• 한국전산구조공학회논문집
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• 제19권3호
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• pp.313-322
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• 2006

구조물의 진동 자료를 이용하는 유전알고리즘(GA) 기반 손상검색기법에 있어, 사용되는 모드 특징의 선택은 손상검색 결과의 정확도를 높이는데 중요하다. 본 연구의 목적은 고유진동수와 모드변형에너지를 이용하여 손상검색의 정확도를 높이는 것이다. 이와 같은 연구 목적을 달성하기 위하여 다음과 같은 연구를 수행하였다. 먼저, 모드 변형에너지를 유도하고 고유진동수와 모드변형에너지를 이용하는 새로운 GA 기반 손상검색기법을 제안하였다. 다음으로 제안된 기법의 효율성을 검증하기 위하여 양단 자유보의 손상시나리오를 제시하고, 손상시나리오에 따른 진동모드 실험을 실시하였다. 마지막으로 실험 자료를 바탕으로 제안된 기법과 기존의 고유진동수와 모드형상을 이용하는 기법으로 손상검색을 실시하여 결과를 비교하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권11호
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• pp.1356-1363
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• 2016

본 논문에서는 LZ78 알고리즘으로 압축된 데이터의 오류 검출 알고리즘을 제안하였다. 기존의 비트 오류를 검출하는 방법들은 송신 단에서 패리티(parity) 비트를 추가하여 전송한 후, 수신 단에서 값이 '1'인 비트의 개수를 이용하여 오류를 검출하는 방법을 사용하였다. 이러한 기존의 방법들은 오류 검출을 위하여 추가적인 비트를 사용하는데 이는 데이터의 크기를 줄이는 것을 목적으로 하는 압축 데이터에 대해서는 적합하지 않은 방법이다. 따라서 본 논문에서는 LZ78 알고리즘 기반의 압축 데이터에서 추가적인 비트를 사용하지 않고 알고리즘의 구조적인 특성을 이용하여 오류를 검출하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘의 오류 검출율에 대한 효율이 기존의 오류 검출 알고리즘에 비해 약 1.3 배 높은 효율을 가지는 것을 보였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권9호
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• pp.848-857
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• 2011

영상센서 기반의 충돌회피 시스템을 구성하기 위해서는 수 픽셀 이내의 낮은 신호대잡음비 환경에서 다수의 표적을 탐지할 수 있는 알고리듬이 필요하다. 이처럼 영상 내에서 희미하게 나타나는 잠재적인 표적과 잡음을 구분하기 위한 방법으로서 연속적인 영상 정보를 효율적으로 처리하는 Track-Before-Detect (TBD) 알고리듬이 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존의 TBD 알고리듬을 확장하여 다수 표적 탐지 요구조건을 만족시키기 위한 두 가지 방식의 기법을 제시하였다. 첫 번째 방식은 동적 계획법과 K-평균 클러스터링 기법에 기반을 두고 있으며 두 번째 방식은 은닉 마르코프 모델에 Sub-Window 기법을 적용하였다. 제안한 방식의 성능 및 차이점은 수치해석 결과를 통해 분석하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제16권6호
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• pp.1107-1132
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• 2015

A damage detection algorithm based on neuro fuzzy hybrid system is presented in this study for location and severity predictions of cracks in beam-like structures. A combination of eigenfrequencies and rotation deviation curves are utilized as input to the soft computing technique. Both single and multiple damage cases are considered. Theoretical expressions leading to modal properties of damaged beam elements are provided. The beam formulation is based on Euler-Bernoulli theory. The cracked section of beam is simulated employing discrete spring model whose compliance is computed from stress intensity factors of fracture mechanics. A hybrid neuro fuzzy technique is utilized to solve the inverse problem of crack identification. Two different neuro fuzzy systems including grid partitioning (GP) and subtractive clustering (SC) are investigated for the highlighted problem. Several error metrics are utilized for evaluating the accuracy of the hybrid algorithms. The study is the first in terms of 1) using the two models of neuro fuzzy systems in crack detection and 2) considering multiple damages in beam elements employing the fused neuro fuzzy procedures. At the end of the study, the developed hybrid models are tested by utilizing the noise-contaminated data. Considering the robustness of the models, they can be employed as damage identification algorithms in health monitoring of beam-like structures.

• 대한산업공학회지
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• 제28권2호
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• pp.147-161
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• 2002

In novelty detection, one attempts to discriminate abnormal patterns from normal ones. Novelty detection is quite difficult since, unlike usual two class classification problems, only normal patterns are available for training. Auto-Associative Multi-Layer Perceptron (AAMLP) has been shown to provide a good performance based upon the property that novel patterns usually have larger auto-associative errors. In this paper, we give a mathematical analysis of 2-layer AAMLP's output characteristics and empirical results of 2-layer and 4-layer AAMLPs. Various activation functions such as linear, saturated linear and sigmoid are compared. The 2-layer AAMLPs cannot identify non-linear boundaries while the 4-layer ones can. When the data distribution is multi-modal, then an ensemble of AAMLPs, each of which is trained with pre-clustered data is required. This paper contributes to understanding of AAMLP networks and leads to practical recommendations regarding its use.

• Smart Structures and Systems
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• 제22권3호
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• pp.277-290
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• 2018

In this paper, wavelet finite element model (WFEM) updating technique is employed to detect sub-element damage in thin plate structures progressively. The procedure of WFEM-based detection method, which can detect sub-element damage gradually, is established. This method involves the optimization of an objective function that combines frequencies and modal assurance criteria (MAC). During the damage detection process, the scales of wavelet elements in the concerned regions are adaptively enhanced or reduced to remain compatible with the gradually identified damage scenarios, while the modal properties from the tests remains the same, i.e., no measurement point replacement or addition are needed. Numerical and experimental examples were conducted to examine the effectiveness of the proposed method. A scanning Doppler laser vibrometer system was employed to measure the plate mode shapes in the experimental study. The results indicate that the proposed method can detect structural damage with satisfactory accuracy by using minimal degrees-of-freedoms (DOFs) in the model and minimal updating parameters in optimization.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권9A호
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• pp.705-713
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• 2005

이 논문에서는 약한 다진 신호에 알맞은 검파기준을 제안한다. 제안한 검파기준은 신호 세기가 0에 가까울 때 잘못 확률을 가장 작게 한다. 먼저, 1부에서는 새로운 검파기준을 제안하여 자세히 살펴보고, 제안한 검파기준이 지니고 있는 몇 가지 흥미로운 성질을 밝히며, 결정 영역의 보기를 다룬다. 2부에서는 제안한 검파기준을 바탕으로 간섭이 충격성일 때 초광대역 다중접속 시스템에 알맞은 검파 기법을 샅펴본다.

• Smart Structures and Systems
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• 제14권3호
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• pp.285-305
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• 2014

This study employs a novel beam-type wavelet finite element model (WFEM) to fulfill an adaptive-scale damage detection strategy in which structural modeling scales are not only spatially varying but also dynamically changed according to actual needs. Dynamical equations of beam structures are derived in the context of WFEM by using the second-generation cubic Hermite multiwavelets as interpolation functions. Based on the concept of modal strain energy, damage in beam structures can be detected in a progressive manner: the suspected region is first identified using a low-scale structural model and the more accurate location and severity of the damage can be estimated using a multi-scale model with local refinement in the suspected region. Although this strategy can be implemented using traditional finite element methods, the multi-scale and localization properties of the WFEM considerably facilitate the adaptive change of modeling scales in a multi-stage process. The numerical examples in this study clearly demonstrate that the proposed damage detection strategy can progressively and efficiently locate and quantify damage with minimal computation effort and a limited number of sensors.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.1582-1589
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• 1993

본 논문에서는 직선과 타원, 원들이 섞여있는 영상의 에지로부터 하프변환을 이용해 직선, 타원, 원등을 분리검출하는 방법을 제안하였다. 하프변환은 직선검출에 강하므로, 우선 직선을 검출해 내고, 검출된 직선의 좌표를 제거하의로써 타원의 검출을 용이하게 하였다. 타원의 검출은 하프변환할때 누적을 이용하지 않고 기하학적 특징을 줄 수 있는 점의 좌표를 선택하고, 그 좌표를 써서 최소자승법으로 타원을 결정 하였으며, 간은 방법으로 원을 검출하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.549-555
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• 2006

에지검출은 영상처리와 컴퓨터비젼의 매우 중요한 연구분야이다. 그리고 일반적인 에지검출 연산자인 Robert, Sobel, Kirsh등의 연산자는 계단에지를 검출하는데는 적합하나 잡음에 매우 민감한 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 영상정보척도와 신경회로망을 이용한 잡음에 매우 강한 계단에지 검출방법을 제안한다. 계단에지의 명암도 분포의 차, 방향성, 연속성, 구조성 등의 계단에지의 기본적인 정보특성을 이용한 함수를 BP 신경회로망의 입력벡터로 구성한 결과 매우 위치가 정확한 계단에지를 얻을 수 있었다. 또한 실험 영상으로 장미 영상과 세포영상을 사용하여 매우 만족스런 실험 결과를 얻을 수 있었다.