이 연구에서는 최근 사회기반시설물의 스마트 모니터링을 위하여 많은 관심을 받고 있는 광섬유 FBG형 가속도계와 MEMS형 가속도계의 적용성을 평가하고자 하였다. 이들의 성능을 비교하기 위하여 저주파수 영역에서 높은 민감도와 신뢰성을 가지고 있는 ICP형 가속도계를 스마트 센서와 동시에 모형구조물에 부착하여 소규모 진동대 실험을 수행하였으며, 계측된 응답을 이용하여 모드해석을 수행함으로써 간접적으로 계측자료의 신뢰성을 비교하였다. 계측자료로부터 구한 모드자료를 이용하여 진단빌딩의 층간 강성을 추정하였다. 추정된 강성의 신뢰성을 검증하기 위하여 기지의 질량을 추가하여 구조물의 특성을 변경시킨 후, 다시 진동대 실험을 수행하여 구한 실험모드해석 결과를 수치해석결과와 비교하였다.
본 연구는 건축 구조물의 방화 등으로 인해서 발생한 가연물의 연소현상을 분석하여 화재발생 시점을 예측하기 위한 기초 방안을 제시하였다. 이를 위해서 계단실 화재사고 사례로부터 가연물을 인터폰 개별현관기(이하 '인터폰'으로 표시)로 선정하고 룸코너시험기(room corner test equipment)에서 화재실험을 실시하여 시간 변화에 따른 발열량을 산출하였으며, 화재시뮬레이션 프로그램인 fire dynamics simulator (FDS)를 사용하여 화재성상 변화에 따라서 발화지점 하층부로 연기가 유입되는 시간을 비교하였다. 그 결과 가연물이 ABS 재질로 구성된 인터폰은 계단실 총 체적 공간 $291.3m^3$, 바닥면적 $23.3m^2$, 층간 높이 2.5 m인 경우 발화원의 열 유속 및 환경 조건에 따라서 최대 4.93배 정도 연기 유입 시간이 차이가 나는 것을 확인하였다. 본 연구는 가연물의 열화학적 특성 변화를 고려한 실험 자료를 해석모델에 적용하여 화재감식을 분석적으로 판단하는데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.
Seungjun Lee;Jaebeom Lee;Minsun Kim;Sangmok Lee;Young-Joo Lee
Smart Structures and Systems
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제33권2호
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pp.93-103
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2024
Despite the rapid development of sensors, structural health monitoring (SHM) still faces challenges in monitoring due to the degradation of devices and harsh environmental loads. These challenges can lead to measurement errors, missing data, or outliers, which can affect the accuracy and reliability of SHM systems. To address this problem, this study proposes a classification method that detects anomaly patterns in sensor data. The proposed classification method involves several steps. First, data scaling is conducted to adjust the scale of the raw data, which may have different magnitudes and ranges. This step ensures that the data is on the same scale, facilitating the comparison of data across different sensors. Next, informative features in the time and frequency domains are extracted and used as input for a deep neural network model. The model can effectively detect the most probable anomaly pattern, allowing for the timely identification of potential issues. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, it was applied to actual data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China. The results of the study have successfully verified the proposed method's applicability to practical SHM systems for civil infrastructures. The method has the potential to significantly enhance the safety and reliability of civil infrastructures by detecting potential issues and anomalies at an early stage.
본 논문에서는 상관에 기반 한 비선형 합성필터를 이용한 왜곡과 잡음에 강인한 얼굴인식 방법을 연구한다. 상관도 기반 방법은 얼굴 영역의 검출과 인증을 동시에 수행하여 보다 신속한 처리를 할 수 있다는 장점이 있다. 최적화된 비선형 합성필터는 학습영상의 출력 값을 일정하게 유지하면서 입력 영상과 잡음의 필터 출력에너지를 최소화함으로써 얻어진다. 입력 영상의 출력에너지를 최소화하여 허위표적과의 식별력을 부여하고 잡음의 출력에너지를 최소화하여 가산성 잡음에 대한 강인성을 증대한다. 본 논문에서는 비선형 합성필터를 두 개의 학습 영상으로 구성하여 표적의 왜곡과 저해상도 그리고 잡음 환경 하에서 얼굴 인증을 실험하였다. 실험결과는 비선형 합성필터가 SDF(synthetic discriminant function) 필터와 비교하여 ROC(receiver operating characteristics) 커브에서 우수한 성능을 보인다.
현재 우리나라에는 전국에 약 21,000점의 측량용 국가기준점이 표석 형태로 매설되어 있으며, 대부분이 시통을 위해 산 정상에 매설되어 있어 일반인들의 사용과 접근이 어렵다. 최근 유비쿼터스 환경이 구축되어 감에 따라 위치정보 및 위치정보 기반의 정보를 일반인들에게 손쉽게 제공할 수 있는 서비스가 요구되고 있다. 본 연구에서는 RFID 태그와 2차원 바코드를 이용하여 위치정보를 손쉽게 제공할 수 있는 새로운 개념의 기준점 프로토타입을 제작하였다. 본 논문에서는 개발된 인텔리전트 기준점을 실용화하여 실제로 서비스하기 위해 필요한 사항에 대해 고려하여 보았으며, 실제 테스트를 통해 사용 가능성을 검증해보았다.
기준공정과 개선대상공정 간의 투입물(Input, Material and energy), 배출물(Output, Product, Co-product), 환경오염물(Environmental emission) 데이터를 수집하고 공정 성과를 분석하였다. 이를 통해 환경적으로 주요한 투입물과 환경오염물을 파악하였다. 제조공정의 투입물과 환경오염물 간의 상관관계 분석을 통해 각 환경오염물에 대한 기여도가 큰 투입물을 파악하였다. 주요 환경오염물 처리 시, 경제적 최적화를 통한 종말처리공정 조합을 선형 프로그래밍 기법을 사용하여 규명하였다. 사례 연구로는 동일한 형태의 시멘트를 생산하는 EU와 국내 시멘트 제조공정을 선정하였다. 국내 시멘트 제조공정에서는 석탄이 주요 투입물로, 먼지, $SO_x$가 주요 환경오염물로 파악되었다. 제조공정의 투입물과 환경오염물 간의 다중회귀분석결과 석탄>원자재>석고 순으로 $CO_2$발생량에 기여도가 큰 것으로 나타났다. $SO_x$발생량의 경우 석탄의 기여도가 가장 컸으며, Dust 발생량의 경우 석고>원자재 순으로 기여도가 큰 것으로 나타났다. Dust 종말처리공정 최적화에서 전기집진기술 100%, 섬유필터기술 2.4% 조합이 최적이었다. $SO_x$종말처리공정 최적화에서는 건식첨가공정기술 100% 습식세정기술 25.88% 조합이 최적이었다. 이 연구의 특징은 제조공정에서 문제가 되는 주요 투입물과 환경오염물을 파악하는 방법을 제시하였다는 점이다. 또한, 기술적 경제적으로 최적의 조합인 종말처리공정 선정 방법을 제시하였다는 점이다.
Recently, customers interest about noise of household electric appliance is growing. so, designer of product must study to reduce noise of product. Specially, in case of household electric appliance such as washing machine, there was consumers' complaint about noise that is radiated under dehydrating condition. But, in the case of washing machine, identification of noise source is not easy when washing machine is under dehydrating condition. Because various noise source influence each other, it is difficult to find out pure contribution degree about output noise. Multi-Dimensional Spectral Analysis(MDSA) is method that can remove correlation between inputs each other and express pure contribution degree about output of single input. So in this study, we analyzed contribution of each noise source on transfer pass of noise that is radiated at dehydration of washing machine using MDSA.
By understanding the construction process of sea dikes and the current state of the thickness and speed of fluid in the bottom layer protection work of final closure gaps, a construction method applicable for the blocking of bottom layer work will be selected. The three construction methods selected will be tested in site through various methods, and the reinforcement of bottom layer protection and impervious effect will be verified. The verification results are as follows: 1) The overall riprap layer were 0.5~1.0m thicker than planned so that the grouting depth and grout input amount increased 2) The applied construction methods permeability of riprap layers were improved from $\alpha{\times}10^{-2}cm/s$ before the construction to $\alpha{\times}10^{-4}cm/s$ after construction. 3) The results of core extraction in order to grossly verify the hardening time and durability allowed the identification of grout injection effect. The amount of filling of the injection was difficult to judge because the slime in many areas made the reading of borehole photography difficult.
We present a speech processing strategy incorporating instantaneous frequency (IF) encoding for the enhancement of melody recognition performance of cochlear implants. For the IF extraction from incoming sound, we propose the use of a Teager energy operator (TEO), which is advantageous for its lower computational load. From time-frequency analysis, we verified that the TEO-based method provides proper IF encoding of input sound, which is crucial for melody recognition. Similar benefit could be obtained also from the use of a Hilbert transform (HT), but much higher computational cost was required. The melody recognition performance of the proposed speech processing strategy was compared with those of a conventional strategy using envelope extraction, and the HT-based IF encoding. Hearing tests on normal subjects were performed using acoustic simulation and a musical contour identification task. Insignificant difference in melody recognition performance was observed between the TEO-based and HT-based IF encodings, and both were superior to the conventional strategy. However, the TEO-based strategy was advantageous considering that it was approximately 35% faster than the HT-based strategy.
디지털시대의 도래로 도서관의 자원요소의 구성 및 각 자원요소의 중요도 비중이 매우 달라졌음에도 불구하고, 여전히 과거의 전통적인 요소만으로 대학도서관의 효율성을 측정하고 있는 것에 한계가 있다고 생각하고, 본 연구에서는 디지털도서관 시대에 적합한 도서관효율성 평가를 위한 자원요소를 재규명하고자 하였다. 설문조사방법이 사용되었으며, 그 결과 투입요소로 예산, 직원, 면적, 단행 본 수, 연속간행물 수, 전자저널 수, 비도서 수, 웹DB 종수, 전자책 수, 컴퓨터 수, 원문DB구축건수 등이 선정되었고, 산출요소로 대출책 수, 이용자 수, 홈페이지 접속건수, 웹 DB 이용건 수 등이 선정되었다. 재발견된 자원요소 중 전자자원 요소가 상당히 발견된 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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