본 논문에서는 상태간의 천이가 특정한 시간 구간에서만 발생하도록 하는 천이 제한(transition constrained) HMM를 제안하고 잡음 환경에서의 성능을 평가하였다. 천이 제한 HMM는 상태 지속을 제한하고 음성 신호의 시간적 변화를 단순하고 효과적으로 표현할 수 있다. 제안된 천이 제한 HMM은 기존 HMM 보다 성능이 우수할 뿐만아니라 계산량도 매우 감소한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 반연속(semi-continuous) HMM을 이용하여 잡음이 SNR 20, 10, 0 dB로 첨가된 음성에 화자독립 단독음 인식실험을 수행하였다. 실험 결과에서 제안된 방법은 잡음에 강인한 특성을 나타내었다. 두 가지 종류의 잡음을 SNR 10dB로 첨가하여 사용한 경우, 천이제한 HMM의 인식률은 기존 HMM의 단어 인식률 81.08%와 75.36%에 비하여 각각 7.31%와 10.35% 향상되었다.
본 연구에서는 암반의 굴착(발파)공사 등으로 인하여 발생되는 지반진동과 어패류 양식장 등의 수중 배경소음도 및 실제 발파작업시에 발생하는 수중 대상소음도의 척도를 비교 분석하고, 회귀분석에 의한 지반진동추정식과 수중 대상소음 간의 상관식을 도출하여 굴착공사시 수중소음도의 발생정도를 사전 예측하고자 하였으며, 나아가 수중소음 관리기준의 정립을 위한 첫걸음으로 본 연구를 시작하게 되었다. 그동안 실험을 진행하기 전에 상황조건을 달리한 어패류 양식장에 대해 배경소음도를 측정하여 본 결과 양식장마다 각각의 환경적 특성에 따라 배경소음 수준정도가 다양하게 나타나고 있고, 수중소음을 유발하는 지반진동을 실측하여 지반진동과 수중 대상소음 간의 상호 관계식을 도출할 수 있었다. 따라서 상관식에 의해 각종 건설공사에서 수중소음 유발정도를 사전에 예측하여 당해 실정에 적합한 관리(허용)기준을 설정, 설계 시공 등에 적용할 수 있으므로 과거의 기술적, 공학적 논리의 빈약한 기술전개로 인한 어패류 피해의 경제적 손실을 사전에 예방할 수 있고, 수중생물체에 대한 안전성을 확보한 가운데 원만한 건설공사를 진행할 수 있다는 가능성을 발견할 수 있었다.
Various social problems such as traffic congestion, car accidents and environmental problems(air pollution, noises etc.) have been happening in the Seoul metropolitan area that has the car oriented traffic system providing cars continuously. Along with this, the financial burden caused by current oil price anxiety made paradigm shift from caroriented to public transportation-oriented. Its typical example is an arterial branch bus system changing(bus lane through the center of main road) started in Seoul in July, 2004. But study on safety analysis of bus lane and characteristic of accidents are not sufficient enough to now. The bus lanes are expanded to provide roads for better traffic operation and accidents between buses and pedestrians or ordinary vehicles are considered main problems. This study divided each bus route of median bus lane(bus-only lane through the center of main roads) and bus lane at roadside by intersection and collected and analysed data about influence variables of bus accidents chosen in each section. We constructed a logistic model using collected data. As a result, bus lane at roadside are used by both buses and other kinds of vehicles differently from median bus lane and showed such characteristic in accident influence. Therefore access management to factors causing conflict and improvement of operation management are required. In case of median bus lane, the more buses moving general vehicle lane and traffic volume of section were, the more accidents happened. In case that stop line of center lane is not backward, view blocking of vehicles turning left caused accidents.
이 논문에는 길이가 50m인 프리스트레스트 콘크리트 박스거더를 이용한 1차원, 2차원 음원위치 산정을 위한 실험연구 내용을 수록하였다. 슈미트 햄머를 이용하여 콘크리트 표면에 타격하여 충격음파를 발생시켰으며 PSC박스거더 복부판에 평균 9.34m 간격으로 부착한 AE센서를 통해 충격 음파를 감지하였다. 공용중인 PSC박스거더 교량에 발생할 수 있는 잡음을 고려하여 음파의 도달시간을 음파의 세기가 0Volt, 0.5Volt, 그리고 1.0Volt일 때를 기준으로 산정하였다. 음파의 도달시간들에 대한 측정결과를 토대로 충격음파의 음원위치를 최소제곱법을 이용해 산정하였다. 실험결과를 토대로 2차원 음원위치 산정시 오차를 최소화하기 위해 필요한 음향센서 간격과 음향센서의 네트워크에 대해 고찰하였다.
여러 가지 환경적인 요인에 의해서 영상에 잡음이 부가된다. 이러한 잡음을 제거하고 각 잡음의 특성에 적합한 필터링 방법을 이용한다. 직접적인 복원방법으로 반전 필터와 위너필터가 있다. 여기에서 위너필터가 최소 자승 오차 관점에서 최적의 필터다. 그러므로 첫째, 반전필터, 위너필터, 제한된 최소자승필터등에 대해서 살펴 보고, 둘째, 파워스펙트럼비의 양적화된 조정을 위해서 매개변수를 사용하며, 그러한 변수들은 서로 충돌한다. 그러므로 응용에 적합하게 조정할 수 있는 매개변수 위너필터를 이용해 변수들을 최적화하였다. 모의실험 결과에서 훼손된 의료영상의 계조가 향상되었고, 잡음을 제거하였다. 그리고 비교되는 실험은 에지의 보전과 잡음 제거 특성에 관해서 증명하였다.
국내외적으로 무인자동차에 대한 연구와 개발이 활발히 진행되고 있다. 무인자동차를 성공적으로 구현하기 위해서는 매우 많은 요소 기술들을 필요로 한다. 특히 교통신호등의 검출과 인식 시스템은 무인자동차에서 컴퓨터 비전 기술의 핵심적인 요소기술로 주목 받고 있다. 최근까지 제안된 대부분의 교통 신호등 인식 방식들은 잡음과 환경적인 요소에 따라 의존적인 색깔 성분 분석 방법을 사용함으로써 인식률 개선에 있어 제한적인 성능 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존의 방식의 한계를 극복하기 위해 교통신호등이 갖는 형태학적인 특성을 최대한 고려한 방법을 제안한다. 제안한 방식은 색깔 성분과 사각형 특성, 원형 특성과 같은 형태학적 특성을 동시에 고려함으로써 인식 효율을 크게 증대시킨다. 다양한 모의실험을 통하여 제안한 방식은 교통신호등 인식률뿐만 아니라 오인식률 성능을 크게 개선시킬 수 있음을 보인다.
Along with industrial development, various architectural structures have become bigger and higher, leading to an expansion in the size and capacity of construction equipment. And with the development of public transportation, the use of subways as a means of transportation in the city center is increasing, so that vibrations and structural noises are emerging as a new environmental issue. Considering that architectural structures may be used from several decades to hundreds of years after the time of construction, they can be seen as semi-permanent. Due to changes in the vibration-proof polyurethane mats installed in the foundation of these structures, settling may occur and vibration reduction may become inadequate. Therefore, in view of service life, it is necessary to have a high-level standard of reliability and stability. In accordance with this, the Floating Floor System, which uses soft polyurethane foam and can be constructed within a relatively short period of time, has excellent vibration resistant characteristics. It is presented as a great alternative solution to the issue of vibrations caused by subways, railways and building structures. At present, vibration-proof polyurethane mats have been developed up to the same product level as in other advanced countries. However, in the construction of structure foundations, the physical properties of this product and its shape incur changes. If they are installed as such in the structure of a building, it may cause significant impact on stability, requiring that this cause be urgently identified and improved.
This paper presents a real-time, false-pick filter based on deep learning to reduce false alarms of an onsite Earthquake Early Warning (EEW) system. Most onsite EEW systems use P-wave to predict S-wave. Therefore, it is essential to properly distinguish P-waves from noises or other seismic phases to avoid false alarms. To reduce false-picks causing false alarms, this study made the EEWNet Part 1 'False-Pick Filter' model based on Convolutional Neural Network (CNN). Specifically, it modified the Pick_FP (Lomax et al.) to generate input data such as the amplitude, velocity, and displacement of three components from 2 seconds ahead and 2 seconds after the P-wave arrival following one-second time steps. This model extracts log-mel power spectrum features from this input data, then classifies P-waves and others using these features. The dataset consisted of 3,189,583 samples: 81,394 samples from event data (727 events in the Korean Peninsula, 103 teleseismic events, and 1,734 events in Taiwan) and 3,108,189 samples from continuous data (recorded by seismic stations in South Korea for 27 months from 2018 to 2020). This model was trained with 1,826,357 samples through balancing, then tested on continuous data samples of the year 2019, filtering more than 99% of strong false-picks that could trigger false alarms. This model was developed as a module for USGS Earthworm and is written in C language to operate with minimal computing resources.
교통 혼잡이 증가하면서, 경로에 대한 교통정보, 특히 실시간 구간통행시간에 대한 사람들의 관심이 증대되고 있다. 본 논문은 GPS Probe를 통해 구간통행시간을 산출했던 최기주(1998) 등의 후속 연구로써, 도시부에서 구간 통행시간을 산출하기 위해 택시를 GPS Probe로 활용하였다. 택시는 GPS Probe로 활용되기 위한 매우 좋은 수단이지만, 승객의 승하차시간 등 주행과 관계없는 불필요한 데이터가 포함되게 된다. 따라서 본 논문에서는 도시부에서 Taxi GPS를 통해 교통정보를 생성할 경우 주행과 관계없는 정보를 실시간으로 검지하여 제거하는 휴리스틱한 이상치 제거 알고리즘을 개발하였다. 평가를 위해 서울시 주요 간선축에서 번호판 조사를 실시하였으며 알고리즘을 적용한 통행시간과 비교하였다. 이상치 제거 알고리즘을 적용한 결과, 약 70%의 이상치가 제거되었으며, 실측 통행시간과의 상대 오차가 73.7%로 향상된 것으로 나타났다. 따라서 본 알고리즘을 이용할 경우 Taxi GPS를 통해 신뢰할 수 있는 실시간 교통정보를 생성할 수 있을 것으로 판단된다.
일반적으로 대형구조물의 건전성평가에 있어 중요한 인자인 변위를 추정함으로써 구조물의 성능 저하 및 노후도를 판단하는 근거가 된다. 그러나 변위응답의 계측이 중요함에도 불구하고 계측 방법의 부재로 말미암아 현수교와 같은 대형구조물의 변위응답을 측정하는 방법이 용이치 않은 것이 현실이다. 본 논문에서는 변형률신호로부터 변위응답을 추정하는 방법인 모드분해기법을 제시하였다. 모드분해기법은 등가정적 변위응답과 구조물의 주요거동을 나타내는 저차모드의 변위응답을 합하여 최종변위응답을 추정하는 방법이다. 변형률신호의 계측시 전기저항식 변형률센서를 사용할 경우 전기적 노이즈 문제가 발생할 소지가 크며, 측점이 많아질수록 경제적 부담감이 커진다. 이런 문제점을 극복하기 위하여 전기적 노이즈의 영향이 없고 다중측정이 가능한 광섬유 브래그 격자 센서를 사용하였다. 현수교와 플레이트거더교의 동재하실험을 통하여 모드분해기법의 사용성을 검토하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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