Televiewer is a logging tool capable of scanning the borehole wall. The tool uses a rotating acoustic beam generator that acts as both a transmitter and receiver. The beams are sent toward the wall. The amplitude of a returning signal from the wall has nearly a linear relationship with the reflection coefficient R of the borehole wall, when the wall is smooth. As R depends only on rock impedance for fixed water impedance, the amplitude is directly associated with mass density and seismic velocity of rock. Meanwhile, the amplitude can be further reduced by wall roughness that may be caused by drilling procedures, differences in rock hardness, because the rough surface can easily scatter the acoustic energy and sometimes the hole becomes elongated in all directions according to the degree of weathering. In this sense, the amplitude is related to the hardness of rocks. For convenience of analysis, the measured amplitude image(2-D data(azimuth ${\times}$ depth)) is converted, with an appropriate algorithm, to the 1-D data(depth), where the amplitude image values along a predetermined fracture signature(sinusoid) are summed up and averaged. The resulting values are subsequently scaled simply by a scalar factor that is possibly consistent with a known strength. This scaled Televiewer reflectivity is named, as a matter of convenience,“Televiewer rock strength”. This paper shows, based on abundant representative case studies from about 8 years of Televiewer surveys, that Televiewer rock strength might be regarded, on a continuous basis with depth, as a quitely robust indicator of rock classification and in most cases as an approximate uniaxial strength that is comparable to the rebound value from Schmidt hammer test.
3 차원 영상 모델링은 자동 시각적 검사와, 비파괴 검사분야에서 절실히 요구되고 있는 연구 분야이다. 또한 그것은 생의학연구, 의료, 수술계획과 정교성이 요구되는 중대한 수술 (안면 절개) 등에 매우 유용하다. 영상처리 및 분석 기술은 3 차원 의료 영상 정보의 질올 높여 주는데, 의료정보를 정확하고 빠르게 분석하는 일은 용이하지 않다. 본 논문에서는 향상된 3 차원 의료영상의 가시화를 위하여 사면체 분할법에 의한 모델링 방법을 제안한다. 이 방법에서는 트라이 베리에이트 구간별 선형 보간법이 구축된 사면체영역에 걸쳐 적용된다. 그리고, 등면, 색채 윤곽, 슬라이싱 등 가시화 방법들도 논의된다. 이것은 마칭큐브스 알고리즘으로 인해 제기되는 불확실한 경우가 발생하지 않고, 자료 감축의 효과도 가져올 수 있으므로 보다 정확하고 빠른 의료정보 분석에 기여할 수 있을 것으로 사료된다. 그리고, 자료 감축으로 인한 정확도의 감소가 발생할 경우에는 최소제곱을 바탕으로 한 사면체 세분할을 사용하여 보완할 수 있을 것으로 기대한다.
넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 감시, 3차원 해석 등의 분야에 널리 응용되고 있다. 본 논문에서는 어안(fisheye) 렌즈를 이용한 전방향 카메라로 입력된 영상으로부터 카메라의 이동 및 회전 파라미터를 자동으로 추정하는 새로운 자동보정 알고리즘이 제안되었다. 먼저, 카메라 위치를 임의의 각 도로 변환하여 얻어진 영상을 이용해 일차 매개변수로 표현된 카메라의 사영(projection)모델을 추정한다. 그리고 이후 다양하게 변환되는 카메라의 위치에 따라 에센셜(essential) 행렬을 구하며, 이 과정에서 대상 영상으로부터 적합한 인라이어(inlier) 집합을 구하기 위해 특징점이 영역 내에 분포 정도를 반영하는 표준편차(standard deviation)를 정량적(quantitative) 기준으로 이용한다. 다양한 실험을 통해 제안된 알고리즘이 전방향 카메라의 사영 모델과 회전, 이동 등의 변환 파라미터를 정확하게 추정함을 확인하였다.
This paper develops a conversion function and method transforming from daily peak load curve used $LOLE_D$ [days/year] to hourly load curve used $LOLE_H$[hours/year]and describes relationship between $LOLE_D$ [days/year] and $LOLE_H$ [hours/year]. The indices can not only be transformed just arithmetically but also have different characteristics physically because of using their different load curves. The conversion function is formulated as variables of capacity and forced outage rate of generator, hourly load daily load factor and daily peak load yearly load factor, etc. Therefore, the conversion function (${\gamma}={\varphi}$(.)) can not be simple. In this study, therefore, the function is formulated as linear times of separated two functions. One is an exponential formed conversion function of daily load factor. Another is formulated with an exponential typed conversion function of daily peak load yearly load factor. Futhermore, this paper presents algorithm and flow chart for transforming from $LOLE_D$[days/year] to $LOLE_H$[hours/year]. The proposed conversion function is applied to sample system and actual KPS(Korea Power System) in 2015. The exponent coefficients of the conversion functions are assessed using proposed method. Finally, assessment errors using conversion function for case studies of sample system and actual system are evaluated to certify the firstly proposed method.
This study is concerned with a design methodology of optimized fuzzy clustering-based neural network classifier for classifying black plastic. Since the amount of waste plastic is increased every year, the technique for recycling waste plastic is getting more attention. The proposed classifier is on a basis of architecture of radial basis function neural network. The hidden layer of the proposed classifier is composed to FCM clustering instead of activation functions, while connection weights are formed as the linear functions and their coefficients are estimated by the local least squares estimator (LLSE)-based learning. Because the raw dataset collected from Raman spectroscopy include high-dimensional variables over about three thousands, principal component analysis(PCA) is applied for the dimensional reduction. In addition, artificial bee colony(ABC), which is one of the evolutionary algorithm, is used in order to identify the architecture and parameters of the proposed network. In experiment, the proposed classifier sorts the three kinds of plastics which is the most largely discharged in the real world. The effectiveness of the proposed classifier is proved through a comparison of performance between dataset obtained from chemical analysis and entire dataset extracted directly from Raman spectroscopy.
테스트용이도(testability)분석은 논리회로에서 발생하는 stuck-at고장을 테스트하는 것이 어느 정도 어려운가를 예측 평가하기 위한 목적에서 이루어진다. 좋은 테스트용이도 분석 프로그램이 있다면, 회로의 테스트용이도를 개선하기 위한 좋은 방안을 회로 설계자들에게 사전에 제시해줌으로써, 테스트 문제에 미리 대비할 수 있도록 해준다. 그 동안 테스트용이도 분석을 효율적으로 수행하기 위한 연구가 있었다. 그러나 COP이나 SCOAP과 같은 기존의 대표적인 테스프용이도 분석 알괴리즘들은 트리 구조를 갖는 회로의 경우에 각 stuck-at고장의 테스트용이도 값을 효율적으로 계산할 수 있으나, 일반적인 구조의 회로에 대해서는 정확도가 떨어진다. 그 이유는 테스트용이도 분석을 선형적인 시간 내에 수행하기 위해서 각 신호신들은 재수렴 팬아웃(reconvergent fanout)으로 인한 상관관계가 없는 것으로 가정하기 때문이다. 본 논문에서는 테스트용이도 분석을 위해 신호선 상관관계를 고려한 개선된 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는, 회로 내에서 재수렴 팬아웃과 이에 경향을 받는 게이트들에 대한 정보를 사전에 파악하기 위한 재수렴 팬아웃 분석 알고리즘을 이용하여, 재수렴 팬아웃으로 인한 효과를 테스트용이도 분석에 반영함으로써 정확도를 높이고 있다.
수중천이신호는 복잡하고 시변, 비선형 및 짧은 지속성의 특성을 지니고 있어서 기준패턴으로 모델링하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 신호들을 프레임간의 중첩을 허용하는 일정한 짧은 신호로 잘라서 분석한다. 더빈 알고리듬을 이용하여 20차의 선형예측계수(LPC)를 프레임마다 추출하여 2층 은닉신경망회로의 입력신호로 사용한다. 추출된 선형예측계수들의 65%는 신경망구조의 학습에 이용되고 35%는 시험용 입력신호로 사용된다. 고래소리 분류에 사용된 고래 종류는 대왕고래, 들쇠고래, 귀신고래, 혹등고래, 밍크고래, 북방긴수염고래 등이다. 결과적으로 이러한 시험용의 신호들로부터 83%이상의 고래 소리 평균 분류율을 얻을 수 있었다.
A method was proposed which employed control of the drop location of fertilizer particles on a spinner disc to optimize the spread pattern uniformity. The system contained an optical sensor as a feedback mechanism, which measured discharge velocity and location, as well as particle diameters to predict a spread pattern of a single disc. Simulations showed that the feed gate adaptation algorithm produced high quality patterns for any given application rate in the dual disc spreader. The performance of the feed gate control method was assessed using data collected from a Sulky spinner disc spreader. The results showed that it was always possible to find a spread pattern with an acceptable CV lower than 15%, even though the spread pattern was obtained from a rudimentary flat disc with straight radial vanes. A mathematical optimization method was used to find the initial parameter settings for a specially designed experimental spreading arrangement, which included the feed gate control system, for a given flow rate and swath width. Several experiments were carried out to investigate the relationship between the gate opening and flow rate, disc speed and particle velocity, as well as disc speed and predicted landing location of fertilizer particles. All relationships found were highly linear ($r^2$ > 0.96), which showed that the time-of-flight sensor was well suited as a feedback sensor in the rate and uniformity controlled spreading system.
Purpose of this study is to develop virtual components and environment for developing a controller of an Active Air Suspension System in laboratory that slough off existing development environment using real vehicle test. This paper presents an air spring modeling and analysis of air suspension system for a commercial vehicle. Preferentially, It was performed vehicle test for pneumatic system and an air spring for characteristic analysis of system. Each component of an air spring suspension system was developed through emulations and modeling of system for pressure and height sensors in the basis on test results in SILS environment. Non-linear characteristics of air spring are accounted for using the measured data. Also, pressure and volume relations for vehicle hight control is considered. After performance verification of virtual model was performed, we developed virtual environment based on HILS for an Active Air Suspension System. We studied estimation and verification technology for control algorithm that developed.
대역이 제한되거나 채널분산이 존재하는 매체를 통해 메시지를 전송하는 과정은 불가피하게 신호왜곡과 잡음유입을 수반하며 결과적으로 심볼간 간섭과 부가잡음에 의해 전송품질이 열화 되어 수신심볼 오율을 증가시키게 된다. 적응 등화기의 역할은 전송 메시지를 복원하기 위해 등화기 수신단에 입력되는 수신신호로부터 채널왜곡 성분과 잡음을 제거하는 일이다. 이를 위해 일반적으로 선형필터부와 심볼 결정기의 조합으로 구성되는 등화기에 관한 연구가 많이 이루어져 왔고 전방향 오류정정부호화과 결합하여 디지털 정보통신 분야에 필수적인 전송효율 제고에 핵심적인 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 등화기 출력인 메시지 심볼에 잔존하는 심볼오류를 추가적으로 정정할 새로운 알고리즘을 제안하였는데 일반적으로 등화기 성능개선 알고리즘들이 등화 초기 수렴속도나 정상상태오차를 개선하는 방향으로 진행되어 오고 있는 반면, 본 논문에서는 등화기 결정심볼과 전송채널 추정값을 이용하여 등화기 입력신호를 재구성하고 실제 입력신호와의 오차신호를 구한 후 이에 대한 통계적 특성을 분석해 직접적으로 오류정정을 수행하는 새로운 알고리즘을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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