• 비파괴검사학회지
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• 제31권4호
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• pp.351-359
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• 2011

최근 토목, 기계 및 항공 분야에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준 확보를 위하여 구조물의 결함 및 노후화에 의한 성능저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 실제 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능한데, 복합 손상을 단일 모드 계측 시스템으로부터 진단하기는 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 모드 계측 시스템을 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 모드 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 모드는 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역의 구조 응답을 계측하며, 두 번째 모드는 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스와 유도 초음파의 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법 중 확률론적 신경망 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 실험을 수행하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제8권1호
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• pp.69-92
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• 2011

This paper presents an emergent pattern recognition approach based on the immune network theory and hierarchical clustering algorithms. The immune network allows its components to change and learn patterns by changing the strength of connections between individual components. The presented immune-network-based approach achieves emergent pattern recognition by dynamically generating an internal image for the input data patterns. The members (feature vectors for each data pattern) of the internal image are produced by an immune network model to form a network of antibody memory cells. To classify antibody memory cells to different data patterns, hierarchical clustering algorithms are used to create an antibody memory cell clustering. In addition, evaluation graphs and L method are used to determine the best number of clusters for the antibody memory cell clustering. The presented immune-network-based emergent pattern recognition (INEPR) algorithm can automatically generate an internal image mapping to the input data patterns without the need of specifying the number of patterns in advance. The INEPR algorithm has been tested using a benchmark civil structure. The test results show that the INEPR algorithm is able to recognize new structural damage patterns.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권6A호
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• pp.873-880
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• 2008

구조물의 열화 또는 손상상태 점검 시 정기적인 외관조사는 매우 중요한 역할을 담당한다. 이때 실시되는 외관조사는 주로 조사자의 스케치나 일반 카메라를 이용한 사진촬영에 의해 이루어지고 있다. 이럴 경우, 조사에 많은 노력과 시간이 소요된다. 따라서 본 연구에서는 보다 효율적이고 효과적인 조사를 위하여, 터널 외관상의 결함을 자동인식 할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 이 과정에서 결함 손상인식을 위한 화상처리기술과 데이터 관리 및 분석 시스템이 중점적으로 개발 응용되었다. 이를 통해 콘크리트의 균열, 누수, 백화, 박리, 박락, 손상 등의 결함을 인식하여 데이터를 획득하고, 지속적이고 체계적인 데이터 관리시스템을 구축하여, 터널의 안전성 확보, 기능성 유지, 수명연장 등의 효과를 얻고자 한다.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제33권4호
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• pp.1285-1289
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• 2012

RAP80 plays a key role in DNA damage responses by recognizing K63-linked polyubiquitin moieties through its two ubiquitin-interacting motif (UIM) domains. The linker between the two UIMs possesses a phosphorylation site, but the relationship between phosphorylation and polyubiquitin recognition remains elusive. We investigated the interaction between a phosphorylation-mimic RAP80 mutant S101E and linear polyubiquitins, structurally equivalent to the K63-linked ones, using isothermal titration calorimetry (ITC). ITC analysis revealed differential binding affinities for linear tetraubiquitin by otherwise equivalent UIMs in S101E. Mutational analysis supported such differential polyubiquitin recognition by S101E. Our results suggest a potential crosstalk between polyubiquitin recognition and phosphorylation in RAP80.

• Current Optics and Photonics
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• 제7권5호
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• pp.511-517
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• 2023

Pipelines play an important role in urban water supply and drainage, oil and gas transmission, etc. This paper presents a technique for pattern recognition of fiber optic vibration signals collected by a distributed vibration sensing (DVS) system using a deep learning residual network (ResNet). The optical fiber is laid on the pipeline, and the signal is collected by the DVS system and converted into a 64 × 64 single-channel grayscale image. The grayscale image is input into the ResNet to extract features, and finally the K-nearest-neighbors (KNN) algorithm is used to achieve the classification and recognition of pipeline damage.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권2호
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• pp.104-113
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• 2019

도로 관리 주체는 도로 파손을 보수하기 위해 적지 않은 비용을 투입한다. 이러한 파손은 자연 요인과 노후화로 인하여 필연적으로 발생을 하는데, 효율적인 보수를 위한 유지보수 기술이 필요하다. 이런 수요에 대응하기 위해 여러 가지 기술들이 개발되고 적용되고 있지만, 최근 들어서는 차량용 블랙박스 형태로 수집한 영상 정보를 바탕으로 도로 노면 파손 유지 보수기술이 개발되고 있다. 이 파손 영역을 추출하는 방법에는 여러 가지가 있지만, 본 논문에서는 최근 활발히 연구되고 있는 심층 신경망 구조의 영상인식 기술에 대해 논하고자 한다. 특히 영역 기반의 합성곱 알고리즘을 이용하여 영상 내에서 도로 파손 유무와 그 영역을 추정할 수 있는 새로운 심층 신경망을 소개한다. 이를 개발하기 위해 실제 주행을 통해서 600여장의 영상 데이터를 수집하였고, 이를 활용하여 학습을 수행하였다. 그 결과 기존 모델과 성능을 비교하여 10.67% 향상된 신경망을 개발하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.585-594
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• 2016

본 연구는 졸업 후 의무기록사로 근무하게 될 의무기록 전공 학생들의 환자 의료정보 보호인식과 실천인식을 조사 분석하여 정보의 중요성을 인식하게하고, 의무기록 교육과정 개발 및 전공교육과 의료정보 보호정책 수립 시 기초 자료를 제공하고자 하였다. 자료조사는 4개 대학에 재학생 340명을 대상으로 2015년 5월 18일부터 6월 5일까지 실시하였고, 자료 분석은 t-검정과 분산분석, 피어슨 상관분석, 다중회귀로 분석하였다. 연구결과 보호인식과 실천인식의 점수는 5점 만점에 각각 3.55점과 3.49점이었으며, 의료정보에 대한 보호인식에서는 학년, 전공만족, 의료정보 보호 교육경험, 법률인지, 실천인식에서는 학년, 전공만족, 교육경험, 의료정보 노출피해에서 유의한 차이를 보였다. 보호인식과 실천인식은 유의한 정(+)의 상관관계가 있었으며, 실천인식에 미치는 요인으로는 정보노출 인식과 사회적 쟁점 인식, 법제도 인식이 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤다. 이러한 연구를 바탕으로 보호인식과 실천인식을 높이기 위해서 대학에서부터 의료정보의 유출로 인한 피해와 의무기록 관리의 중요성을 교육시켜 인식을 향상시켜 나가는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제17권1호통권74호
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• pp.1-11
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• 2005

이 논문에서는 구조물의 동적응답을 입력으로 하고, 패턴인식을 위해 신경망기법(Neural Network, NN)을 사용하는 손상감지기법을 제시하였다. 입력된 동적응답, 즉 주파수응답함수(FRF) 또는 변형률 주파수응답함수(SFRF)의 변화를 정량적으로 표현하기 위해 신호변형지수(Signal Anomaly Index, SAI)를 고안하여 사용하였으며, 이 신호변형지수는 손상 전 및 손상 후의 구조물로부터 측정된 가속도 또는 동적 변형률 신호를 사용하여 계산된다. 제안된 알고리즘은 2단계로 구성되며, 1단계에서는 신호변형지수 값의 크기 변화를 사용하여 구조물의 손상발생 유무를 판별하고, 여기서 구조물에 손상이 발생한 것으로 분석되면 2단계에서 신경망기법을 사용한 패턴인식을 통해 손상의 위치를 찾아낸다. 이 방법의 타당성 및 적용성을 확인하기 위해 강교량 축소모형에 대한 실험을 수행하였다. 신경망의 학습에는 수치해석을 통해 생성한 가상 신호를 사용하였으며, 학습이 완료된 신경망과 실험을 통해 측정한 실제 신호를 사용하여 손상발견을 수행하였다. 모형 교량에 대한 적용 결과로부터 이 알고리즘의 타당성이 검증되었으며, 향후 실 교량에 대한 적용도 가능할 것으로 판단된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권4호
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• pp.103-115
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• 2017

세계적으로 자연재해의 빈도와 그 규모가 커지고 있으며, 그에 따른 피해도 늘어나고 있다. 몇 년 간 자연 재난 피해에 비추어 볼 때, 우리나라도 그러한 피해에서 자유롭지 못한 것이 사실이다. 본 연구에서는 재난 피해가 발생하였을 때, 복구자원을 효율적으로 관리하는 프로세스를 제안하였다. 사물인터넷 기술을 활용하여 실시간으로 자원 현황을 파악하고, 자원행동인지 모듈을 통하여 복구자원의 상태 및 움직임을 실시간으로 파악할 수 있도록 프로세스를 구성하였다. 또한 이를 실제로 구현하는데 필요한 데이터베이스 설계와 스마트폰 센서들을 이용한 자원행동인지 모듈을 개발하고 실험하였다. 이를 통하여 신속하고 효율적인 재난대응시스템 구축에 기여하고자 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제6권9호
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• pp.991-1005
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• 2010

The key to detecting damage to civil engineering structures is to find an effective damage indicator. The damage indicator should promptly reveal the location of the damage and accurately identify the state of the structure. We propose to use the distance measures of low-order AR models as a novel damage indicator. The AR model has been applied to parameterize dynamical responses, typically the acceleration response. The premise of this approach is that the distance between the models, fitting the dynamical responses from damaged and undamaged structures, may be correlated with the information about the damage, including its location and severity. Distance measures have been widely used in speech recognition. However, they have rarely been applied to civil engineering structures. This research attempts to improve on the distance measures that have been studied so far. The effect of varying the data length, number of parameters, and other factors was carefully studied.