• Smart Structures and Systems
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• 제30권6호
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• pp.661-671
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• 2022

Stayed cables are the key components for transmitting loads in cable-stayed bridges. Therefore, it is very important to evaluate the cable force condition to ensure bridge safety. An online condition assessment and anomaly localization method is proposed for cables based on the spatiotemporal correlation of grouped cable forces. First, an anomaly sensitive feature index is obtained based on the distribution characteristics of grouped cable forces. Second, an adaptive anomaly detection method based on the k-nearest neighbor rule is used to perform dissimilarity measurements on the extracted feature index, and such a method can effectively remove the interference of environment factors and vehicle loads on online condition assessment of the grouped cable forces. Furthermore, an online anomaly isolation and localization method for stay cables is established, and the complete decomposition contributions method is used to decompose the feature matrix of the grouped cable forces and build an anomaly isolation index. Finally, case studies were carried out to validate the proposed method using an in-service cable-stayed bridge equipped with a structural health monitoring system. The results show that the proposed approach is sensitive to the abnormal distribution of grouped cable forces and is robust to the influence of interference factors. In addition, the proposed approach can also localize the cables with abnormal cable forces online, which can be successfully applied to the field monitoring of cables for cable-stayed bridges.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제9권2호
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• pp.107-127
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• 2022

Structural health monitoring (SHM) has been related to damage identification with either operational loads or other environmental loading playing a significant complimentary role in terms of structural safety. In this study, a non-parametric method of time frequency analysis on the measurement is used to address the time-frequency representation for modal parameter estimation and system damage identification of structure. The method employs the wavelet decomposition of dynamic data by using the modified complex Morlet wavelet with variable central frequency (MCMW+VCF). Through detail discussion on the selection of model parameter in wavelet analysis, the method is applied to study the dynamic response of both steel structure and reinforced concrete frame under white noise excitation as well as earthquake excitation from shaking table test. Application of the method to building earthquake response measurement is also examined. It is shown that by using the spectrogram generated from MCMW+VCF method, with suitable selected model parameter, one can clearly identify the time-varying modal frequency of the reinforced concrete structure under earthquake excitation. Discussions on the advantages and disadvantages of the method through field experiments are also presented.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1060-1063
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• 2011

인간은 목적지를 향하여 가는 방법의 선택에 있어서 가고자 하는 목적, 목적지, 출발 시간 등에 영향을 받는다. 그러나 이러한 매개변수들과 더불어 중요하게 고려되는 것은 바로 인간의 습관이다. 다시 말해 인간이 목적지로 가는 방법을 선택하는데 습관이라는 매개변수와 밀접한 영향이 있다는 것이다. 이를 미루어 볼 때, 인간의 이동은 습관으로 인해 대부분 특정한 범주 안에서 이동을 할 것이라는 추측할 수 있다. 나아가, 사람들이 흔히 들고 다니는 GPS장치에서 측정된 데이터가 추측한 속성으로 인해 범주를 벗어나는 이상현상을 검출하는 것으로 확장을 할 수 있다. 즉, GPS장치에서 측정된 데이터는 개인별로 클래스화(Classification)가 가능함을 추론할 수 있다. 본 논문에서는 실제 사람이 이동한 좌표를 바탕으로 시간당 변화량을 계산하여 좌표에 사상시켰다. 그리고, 단일 클래스 서포트 백터 머신(OCSVM)을 가지고 클래스화 했으며, OCSVM의 커널 함수 내의 변수인에 따라 클래스의 크기 혹은 클래스 내부의 밀도에 영향을 받음을 알 수 있었으며, 그 둘 사이에는 적절한 교환(Tradeoff)이 발생하였다는 결론이 나왔다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.83-86
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• 2020

본 논문에서는 네트워크 이상치 탐지를 위하여 정상 데이터만을 활용한 메모리 기반 정상성 학습 모델을 제안한다. 오토인코더를 기반으로 정상 데이터의 특징을 표현하는 프로토타입을 생성할 수 있도록 신경망을 구성하고, 네트워크 데이터의 특성을 반영하여 쿼리의 수를 한 개로 고정하며, 사용되는 프로토타입의 수를 지정한 값으로 고정하여 모든 프로토타입에 정상 데이터의 특징을 반영할 수 있는 학습 방법을 제안한다. 해당 모델을 네트워크 이상치 탐지 데이터 세트인 Kyoto Honeypot, UNSW-NB15, CICIDS-2018에 적용하여 본 결과 Kyoto Honeypot에서는 0.821, UNSW-NB15에서는 0.854, CICIDS-2018에서는 0.981의 AUROC를 달성했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.105-111
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• 2010

본 논문은 보호하고자 하는 중요문서의 다양한 변조를 통한 유출시도를 정확히 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 중요문서는 내부자에 의해 다양한 방법으로 변조된 후 유출이 시도되고 있으나, 중요문서 유출탐지에 관한 기존 연구들은 유사도를 기반으로 함으로써 중요정보에 대한 다양한 변조 형태를 정확히 반영하지 못하여 탐지 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 SVDD(Support Vector Data Description)을 이용한 새로운 중요문서 유출 탐지 알고리즘인 v-SVDD 알고리즘을 제시한다. 본 연구에서 제시한 알고리즘 수행결과는 기존 연구결과와 비교할 때 변조 유출 탐지 측면에서 우수한 정확도를 보여준다.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권5호
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• pp.319-338
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• 2023

The study presents a new hybrid data-driven method by combining radial basis functions neural networks (RBF-NN) with the Jaya algorithm (JA) to provide effective structural health monitoring of arch dams. The novelty of this approach lies in that only one user-defined parameter is required and thus can increase its effectiveness and efficiency, as compared to other machine learning techniques that often require processing a large amount of training and testing model parameters and hyper-parameters, with high time-consuming. This approach seeks rapid damage detection in arch dams under dynamic conditions, to prevent potential disasters, by utilizing the RBF-NNN to seamlessly integrate the dynamic elastic modulus (DEM) and modal parameters (such as natural frequency and mode shape) as damage indicators. To determine the dynamic characteristics of the arch dam, the JA sequentially optimizes an objective function rooted in vibration-based data sets. Two case studies of hyperbolic concrete arch dams were carefully designed using finite element simulation to demonstrate the effectiveness of the RBF-NN model, in conjunction with the Jaya algorithm. The testing results demonstrated that the proposed methods could exhibit significant computational time-savings, while effectively detecting damage in arch dam structures with complex nonlinearities. Furthermore, despite training data contaminated with a high level of noise, the RBF-NN and JA fusion remained the robustness, with high accuracy.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권12호
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• pp.4570-4575
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• 2023

Noise and Radio-frequency interference or RFI causes a significant restriction on the Free induction Decay or FID signal detection of the Nuclear Quadrupole Resonance procedure. Therefore, using this method in non-isolated environments such as industry and ports requires extraordinary measures. For this purpose, noise reduction algorithms and increasing signal-to-noise-and-interference ratio or SNIR have been used. In this research, sodium nitrite has been used as a sample and algorithms have been tested in a non-isolated environment. The resonant frequencies for the 150 g of test sample were measured at 303 K at about 1 MHz and 3.4 MHz. The main novelty in this study was, (1) using two types of antennas in the receiver to improve adaptive noise and interference cancellation, (2) using a separate helical antenna in the transmitter to eliminate the duplexer, (3) estimating the noise before sending the pulse to calculate the weighting factors and reduce the noise by adaptive noise cancellation, (3) reject the interference by blanking algorithm, (4) pulse integration in the frequency domain to increase the SNR, and (5) increasing the detection speed by new pulse integration technique. By interference rejection and noise cancellation, the SNIR is improved to 9.24 dB at 1 MHz and to 7.28 dB at 3.4 MHz, and by pulse integration 44.8 dB FID signal amplification is achieved, and the FID signals are detected at 1.057 MHz and 3.402 MHz at room temperature.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.135-142
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• 2013

본 외곽선 탐지는 모양 판별 및 객체 인식과 같은 많은 컴퓨터 시각 분야에 있어서 중요한 문제이다. 대부분의 경우에 지역적인 휘도 변화가 객체 윤곽선에서 보다는 무늬 영역에서 보다 강하게 나타나는 것으로 판명되고 있다. 따라서 각 화소의 가까운 인접된 부분에서만 볼 수 있는 지역적인 에지 특징들은 하나의 윤곽선 존재의 믿을만한 정보가 될 수 없기 때문에 전체적인 분석이 요구되고 있다. 본 연구에서는 형태심리학적 원리를 바탕으로 가상 연산자의 변형된 형태로서 적응성을 갖는 확대 연산자에 의한 지역적인 윤곽선 탐지 기법을 제안한다. 제안 방식의 새로운 점은 확대 방식에 있어서 각 윤곽선 화소에 관해 계산 기하학의 관점에서 Delaunary 다이어그램을 사용한다는 것이다. 윤곽선 그룹화와 관련하여 다중 임계 알고리즘이 도입되고, 각 임계 단계에서 작은 크기의 윤곽선 그룹들은 삭제되며, 자연 3차 스플라인 보간법을 통해 재구축되는 방식의 외형을 나타낸다. 또한, 상이한 임계들의 학습을 통해 입력 인자들의 값에 제안된 알고리즘이 민감하지 않은 견고한 성질을 유지하도록 한다. 본 연구의 구현에서는 기존 접근방식과의 비교를 통해 제안된 외형 결정 방식이 이미지에서 제거된 많은 텍스처들이 있음에도 불구하고 견고하고, 낮은 대비의 외형을 쉽게 감지하는데 효과적임을 보인다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제33권3호
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• pp.193-199
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• 2020

본 논문은 유한요소법과 유전알고리즘을 연동하여 지진하중을 받는 구조물의 강성저하(손상) 및 보강 후 효과를 추정하는 방법을 다루었다. 본 연구의 독창성은 지진하중을 적용하였고, 그 응답으로부터 구조물의 미지 변수를 추정한다는 점이다. 본 연구에서 제안한 방법은 지진하중으로부터 손상된 부위를 추정할 뿐 아니라, 그 위치와 정도를 규명할 수 있다. 제안한 방법을 검증하기 위하여 El Centro 및 포항 지진하중을 적용하여 저층 뼈대구조물와 트러스 교량을 대상으로 알고리즘을 실행하였다. 수치해석 예제는 제안한 방법이 수치해석적인 효율성 뿐 아니라 지진으로부터의 심각한 피해를 예방하는 데 적용할 수 있음을 보여주었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제14권5호
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• pp.811-830
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• 2014

A numerical study has been carried out to simulate an innovative monitoring procedure to detect and localize damage in reinforced concrete beams retrofitted with carbon fiber reinforced polymer (CFRP) unidirectional laminates. The main novelty of the present simulation is its ability to conduct the electromechanical admittance monitoring technique by considerably compressing the amount of data required for damage detection and localization. A FEM simulation of electromechanical admittance-based sensing technique was employed by applying lead zirconate titanate (PZT) transducers to acquire impedance spectrum signatures. Response surface methodology (RSM) is finally adopted as a tool for solving inverse problems to estimate the location and size of damaged areas from the relationship between damage and electromechanical admittance changes computed at PZT transducer surfaces. This statistical metamodel technique allows polynomial models to be produced without requiring complicated modeling or numerous data sets after the generation of damage, leading to considerably lower cost of creating diagnostic database. Finally, a numerical example is carried out regarding a steel-reinforced concrete (RC) beam model monotonically loaded up to its failure which is also retrofitted by a CFRP laminate to verify the validity of the present metamodeling monitoring technique. The load-carrying capacity of concrete is predicted in the present paper by utilizing an Ottosen-type failure surface in order to better take into account the passive confinement behavior of retrofitted concrete material under the application of FRP laminate.