• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1312-1320
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• 2003

본 논문에서는 하나의 은닉층을 가지는 다층 구조 신경망이 고려되었다. 다층 구조 신경망에서 널리 사용되는 오루 역전파 학습 방법은 초기 가중치와 불충분한 은닉층 노드 수로 인하여 지역 최소화에 빠질 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 퍼지 단층 퍼셉트론에 ART1을 결합한 방법으로, 은닉층의 노드를 자가 생성(self-generation)하는 퍼지 지도 학습 알고리즘을 제안한다. 입력층에서 은닉층으로 노드를 생성시키는 방식은 ART1을 수정하여 사용하였고, 가중치 조정은 특정 패턴에 대한 저장 패턴을 수정하도록 하는 winner-take-all 방식을 적용하였다. 제안된 학습 방법의 성능을 평가하기 위하여 학생증 영상을 대상으로 실험한 결과. 기존의 오류 역전파 알고즘보다 연결 가중치들이 지역 최소화에 위치할 가능성이 줄었고 학습 속도 및 정체 현상이 개선되었다.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제49권8호
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• pp.423-431
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• 2000

This paper presents a systematic approach to the input-output data-based fuzzy modeling for the complex and uncertain nonlinear systems, in which the conventional mathematical models may fail to give the satisfying results. To do this, we propose a new method that can yield a successful fuzzy model using a mGA hybrid schemes with a fine-tuning method. We also propose a new coding method fo chromosome for applying the mGA to the structure and parameter identifications of fuzzy model simultaneously. During mGA search, multi-purpose fitness function with a penalty process is proposed and adapted to guarantee the accurate and valid fuzzy modes. This coding scheme can effectively represent the zero-order Takagi-Sugeno fuzzy model. The proposed mGA hybrid schemes can coarsely optimize the structure and the parameters of the fuzzy inference system, and then fine tune the identified fuzzy model by using the gradient descent method. In order to demonstrate the superiority and efficiency of the proposed scheme, we finally show its applications to two nonlinear systems.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제2권2호
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• pp.115-132
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• 2015

This paper presents a new method for seismic vulnerability assessment of buildings with reference to their operational limit state. The importance of this kind of evaluation arises from the civil protection necessity that some buildings, considered strategic for seismic emergency management, should retain their functionality also after a destructive earthquake. The method is based on the identification of experimental modal parameters from ambient vibrations measurements. The knowledge of the experimental modes allows to perform a linear spectral analysis computing the maximum structural drifts of the building caused by an assigned earthquake. Operational condition is then evaluated by comparing the maximum building drifts with the reference value assigned by the Italian Technical Code for the operational limit state. The uncertainty about the actual building seismic frequencies, typically significantly lower than the ambient ones, is explicitly taken into account through a probabilistic approach that allows to define for the building the Operational Index together with the Operational Probability Curve. The method is validated with experimental seismic data from a permanently monitored public building: by comparing the probabilistic prediction and the building experimental drifts, resulting from three weak earthquakes, the reliability of the method is confirmed. Finally an application of the method to a strategic building in Italy is presented: all the procedure, from ambient vibrations measurement, to seismic input definition, up to the computation of the Operational Probability Curve is illustrated.

• 한국음향학회지
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• 제40권5호
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• pp.452-459
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• 2021

서로 떨어져 설치된 두 개의 음향 수신기에 도달하는 신호의 상호 지연 시간을 추정하는 것은 실내 음향과 소나 등에서 목표물 위치 추정 문제나 추적 등 여러 방면에서 쓰이고 있다. 시간 지연을 구하는 방법에서는 두 수신 신호 사이의 상호 상관을 이용한 방법으로 대표되는 비 파라메트릭 방법과 시스템 인식을 기반으로 하는 파라메트릭 방법이 있다. 본 논문에서는 파라메트릭 방법에 기반을 둔 시간 지연 추정 방법을 제안한다. 특히 음향 수신기에 잡음이 부과되는 것을 고려한 방법을 제안한다. 그리고 백색 잡음 및 잔향 환경에서 기존의 일반 상호 상관법과 적응 고유치 분석법과 비교를 통해서 새로 제안한 알고리즘이 더 우수함을 확인한다.

• 한국강구조학회 논문집
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• 제21권2호
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• pp.165-173
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• 2009

현수교 행어케이블은 일부가 클램프로 구속되어 있어 단일 케이블 모델을 기반으로 한 기존의 장력추정 방법들은 휨감성의 영향이 큰 짧은 케이블 일수록 오차가 커지게 된다. 따라서 최근에 유한요소모델 기반의 역해석 기법 및 시스템인식 기법을 이용한 장력추정 방법이 제안되었다. 본 논문은 광안대교 행어케이블을 대상으로 역해석 기법 및 시스템인식 기법을 이용한 장력추정 방법의 적용성을 비교 검토 하였다. 장력추정결과 유한요소모델을 기반으로 한 역해석 기법 및 시스템인식 기법은 기존의 현이론 및 선형회귀법에 의한 장력추정 방법에 비해 고유진동수 오차를 기준으로 보다 높은 신뢰성을 가지고 장력을 추정하였다. 하지만 모델기반의 장력추정 방법은 유한요소모델의 정확도에 따라 그 오차가 다르게 나타날 수 있다. 특히, 짧은 케이블 일수록 경계조건의 영향을 많이 받기 때문에 가능하다면 실험을 통해 경계조건을 명확히 파악하는 것이 중요하다. 시스템인식 기법을 이용한 장력추정 방법은 다양한 경계조건을 용이하게 고려할 수 있으며, 또한 입력되는 계측 고유진동수의 개수에 민감하지 않기 때문에 그 효용성이 높다고 할 수 있다.

• 한국음향학회지
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• 제7권4호
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• pp.98-109
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• 1988

본 연구는 이차 볼테라 필터 계수를 연속적으로 변화시키기 위하여 sequential regression (SER) 방법을 이용한 적응 비선형 디지탈 필터링 알고리즘에 대하여 서술하였다. 일반적으로 SER 방법은 Wiener 필터 이론을 볼테라필터에 직접 적용시킬때 생기는 큰 행렬을 역변환시키기 위하여 사용되었다. 그러나, 본 연구에서는 입력신호가 가우시안일 경우, 최소 자승해를 구하기 위하여 SER 방법을 이용하였다. 이 알고리즘에서, 역변환시킬 행렬의 크기는 일반적 접근 방법보다 작게 되기때문에, 일반적 비선형 시스템 인식 기술보다 본 연구에서 제시한 방법의 계산량이 적다. 본 연구에서 제안한 알고리즘의 성능을 검토하기 위하여 시뮬레이션 결과를 구했다.

• 전기전자학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.111-120
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• 2001

VC 통합은 동일한 VC 레이블을 가진 VC들에서 각 VC의 해당 셀들을 구분하는 기능이 필요하다. 이러한 확인절차(identification process)를 돕는 다양한 접근 방법들이 제안되어 왔지만, 대부분이 추가적인 버퍼링을 필요로 하거나 프로토콜상의 오버헤드나 전송 지연을 가져옴으로써 QoS 규정을 만족시키기에 어려웠다. 이러한 단점을 극복하는 동시에 VC-통합을 지원하는 스케줄러(VCMS)가 제안되었으나 모든 VC들이 통합되거나 유입 트래픽이 매우 작은 경우 snoop하기 위한 비통합 셀들이 부족하게 되는 현상이 발생한다. 이 경우 비어 있는 슬롯들을 채우기 위해 특별한 제어 셀들을 사용하게 되나 제어 셀의 개수가 많아지면 셀 유실률이 높아질 수 있으며 부가적인 패킷 전송지연이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 극복하기 위하여 비어있는 큐를 갖는 VC의 시퀀스들은 건너뛰고 단지 이를 표시하기 위한 SS 셀만을 채워 넣는 Sequence Skipping(SS)을 제안하였다. 시뮬레이션을 통해 SS가 셀 유실률과 평균 패킷 전송지연을 줄일 수 있으며 따라서 VC 통합에 적합한 방안임을 보인다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.417-420
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• 1990

The conventional quantitative techniques of system analysis are intrinsically unsuited for dealing with humanistic systems. Therefore, the rule based modeling of fuzzy linguistic type has been developed for the analysis of humanistic systems and complex systems and it is very significant for analysis and design of fuzzy logic controller. The activated sludge process is a commonly used method for treating sewage and waste waters. A mathematical tool to build a fuzzy model of the activated sludge process where fuzzy implications and linear reasoning are used is presented in here. A root-mean square error is used as the criterion of the fuzzy model's adequacy to the A.S.P. and the least square method is used for the identification of optimum consequence parameters. A method of modeling of the activated sludge process using its input-output data and simulation results for its application are shown.

• Smart Structures and Systems
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• 제21권1호
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• pp.1-14
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• 2018

A method is proposed to detect structural damages in the presence of damping using noisy data. This method uses Frequency Response Function (FRF) and Mode-Shapes as the input parameters for a system of Couple Sparse Coding (CSC) to study the healthy state of the structure. To obtain appropriate patterns of FRF for CSC training, Principal Component Analysis (PCA) technique is adopted to reduce the full-size FRF to overcome over-fitting and convergence problems in machine-learning training. To verify the proposed method, a numerical two-story frame structure is employed. A system of individual CSCs is trained with FRFs and mode-shapes, and then termed ensemble to detect the health condition of the structure. The results demonstrate that the proposed method is accurate in damage identification even in presence of up to 20% noisy data and 5% unconsidered damping ratio. Furthermore, it can be concluded that CSC ensemble is highly efficient to detect the location and the severity of damages in comparison to the individual CSC trained only with FRF data.

• Earthquakes and Structures
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• 제11권5호
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• pp.841-859
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• 2016

Bridge bearings are important connection elements between bridge superstructures and substructures, whose health states directly affect the performance of the bridges. This paper systematacially presents a new method to identify the bridge bearing damage based on the neural network theory. Firstly, based on the analysis of different damage types, a description of the bearing damage is introduced, and a uniform description for all the damage types is given. Then, the feasibility and sensitivity of identifying the bearing damage with bridge vibration modes are investigated. After that, a Radial Basis Function Neural Network (RBFNN) is built, whose input and output are the beam modal information and the damage information, respectively. Finally, trained by plenty of data samples formed by the numerical method, the network is employed to identify the bearing damage. Results show that the bridge bearing damage can be clearly reflected by the modal information of the bridge beam, which validates the effectiveness of the proposed method.