Vibration-based structural identification has become an important tool for structural health monitoring and safety evaluation. However, various kinds of uncertainties (e.g., observation noise) involved in the field test data obstruct automation system identification for accurate and fast structural safety evaluation. A practical way including a data preprocessing procedure and a vector backward auto-regressive (VBAR) method has been investigated for practical bridge identification. The data preprocessing procedure serves to improve the data quality, which consists of multi-level uncertainty mitigation techniques. The VBAR method provides a determinative way to automatically distinguish structural modes from extraneous modes arising from uncertainty. Ambient test data of a cantilever beam is investigated to demonstrate how the proposed method automatically interprets vibration data for structural modal estimation. Especially, structural identification of a truss bridge using field test data is also performed to study the effectiveness of the proposed method for real bridge identification.
Recently, Gaussian Mixture Model (GMM), a special form of CHMM, has been applied to speaker identification and it has proved that performance of GMM is better than CHMM. Therefore, in this paper the speaker models based on GMM and a new GMM using the modified EM algorithm are introduced and evaluated for text-independent speaker identification. Various experiments were performed to evaluate identification performance of two algorithms. As a result of the experiments, the GMM speaker model attained 94.6% identification accuracy using 40 seconds of training data and 32 mixtures and 97.8% accuracy using 80 seconds of training data and 64 mixtures. On the other hand, the new GMM speaker model achieved 95.0% identification accuracy using 40 seconds of training data and 32 mixtures and 98.2% accuracy using 80 seconds of training data and 64 mixtures. It shows that the new GMM speaker identification performance is better than the GMM speaker identification performance.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.2
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pp.1-7
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2017
Recently, NAND flash memory, which is used as a storage medium, is replacing HDD (Hard Disk Drive) at a high speed due to various advantages such as fast access speed, low power, and easy portability. In order to apply NAND flash memory to a computer system, a Flash Translation Layer (FTL) is indispensably required. FTL provides a number of features such as address mapping, garbage collection, wear leveling, and hot data identification. In particular, hot data identification is an algorithm that identifies specific pages where data updates frequently occur. Hot data identification helps to improve overall performance by identifying and managing hot data separately. MHF (Multi hash framework) technique, known as hot data identification technique, records the number of write operations in memory. The recorded value is evaluated and judged as hot data. However, the method of counting the number of times in a write request is not enough to judge a page as a hot data page. In this paper, we propose hot data identification which considers not only the number of write requests but also the persistence of write requests.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.12
no.4
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pp.51-58
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2016
In the area of hotel and tourism sector, various research are analyzed using big data. Big data is being generated by any digital devices around us all the times. All the digital process and social media exchange produces the big data. In this paper, we analyzed the de-identification method of big data to use the personal information of hotel guests. Through the analysis of these big data, hotel can provide differentiated and diverse services to hotel guests and can improve the service and support the marketing of hotels. If the hotel wants to use the information of the guest, the private data should be de-identified. There are several de-identification methods of personal information such as pseudonymisation, aggregation, data reduction, data suppression and data masking. Using the comparison of these methods, the pseudonymisation is discriminated to the suitable methods for the analysis of information for the hotel guest. Also, among the pseudonymisation methods, the t-closeness was analyzed to the secure and efficient method for the de-identification of personal information in hotel.
Identifying structural modal parameters, especially those modes within high frequency range, from ambient data is still a challenging problem due to various kinds of uncertainty involved in vibration measurements. A procedure applying an ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method is proposed for accurate and robust structural modal identification. In the proposed method, the EEMD process is first implemented to decompose the original ambient data to a set of intrinsic mode functions (IMFs), which are zero-mean time series with energy in narrow frequency bands. Subsequently, a Sub-PolyMAX method is performed in narrow frequency bands by using IMFs as primary data for structural modal identification. The merit of the proposed method is that it performs structural identification in narrow frequency bands (take IMFs as primary data), unlike the traditional method in the whole frequency space (take original measurements as primary data), thus it produces more accurate identification results. A numerical example and a multiple-span continuous steel bridge have been investigated to verify the effectiveness of the proposed method.
Park, Jongwoo;Park, Chanhun;Park, Dong Il;Kim, DooHyung
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.25
no.6
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pp.522-531
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2016
In this study, we propose an object identification method for bin-picking developed for industrial robots. We identify the grasp posture and the associated geometric parameters of grasp objects using the joint data of a robotic gripper. Prior to grasp identification, we analyze the grasping motion in a low-dimensional space using principle component analysis (PCA) to reduce the dimensions. We collected the joint data from a human hand to demonstrate the grasp-identification algorithm. For data acquisition of the human grasp data, we conducted additional research on the motion characteristics of a human hand. We explain the method for using the algorithm of grasp identification for bin-picking. Finally, we present a subject for future research using our proposed algorithm of grasp model and identification.
With the development of data technology, storing and sharing of data has increased, resulting in privacy invasion. Although de-identification technology has been introduced to solve this problem, it has been proved many times that identifying individuals using de-identified data is possible. Even if it cannot be completely safe, sufficient de-identification is necessary. But current laws and regulations do not quantitatively specify the degree of how much de-identification should be performed. In this paper, we propose an appropriate de-identification criterion considering the time required for re-identification. We focused on the case of using the k-anonymity model among various privacy models. We analyzed the time taken to re-identify data according to the change in the k value. We used a re-identification method based on linkability. As a result of the analysis, we determined which k value is appropriate. If the generalized model can be developed by results of this paper, the model can be used to define the appropriate level of de-identification in various laws and regulations.
Various security threats exist in the smart grid environment due to the fact that information and communication technology are grafted onto an existing power grid. In particular, smart metering data exposes a variety of information such as users' life patterns and devices in use, and thereby serious infringement on personal information may occur. Therefore, we are in a situation where a de-identification algorithm suitable for metering data is required. Hence, this paper proposes a new de-identification method for metering data. The proposed method processes time information and numerical information as de-identification data, respectively, so that pattern information cannot be analyzed by the data. In addition, such a method has an advantage that a query such as a direct range search and aggregation processing in a database can be performed even in a de-identified state for statistical processing and availability.
A new damage identification technique using static displacement data is developed to assess the structural integrity of bridge structures. In the conventional damage assessment techniques using dynamic response, it is usually difficult to obtain a significant natural frequencies variation from the measured data because the natural frequencies variation is intrinsically not sensitive to the damage of a bridge. In this proposed identification method, the stiffness reduction of the bridges can be estimated using the static displacement data measured periodically and a specific loading test is not required. The static displacement data due to the dead load of the bridge structure can be measured by devices such as a laser displacement sensor. In this study, structural damage is represented by the reduction in the elastic modulus of the element. The damage factor of the element is introduced to estimate the stiffness reduction of the bridge under consideration. Finally, the proposed algorithm is verified using various numerical simulation and compared with other damage identification method. Also, the effect of noise and number of damaged elements on the identification are investigated. The results show that the proposed algorithm is efficient for damage identification of the bridges.
With the ability to learn rules from training data, the machine learning model can classify unknown objects. At the same time, the dimension of hyperspectral data is usually large, which may cause an over-fitting problem. In this research, an identification methodology of tea diseases was proposed based on spectral reflectance and machine learning, including the feature selector based on the decision tree and the tea disease recognizer based on random forest. The proposed identification methodology was evaluated through experiments. The experimental results showed that the recall rate and the F1 score were significantly improved by the proposed methodology in the identification accuracy of tea disease, with average values of 15%, 7%, and 11%, respectively. Therefore, the proposed identification methodology could make relatively better feature selection and learn from high dimensional data so as to achieve the non-destructive and efficient identification of different tea diseases. This research provides a new idea for the feature selection of high dimensional data and the non-destructive identification of crop diseases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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