolute deterioration factor whose range is 1 to 0. The theoretical value of n-th moment divided by n-th moment calculated by measured data would behave in the same way. We propose a simplified calculation method for an absolute index of n-th moment and name this as simplified absolute index of n-th moment. Some favorable results are obtained.

• Smart Structures and Systems
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• 제20권6호
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• pp.669-682
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• 2017

The normalised version of bispectrum, the so-called bicoherence, has often proved a reliable method of damage detection on engineering applications. Indeed, higher-order spectral analysis (HOSA) has the advantage of being able to detect non-linearity in the structural dynamic response while being insensitive to ambient vibrations. Skewness in the response may be easily spotted and related to damage conditions, as the majority of common faults and cracks shows bilinear effects. The present study tries to extend the application of HOSA to damage localisation, resorting to a neural network based classification algorithm. In order to validate the approach, a non-linear finite element model of a 4-meters-long cantilever beam has been built. This model could be seen as a first generic concept of more complex structural systems, such as aircraft wings, wind turbine blades, etc. The main aim of the study is to train a Neural Network (NN) able to classify different damage locations, when fed with bispectra. These are computed using the dynamic response of the FE nonlinear model to random noise excitation.