• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제28권1호
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• pp.39-45
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• 2024

경주 및 포항지진으로 인한 지하매설배관의 파열 및 누수가 발생하여 내진 안전성 확보의 중요성이 증대되고 있다. 배관시스템의 내진 확보를 위해 금속 벨로우즈 신축관이음이 적용되고 있다. 금속 벨로우즈는 일련의 주름 형상으로 제작되어 비교적 낮은 강성으로 유연하게 변형으로부터 대응한다. 금속 벨로우즈의 목적에 따라 다양한 주름 형상과 겹 수로 제작되고 이와 관련한 다양한 연구가 수행되었다. 하지만 산높이가 복합적인 벨로우즈의 전단 거동에 대한 내진성능을 평가한 연구는 미비하다. 따라서 본 연구는 복합적인 산 높이로 구현된 벨로우즈의 전단 내진성능을 분석하기 위한 단조하중실험, 점증반복하중실험 및 피로반복실험을 수행하였다. 실험은 한 겹 및 세 겹으로 제작된 벨로우즈를 대상으로 수행하였으며, 한 겹 보다 세 겹으로 제작된 벨로우즈의 최대 변형 및 피로 수명이 높은 것으로 평가되었다. 하지만 세 겹의 벨로우즈는 내압에 비해 높은 강성으로 주름산의 변형이 더 낮은 변위에서 발생하며, 복합적인 주름산의 높이와 관련하여 특정 조건에서는 누수가 빠르게 발생하였다. 피로 수명은 낮은 변형률에서 많은 겹 수의 벨로우즈가 높게 평가되었고, 높은 변형률에서는 동일한 피로 수명으로 수렴하였다.

• 대한수학회논문집
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• 제24권3호
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• pp.397-413
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• 2009

In this paper, for functionals of a generalized Brownian motion process, we show that the generalized Fourier-Feynman transform of the convolution product is a product of multiple transforms and that the conditional generalized Fourier-Feynman transform of the conditional convolution product is a product of multiple conditional transforms. This allows us to compute the (conditional) transform of the (conditional) convolution product without computing the (conditional) convolution product.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제20권1호
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• pp.1-18
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• 2012

We study various relationships that exist among generalized conditional integral transform, generalized conditional convolution and generalized first variation for a class of functionals defined on K[0, T], the space of complex-valued continuous functions on [0, T] which vanish at zero.

• 대한수학회보
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• 제48권5호
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• pp.1003-1014
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• 2011

Motivated by the convolution product of white noise functionals, we introduce a new notion of convolution products of white noise operators. Then we study several interesting relations between the convolution products and the quantum generalized Fourier-Mehler transforms, and study a quantum-classical correspondence.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제54권1호
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• pp.43-63
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• 2014

The range spaces of Fourier cosine and sine transforms on $L^1$([0, ${\infty}$)) are characterized. Using Fourier cosine and sine type convolutions, Fourier cosine and sine transformable Boehmian spaces have been constructed, which properly contain $L^1$([0, ${\infty}$)). The Fourier cosine and sine transforms are extended to these Boehmian spaces consistently and their properties are established.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제8권3호
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• pp.731-742
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• 2001

A Gaussian smoothing algorithm obtained from a cascade of convolutions with a seven-point kernel is described. We prove that the change of local sums after applying our algorithm to sinusoidal signals is reduced to about two thirds of the change by the binomial coefficients. Hence, our seven point kernel is better than the binomial coefficients when trend curves are needed to be generated. We also prove that if our Gaussian convolution is applied to sinusoidal functions, the amplitude of higher frequencies reduces faster than the lower frequencies and hence that it is a low pass filter.

• East Asian mathematical journal
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• 제5권1호
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• pp.57-67
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• 1989

We introduce a class $L_{\sigma}*({\alpha},{\beta},{\gamma})$ of functions defined by $f*S_{\sigma}(z)$ of f(z) and $S_{\sigma}(z)=z/(1-z)^{2(1-{\sigma})}$. The present paper is to determine extreme point, coefficient inequalities., distortion Theorem and radius of starlikeness and convexity for functions in $L_{\sigma}*({\alpha},{\beta},{\gamma})$. And we give fractional calculus.

• 대한수학회지
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• 제42권3호
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• pp.599-619
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• 2005

We define the convolutions of Fourier hyperfunctions and show that every strongly decreasing Fourier hyperfunction is a convolutor for the space of Fourier hyperfunctions and the converse is true. Also we show that there are no differential operator with constant coefficients which have a fundamental solution in the space of strongly decreasing Fourier hyperfunctions. Lastly we show that the space of multipliers for the space of Fourier hyperfunctions consists of analytic functions extended to any strip in $\mathbb{C}^n$ which are estimated with a special exponential function exp$(\mu|\chi|)$.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.29-37
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• 2021

본 논문에서는 안저영상의 다중 스케일 정보를 다루기 위한 딥러닝 기반의 망막 혈관 분할 모델을 제안한다. 제안 모델은 이미지 분할 딥러닝 모델인 U-Net과 선택적 커널 합성곱을 통합한 합성곱 신경망으로 안저영상에서 눈과 관련된 질병을 진단하는데 중요한 정보가 되는 망막 혈관의 다양한 모양과 크기를 갖는 특징 정보를 추출하고 분할한다. 제안 모델은 일반적인 합성곱과 선택적 커널 합성곱으로 구성된다. 일반적인 합성곱 층은 같은 크기 커널 크기를 통해 정보를 추출하는 반면, 선택적 커널 합성곱은 다양한 커널 크기를 갖는 브랜치들에서 정보를 추출하고 이를 분할 주의집중을 통해 적응적으로 조정하여 결합한다. 제안 모델의 성능 평가를 위해 안저영상 데이터인 DRIVE와 CHASE DB1 데이터셋을 사용하였으며 제안 모델은 두 데이터셋에 대하여 F1 점수 기준 82.91%, 81.71%의 성능을 보여 망막 혈관 분할에 효과적임을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제15권4호
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• pp.319-328
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• 2011

Let $\mathbf{c}=\{c_n\}_{n{\in}\mathbb{Z}}\in{\ell}^1(\mathbb{Z})$ and $\{f_n\}_{n{\in}\mathbb{Z}}$ be a frame (Riesz basis, respectively) of $L^2(\mathbb{R})$. We obtain necessary and sufficient conditions of $\mathbf{c}$ under which $\{\mathbf{c}{\ast}_{\lambda}f_n\}_{n{\in}\mathbb{Z}}$ becomes a frame (Riesz basis, respectively) of $L^2(\mathbb{R})$, where ${\lambda}$ > 0 and $(\mathbf{c}{\ast}_{\lambda}f)(t)\;:=\;{\sum}_{n{\in}\mathbb{Z}}c_nf(t-n{\lambda})$. When $\{\mathbf{c}{\ast}_{\lambda}f_n\}_{n{\in}\mathbb{Z}}$ becomes a frame of $L^2(\mathbb{R})$, we present its frame operator and the canonical dual frame in a simple form. Some interesting examples are included.