• 전기전자학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.650-663
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• 2021

Subsurface topology estimation is an important factor in the geophysical survey. Electrical impedance tomography is one of the popular methods used for subsurface imaging. The EIT inverse problem is highly nonlinear and ill-posed; therefore, reconstructed conductivity distribution suffers from low spatial resolution. The subsurface region can be approximated as piece-wise separate regions with constant conductivity in each region; therefore, the conductivity estimation problem is transformed to estimate the shape and location of the layer boundary interface. Each layer interface boundary is treated as an open boundary that is described using front points. The subsurface domain contains multi-layers with very complex configurations, and, in such situations, conventional methods such as the modified Newton Raphson method fail to provide the desired solution. Therefore, in this work, we have implemented a 7-layer artificial neural network (ANN) as an inverse problem algorithm to estimate the front points that describe the multi-layer interface boundaries. An ANN model consisting of input, output, and five fully connected hidden layers are trained for interlayer boundary reconstruction using training data that consists of pairs of voltage measurements of the subsurface domain with three-layer configuration and the corresponding front points of interface boundaries. The results from the proposed ANN model are compared with the gravitational search algorithm (GSA) for interlayer boundary estimation, and the results show that ANN is successful in estimating the layer boundaries with good accuracy.

• 한국항공우주학회지
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• 제30권5호
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• pp.48-55
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• 2002

항공기용 복합재의 보수를 보조하는, 보수 제안 서비스 (Repair Advisory Service, RAS)라는 인터넷 기반의 소프트웨어가 개발되었다. 웹 브라우저를 유저인터페이스로 하는 RAS는 보수된 복합재의 파괴하중 계산, 구조 보수 지시서 (SRM) 제공 및 검색 등을 보수 엔지니어에게 거리에 제약을 받지 않고 제공한다. 본 논문에서는 RAS의 기능을 겹치기 기술(lap repair)에 의해 보수된 복합재의 파괴하중을 계산하는 모델을 예로 보여준다. 이 모델은 기초복합재와 보수층에 있는 각 복합재 층의 이방성을 고려하여 개발되었고, 기초복합재와 보수복합재 사이의 경계층의 비탄성을 고려하였다. 모델에 의한 파괴하중은 실험결과와 유사한 결과를 보여준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2007년도 동계학술대회
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• pp.13-17
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• 2007

스케일러블 비디오 코딩(SVC, Scalable Video Coding)은 MPEG(Moving Picture Expert Group)과 VCEG (Video Coding Expert Group)의 JVT(Joint VIdeo Team)에 의해 현재 표준화 되고 있는 새로운 압축 표준 기술이며 시간, 공간 및 화질의 스케일러빌리티를 지원하기 위해 계층 구조를 가지고 있다. 공간적 스케일러빌리티를 위해 기본 계층으로부터 텍스처, 움직임 그리고 잔차신호 정보를 예측하여 사용한다. 그러나 고효율의 압축효과를 얻기 위해 기존의 방식에서는 기본계층에서 얻은 세가지 정보이외에 현재 향상 계층에서 자체적으로 얻은 부호화 정보를 비교하여 최소의 RD(Rate Distortion) 비용을 가지는 정보를 이용하여 부호화 하도록 되어 있다. 하지만 이러한 방식은 향상 계층에서 인터 모드 결정 시 $16\times16,\;16\times8,\;8\times16,\;8\times8,\;4\times4,\;4\times8,\;4\times4$ 블록 모드에 대한 움직임 벡터 예측 및 보상 과정을 거쳐야 하기 때문에 향상 계층에서의 부호화 복잡도는 기본 계층에 비해 상당히 증가하게 된다. 본 논문에서는 기본계층에서 예측한 움직임 벡터 정보를 이용하여 항상 계층에서 모드 결정을 고속화하는 방법에 대해 소개한다. 제안된 방법은 기본 계층에서 예측한 블록모드 중에서 큰 블록인 $16\times16$ 블록에서 움직임 벡터가 (0, 0) 일 경우에 대하여 향상 계층에서는 $16\times16$매크로 블록에 대해서만 움직임 예측 및 보상을 수행함으로써 향상 계층에서 움직임 모드 결정을 조기에 완료하게 된다. 이것은 하위 공간 계층에서 예측한 움직임 벡터 정보가 아주 작을 때는 큰 블록 크기로 모드로 결정되는 일반적인 원리를 이용한 것이고 이 제안 방법을 이용하였을 경우 향상계층에의 모드 결정과정을 고속화함으로써 전체 스케일러빌 비디오 부호하기의 연산량 및 복잡도를 최대 70%까지 감소 시켰다. 그러나 연산량 감소에 따른 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.111-116
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• 2022

전동기 소손의 원인으로는 과부하, 결상, 구속, 층간단락, 권선의 지락, 순간과전압의 유입, 회전자가 고정자에 닿는 경우 등 절연파괴로 이어져 고장 또는 전기 사고로 이어지고 있다. 따라서 기기 고장은 기기의 보수/수리에 필요한 비용에 의한 손실뿐만 아니라, 전동기가 포함된 공정 자체를 멈추기 때문에 공정 정지에 따른 생산성 저하에 의한 막대한 경제적 손실을 초래한다. 전동기의 고장을 진단하기 위한 현재의 기술의 수준은 진동, 열, 전력분석 방식을 이용하고 있지만, 고장에 따른 상당 부분의 시간이 진행되어야 문제점을 분석할 수 있는 한계점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 DC AMP 신호를 이용하여 절연저항을 측정하는 장치 및 알고리즘을 산업용 전동기에 적용하여 절연저항 상태값을 추종하여 기존방식에서 해결되지 못한 전동기의 열화 및 고장 진단을 제안한다.