Two-phase self-organizing neuro-modeling (SONM). the global SONM and local SONM, is designed for tracking non-stationary manufacturing processes. Radial basis function (RBF) neural network is employed, and self-tuning estimator is also developed for the determination of RBF network parameters on-line. A pattern recognition approach is presented for identifying a correct RBF neural network, which is used for identifying current manufacturing processes. Experimental results showed that the proposed approach is suitable for tracking non-stationary processes.
We study the periodic homogenization of the non-stationary Stokes equations. The fundamental homogenization theorem and corrector theorem are proved under a very general assumption on the viscosity coefficients and data. The proofs are based on a weak formulation suitable for an application of classical Tartar's method of oscillating test functions. Such a weak formulation is derived by adapting an argument in Teman's book [Navier-Stokes Equations: Theory and Numerical Analysis, North-Holland, Amsterdam, 1984].
Non-stationary random vibration of linear structures with uncertain parameters is investigated in this paper. A time-domain explicit formulation method is first presented for dynamic response analysis of deterministic structures subjected to non-stationary random excitations. The method is then employed to predict the random responses of a structure with given values of structural parameters, which are used to fit the conditional expectations of responses with relation to the structural random parameters by the response surface technique. Based on the total expectation theorem, the known conditional expectations are averaged to yield the random responses of stochastic structures as the total expectations. A numerical example involving a frame structure is investigated to illustrate the effectiveness of the present approach by comparison with the power spectrum method and the Monte Carlo simulation method. The proposed method is also applied to non-stationary random seismic analysis of a practical arch bridge with structural uncertainties, indicating the feasibility of the present approach for analysis of complex structures.
In this study, we performed a non-stationary frequency analysis using a power model and the model was applied for Seoul, Daegu, Daejeon, Mokpo sites in Korea to estimate the probable precipitation amount at the target years (2020, 2050, 2080). We used the annual maximum precipitation of 24 hours duration of precipitation using data from 1973 to 2009. We compared results to that of non-stationary analyses using the linear and logistic regression. The probable precipitation amounts using linear regression showed very large increase in the long term projection, while the logistic regression resulted in similar amounts for different target years because the logistic function converges before 2020. But the probable precipitation amount for the target years using a power model showed reasonable results suggesting that power model be able to reflect the increase of hydrologic extremes reasonably well.
In the nonlinear dynamic structural analysis, the given ground excitation as an input should be well defined. Because of the lack of recorded accelerograms in Korea, it is required to generate an artificial earthquake by a stochastic model of ground excitation with various dynamic properties rather than recorded accelerograms. It is well known that earthquake motions are generally non-stationary with time-varying intensity and frequency content. Many researchers have proposed non-stationary random process models. Yeh and Wen (1990) proposed a non-stationary stochastic process model which can be modeled as components with an intensity function, a frequency modulation function and a power spectral density function to describe such non-stationary characteristics. This paper shows the process to generate nonstationary artificial earthquake ground motions considering target design response spectrum chosen by ATC14.
본 연구에서는 모수(parameter)가 시간에 따라 변화하는 비정상성 확률분포를 훙수빈도분석에 적용하였다. 또한, 비정상성을 가정한 재현기간 및 위험도를 추정하였다. GEV (Generalized Extreme Value) 분포를 사용하여 정상성 및 비정상성 모형 4개를 구축하였으며 비정상성 모형은 위치모수(location parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 규모모수(scale parameter)만 선형경향성을 가지는 경우, 위치 및 규모모수가 모두 선형경향성을 가지는 경우의 3가지로 구분되었다. 구축된 4개의 모형 중 적합모형을 선정하기 위해 상대적 우도비 검정과 Akaike 정보기준을 사용하였으며, 우리나라의 8개 다목적댐(충주댐, 소양강댐, 안동댐, 임하댐, 합천댐, 대청댐, 섬진강댐, 주암댐)으로부터 취득된 과거 관측 댐 유입량을 사용하여 제안된 절차를 적용하고 결과를 비교분석하였다. 적합모형 선정 결과 합천댐과 섬진강댐이 비정상성 GEV 모형에 적합한 것으로 분석되었고, 나머지 6개 지점의 다목적댐들은 정상성 모형에 적합한 것으로 분석되었다. 특히 합천댐과 섬진강댐의 경우 비정상성 가정에서 산정된 재현기간이 정상성 가정에서 산정된 재현기간보다 작게 산정되었음을 알 수 있었다.
본 연구는 최근에 개발된 비정상성 강우빈도해석법을 적용하여 추정한 확률강우량에 대한 적용성 및 신뢰성을 평가하였다. 이를 위하여 기상청 관할 강우관측소 중 자료의 증가 경향성이 유의한 4개 지점에 대하여 3가지 형태의 확률강우량을 산정하였다. 첫 번째 확률강우량은 1973-1997년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도해석을 적용하여 추정한 확률강우량(SPR1997)이고, 두 번째 확률강우량은 1973-2006년의 관측자료를 가지고 일반적인 강우빈도 해석을 적용하여 추정한 확률강우량(SPR2006), 그리고 세 번째 확률강우량은 1973-1997년의 강우량 자료를 가지고 1997년을 현재시점이라 가정하여 2006년의 확률강우량을 비정상성 강우빈도해석법을 적용하여 추정한 확률강우량(NSPR2006)이다. 2006년을 목표연도라 가정하고, 확률강우량을 비교분석한 결과, 비정상성 강우빈도해석법에 의한 확률강우량(NSPR2006)이 정상성 확률강우량(SPR1997)에 비해 목표연도의 확률강우량에 대하여 적절한 값을 추정하는 것으로 나타났다. 본 연구는 또한 Bootstrap 기법을 이용한 신뢰구간을 비교하여 비정상성 확률강우량 추정에 적용되는 매개변수 추정법에 대한 평가를 수행하였다. 최우도법에 의한 신뢰구간 길이가 확률가중모멘트법에 의한 신뢰구간 길이보다 좁게 나타났으며, 이는 최우도법이 비정상성 강우빈도해석법에 적용되어 신뢰성 높은 확률강우량을 추정하는 것으로 판단된다.
동적 지진해석 수행 시 적절한 입력지진파를 선정 생성하는 것은 매우 중요하다. 현재 국내에서는 일반적으로 국외에서 계측된 강진 기록이나 인공지진파가 입력지진파로 사용된다. 계측지진기록은 지진파의 고유성질인 시간에 따라서 주파수 특성이 변이하는 비정상(Non-Stationary) 특성을 가지고 있지만 설계 응답스펙트럼과는 일치하지 않으며 주파수영역에서 생성된 인공지진파는 설계 응답스펙트럼과는 일치하지만 정상(Stationary) 특성을 가지고 있는 단점이 있다. 본 연구에서는 계측기록의 Non-stationary 특성을 보존하되 동시에 설계 응답스펙트럼에 상응하는 지진파를 생성하였다. 적용된 기법은 Impulse 함수를 이용하여 시간영역에서 지진기록을 목표 스펙트럼에 상응하도록 보정하는 알고리즘이다. 적용 결과, 시간영역 변화 알고리즘은 성공적으로 계측 지진기록을 설계 응답스펙트럼와 일치하도록 조정할 수 있으며 원 지진기록의 Non-stationary 특성을 보존하는 것으로 나타났다. 나아가 계측 지진기록과 보정된 지진기록을 적용한 비선형 지반응답해석을 수행한 결과, 보정된 지진파를 이용한 결과가 보다 합리적인 것으로 나타났다. 본 연구에서 변환된 지진기록은 기존 기록의 문제점을 보완하는 진보된 입력지진파인 것으로 나타났으며 추후 지진해석 시 이를 준용하는 것이 합리적일 것으로 판단된다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제13권4호
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pp.291-302
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2006
The current paper proposes fast distributed constrained power control (FDCPC) with a non stationary relaxation factor as the next power update for CDMA cellular power control systems. A review is also given of unconstrained control algorithms: distributed power control (DPC), unconstrained second order power control (USOPC), and DPC with a stationary relaxation factor (DPCSRF) To improve the performance of outage probability convergence, DCPC with a non stationary relaxation factor (FDCPC) is proposed. Under constrained conditions, the convergence rate of FDCPC is shown to outperform that of DCPC and constrained second order power control(CSOPC).
비백색잡음(non-white noise)인 잔향(reverberation)이 신호탐지(signal detection)의 주 방해신호인 천해 능동소나(active sonar) 환경에서의 표적탐지는 선백색화기(pre-whitener)를 사용하여 수신신호를 백색화한 후 백색잡음에서 최적 탐지기(optimum detector)인 정합필터를 사용한다. 그러나 이 방법은 잔향이 비정상(non-stationary) 특성을 가지기 때문에 구현이 매우 힘들다. 기존의 연구에 따르면 이러한 잔향은 지역적 정상상태(local stationary).라고 가정할 수 있다. 본 논문에서는 먼저 잔향신호의 지역적 정상상태의 범위를 추정(estimation)하고, 이 추정을 바탕으로 비백색 잔향신호 환경에서 선백색화 블록 정규화 정합필터(pre-whitening block normalized matched filter)의 성능을 개선할 수 있는 선백색화 기법을 제안하였다. 제안된 잔향신호의 백색화 기법은 표적신호 전 후의 잔향신호를 사용하여 처리블록(processing block)을 백색화하기 때문에 기존의 백색화 기법보다 우수한 성능을 보였다. 제안된 백색화 기법을 이용한 탐지기의 성능을 평가하기 위해 우리나라 인근해역에서 실측된 데이터를 이용하여 컴퓨터 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과 제안된 기법을 사용한 탐지기는 기존의 백색화 기법을 사용한 탐지기보다 우수한 탐지선응을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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