• 대한임베디드공학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.277-286
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• 2019

In this paper, we propose an efficient hyperplane generation technique to classify human activity from combination of events and sequence information obtained from multiple-event sensors. By generating hyperplane efficiently, our machine learning algorithm classify with less memory and run time than the LSVM (Linear Support Vector Machine) for embedded system. Because the fact that light weight and high speed algorithm is one of the most critical issue in the IoT, the study can be applied to smart home to predict human activity and provide related services. Our approach is based on reducing numbers of hyperplanes and utilizing robust string comparing algorithm. The proposed method results in reduction of memory consumption compared to the conventional ML (Machine Learning) algorithms; 252 times to LSVM and 34,033 times to LSTM (Long Short-Term Memory), although accuracy is decreased slightly. Thus our method showed outstanding performance on accuracy per hyperplane; 240 times to LSVM and 30,520 times to LSTM. The binarized image is then divided into groups, where each groups are converted to binary number, in order to reduce the number of comparison done in runtime process. The binary numbers are then converted to string. The test data is evaluated by converting to string and measuring similarity between hyperplanes using Levenshtein algorithm, which is a robust dynamic string comparing algorithm. This technique reduces runtime and enables the proposed algorithm to become 27% faster than LSVM, and 90% faster than LSTM.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권2호
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• pp.267-278
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• 2022

Pre-stressed concrete circular spun piles are widely used in various infrastructure projects around the world and offer an economical deep foundation system with consistent and superior quality compared to cast in-situ and other concrete piles. Conventional methods for measuring the lateral response of piles have been limited to conventional instrumentation, such as electrical based gauges and pressure transducers. The problem with existing technology is that the sensors are not able to assist in recording the lateral stiffness changes of the pile which varies along the length depending on the distribution of the flexural moments and appearance of tensile cracks. This paper describes a full-scale bending test of a 1-m diameter spun pile of 30 m long and instrumented using advanced fibre optic distributed sensor, known as Brillouin Optical Time Domain Analysis (BOTDA). Optical fibre sensors were embedded inside the concrete during the manufacturing stage and attached on the concrete surface in order to measure the pile's full-length flexural behaviour under the prescribed serviceability and ultimate limit state. The relationship between moments-deflections and bending moments-curvatures are examined with respect to the lateral forces. Tensile cracks were measured and compared with the peak strains observed from BOTDA data which corroborated very well. By analysing the moment-curvature response of the pile, the structure can be represented by two bending stiffness parameters, namely the pre-yield (EI) and post-yield (EI_cr), where the cracks reduce the stiffness property by 89%. The pile deflection profile can be attained from optical fibre data through closed-form solutions, which generally matched with the displacements recorded by Linear Voltage Displacement Transducers (LVDTs).

• Steel and Composite Structures
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• 제46권4호
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• pp.451-469
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• 2023

The use of precast hollow-core slabs (PCHCS) in civil construction has been increasing due to the speed of execution and reduction in the weight of flooring systems. However, in the literature there are no studies that present a finite element model (FEM) to predict the load-slip relationship behavior of pushout tests, considering headed stud shear connector and PCHCS placed at the upper flange of the downstand steel profile. Thus, the present paper aims to develop a FEM, which is based on tests to fill this gap. For this task, geometrical non-linear analyses are carried out in the ABAQUS software. The FEM is calibrated by sensitivity analyses, considering different types of analysis, the friction coefficient at the steel-concrete interface, as well as the constitutive model of the headed stud shear connector. Subsequently, a parametric study is performed to assess the influence of the number of connector lines, type of filling and height of the PCHCS. The results are compared with analytical models that predict the headed stud resistance. In total, 158 finite element models are processed. It was concluded that the dynamic implicit analysis (quasi-static) showed better convergence of the equilibrium trajectory when compared to the static analysis, such as arc-length method. The friction coefficient value of 0.5 was indicated to predict the load-slip relationship behavior of all models investigated. The headed stud shear connector rupture was verified for the constitutive model capable of representing the fracture in the stress-strain relationship. Regarding the number of connector lines, there was an average increase of 108% in the resistance of the structure for models with two lines of connectors compared to the use of only one. The type of filling of the hollow core slab that presented the best results was the partial filling. Finally, the greater the height of the PCHCS, the greater the resistance of the headed stud.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제41권3호
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• pp.202-208
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• 2017

최근 개발된 선박용 주기관은 추진효율 향상과 연료소비율 저감기술이 요구됨에 따라 과거에 비해 높은 비틀림진동 기진력 특성을 갖고 있다. 따라서 이를 제어하기 위해 기본적으로 엔진 선단에 점성 댐퍼나 점성-스프링댐퍼를 장착한다. 점성댐퍼의 경우 댐퍼 내부에 채워진 실리콘 오일이 탄성적인 연결이 없다고 가정하고 댐퍼설계를 하여 왔으나 고점도 실리콘 오일은 높은 점도에 따른 비틀림 강성이 존재할 뿐만 아니라 작동온도와 주파수에 따라 비선형적인 동특성을 갖는다. 본 논문에서는 고점도 실리콘 오일이 적용된 점성댐퍼의 동특성을 확인하고 해당 댐퍼가 장착된 축계의 비틀림진동 특성을 검토하였다. 이를 위해 점성댐퍼의 최적 동특성을 이론적으로 해석하는 방법을 검토하였고, 고점도 실리콘 오일로 채워진 점성댐퍼로 해당축계의 비틀림진동 제어를 하는 경우 댐퍼 작동온도 및 경년변화를 고려한 추진축계 최적 설계 방안에 대해서 검토하였다.

• 한국측량학회지
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• 제29권6호
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• pp.677-685
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• 2011

대중교통 정보 시스템의 고도화와 정보 신뢰도 유지를 위해서는 대중 교통수단 노선과 운행 정보에 대한 정확도 향상은 매우 중요한 사안이다. 이러한 위치기반체계에 대한 정확도를 측정하기 위해 GPS를 활용한 매우 다양한 방법들이 존재하고 있지만 버스 노선 등과 같이 이동 차량에 탑재된 GPS를 통해 결정된 선형 객체의 동적인 위치 정확도를 평가하는 연구는 아직 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 단일 버퍼링 기법을 이용하여 GPS에 의해 실시간 측정된 버스 노선의 정확도 평가 방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 경기도 안양시 일대의 정류소와 버스 노선을 대상으로 단독 측위, DGPS, GPS/INS 에 따른 정적 및 동적 측위 결과를 상호 비교하고 정확도와 오차의 영향을 분석하였다. 연구 결과로서 정류소 위치에 대한 단독측위의 경우 실시간 DGPS 관측과 GPS/INS DGPS 관측과 비교하여 2개의 관측성과 모두 5m 이내 정확도 범위 내에 결과를 얻을 수 있었다. 특히, 노선의 경우 공공측량 작업 규정 세부기준의 축척별 위치 정확도에 근거하여 단독측위 14.5m의 오차는 1:20,000, 18.1m의 오차는 1:25,000 축척의 오차범위 정확도를 가지며, DGPS의 16.9m와 18.5m의 오차는 1:25,000 축척의 오차범위, GPS/INS의 18.4m와 18.5m의 오차는 1;25,000 축척의 오차 범위로 정확도를 평가할 수 있었다. 본 연구에서 제시한 방법은 버스 기반 정보 구축을 위한 GPS 현장 조사 시 동적 위치 측정 방법론의 타당성 검토와 높은 정밀도의 노선 위치 정보 구축에 활용 가능할 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제26권7호
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• pp.49-58
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• 2010

흙의 입자 크기에 따른 지반-말뚝 시스템의 동적 거동 차이를 알아보기 위해, 단말뚝 및 군말뚝에 대한 1g 진동대모형 실험을 수행하였다. 지반 조성에 사용된 시료는 주문진 표준사와 호주산 세사이며, 흙의 입자 크기에 따른 영향을 알아보기 위해 다른 실험 조건은 동일하게 하였다. 단말뚝 실험 결과 말뚝의 횡방향 변위는 말뚝 직경의 1%인 탄성 영역 이내로 발생하였다. 단말뚝의 p-y 거동을 살펴보면 동일 변위에서 주문진 표준사 모형 지반의 지반 반력 값이 호주산 세사 모형 지반에서의 지반 반력보다 더 크게 나타났으며, 이는 주문진 표준사 모형 지반에서의 초기 탄성 강성이 더 크게 평가됨을 의미한다. 이러한 입자 크기에 따른 초기 지반 강성 차이는 공진주 실험 및 삼축압축실험을 통해서 확인하였다. 또한 외삽을 통해 단말뚝의 동적 p-y 중추 곡선을 산정한 결과 동적 p-y 중추곡선의 강성이 주문진 표준사 지반에서 호주산세사 지반보다 더 크게 산정되었다. 그러므로 사질토 지반에서 입자크기에 관계없이 동일한 p-y곡선을 적용하여 말뚝의 동적 거동을 예측하는 방법에 오류가 있을 수 있다. 군말뚝 실험에서는 단말뚝 실험과 같은 실험 조건에서 말뚝 직경의 1% 이상의 횡방향 변위가 발생하였으며, 모형 지반 종류와 상관없이 유사한 p-y 거동이 나타났다. 이는 변형율이 큰 비선형 영역에서는 주문진 표준사와 호주산 세사의 강성 차이가 크지 않기 때문이다. 이러한 일련의 단말뚝 및 군말뚝 실험 결과로 볼 때, 군효과를 평가하기 위해 단말뚝의 p-y 곡선에 단순히 p-승수(p-multiplier)를 곱하여 군효과를 고려하는 방법에 오류가 있을 수 있다고 판단된다.

• 경영과정보연구
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• 제34권5호
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• pp.71-92
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• 2015

본 연구는 기업의 사회적 책임(CSR: corporate social responsibility)활동이 재무성과에 미치는 영향을 베이지안 네트워크를 통해 분석하였다. 본 연구에서는 선행연구에서 널리 사용되어 온 분석방법인 다중회귀분석방법의 종속변수와 설명변수간에 획일적인 선형함수만을 가정하는데에서 나오는 문제점을 극복하고자 한다. 즉, 기업의 재무성과에 영향을 미치는 경영자의 사회적 책임활동간에 존재하는 인과관계를 도출할 필요가 있다. 이는 어떤 변수가 다른 어떤 변수와 직접 또는 간접적 인과관계를 통하여 기업의 재무성과에 영향을 주는지를 의사결정자에게 알려줌으로써 보다 효과적으로 기업의 재무성과를 개선시킬 수 있도록 지원할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 일반 베이지안 네트워크 (GBN: General Bayesian Network)을 제안하고 GBN에서 유도되는 마코프 블랭킷 (Markov Blanket)을 제시한다. 본 연구는 경제정의실천시민연합 산하 경제정의연구소에서 조사한 한국의 대표적 기업 약200개의 2005년부터 2011년까지 경제정의지수(Korean economic justice institute index: KEJI index)를 기초로 실험한 결과 기업성과측정치에 따라 차이는 보이지만 건전성(CSR1_20)과 경제발전기여도(CSR7_10)는 모든 기업의 재무성과에 직접적인 인과관계를 나타내었으며, 소비자보호만족도(CSR4_7), 환경보호만족도(CSR5_10) 및 종업원만족도(CSR6_10)는 각 측정지표간의 직 간접적인 인과관계를 나타내어 서로에게 중요한 영향을 미치고 있음을 나타내었다. 또한, what-if 민감도 분석을 통해 기업재무성과에 직접적인 인과관계가 있는 변수들의 사전확률이 변할 대 사후확률의 변화를 분석하여, 본 연구에서 제안한 방법이 모두 통계적으로 유의한 결과를 제공한다는 것이 실증적으로 검증되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.846-851
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• 2005

본 논문은 최적 탐색 알고리즘인 유전자 알고리즘을 이용하여 다항식 뉴럴네트워크(Polynomial Neural Networks : PNN)의 최적 설계가 그 목적이다. 기존의 다항식 뉴럴네트워크는 확장된 GMDH(Group Method of Data Handling) 방법에 기반을 두며, 네트워크의 성장과정을 통하여 각 층의 다항식뉴런(혹은 노드)에서 고정된 (설계자에 의해 미리 선택된) 노드 입력들의 수뿐만 아니라 다항식 차수(1차, 2차, 그리고 수정된 2차식)를 이용하였다. 더구나, 그 방법은 학습을 통해 생성된 PNN이 최적 네트워크 구조를 가진다는 것을 보증하지 못한다. 그러나, 제안된 GA-based PNN 모델은 다음의 파라미터들- 즉 입력변수의 수, 입력변수, 및 다항식 차수-을 유전자 알고리즘을 이용하여 선택 동조함으로써 그 구조를 구조적으로 더 최적화된 네트워크가 되도록 하고, 기존의 PNN보다 훨씬 더 유연하고, 선호된 뉴럴 네트워크가 되도록 한다. 하중계수를 가진 합성성능지수가 그 모델의 근사화 및 일반화(예측) 능력 사이의 상호 균형을 얻기 위해 제안된다. GA-based PNN의 성능을 평가하기 위해 그 모델은 가스 터빈 발전소의 NOx 배출 공정 데이터로 실험된다. 비교해석은 제안된 GA-based PNN이 앞서 나타난 다른 지능모델보다 더 우수한 예측능력뿐만 아니라 높은 정확성을 가진 모델임을 보인다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.136-145
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• 2020

개발도상국에 있어서 농업은 국가 경제의 중추임에도 불구하고, 대부분의 개도국에서는 장비와 지능형 시스템, 데이터 모니터링 등을 이용한 현상에 대한 통합적 판단 없이 인력에 의해 농업을 수행하고 있다. 농업의 중요한 요소인 관개는 작물 생산에 영향을 미치는 핵심적인 과정으로서, 연간 강우량의 변동에 대응하고자 대부분의 농장에서는 관개 시스템을 적용하고 있다. 그러나, 농장 관개 시스템의 모니터링과 제어 등에 대한 기술적 기반이 부족하여 생산성의 증대와 효율적인 농업용수 관리가 어려운 실정이다. 본 논문에서는 탄자니아 농촌 지역 관개 시스템의 스마트화를 위하여 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 스마트 관개 측정 시스템과 농업용수 선불 시스템을 제안한다. 개발된 스마트 관개 시스템은 기상 데이터와 토양 수분 데이터를 하이브리드로 분석하도록 설계되었는데, 탄자니아 Arusha 지역의 Ngurudoto 마을로의 적용을 목적으로 한다. 제안된 시스템은 기상 측정 컨트롤러, 토양 수분 센서, 수류 센서, 솔레노이드 밸브 및 선불 시스템으로 구성되었는데, 센서를 통해 수집된 데이터는 433 MHz 무선 주파수 및 2G 기반 통신 아키텍처 모듈을 통해 서버로 전송된다. 본 시스템은 인터넷 운용이 제한되는 지역에 적합할 뿐만 아니라, 데이터 기반의 상태 판단과 실시간 예측이 가능하다. 개발된 시스템의 데이터 분석 알고리즘은 동적 회귀 알고리즘과 Naïve Bayes 알고리즘을 적용하여 선형 및 비선형분석 모두에 있어서 높은 정밀도를 보인다. 또한, 농장의 용수공급 시기와 용수의 양, 소요되는 전력에 대한 판단 뿐만 아니라 전체 시스템 하드웨어의 작동 및 오류에 대한 모니터링이 가능하다. 부가하여, 사용자가 농업용수를 공급받기 전에 선금을 지불하는 시스템을 적용하여 관리의 효율성을 도모하였으며, 농업의 전 과정에서 측정된 센서 데이터 및 용수 사용량은 사용자 인터페이스를 통하여 실시간으로 모니터링이 가능하도록 개발되었다. 본 연구를 통하여 개발된 RF(Radio Frequency) 및 2G 기반 스마트 관개 모니터링 시스템은 현장 적용의 편의성과 함께 사용자 중심의 모니터링 시스템을 통해 개발도상국의 경제, 사회 분야에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.769-777
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• 1998

본 연구에서는 다양한 특성을 가지는 시계열 자료들을 분석하여 자료의 비선형성 여부를 판단하였다. 시계열 자료의 무작위성을 분석하면 시스템의 비선형 구조를 알아낼 수 있다. 무작위성을 조사하는 통계기법으로는 전통적인 비모수 통계기법과 새로운 통계기법인 BDS 통계를 사용하였으며, 그들의 해석결과를 비교하였다. BDS 통계는 카오스 분석을 위해 이용되는 상관적분의 통계학적 특성을 바탕으로 한 검정방법으로서 무작위성과 비선형 동역학 시스템을 구분하는데 탁월한 능력이 잇는 것으로 알려져 왔다. 이미 자료의 특성이 알려진 선형, 비선형 시스템에 BDS 통계를 적용한 결과, 비모수 통계기법에 비해 더욱 정확한 해석결과를 나타내었다. 실제 수문 시계열 자료를 이용하여 선형 추계학적 모형인 ARMA 형태의 모형을 구축한 후, 이 모형으로부터 계산된 잔치를 BDS 통계를 사용하여 분석하였다. 분석결과, BDS 통계는 시계열자료의 무작위성과 카오스 시스템의 비선형성을 판단하여 줄 뿐만아니라, 추계학적 모형의 잔차 분석을 통한 모형의 적합성 판단에도 유용한 방법임을 알 수 있었다.