• 한국통신학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.2113-2119
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• 1998

BOD의 최적화 문제는 논리합성과 형식검증 영역에서 필수적인 것으로 인식되고 있다. 변수 순서화 문제는 BOD의 크기와 형태에 직접적인 영향을 미치므로, 적절한 변수 순서를 구하는 문제는 매우 중요한 문제이다, 본 논문에서 는 점진적 시프팅이라 부르는 새로운 변수 순서화 알고리듬을 소개한다. 제안된 알고리듬은 기존의 시프팅 알고리듬에서의 탐색공간을 절반이하로 줄이며, 성능의 저하없이 계산시간을 크게 감소시킬 수 있다. 더욱이 점진적 시프팅 알고리듬은 시프팅 알고리듬을 비롯한 다른 변수 순서화 알고리듬에 비해 매우 단순하다. 제안된 알고리듬은 많은 벤치마크 회로를 이용한 실험에서 그 효율성이 입증되었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제17권3호
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• pp.363-389
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• 2016

Deficient modes that cannot be always identified from different sets of measurement data may exist in the application of operational modal analysis such as the stochastic subspace identification techniques in large-scale civil structures. Based on a recent work using the long-term ambient vibration measurements from an instrumented cable-stayed bridge under different wind excitation conditions, a benchmark problem is launched by taking the same bridge as a test bed to further intensify the exploration of mode identifiability. For systematically assessing this benchmark problem, a recently developed SSI algorithm based on an alternative stabilization diagram and a hierarchical sifting process is extended and applied in this research to investigate several sets of known and blind monitoring data. The evaluation of delicately selected cases clearly distinguishes the effect of traffic excitation on the identifiability of the targeted deficient mode from the effect of wind excitation. An additional upper limit for the vertical acceleration amplitude at deck, mainly induced by the passing traffic, is subsequently suggested to supplement the previously determined lower limit for the wind speed. Careful inspection on the shape vector of the deficient mode under different excitation conditions leads to the postulation that this mode is actually induced by the motion of the central tower. The analysis incorporating the tower measurements solidly verifies this postulation by yielding the prevailing components at the tower locations in the extended mode shape vector. Moreover, it is also confirmed that this mode can be stably identified under all the circumstances with the addition of tower measurements. An important lesson learned from this discovery is that the problem of mode identifiability usually comes from the lack of proper measurements at the right locations.

• Ocean Systems Engineering
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• 제2권2호
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• pp.137-145
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• 2012

Recent developments in underwater image recognition methods have received large attention by the ocean engineering researchers. In this paper, an improved bi-dimensional empirical mode decomposition (BEMD) approach is employed to decompose the given underwater image into intrinsic mode functions (IMFs) and residual. We developed a joint algorithm based on BEMD and Canny operator to extract multi-pixel edge features at multiple scales in IMFs sub-images. So the multiple pixel edge extraction is an advantage of our approach; the other contribution of this method is the realization of the bi-dimensional sifting process, which is realized utilizing regional-based operators to detect local extreme points and constructing radial basis function for curve surface interpolation. The performance of the multi-pixel edge extraction algorithm for processing underwater image is demonstrated in the contrast experiment with both the proposed method and the phase congruency edge detection.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.279-286
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• 2015

EMD는 미리 정의된 어떠한 기저함수도 사용하지 않으며 사용자에 의해 미리 정의된 파라미터값도 필요치 않은 완전히 데이터에 기반한 신호 처리의 특징을 갖는다. 그러나 유사한 스케일을 갖는 신호 모드로 분해하는 것을 방해하는 모드 혼합이 발생하는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 EEMD 알고리즘이 도입되었으며, EEMD는 처리하고자 하는 신호에 가우시안 백색 잡음을 혼합하여 앙상블 수만큼 신호를 만들어 EMD 방법을 적용함으로써 모드 혼합 문제를 해결한다. 그럼에도 EEMD는 잡음이 추가된 신호 분해 시 원 신호와 상이한 모드 수를 만들어 내며, 분해된 신호들을 원 신호로 재구성 시에도 레지듀 잡음이 포함된다. 본 논문은 개선된 EEMD알고리즘으로 EMD의 모드 혼합 문제를 해결하고 원신호를 정확히 재구성하며 EEMD 보다 적은 연산 비용으로 신호 모드 분리를 제안한다. 실험결과는 EEMD 방법과 비교하여 적은 체과정의 반복으로 빠른 모드 분리를 보여 주었으며 EEMD 방법의 20.87%의 비용만으로 완전한 신호 분해가 가능하였고, 신호 복원에 있어서도 EEMD 보다 우수한 성능을 보여주었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제48권12호
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• pp.981-993
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• 2015

수문 시계열의 분석은 수문자료를 활용한 수자원의 효율적인 운영 및 관리에 필수적인 부분이며, 특히 장기적인 수문량 예측에 널리 활용되고 있다. 이러한 수문 시계열 분석은 전통적으로 하나의 자료계열을 하나의 요인으로 파악하여 자료를 분석하고 예측해왔지만 시계열 자료가 여러 가지 요인으로 혼합되 어 하나의 자료계열로 나타내질 수 있다는 가정 하에 각 요인들을 분해하여 분석하는 방법도 널리 연구되고 있다. 본 연구에서는 경험적 모드분해법을 이용하여 주어진 수문 시계열을 다중 성분으로 분해하고 분해된 각 요소를 시계열 모형으로 재구축한 후, 구축된 요소별 시계열 모형으로부터 예측된 값을 합하여 시계열을 예측하는 방법을 이용하였으며 이를 국내 댐 유입량에 적용한 후 그 결과를 나타내었다. 기존 시계열 모형과 경험적 모드분해법을 이용한 방법의 정확도를 비교한 결과, 기존의 시계열 모형을 이용하여 자료를 예측한 결과보다 경험적 모드분해법을 적용하여 자료를 분해한 후 시계열 자료를 예측한 결과가 주어진 시계열 자료를 더 잘 나타내는 것을 알 수 있었다.