센서 네트워크는 애플리케이션 분야에 따라 데이터 특성과 사용자의 요구사항이 다양함에도 불구하고, 현존하는 스트림 데이터 축소 연구는 데이터의 본질적인 특징보다 특정 축소 기법의 성능 향상 측면에 중점을 두고 있다. 이 논문은 계층/분산형 센서 네트워크 구조와 데이터 모델을 소개하고, 선택적으로 축소 기법을 적용하기 위해 데이터 특성과 사용자의 요구에 적합한 다변량 데이터 축소 기법을 비교 평가한다. 다변량 데이터 축소 기법의 성능을 비교 분석하기 위해, 우리는 웨이블릿, HCL(Hierarchical Clustering), SVD(Singular Value Decomposition), 샘플링과 같은 표준화 된 다변량 축소 기법을 이용한다. 실험 데이터는 다차원 시계열 데이터와 로봇 센서 데이터를 사용한다. 실험 결과 SVD와 샘플링 기법이 상대 에러 비율과 수행 성능 측면에서 웨이블릿과 HCL기법에 비해 우수하였다. 특히 각 데이터 축소 기법의 상대 에러 비율은 입력 데이터 특성에 따라 다르기 때문에 선택적으로 데이터 축소 기법을 적용하는 것이 좋은 성능을 보였다. 이 논문은 다차원 센서 데이터가 수집되는 센서 네트워크를 디자인하고 구축하는 응용 분야에 유용하게 활용될 것이다.
춘양 화강암체 주변의 두음리층 변성이질암내에서 십자석-흑운모-홍주석-석류석 (SBAG)광물 조합과 부광물 조합(SBA 및 SBG)이 홍주석과 십자석대에 걸쳐 흔히 산출한다. SBAG 광물 조합은 KFMASH($K_2O-FeO-MgO-Al_2O_3-SiO_2-H_2O$) 모델 계에서 자유도가 1이기 때문에 광역적으로 산출하기 힘들다. 이 SBAG (부)광물 조합의 평형 관계를 밝히기 위하여 투영법과 특이치 분해법(Singular Value Decomposition, SVD, method)을 사용하였다. SBAG 광물 조합을 가지는 단일 시료는 SVD 모델 반응식을 보이지 않으면 비-KFMASH성분에 의해 안정되었음을 나타낸다. 한편, SBAG 및 부광물 조합은 AFM-Mn 성분공간 내에서 서로 교차하기 때문에 반응 관계를 시사한다. 그러나 SVD 모델링은 이들 사이에 반응 관계를 지지하지 못한다. 그러므로, SBAG와 부광물 조합은 전암 성분이나 ${\mu}_{H20}$의 차이에 의해 두음리층에서 비교적 넓게 산출함을 알수 있다. 두음리층이 홍주석대 및 규선석대에서 십자석이 안정함을 석류석-사정석-흑운모-백운모 지압계를 사용하여 구한 변성 압력과도 일치한다.
MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서 EB(Eigen-Beamforming)는 MIMO 채 널의 특이 값 분해(Singular Value Decomposition: SVD)를 통하여 수신기의 유효 신호 대 잡음비(Signal-to-Interference Plus Noise Ratio: SI-NR)를 최대화하는 빔을 형성하는 방법으로써 널리 활용되고 있으나, 인접 셀 간섭 신호의 영향으로 셀 경계에 위치한 단말기의 신호 검출 성능은 급격히 열화되고 전송 효율은 감소하게 된다. 본 논문에서는 EB 전송을 활용하는 경우, 적응적 인접 셀 간섭 완화 방안을 제시하고 그 수신 성능을 평가한다. 특히, EB 전송을 이용하여 기지국예서 전송된 신호를 단말기가 수신할 때, 최대의 유효 신호 대 간섭 잡음비를 얻기 위한 OC(Optimum Combining) 및 MMSE-ISD(Minimum Mean-Squared Error for Intercell Spatial Demultiplexing)를 적응적으로 사용하기 위한 기준을 제시하고 유효 신호 대 간섭 잡음비 및 전송 용량 측면의 수신 성능을 분석한다. 제안하는 적응적 수신 방식은 수신 빔포밍 벡터만을 사용하는 기존의 EB 수신 방식 대비 평균 전송 용량 측면에서 향상된 성능을 보이며, 셀 경계 지역에 단말기가 위치할 경우 최대 2 bps/Hz 성능 개선을 가져온다.
본 연구에서는 뇌자도 신호의 전체 평균을 구하고 표준뇌를 이용하여 전류원의 해부학적 위치를 대략적으로 추정하는 방법을 제시하였다. Minimum norm estimation 알고리듬과 truncated singular value decomposition을 이용하여 측정된 신호를 재현할 수 있는 전류원 분포를 구하고, 이 전류원에 의해 표준 센서면에서 측정될 것으로 예상되는 신호로 변환한 다음 모든 피실험자에 대한 전체 평균을 구하였다. 모의 실험에서는 서로 다른 위치에서 측정된 피실험자의 뇌자도 신호의 전체 평균에서 얻은 전류원이 각 피실험자의 뇌자도 신호에서 얻은 전류원의 평균값과 수 mm 이내에서 일치하였다. 이는 신호가 미약하더라도 활동 부위의 평균적인 위치를 전체 평균에서 알 수 있음을 보여주며 청각 자극에 대한 N100m 신호의 전류원을 구하여 실험적으로 확인하였다. 또한 이 결과는 전체 평균에서 구한 활동부위의 전류원 정보를 N100m의 전류원을 기준점으로 표준뇌에 대략적으로 표시할 수 있음을 보여준다.
섬유, 자동차와 같은 여러 제조 공정에서 설비가 고장이 나 멈추게 되면 기계가 작동하지 않게 되고 이는 기업의 시간적, 금전적 손실로 이어진다. 따라서 설비의 고장이 발생하기 전, 고장을 예측하여 정비할 수 있도록 설비의 이상을 사전에 탐지하는 것이 중요하다. 대부분의 설비 고장 원인은 설비의 필수 부품인 베어링의 고장으로, 베어링의 고장을 진단하는 것은 설비예지보전 연구의 핵심이기도 하다. 본 논문에서는 베어링의 진동 신호를 분석하여 SWT-SVD 전처리 알고리즘을 제안하고 이를 시계열 이상탐지 모델 네트워크 중 하나인 어노멀리 트랜스포머에 적용하여 베어링 이상탐지 모델을 구현한다. 제조공정의 베어링 진동신호는 실시간으로 센서값들의 이력이 작성되어 노이즈가 존재하므로, 이를 줄이기 위해 본 연구에서는 정상 웨이블릿 변환(Stationary Wavelet Transform)을 사용하여 주파수 성분을 추출하고, 특이값 분해(Singular Value Decomposition) 알고리즘을 통해 유의미한 특징들을 추출하는 전처리를 진행한다. 제안하는 SWT-SVD 전처리 방법을 적용한 베어링 이상탐지 모델 실험을 위해 IEEE PHM학회에서 제공하는 PHM-2012-Challenge 데이터 세트를 활용하였으며, 실험 결과는 0.98의 정확도와 0.97의 F1-Score로 우수한 성능을 보였다. 추가로, 성능 향상을 입증하기 위해 선행 연구들과 성능 비교를 진행한다. 비교 실험을 통해 제안한 전처리 방법이 기존의 전처리보다 높은 성능을 보임을 확인하였다.
본(本) 연구(硏究)는 소규모강복범위(小規模降伏範圍)를 벗어나는 대규모강복조건하(大規模降伏條件下)에서 구조안정성(構造安定性)에 관(關)한 중요(重要)한 문제(問題)인 불안정연성파괴(不安定延性破壞)를 평가(評價)할 수 있는 파괴역학인자(破壞力學因子)로서의 J 적분(積分)을 수치해(數値解)로서 구하는데 그 목적(目的)을 두었다. 이를 위해 균열재(龜裂材)의 균열선단요소(龜裂先端要素)로 8절점등방특이요소(節點等方特異要素)를 사용(使用)하고, 균열발생(發生)은 파괴인성(破壞靭性) $J_{IC}$를 초과할 때 일어나도록 하였으며, 그리고 균열성장(成長)의 취급(取級)은 균열개구각(龜裂開口角)을 이용(利用)했다. 본(本) 연구(硏究)에 의해 해석(解析)된 J 적분치(積分値)를 사용(使用)하여 균열재의 균열발생 과 안정성장(安定成長), 불안정(不安定) 발생점(發生點)을 찾은 결과(結果) 다른 연구결과(硏究結果)와 잘 일치(一致)하고 있어 탄소성(彈塑性)을 고려(考慮)한 J 적분치(積分値)가 균열의 안정성장(安定成長) 및 불안정연성파괴(不安定延性破壞) 문제(問題)를 다루는 파괴역학인자(破壞力學因子)로서 직접(直接) 이용(利用)될 수 있음을 보였다.
The guideline of selecting the number of snapshot dataset, $N_s$ in proper orthogonal decomposition(POD) was presented via the analysis of Eigen values based on the singular value decomposition(SVD). In POD, snapshot datasets from the solutions of Euler or Navier-Stokes equations are utilized to SVD and a reduced order model(ROM) is constructed as the combination of Eigen vectors. The ROM is subsequently applied to reconstruct the flowfield data with new set of flow conditions, thereby enhancing the computational efficiency. The overall computational efficiency and accuracy of POD is dependent on the number of snapshot dataset; however, there is no reliable guideline of determining $N_s$. In order to resolve this problem, the order of maximum to minimum Eigen value ratio, O(R) from SVD was analyzed and presented for the decision of $N_s$; in case of steady flow, $N_s$ should be determined to make O(R) be $10^9$. For unsteady flow, $N_s$ should be increased to make O(R) be $10^{11\sim12}$. This strategy of selecting the snapshot dataset was applied to two dimensional NACA0012 airfoil and vortex flow problems including steady and unsteady cases and the numerical accuracies according to $N_s$ and O(R) were discussed.
Kim, Jin-Hyun;Marani, Giacomo;Chung, Wan-Kyun;Yuh, Jun-Ku
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1587-1592
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2003
There are three kinds of singularity in controlling redundant manipulators. Kinematic, algorithmic and representation singularities are those. If manipulators fall into any singularity without proper action to avoid it, the control system must go away from our desire, and we can meet a dangerous situation. Hence, we have to deal the singularities very carefully. In this paper, we describe an on-line solution for avoiding the occurrence of both algorithmic and kinematic singularities in task-priority based kinematic controllers of robotic manipulators. Representation singularity can be easily avoided by using proper representation algorithm, so, in this paper, we only consider kinematic and algorithmic singularities. The proposed approach uses a desired task reconstruction and a successive task projection in order to maintain the measure for singularity over a user defined minimum value. It shows a gain in performance and a better task error especially when working in proximity of singular configurations. It is particularly suitable for autonomous systems where an off-line trajectory control scheme is often not applicable. The advantage and performance of the proposed controller is verified by simulation works. And, the experiment with real manipulator is remaining for the future works.
Dynamic textures are videos that exhibit a stationary property with respect to time (i.e., they have patterns that repeat themselves over a large number of frames). These patterns can easily be tracked by a linear dynamic system. In this paper, a model that identifies the underlying linear dynamic system using wavelet coefficients, rather than a raw sequence, is proposed. Content based threshold filtering based on Set Partitioning in a Hierarchical Tree (SPIHT) helps to get another representation of the same frames that only have low frequency components. The main idea of this paper is to apply SPIHT based threshold filtering on different bands of wavelet transform so as to have more significant information in fewer parameters for singular value decomposition (SVD). In this case, more flexibility is given for the component selection, as SVD is independently applied to the different bands of frames of a dynamic texture. To minimize the time complexity, the proposed model is implemented on a graphics processing unit (GPU). Test results show that the proposed dynamic system, along with a discrete wavelet and SPIHT, achieve a highly compact model with better visual quality, than the available LDS, Fourier descriptor model, and higher-order SVD (HOSVD).
Modal parameter identification plays a key role in the structural health monitoring (SHM) for civil engineering. Eigensystem realization algorithm (ERA) is one of the most popular identification methods. However, the complex environment around civil structures can introduce the noises into the measurement from SHM system. The spurious modes would be generated due to the noises during ERA process, which are usually ignored and be recognized as physical modes. This paper proposes an improved stabilization diagram method in ERA to distinguish the spurious modes. First, it is proved that the ERA can be performed by any two Hankel matrices with one time step shift. The effect of noises on the eigenvalues of structure is illustrated when the choice of two Hankel matrices with one time step shift is different. Then, a moving data diagram is proposed to combine the traditional stabilization diagram to form the improved stabilization diagram method. The moving data diagram shows the mode variation along the different choice of Hankel matrices, which indicates whether the mode is spurious or not. The traditional stabilization diagram helps to determine the concerned truncated order before moving data diagram is implemented. Finally, the proposed method is proved through a numerical example. The results show that the proposed method can distinguish the spurious modes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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