• Computational Structural Engineering
• /
• v.11 no.4
• /
• pp.361-370
• /
• 1998

본 논문에서는 역전파학습에 의한 신경망기법을 사용하여 구조물의 미지계수를 추정하는 기법을 연구하였다. 대형구조물의 경우 계측 또는 추정하여야 하는 자유도의 수가 많으므로 인하여 구조계수를 추정하는 데에는 많은 어려움이 존재한다. 이러한 어려움을 극복하기 위하여 부구조추정법과 부행렬계수를 사용하여 추정하고자 하는 미지계수의 수를 효율적으로 줄일 수 있도록 하였다. 구조물의 고유주파수 및 모드형상 등의 모드계수를 신경망의 입력자료로 사용하였으며, 추정하고자 하는 부재의 부행렬계수를 신경방의 출력자료로 사용하였다. 입력자료로 사용되는 모드계수에 포함되어 있는 계측오차 및 신호처리오차의 영향을 줄이기 위하여, 신경망의 학습과정에서 노이즈를 첨가하는 기법을 사용하였다. 일반적인 형태의 자켓구조물을 대상으로 수치해석을 수행함으로써 제안기법의 대형구조계에 대한 적용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
• /
• 1995.05b
• /
• pp.1011-1016
• /
• 1995

구조물의 미지구조계수를 추정하기 위한 방법으로 신경망이론을 사용하였다. 다층퍼셉트론과 Gaussian Basis function Network의 장점을 살리기 위해, 복합신경망을 제안하였으며, 제안된 신경망이 학습시 수렴속도가 향상되고, 적절한 분할확대의 수를 결정하면 일반화 성능도 유지할 수 있음을 확인하였다. 적단건물모형에 대하여 구조계수추정의 절차를 설명하였으며, 제안된 신경망의 효율성을 보였다.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.34 no.3
• /
• pp.243-251
• /
• 2016

LiDAR data processing steps include noise removal, filtering, classification, segmentation, shape recognition, modeling, and quality assessment. This paper focuses on modeling and accuracy evaluation of 3D objects with curved surfaces. The appropriate modeling functions were determined by analyzing surface patch shape. Existing methods for modeling curved surface features require linearization, initial approximation, and iteration of the non-linear functions. However, proposed method could directly estimate the unknown parameters of the modeling functions. The results demonstrate feasibility of the proposed method. The proposed method was applied to the simulated and real building data of hemi-spherical and semi-cylindrical surfaces. The parameters and accuracy of the modeling functions were estimated. It is expected that the proposed method would contribute to automatic modeling of various objects.

• Computational Structural Engineering
• /
• v.2 no.4
• /
• pp.111-116
• /
• 1989

Methods for the estimation of the coefficient matrices in the equation of motion for a linear multi-degree-of-freedom structure are studied. For this purpose, the equation of motion is transformed into an auto-regressive and moving average with auxiliary input(ARMAX) model. The ARMAX parameters are evaluated using several methods of parameter estimation : such as the least squares, the instrumental variable, the maximum likelihood and the limited information maximum likelihood methods. Then the parameters of the equation of motion are recovered therefrom. Numerical example is given for a 3-story building model subjected to an earthquake exitation.

• Journal of the KSME
• /
• v.34 no.9
• /
• pp.688-697
• /
• 1994

유체유동이나 열전달 그리고 물질전달 (물질의 혼합 및 확산) 또는 이들 현상이 복합적으로 나 타나는 각종 기계의 설계와 성능 해석을 하기 위해서는 그 현상을 지배하는 편미분 방정식들의 해를 수치적으로 구해야 한다. 유동 상태가 충류 유동인 경우는 지배 방정식의 수가 알고자 하는 미지변수 즉 속도, 압력, 온도, 농도 등의 개수와 같고 또한 이들 변수들의 변동이 그리 심하지 않기 때문에 적절한 수치 해법을 사용하면 그 해를 구할 수 있다. 그러나 난류유동의 경우에는 변수들이 시간상으로 또한 공간적으로 대단히 심하게 변동(fluctuation)하기 때문에 공 학적으로 우리가 원하는 정보들, 즉, 표면 마찰저항이나 양력, 얼전달 계수, 물질 확산계수 등을 현재 수준의 전자계산기로 계산하는 데는 계산시간이 엄청나게 소요될 뿐만 아니라 변수 저장 메모리도 과도하게 차지하기 때문에 실제적인 계산 방법이 되지 못하고 있다. 이러한 이유로 변수들의 순간 변화 상태를 나타내는 지배 방정식들을 해석하는 대신에 이들 지배 방정식의 시 간평균을 취하여 유도한 난류 방정식들을 사용하게 된다. 그러나 이 시간 평균 과정에서 파생 되는 또 다른 미지의 난류 변수들 때문에 난류 지배 방정식에 있어서는 그 지배 방정식의 개수 보다 미지 변수의 개수가 많아져서 난류 지배 방정식을 풀기 위해서는 시간평균 과정에서 나타난 난류 변수들을 원래 있던 미지 변수들의 함수나 방정식의 형태로 가정할 필요가 있게 되는데 이 가정되는 함수 관계들을 난류 계산 모형이라고 한다. 난류 계산 모형은 물리적인 통찰과 직관에 의해서 실용적인 형태로 가정되기도 하지만 최근에는 논리적으로 엄격한 모형 원칙에 따른 수 학적인 방법으로 유도되고 있는데 이 글에서는 일반 독자들이 쉽게 이해할 수 있도록 마하수가 낮은 2차원 비압축성 난류 유동을 예로 들어 x-y 직교 좌표계에서 표현되는 난류 계산 모형들을 소개하고 앞으로듸 발전 방향을 개관하며 현재의 응용 사례들을 예로 들어 모형의 성능을 비교 하여 보기로 한다.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.249-258
• /
• 2000

본 논문에서는 지반-구조물 상호작용계의 강성에 관련된 물성값들을 지진계측결과를 바탕으로 효과적으로 추정할 수 있는 방법에 대해 연구하였으며 제안된 방법의 검증은 국제공동 연구의 일환으로 최근 대만의 화련에 건설된 대형지진시험구조물에서 계측된 지진 응답을 사용하여 수행하였다. 지반-구조물 상호작용계의 지진응답해석을 위해서 구조물과 근역지반은 축대칭유한요소로 모형화하고 원역지반은 축대칭 무한요소를 사용하였으며 이때 입력 지진하중은 부구조법에 근거한 파입력기법이 고려되었다 지진계측결과를 사용하여 각 영역의 물성값을 제약적 최속강하법을 사용하여 추정하였는데 추정된 계수들을 사용하여 계산된 지진응답이 계측치와 매우 잘 일치하여 추정결과의 타당성을 검증할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.172-174
• /
• 2003

화상평면내 미지호흡운동에 기인한 MRI 아티팩트를 제거하기 위한 후처리방법을 제안한다. 본 연구에서 호흡운동은 2차원의 선형확대축소운동으로 모델화 된다. 신체조직을 비압축성 유체모양의 물질로 가정할때, 화상위에서의 단위체적당 푸로톤 밀도는 일정하다고 가정한다. 사용한 모델에 따르면 호흡운동은 위상 오차와 비균일표본화 및 왜곡된 진폭변조를 MR 데이터에 부여한다. 운동 파라메타가 이미 알려져 있거나 추정 가능하다고 할 때, MRI 아티팩트를 제거하기 위하여 중첩법에 기초를 둔 재구성 알고리즘을 이용한다. 운동 파라매타가 미지인 경우 스팩트럼 이동법을 적용해서 호흡변동함수와 x 방향 확대계수 및 x 방향 확대중심을 추정한다. 다음으로 에너지 최소법을 이용해서 ｙ 방향 확대계수 및 ｙ 방향 확대중심을 추정한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 방법의 유효성을 확인한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.11 no.1E
• /
• pp.15-22
• /
• 1992

잡음이 있는 환경하에서는 음성 인식의 성능이 현저하게 떨어지게 된다. 본 논문에서는 이렇나 잡음의 영향에 강한 거리척도를 제안하고자 한다. 우리는 잡음이 더해진 음성신호의 특징벡터를 깨끗한 음성신호의 특징벡터가 FIR 시스템을 거쳐 변형된 것이라고 가정한다. 여기서 FIR 시스템은 잡음의 영 향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템 계수잡음의 영향을 모델링한 것이라고 할 수 있다. 미지의 FIR 시스템계수들은 RLS 적응 알고리즘을 이용하여 구한다. 제안된 거리척도는 적응 여파 기의 예측 오차에 관한 식으로 표시되어진다. 여러 가지 적응 여파기의 구조중 단일 채널 일차 FIR 구 조가 가장 좋은 음성 인식 성능을 보이며, 이 경우 효과적인 거리척도 알고리즘을 구할 수 있다. 여러 가지 신호대 잡음비에 관하여 화자독립 격리단어 인식 실험을 DTW 알고리즘을 이용하여 수행하여 본 결과 제안된 거리척도가 거의 모든 신호대 잡음비에 대하여 우수한 성능을 보였다.

• Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
• /
• 2001.04a
• /
• pp.128-135
• /
• 2001

본 논문에서는 지반-구조물 상호작용계의 입력하중과 강성에 관련된 물성값들을 구조물에서 계측된 지진응답만을 사용하여 효과적으로 추정할 수 있는 새로운 방법을 제안하였는데, 제안된 방법은 비지계수 추정을 위한 목적함수가 입력하중에 독립적이기 때문에 구조물에서 계측된 지진응답만으로 미지계수의 추정이 가능하도록 되어있다. 본 연구에서 제안된 방법의 검증은 국제공동 연구의 일환으로 최근 대만의 화련에 건설된 대형지진시험 구조물에서 계측된 지진 응답을 사용하여 수행하였다. 추정된 입력하중과 지반과 구조물의 강성에 관련된 물성값들을 사용하여 계산된 지진응답의 계측치와 매우 잘 일치하여, 추정결과의 타당성을 검증할 수 있었다.

• Journal of the KSME
• /
• v.22 no.6
• /
• pp.456-462
• /
• 1982

재래의 공학적 해석과정에서는, 주어진 시스템에 대한 정량적 해석을 위해 우선 시스템에 대한 수학적 모형을 가정.도입하고, 미지계수에 대한 결정은 시스템으로부터 관측된 자료에 의존하게 된다. 반면 DDS에 의한 모형화는 시스템에 대한 사전 지식이 없어도 시스템으로부터의 자료에 대한 체계적인 정량적 해석을 통해서 시스템을 특성화시키는 미분방정식을 유도할 수 있게 하며 오히려 시스템에 대한 이해를 돕게 한다. 이 때 결정되는 모형은 최소오차자승법(least square error method)에 의한 통계학적으로 가장 적합한 근사모형으로 결정된 모형의 계수로부터 시 스템의 물리적 특성을 규명(identify)할 수 없는 경우에도 그 모형으로 표현되는 추상시스템을 바탕으로 특성화, 예측 내지 제어 목적으로 활용할 수 있다. DDS는 단일변수(univariate)및 다 변수(multivariate) 자료에 모두 적용 가능하며 전달 함수 규명(Transfer Function Identification) 및 닫힘 루우프 시스템(closedloop system)의 모형화 및 해석에도 이용되고 있다.