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3차 등매개 유한요소를 이용한 이종재료 접합면에 수직인 균열의 응력확대계수 평가
임원균,정규철,송치훈,Lim, Won-Gyun,Jeong, Gyu-Cheol,Song, Chi-Hun 대한기계학회 1998 大韓機械學會論文集A Vol.22 No.1
When a crack meets bimaterial interface stress singularity depends on the elastic constants of the adjacent materials. In the present study we are going to describe the finite element formulation for problems with a crack to be embedded in the stiffer material$({\mu}_2/{\mu}_1)$. The cubic isoparametric singular element, represented by adequately shifting the mid-side nodes adjacent to the crack tip is constructed to enclose the crack tip. An alternative method to obtain the optimal position of the mid-side nodes of cubic isoparametric elements is presented. In addition, a proper definition for the stress intensity factors of a crack normal to bimaterial interface is provided. It is based upon near a tip displacement solutions. Models for numerical analysis are two dimensional elastic bodies with a through crack under plain strain. The results obtained are compared with the previous solutions.
심전도 신호기반 개인식별을 위한 텐서표현의 다선형 판별분석기법
임원철(Won-Cheol Lim),곽근창(Keun-Chang Kwak) 한국스마트미디어학회 2018 스마트미디어저널 Vol.7 No.4
심전도 신호는 기본적으로 심장의 전기적 활동에 포함되며 이를 통해 심박수 측정, 심장 박동의 리듬 검사, 심장 이상 진단, 정서 인식 및 생체 인식과 같은 다양한 목적으로 분석 및 활용된다. 본 논문의 목적은 다차원 데이터 배열인 텐서 특성을 가진 다선형 판별분석(MLDA: Multilinear Linear Discriminant Analysis) 기법을 이용하여 개인식별을 수행하고자 한다. MLDA 는 상위 차원의 텐서를 포함하는 분류 문제에 대해서 차원 문제를 해결 할 수 있으며, 상호 연관된 부분 공간은 서로 다른 클래 스를 구별하기 위해 사용될 수 있다. 제시된 방법의 성능을 검증하기 위해 Physionet의 MIT-BIH데이터베이스를 적용하였다. 이 데이터베이스에 대해 실험한 결과, MLDA는 기존 PCA와 LDA와 비교하여 개인식별 성능이 우수함을 확인하였다. A Multilinear LDA Method of Tensor Representation for ECG Signal Based Individual Identification Electrocardiogram signals, included in the cardiac electrical activity, are often analyzed and used for various purposes such as heart rate measurement, heartbeat rhythm test, heart abnormality diagnosis, emotion recognition and biometrics. The objective of this paper is to perform individual identification operation based on Multilinear Linear Discriminant Analysis (MLDA) with the tensor feature. The MLDA can solve dimensional aspects of classification problems in high-dimensional tensor, and correlated subspaces can be used to distinguish between different classes. In order to evaluate the performance, we used MPhysionet s MIT-BIH database. The experimental results on this database showed that the individual identification by MLDA outperformed that by PCA and LDA.