It is essential to reduce the Infra-red signature for increasing ship's survivability in ship design stage. However the ship's IR signature is quite sensitive to the maritime and atmosphere. Therefore, it is very important to select the marine meteorological data to be applied to the signature analysis. In this study, we selected the three meteorological sample sets from the population of the Korea Meteorological Administration's marine environment data in 2017. These samples were selected through the two-dimensional stratified sampling method, taking into account the geopolitical threats of the Korean peninsula and the effective area of the buoy. These sample sets were applied to three naval ships classified by their tonnage, and then the IR signature analysis was performed to derive the Contrast Radiant Intensity (CRI) values. Based on the CRI values, the validity of each sample set was determined by comparing Cumulative Distribution Function (CDF), and Probability Density Function (PDF). Also, we checked the degree of scattering in each sample set and determined the efficiency of analysis time and cost according to marine meteorological sample sets to confirm the possibility of a probabilistic method. Through this process, we selected the standard for optimization of marine meteorological sample for ship IR signature analysis. Based on this optimization sample, by applying probabilistic method to the management of IR signature for naval ships, the robust design is possible.
기존의 시뮬레이션 일정기법은 최종공사기간(Project Completion Times: PCTs)이 정규분포를 따른다는 가정을 전제로 한다. 그러나 본 논문에서는 이 가정이 항상 옳은 것이 아니며, 이것이 잘못된 결과를 초래할 수 있다는 것을 검증한다. 이처럼 의문이 제기되지 않고 받아들여져 온 가정이 시뮬레이션 분석 결과에 어떠한 영향을 줄 수 있는지를 밝혀내는 리키스 정량화기법(risk Quantification method)을 MATLAB 알고리즘으로 구현하였으며, 네트워크의 모델링에서부터 시뮬레이션 출력 값들로 구성된 샘플집단들에 대한 분석에 이르기까지 전 단계를 MATLAB 프로그래밍으로 구현된 알고리즘을 사용하여 제기된 의문에 대한 답을 제시하였다. 특정 네트워크를 구성하는 엑티비티 기간 값들을 정의하는 확률분포함수의 종류를 다양하게 변화시켜 시뮬레이션 결과 값들 - 최종공사기간 값들 - 을 생성하고, 이처럼 생성된 시뮬레이션 출력 값들로 구성된 샘플집단들의 확률 통계적 특성을 분석하였다. 본 연구는 시뮬레이션을 기반으로 하는 일정관리기법의 신뢰성을 향상시키며, 일정관련 리시크 분석의 정확성을 향상시키는데 기여할 것이다.
국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.
기록관리에서 메타데이터는 기록을 구성하는 필수 요소 중 하나로 기록물을 적절하게 관리하고 이해하도록 하는데 매우 중요한 역할을 한다. 기록관리 업무에서 메타데이터 요소들의 자동 부여가 불가능할 경우에는 기록전문가가 메타데이터 값을 직접 입력해야 한다. 이러한 업무의 불편함을 개선하기 위해 본 연구에서는 신기술인 챗GPT를 활용하여 기록관리 메타데이터 요소의 추출 방안을 제시하고자 하였다. 챗GPT 기술을 활용하기 위해 파이썬 프로그램과 랭체인 라이브러리를 이용하여 PDF 문서를 제시하고 질문을 통해 기록물의 메타데이터를 추출해보았고, 챗GPT 온라인 서비스를 통해 여러 건의 PDF 문서를 첨부하여 기록물의 메타데이터 요소를 추출해보았다. 그 결과 챗GPT-3.5 turbo를 사용한 랭체인에서는 보안상으로는 안전한 추출 방법이긴 하나 메타데이터의 정확한 요소를 얻기에는 다소 한계가 있었고, 챗GPT-4 온라인 서비스에서는 보안상 중요 문서를 첨부할 수 없지만 비교적 정확한 결과를 추출하였다. 이를 통해 기록관리에서의 메타데이터 추출을 위한 챗GPT 기술 활용의 가능성을 타진할 수 있었고, 챗GPT 관련 기술의 발달에 따라 좀 더 안전하고 정확한 결과 추출이 가능해질 것이다. 이러한 챗GPT의 장점을 활용함으로써 기록관에서 기록 및 메타데이터의 관리적 측면에서 업무의 효율성 및 생산성을 증대시키는데 도움을 줄 수 있을 것이라 기대한다.
대역분할 부호화방식의 표준인 비가역 9/7 JPEG2000의 경우 0.15bpp 이하에서 양자화 손실로 배경과 에지 부분에서 급격한 화질 왜곡이 발생하는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 고주파대역들의 L-pdf(Laplace probability density function) 통계특성을 이용한 VQ(Visual Quantizer)를 제안하였다. 제안된 VQ는 재생영상의 화질왜곡을 최소화하기 위한 비주얼파라메타와 효율적인 비트율 감축을 위한 가중치 파라메타를 각각 사용하여 설계되었다. 실험결과 제안된 VQ는 0.15bpp이하에서도 재생영상의 시각적 손실을 최소화하면서 재생영상의 화질왜곡 기준척도인 MSE(Mean-Squared Error)도 최소화 할 수 있었다.
본 논문에서는 송수신단 간 변조기법 및 채널 상태 값이 약속되지 않은 완벽한 블라인드 통신 상황에서 송신측의 변조방식을 알아내기 위해 성좌도 회전 및 확률밀도함수(probability density function : pdf)를 이용한 새로운 자율 변조 구분(Automatic modulation classification : AMC)기법과 경험적 신호 그룹화 알고리즘을 통해 채널 상태 값을 추정하는 방법을 제안한다. 평균제곱근 편차(Root mean square error : RMSE) 및 심볼 오류율(Symbol error rate : SER) 등의 모의실험을 통해 제안된 기법과 기존의 다른 기법간의 채널 상태와 변조 추정 능력을 비교 평가한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.253-271
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2017
In this paper, considering that perfect channel state information (CSI) is hard to achieve in practice, the downlink capacity of distributed antenna systems (DAS) with imperfect CSI and multiple receive antennas is investigated over composite Rayleigh fading channel. According to the performance analysis, using the numerical calculation, the probability density function (PDF) of the effective output SNR is derived. With this PDF, accurate closed-form expressions of ergodic capacity and outage probability of DAS with imperfect CSI are, respectively, obtained, and they include the ones under perfect CSI as special cases. Besides, the outage capacity of DAS in the presence of imperfect CSI is also derived, and a Newton's method based practical iterative algorithm is proposed to find the accurate outage capacity. By utilizing the Gaussian distribution approximation, another approximate closed-form expression of outage capacity is also derived, and it may simplify the calculation of accurate outage capacity. These theoretical expressions can provide good performance evaluation for downlink DAS for both perfect and imperfect CSI. Simulation results verify the effectiveness of the theoretical analysis, and the system capacity can be improved by increasing the receive antennas, and decreasing the estimation error or path loss. Moreover, the system can tolerate the estimation error variance up to about 0.01 with a slight degradation in the capacity.
이 논문에서는 오차 확률 밀도와 델타 함수 사이의 유클리드 거리를 최소화하는 기준을 소개하고 이 기준에 근거한 새로운 CMA 형태의 블라인드 등화 알고리듬을 제안하고 있다. 제안한 기준에 나타나는 오차 항 대신에 constant modulus error를 대치하여 블라인드 알고리듬을 완성하였고 이 알고리듬은 블라인드 등화 환경에서 탁월한 수렴성능과 정상상태의 자승평균오차 성능 특성을 보였으며, 오차 신호 값이 0 값에 보다 집중된 밀도함수 형태를 나타냈다. 시뮬레이션 결과로부터, 이 제안된 방식은 멀티 포인트 통신에서 블라인드 등화를 위한 신뢰성 있는 알고리듬으로 사용될 수 있음을 보이고 있다.
The creep crack growth rate (da/dt) of the Cr-Mo steels tested by pre-crack and the voltage (or resistance) variables were related into fracture parameter (Ct), crack growth coefficient (H), and an exponent (q) in the parts of Base, weld and HAZ. The fracture parameter (Ct) has various variables relating to the specimen and crack shape, applied stress, and creep strain curve. The H and q was inferred by OLS regression (ordinary least square method), and the H values were solved in statistics and probability assessment, which were attained fromPDF's distributions (probability density function). The HAZ part has the highest value of q by OLS regression and the widest distribution of H by PDF of WEIBULL, which means that the crack sensitivity of HAZ should be cautioned against the creep crack growth and failure.
Hu, Qin;Lam, Heung Fai;Zhu, Hong Ping;Alabi, Stephen Adeyemi
Smart Structures and Systems
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제21권4호
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pp.435-448
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2018
This paper reports the development of a theoretically rigorous method for permanent way engineers to assess the condition of railway ballast under a concrete sleeper with the potential to be extended to a smart system for long-term health monitoring of railway ballast. Owing to the uncertainties induced by the problems of modeling error and measurement noise, the Bayesian approach was followed in the development. After the selection of the most plausible model class for describing the damage status of the rail-sleeper-ballast system, Bayesian model updating is adopted to calculate the posterior PDF of the ballast stiffness at various regions under the sleeper. An obvious drop in ballast stiffness at a region under the sleeper is an evidence of ballast damage. In model updating, the model that can minimize the discrepancy between the measured and model-predicted modal parameters can be considered as the most probable model for calculating the posterior PDF under the Bayesian framework. To address the problems of non-uniqueness and local minima in the model updating process, a two-stage hybrid optimization method was developed. The modified evolutionary algorithm was developed in the first stage to identify the important regions in the parameter space and resulting in a set of initial trials for deterministic optimization to locate all most probable models in the second stage. The proposed methodology was numerically and experimentally verified. Using the identified model, a series of comprehensive numerical case studies was carried out to investigate the effects of data quantity and quality on the results of ballast damage detection. Difficulties to be overcome before the proposed method can be extended to a long-term ballast monitoring system are discussed in the conclusion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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