• 지구물리와물리탐사
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• 제14권2호
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• pp.146-151
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• 2011

시추공 탄성파 초동주시에 유입될 수 있는 잡음 중에서 주시토모그래피 결과에 심각한 영향을 미치는 체계적인 잡음인 송신원 종속적인 잡음과 수신점 종속적인 잡음을 해당기록의 정보정으로 산출하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 공통 송신원 또는 공통 수신점 모음의 초동주시를 적합 하는 최소제곱근사 곡선으로부터 해당 송신점 또는 수신점 종속적인 정보정을 산출하는 방법이다. 제안한 방법의 적용성을 검토하기위하여 잡음제거 모의실험을 수행하였다. 대상 모델로 균질한 매질 내에 있는 소규모 터널모델을 설정하고, 파선추적법에 의하여 주어진 측선배열에 대한 초동주시를 산출하고 이 기록에 송신/수신점 종속적인 잡음을 첨가하고 이를 산출하는 실험을 수행하였다. 잡음의 rms가 이상대의 존재로 인한 최대 예상 주시지연의 25%인 경우, 제안한 방법을 7회 반복 시행함으로써 성공적으로 잡음을 추출할 수 있었다.

• 한국항해학회지
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• 제18권4호
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• pp.137-146
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• 1994

In this paper, a new algorithm to measure the ultrasonic travel time is proposed, which is fundamental to estimate distance depth and volume in several media. Pulse wave has been used to measure travel time of transmitted signal. However, due to the characteristic of transducer and propagation, the received signal is so distorted that it is difficult to measure travel time, which is propagation, the received signal is so distorted that it is difficult to measure travel time, which is to be time difference between transmitted and received signals. In this proposed method, transmitted and received signal are transformed respectively into norm phase newly designed by this paper and displayed on phase-time curve. And travel time is simply determined by the arithmetic numerical mean of time difference at the identical norm phase on the phase-time curves of transmitted and received signals. This method has several features; firstly, travel time is calculated analytically with high accuracy by least square error method, secondly, it is useful to compare the difference of signal magnitude for time information, thirdly, noise and discrete errors are relatively small, finally, the measurement accuracy is not influenced by D.C. bias. In particular, this method is useful and applicable to measuring very short distance and sound speed with high accuracy.

• 지능정보연구
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• 제4권2호
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• pp.23-34
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• 1998

Travel time forecasting, especially public bus travel time forecasting in urban areas, is a difficult and complex problem which requires a prohibitively large computation time and years of experience. As the network of target area grows with addition of streets and lanes, computational burden of the forecasting systems exponentially increases. Even though the travel time between two neighboring intersections is known a priori, it is still difficult, if not impossible, to compute the travel time between every two intersections. For the reason, previous approaches frequently have oversimplified the transportation network to show feasibilities of the problem solving algorithms. In this paper, forecasting of the travel time between every two intersections is attempted based on travel time data between two neighboring intersections. The time stamps data of public buses which recorded arrival time at predetermined bus stops was extensively collected and forecast. At first, the time stamp data was categorized to eliminate white noise, uncontrollable in forecasting, based on wavelet conversion. Then, the radial basis neural networks was applied to remaining data, which showed relatively accurate results. The success of the attempt was confirmed by the drastically reduced relative error when the nodes between the target intersections increases. In general, as the number of the nodes between target intersections increases, the relative error shows the tendency of sharp increase. The experimental results of the novel approaches, based on wavelet conversion and neural network teaming mechanism, showed the forecasting methodology is very promising.

• 지구물리와물리탐사
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• 제14권2호
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• pp.140-145
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• 2011

데이터에 포함된 잡음이 소규모 저속도 이상대 탐지를 위한 시추공 주시토모그래피에 미치는 영향을 분석하기 위하여, 터널모델에 대하여 유한차분 파선추적 법으로 기록의 초동주시를 산출하고 산출된 초동주시에 세 종류의 잡음과 잡음수준이 다른 네 종류의 백색 잡음을 첨가한 후 SIRT 반복역산 법으로 속도영상을 도출하였다. 첨가된 잡음의 세기가 터널로 인한 기록의 최대 예상 주시지연의 10% 정도인 속도영상에서 저속도 이상대가 정확하게 터널위치에 형성되었다. 그러나 터널의 위치에 산출된 속도는 상정된 속도모델의 속도와는 현저하게 다르며 배경 속도와 비슷하였다. 잡음이 결과영상에 미치는 영향은 무작위 잡음이 송신기나 수신기 종속적인 잡음보다 현저하게 적은 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.33-40
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• 2010

본 논문에서는 거시교통류 모니터링을 위한 세 가지 지표를 다루고 신뢰성 있는 지표산출에 필요한 적정 프로브차량 비율을 결정하기 위해 샘플링 기법을 이용하는 방법에 대하여 연구한다. 모니터링 세 가지 지표로는 Travel Time Index(TTI), Acceleration Noise(AN) 그리고 Two Fluid(TF)를 살펴보고, 적정 프로브 차량 비율의 결정방법으로는 절대오차를 이용한 표본크기의 결정방법과 상대오차를 이용한 표본크기의 결정방법에 대하여 고찰한다. 그리고 표본추출비율에 따른 지표 값 변동을 비교 검토하기 위해 서울시 강남지역의 대규모 자료를 이용하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험 결과 교통수요 단계(Demand Level)가 증가함에 따라 상대오차를 이용한 표본 추출비율이 줄어들며, 추출비율은 허용오차, 링크통과차량의 수와 반비례 관계이므로 추출비율을 증가시킬수록 허용오차를 줄일 수 있음을 알 수 있었다.

• 대한교통학회지
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• 제26권4호
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• pp.241-250
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• 2008

지능형 교통체계구축과 교통 혼잡이 증가하면서 이용자는 과거보다 양질의 통행시간정보를 요구하고 있다. 기존 연구에서는 단속류, 연속류 모두 AVI검지기 자료를 이용한 이상치제거 및 통행시간 산출에 대한 연구가 많이 이루어져왔다. 현재 한국도로공사에서는 TCS(Toll Collection System)를 기반으로 정보제공을 준비 중에 있으며, TCS 데이터는 운전자가 실제교통상황을 경험한 동적특성을 가진 통행시간이 수집된 자료로 통행시간 추정자료로 잠재력이 크다. 그러나 '시간처짐현상'이 발생하고 속도위반, 휴게소, 고장 등으로 인해 평균통행시간보다 작거나 큰 이상치와 결측데이터가 존재하여 기존 방법을 적용하는데 효과적이지 못한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 TCS 데이터에 맞는 이상치제거 및 결측보정 알고리즘을 개발하였다. 기존알고리즘과 비교한 결과 개발 알고리즘이 더 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국음향학회지
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• 제9권3호
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• pp.5-10
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• 1990

출발정지선에서 대열을 이룬 차량군이 녹생신호에 의해 출발하면서부터 발생되는 소음을 차량군의 동적특성과 관련지어 차량군의 분산과 소음과의 관련성을 밝히고저 하였다. 차량군의 분산은 분산펙터(P.D.F.) 개념을 이용하였으며 분산펙터는 교통량, 주행시간, 대얼통과시간으로부터 산출되었다.

• 대한토목학회논문집
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• 제26권3C호
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• pp.157-170
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• 2006

다운홀 기법은 하나의 시추공을 이용하고 간단한 지표면 가진원을 사용하므로 매우 경제적이나 획득신호가 불량한 경우가 많아 초동 정보가 왜곡되어 결과의 신뢰성이 다소 떨어진다고 인식되어 왔다. 이러한 경우 직접법이 이용되고 있으나 해석자의 주관에 따라 결과가 달라질 수 있으며 직선경로를 고려하기 때문에 최적의 결과를 도출하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 직접법의 문제점을 개선하고자 굴절 경로를 고려하여 가진원 거리 보정을 수행하며 지반 구조의 결정 및 각 층의 속도를 자동적으로 도출해주는 평균 굴절 경로법을 제안하였다. 다양한 지반모델에 있어 도달시간 정보 획득 과정에서 발생할 수 있는 오류에 대해 모사한 이론적 도달시간 정보와 유한요소 해석을 통해 획득한 실제 파형으로부터 도출한 도달시간 정보를 이용하여 평균 굴절 경로법의 효용성을 검증하였다. 마지막으로 실제 현장 실험을 통해 도달시간 정보를 획득하고 제안된 평균굴절경로법을 적용하여 보았으며 다운홀 기법에서 도달시간 정보 획득 과정에서의 오류 문제를 평균굴절경로법을 적용함으로써 효율적으로 대처할 수 있으리라 판단되었다.

• 한국음향학회지
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• 제37권4호
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• pp.256-261
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• 2018

차량 내부에는 BSR(Buzz, Squeak, Rattle) 세 가지 유형의 소음이 발생한다. 본 논문에서는 심층 컨볼루션 신경망으로 추출한 소음 특징에 기반하여 자동으로 차량 내부의 BSR 소음을 분류하는 분류기를 제안한다. 차량 내부의 소음은 전처리 단계에서 STFT(Short-time Fourier Transform) 알고리즘을 사용하여 소음 맵으로 표현된다. 생성된 소음 맵 내부에서 실제 소음의 위치를 정확하게 파악하기 어려운 문제에 대처하기 위해서 슬라이딩 윈도우 방법으로 분할하였다. 본 논문에서는 t-SNE(t-Stochastic Neighbor Embedding) 알고리즘을 사용하여 심층 컨볼루션 신경망 내부 파라미터를 시각화하고 정성적인 방식으로 오분류데이터를 분석하였다. 분류된 데이터의 정량적인 분석을 위해 소음의 종류별 유사도를 SSIM(Structural Similarity Index) 수치에 기반하여 정량화하여 리트랙터의 떨림음이 정상주행음과 가장 유사하다는 것을 밝혔다. 제안하는 방법의 분류기는 기타 기계학습 알고리즘 대비 최고 분류 정확도를 달성하였다(99.15%).

• 한국지반공학회논문집
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• 제23권8호
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• pp.17-33
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• 2007

지반의 전단파 속도 주상도를 도출하는데 있어 다운홀 기법은 하나의 시추공을 이용하고 간단한 지표면 가진원을 사용하므로 매우 경제적이다. 그러나 실험을 통해 획득한 신호에서 전단파 성분의 도달시간 정보를 정확히 도출하지 못할 경우 최종 결과의 신뢰성이 떨어지게 된다. 따라서 다운홀 기법에 있어 최종 결과의 신뢰성을 높이기 위해 도달 시간 정보의 결정 방법에 대한 고찰은 매우 중요하다. 본 논문에서는 총 6가지 방법을 이용하여 다운홀 시험을 통해 획득한 신호에서 도달시간 정보를 획득, 비교하고자 하였으며 각 방법에 대한 효율적인 비교 및 검증을 위하여 유한요소 해석 및 실내 모형 토조 시험을 수행하였다. 유한요소 해석을 이용한 검증에서는 모델의 입력치와, 실내 모형 토조에서는 벤더 엘리먼트 시험 결과와의 비교를 통해 각 방법의 오차정도를 비교해 보았다. 초동 추정 방법의 결과는 다른 방법에 비해 오차정도가 매우 컸다. 다른 방법들 또한 획득 파형의 특성에 따라 오차 정도가 달랐으며 정확한 값을 제공하지 못하는 것을 볼 수 있었다. 그 중에서 상호상관법이 적용성이 가장 뛰어난 것으로 판단되었으며 현장 시험 데이터를 이용한 추가적인 검토를 통해 확인할 수 있었다.