• Smart Structures and Systems
• /
• 제21권2호
• /
• pp.195-205
• /
• 2018

Research on Lamb wave-based damage identification in plate-like structures depends on precise knowledge of dispersive wave velocity. However, boundary reflections with the same frequency of interest and greater amplitude contaminate direct waves and thus compromise measurement of Lamb wave dispersion in different materials. In this study, non-reflecting boundaries were proposed in both numerical and experimental cases to facilitate time-frequency characterization of Lamb wave dispersion. First, the Lamb wave equations in isotropic and laminated materials were analytically solved. Second, the non-reflecting boundaries were used as a series of frames with gradually increased damping coefficients in finite element models to absorb waves at boundaries while avoiding wave reflections due to abrupt property changes of each frame. Third, damping clay was sealed at plate edges to reduce the boundary reflection in experimental test. Finally, the direct waves were subjected to the slant-stack and short-time Fourier transformations to calculate the dispersion curves of phase and group velocities, respectively. Both the numerical and experimental results suggest that the boundary reflections are effectively alleviated, and the dispersion curves generated by the time-frequency analysis are consistent with the analytical solutions, demonstrating that the combination of non-reflecting boundary and time-frequency analysis is a feasible and reliable scheme for characterizing Lamb wave dispersion in plate-like structures.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.115-126
• /
• 2023

무작위 및 주기적인 변동하는 재생에너지 발전 전력 품질 교란으로 인해 발전 변환 송전 및 배전에서 더 자주 발생하게 된다. 전력 품질 교란은 장비 손상 또는 정전으로 이어질 수 있다. 따라서 서로 다른 전력 품질 외란을 실시간으로 자동감지하고 분류하는 것이 필요하다. 전통적인 PQD 식별 방법은 특징 추출 특징 선택 및 분류의 세 단계로 구성된다. 그러나 수동으로 생성한 특징은 선택 단계에서 정확성을 보장하기 힘들어서 분류 정확도를 향상하는 데에는 한계가 있다. 본 논문에서는 16가지 종류의 전력 품질 신호를 인식하기 위해 CNN(Convolution Neural Networ)과 LSTM(Long Short Term Memory)을 기반으로 시간 영역과 주파수 영역의 특징을 결합한 심층 신경망 구조를 제안하였다. 주파수 영역 데이터는 주파수 영역 특징을 효율적으로 추출할 수 있는 FFT(Fast Fourier Transform)로 얻었다. 합성 데이터와 실제 6kV 전력 시스템 데이터의 성능은 본 연구에서 제안한 방법이 다른 딥러닝 방법보다 일반화되었음을 보여주었다.

• 한국전자파학회논문지
• /
• 제26권7호
• /
• pp.656-665
• /
• 2015

본 논문에서는 시간-주파수 변환에 요동보상을 적용한 UWB 레이다 Bistatic ISAR (Bistatic Inverse Synthetic Aperture Radar: B-ISAR) 이미징에 적용하여 레이다 이미징의 선명도와 품질을 개선하였다. UWB 레이다를 사용하여 제안하는 시간-주파수 알고리즘을 검증하였으며, 이를 위하여 B-ISAR 알고리즘 절차, 시간-주파수 변환과 요동보상 개선 등 필요한 이론적 근거를 제시하였다. B-ISAR 이미징 알고리즘으로 이미지를 생성하였으며, UWB 바이스테틱 ISAR 이미징 생성시 요동보상을 적용한 시간-주파수 변환 기법인 STFT(Short-Time Fourier Transform), GWT(Gabor Wavelet Transform), WVD(Wigner-Ville distribution) 방식을 차례대로 구현하였다. 그리고 STFT, GWT와 WVD 알고리즘을 이용하여 B-ISAR 이미징 알고리즘의 성능을 비교하였으며, 그 결과 WVD가 다른 방식들에 비하여 영상이 선명하고, 퍼짐 현상이 줄어듦을 알 수 있었다.

• Structural Engineering and Mechanics
• /
• 제66권2호
• /
• pp.185-193
• /
• 2018

In this study, low- and high-frequency structure behaviors were identified and a systematic analysis procedure was proposed using noisy GPS data from a 165-m-high tower in ${\dot{I}}stanbul$, Turkey. The raw GPS data contained long- and short-periodic position changes and noisy signals at different frequencies. To extract the significant results from this complex dataset, the general structure and components of the GPS signal were modeled and analyzed in the time and frequency domains. Uncontrolled jumps and deviations involving the signal in the time domain were pre-filtered. Then, the signal was converted to the frequency domain after applying low- and high-pass filters, and the frequency and periodic component values were calculated. The spectrum of the tower motion obtained from the filtered GPS data had dominant peaks at a low frequency of $1.15572{\times}10-4Hz$ and a high frequency of 0.16624 Hz, consistent with two equivalent GPS datasets. Then, the signal was reconstructed using inverse Fourier transform with the dominant low frequency values to obtain filtered and interpretable clean signals. With the proposed sequence, processing of noisy data collected from the GPS receivers mounted very close to the structure is effective in revealing the basic behaviors and features of buildings.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.113-118
• /
• 2024

본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 소거하기 위한 시스템에서 최적의 wavelet을 제안한다. 이 시스템은 기존의 단구간 푸리에변환(STFT: Short Time Fourier Transform) 대신 이산 웨이블릿변환(DWT: Discrete Wavelet Transform)을 수행한 후 심층학습과정을 통하여 잡음소거 성능을 개선하였다. DWT는 다해상도 대역통과필터 기능을 하며 각 레벨에서 모 웨이블릿을 시간 이동시키고 크기를 스케일링한 여러 웨이블릿을 이용하여 변환 파라미터를 구한다. 여기서 음성을 분석하는데 가장 적합한 모(mother) 웨이블릿을 선정하기 위해 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거 성능을 실험하였다. 본 연구에서 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 가장 많이 사용되는 4개의 wavelet에 대해 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, Haar 또는 Daubechies 웨이블릿을 사용하는 경우가 가장 우수한 잡음소거 성능을 나타냈으며 타 웨이블릿을 사용하는 경우보다 평균자승오차(MSE: Mean Square Error)가 크게 개선되는 것을 볼 수 있었다.

• 수면정신생리
• /
• 제19권1호
• /
• pp.11-17
• /
• 2012

목 적 : 본 연구는 뇌파를 정량분석하는 새로운 방법의 하나인 wavelet 방법을 소개하고 아울러 그것이 임상 수면뇌파 분석에 유용하다는 것을 검증하기 위해 시도되었다. 방 법 : Wavelet 방법을 검증하기 위해 수학적으로 만들어진 인공뇌파들과, 입면주기 임상 뇌파 샘플 하나와 GoNoGo 프레임으로 측정된 ERP 샘플 하나가 사용되었다. Wavelet방법론으로 계산된 time-frequency 파워 스펙트럼과 위상 동조화 정도가 Fourier 및 moving windows 방법으로 계산된 스펙트럼과 coherence 결과들과 비교 분석되었다. 결 과 : Wavelet 방법은 인공뇌파에 인위적으로 포함된 파형의 특징들을 성공적으로 분해해내었다. 임상뇌파 샘플로 한 검증에서도 그 유효성이 확인되었는데, 입면주기 전후로 보이는 스펙트럼의 변화를 유의미하게 확인할 수 있었으며, 표적(target) 및 배경(background) ERP 파형의 특징을 시간-주파수 도표(time-frequency plot)으로 잘 표현하였다. 결 론 : 이러한 결과를 미루어볼 때, wavelet 방법은 임상 뇌파를 정량 분석함에 있어서, Fourier 방법을 효과적으로 대체 혹은 보완함을 알 수 있었다. 특히, 뇌파가 수초에서 수백초의 짧은 시간단위에서 급격한 변화를 보이는 입면주기뇌파와 ERP 분석에 wavelet 방법의 적합성이 크다고 볼 수 있다.

• Smart Structures and Systems
• /
• 제13권2호
• /
• pp.319-341
• /
• 2014

A family of smart tuned mass dampers (STMDs) with variable frequency and damping properties is analyzed under harmonic excitations and ground motions. Two types of STMDs are studied: one is realized by a semi-active independently variable stiffness (SAIVS) device and the other is realized by a pendulum with an adjustable length. Based on the feedback signal, the angle of the SAIVS device or the length of the pendulum is adjusted by using a servomotor such that the frequency of the STMD matches the dominant excitation frequency in real-time. Closed-form solutions are derived for the two types of STMDs under harmonic excitations and ground motions. Results indicate that a small damping ratio (zero damping is the best theoretically) and an appropriate mass ratio can produce significant reduction when compared to the case with no tuned mass damper. Experiments are conducted to verify the theoretical result of the smart pendulum TMD (SPTMD). Frequency tuning of the SPTMD is implemented through tracking and analyzing the signal of the excitation using a short time Fourier transformation (STFT) based control algorithm. It is found that the theoretical model can predict the structural responses well. Both the SAIVS STMD and the SPTMD can significantly attenuate the structural responses and outperform the conventional passive TMDs.

• Corrosion Science and Technology
• /
• 제4권3호
• /
• pp.108-113
• /
• 2005

One of the recent safety issues in the pressurized heavy water reactor (PHWR) is the cracking of the feeder pipe. Because of the limited accessibility to the cracked region and a high dose of radiation exposure, it is difficult to inspect all the pipes with the conventional ultrasonic method. In order to solve this problem, a long-range guided wave technique has been developed. A computer program to calculate the dispersion curves in the pipe was developed and the dispersion curves for the feeder pipes in PHWR plants were determined. Several longitudinal and/or flexural modes were selected from the review of the dispersion curves and an actual experiment has been carried out with the specific alignment of the piezoelectric ultrasonic transducers. They were confirmed as L(0,1)) and/or flexural modes(F(m,2)) by the short time Fourier transformation(STFT) and were sensitive to the circumferential cracks, but not to the axial cracks in the pipe. An electromagnetic acoustic transducers(EMAT) was designed and fabricated for the generation and reception of the torsional guided wave. The axial cracks were detected by a torsional mode(T(0,1)) generated by the EMAT.

• 천문학논총
• /
• 제14권2호
• /
• pp.103-112
• /
• 1999

We have investigated the solar activity variation with period shorter than 1000 days, through Fourier transformation of solar cycle 21 and 22 data. And real time predictions of the flare maximum intensity have been made by multilinear regression method to allow the use of multivariate vectors of sunspot groups or active region characteristics. In addition, we have examined the evolution of magnetic field and current density in active regions at times before and after flare occurrence, to check short term variability of solar activity. According to our results of calculation, solar activity changes with periods of 27.1, 28.0, 52.1, 156.3, 333.3 days for solar cycle 21 and of 26.5, 27.1, 28.9, 54.1, 154, 176.7, 384.6 days for solar cycle 22. Periodic components of about 27, 28, 53, 155 days are found simultaneously at all of two solar cycles. Finally, from our intensive analysis of solar activity data for three different terms of $1977\~1982,\; 1975\~1998,\;and\;1978\~1982$, we find out that our predictions coincide with observations at hit rate of $76\%,\;63\%$, 59 respectively.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제12권3호
• /
• pp.247-255
• /
• 2010

숏크리트의 부착강도는 천정부의 낙반방지와 발파진동에 의한 숏크리트 탈락방지에 중요한 역할을 하는 요소이다. 따라서, 숏크리트의 부착상태평가는 품질관리의 주요 요소가 될 수 있다. 본 연구는 터널 내 발파에 의하여 숏크리트에 미치는 최대 입자속도를 예측하고, 발파 진동에 의한 숏크리트의 부착상태를 평가하기 위하여 수행되었다. 이를 위하여 현재 시공중인 터널현장에서 피난연락갱의 발파시 본선부 및 서비스 터널의 발파진동을 측정하였으며 충격반향시험을 수행하여 숏크리트-암반의 부착상태를 평가하였다. 충격반향시험 신호분석을 위하여 시간-주파수 영역 해석 기법을 도입하였으며 평가결과, 국내에서 일반적으로 시행되는 발파조건에서는 숏크리트와 암반의 부착력 손실(들뜸 현상)은 거의 발견되지 않았으며, 숏크리트 부착력 손상 가능성은 낮은 것으로 판단되었다.