Two-phase flow may almost exist in every branch of the energy industry. For the corresponding engineering design, it is very essential and crucial to monitor flow patterns and their transitions accurately. With the high-speed development and success of deep learning based on convolutional neural network (CNN), the study of flow pattern identification recently almost focused on this methodology. Additionally, the photographing technique has attractive implementation features as well, since it is normally considerably less expensive than other techniques. The development of such a two-phase flow pattern online monitoring system is the objective of this work, which seldom studied before. The ongoing preliminary engineering design (including hardware and software) of the system are introduced. The flow pattern identification method based on CNNs and transfer learning was discussed in detail. Several potential CNN candidates such as ALexNet, VggNet16 and ResNets were introduced and compared with each other based on a flow pattern dataset. According to the results, ResNet50 is the most promising CNN network for the system owing to its high precision, fast classification and strong robustness. This work can be a reference for the online monitoring system design in the energy system.
최근 지진공학 제반분야의 연구동향은 지진발생시 구조물의 거동을 보다 합리적/경제적으로 고려하는 내진성능 목표 개념에 입각하여 많은 향상을 성취하고 있다. 특히, 실제 지진에서 관측된 자료를 사용하여 시방기준과 해석기법에 많은 보완이 이루어지고 있는 실정이다. 그러나, 지반-구조물 상호작용에 대한 연구는 경험적으로 입증된 해석방법의 정립이 아직까지 과제로 남아있는 분야이다. 이러한 취지에서, 본 연구에서는 구조물과 지표면 자유장 운동의 강진기록이 잘 관측되어 있는 2매 사이트를 선택하여, 입/출력 자료를 가지고 시스템 특성치즐 추정할 수 있는 System Identification 기법을 이용하여 지반-구조물 상호작용의 해석기법 중 가장 보편적이며 비교적 간단한 주파수 영역의 Impedance 함수를 계산하고 그 결과를 바탕으로 관성력에 의한 지반-구조물 상호작용에 대한 고찰을 수행한다.
본 논문은 전통적인 지문분류 모델인 헨리식 분류방법으로는 적용이 어려운 현대의 자동화된 지문인식 시스템에서 대용량 데이터베이스 운용시 정합속도를 향상시키기 위한 융선 기울기의 변화량을 이용한 앙상블 지문분류 알고리즘을 적용한다. 기존의 분류체계인 헨리분류체계는 중심점과 삼각점을 모두 획득하는 회전낙인의 경우에 사용 가능한 분류방법이나 현대의 자동화된 지문인식 시스템에서는 입력센서의 크기 및 입력방법의 문제로 인하여, 헨리식 분류방법을 적용할 수 없다. 본 논문에서 제안하는 앙상블 지문분류 시스템 알고리즘은 융선 기울기의 변화량을 이용하여 삼각점을 획득하지 못한 영상에서도 기존의 헨리식 분류체계에 의해 분류된 5개의 문양을 분류할 수 있다. 이와 같은 방법으로 지문분류론 수행한 후 정합을 실행하면 정합 대상이 되는 데이터의 양이 줄어들게 되어 인식 시스템의 정합속도를 향상시킬 수 있다.
Water resource can be examined using biological sensors. Algae has been one of the biological sensors used to evaluate and monitor the water pollution. The monitoring system, however, could determine whether the examined water was safe or not. It needs additional expensive chemical test to figure out the cause of the water pollution. In this study, an endeavor is given to identify the toxicant in the water using the shape of the chlorophyll fluorescence induction curve(FIC) from algae using monitoring system. Fundamental curves are obtained from the experiments with specified amount of toxicant. Baysian method is utilized to determine the unknown toxicant in the water by comparing it with the fundamental curves. The results shows that the proposed method works fairly well.
This paper proposed a error compensation methodology for three-DOF translational parallel manipulator. The proposed method uses CMM (coordinate measuring machine) as metrology equipment to measure the position of end-effector. To identify the transform relationships between the coordinate system of the parallel manipulator and the CMM coordinate system, a new coordinate referencing (or coordinate system identification) technique is presented. By using this technique, accurate coordinate transformation relationships are efficiently established. According to these coordinate transformation relationships, an equation to calculate the compensating error components at any arbitrary position of the end-effector is derived. In this paper, Monte Carlo simulation method is applied to simulate the compensation process. Through the simulation results, the proposed error compensation method proves its effectiveness and feasibility.
Water resource can be examined using biological sensors. Algae has been one of the biological sensors used to evaluate and to monitor the water pollution. The monitoring system, however, has not been used to determine what kind of the toxicological substance is in the water. It needs additional expensive chemical test to figure out the cause of the water pollution. In this study, an endeavor is made to identify the toxicant in the water using the shape of the chlorophyll fluorescence induction curve(FIC) from algae using monitoring system. Fundamental curves are obtained from the experiments with specified amount of toxicant. Baysian method is utilized to determine the unknown toxicant in the water by comparing it with the fundamental curves. The results shows that the proposed method works fairly well.
This paper proposes precision evaluation method for the positioning error of three-DOF translational parallel mechanism. The proposed method uses conventional CMM as metrology equipment to measure the position of end-effector. In order to obtain accurate measurement data from CMM, the transform relationship between the coordinate system of the parallel mechanism and the CMM coordinate system must be identified. For this purpose, a new coordinate referencing (or coordinate system identification) technique is presented. By using this technique accurate coordinate transformation relationships are efficiently established. According to these coordinate transformation relationships, an equation to calculate error components at any arbitrary position of the end-effector is derived. In addition, mathematical fitting models to represent the position error components in the two-dimensional workspace of the parallel mechanism are also constructed based on response surface methodology. The proposed error evaluation method proves its effectiveness through the experimental results and its application to real three-DOF parallel mechanism.
Digital watermarking is the technique, which embeds an invisible signal including signal including owner identification and copy control information into multimedia data such as audio, video, and images for copyright protection. A new MPEG watermark embedding algorithm using complex block effect based on the Human Visual System(HVS) is introduced in this paper. In this algorithm, $8{\times}8$ dark blocks are selected, and the watermark is embedded in the DC component of the discrete cosine transform(DCT) by using quantization and modulus calculation. This algorithm uses a blind watermark retrieval technique, which detects the embedded watermark without using the original image. The experimental results show that the proposed watermark technique is robust against MPEG coding, bitrate changes, and various GOP(Group of Picture) changes.
Providakis, Costas;Stefanaki, K.;Voutetaki, M.;Tsompanakis, J.;Stavroulaki, M.
Structural Monitoring and Maintenance
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제1권2호
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pp.159-171
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2014
Real-time near and far-field monitoring of concrete structural components gives enough information on the time and condition at which damage occurs, thereby facilitating damage detection while in the same time evaluate the cause of the damage. This paper experimentally investigates an integrated monitoring technique for near and far-field damage detection in concrete structures based on simultaneous use of electromechanical admittance technique in combination with guided wave propagation. The proposed sensing system does not measure the electromechanical admittance itself but detect time variations in output voltages of the response signal obtained across the electrodes of piezoelectric transducers bonded on surfaces of concrete structures. The damage identification is based on the spectral estimation MUSIC algorithm. Experimental results show the efficiency and performance of the proposed measuring technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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