본 논문에서는 비디오에서의 특징점 추적을 통해 얻은 2D 좌표를 이용한 3D 구조를 추정하는 방법과 네 점 이상의 공통점을 이용한 융합 방법을 제안한다. 영상의 각 프레임에서 공통되는 특징점을 이용하여 형상을 추정한다. 영상의 각 프레임에 대한 특징점의 추적은 Lucas-Kanade 방법을 사용하였다. 3D 좌표 추정 방법으로 개선된 직교분해기법을 사용하였다. 개선된 직교분해기법에서는 3D 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산할 수 있다. 복원된 부분 데이터들은 전체를 이루는 일부분이므로, 융합을 통해 완성된 모습을 만들 수 있다. 복원된 부분 데이터들의 서로 다른 좌표계를 기준 좌표계로 변환함으로써 융합할 수 있다. 융합은 카메라의 모션에 해당하는 카메라의 위치와 방향에 의존된다. 융합 과정은 모두 선형으로 평균 0.5초 이하의 수행 속도를 보이며 융합의 오차는 평균 0.1cm 이하의 오차를 보였다.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.11
no.2
s.54
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pp.69-79
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2007
In this paper, a technique to detect structural damage and estimate its severity using peaks and zeros of frequency response functions (FRFs) is developed. The peaks in FRFs represent the natural frequencies of the structure and the zeros provide additional information. The characteristics of peaks and zeros are defined and the calculation procedure to obtain the peaks and zeros from the relationship between frequency response function and stiffness and mass matrices are clearly explained. A structural system identification theory which is utilizing the sensitivity of stiffness of a structural member to eigenvalues, i.e., peaks and zeros, is established. The proposed method can identify damage location and its severity, with natural and zero frequencies, by estimating structural stiffness of the structure in the process of making a analytical model The accuracy and feasibility is demonstrated by numerical models of a spring-mass system and a beam structure.
본 논문에서는 금후 널리 사용되리라고 예상되는 장대 유연한 해양구조계의 동적 응답에 대한 능동제어를 다루었다. 제어기법으로는 optimal, adaptive 제어와 우주구조물의 진동제어에 사용되는 LAC/HAC 제어를 도입하여 simulation과 모형실험을 수행하였다. 기존의 발표된 최적제어 실험결과는 만족스럽지 못하여 다시 수행할 필요성이 있었다. 그 결과, 해양구조계의 위치 및 탄성변형이 타당한 제어력 범위내에서 제어가 되어 본 연구에서 제안한 제어시스템의 유효성이 입증되었다. 또한 제어기법간의 비교를 통하여 장대 유연한 해양구조계에 대한 최적의 제어기법에 대하여 조사를 하였는데, 초기 시스템 파라미터의 추정에 오차가 있는 경우 적응제어 알고리즘의 장점을 확인할 수가 있었다.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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1997.04a
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pp.144-151
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1997
구조물로부터 측정된 가속도 시간이력을 이용하여 구조손상을 찾아내고 평가하는 기법을 제시하였다. 구조계의 손상을 찾아내는 알고리즘의 주요한 수단으로써 parametric system identification 방법을 사용하였고 매개변수화된 구조물의 최적 매개변수를 추정하기 위해 구속된 비선형 최적화기법을 사용하였다. 손상된 부재를 분리하기 위한 방법으로서 적합적 매개변수 모음법을 적용하였고 손상의 정도를 통계적으로 평가하기 위하여 측정된 가속도 시간이력에 time window 기법을 적용하였다. 가속도 이력 측정에 있어서의 불충분성과 측정오차를 고려하여 알고리즘을 개발하였고, 조화진동하중으로 구조물을 가진하여 구조 손상을 진단하는 수치모의 실험을 실시하였다.
웨이퍼내의 온도 균일도를 확보하는 것은 고속열처리공정장비(RTP)에 있어서 입력신호 수집을 통해 달성해야 할 중요한 제어 요소이며, 이러한 온도의 균일도를 향상시키기 위해서는 웨이퍼의 각 지점에 대한 정확한 온도 계측이 필수적으로 선행되어야 한다. 그러나 RTP의 구조적 특징과 동작특성 때문에 정확한 온도계측이 매우 어려운 면이 있다. 온도계측은 주로 고온계를 통해 이루어지는데 대류와 복사 등 여러 가지 원인에 의해서 웨이퍼내에 온도가 불균일하게 되는 경우 한정된 개수의 고온계로 온도 분포를 정확히 추정할 수 없는 한계를 지니고 있다. 본 논문에서는 RTP 공정을 열역학적으로 접근하여 단일점 온도 계측에 의한 전체 온도 분포 추정 기법을 연구하고 이것을 다중점 온도 계측에 의한 온도 분포 추정 기법으로 확장 발전시켜 웨이퍼에 상대적으로 영향을 끼치는 요소 중 예측 불가능하거나 측정 불가능한 요소까지 포함하여 최소의 측정치를 활용하여, 적절한 제어입력 유도에 필요한 형태로 웨이퍼상의 온도계측을 가능하게 하였다.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.2
no.1
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pp.35-46
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1998
Structural damage is used to be modeled through reductions in the stiffness of structural elements for the purpose of damage estimation of structural system. In this study, the concept of joint damage is employed for more realistic damage assessment of a steel structure. The joint damage is estimated damage based on the mode shape informations using neural networks, The beam-to-column connection in a steel frame structure is represented by a rotational spring at the fixed end of a beam element. The severity of joint damage is defined as the reduction ratio of the connection stiffness with respect to the value of the intact joint. The concept of the substructural identification is used for the localized damage assessment in a large structure. The feasibility of the proposed method is examined using an example with simulated data. It has been found that the joint damages can be reasonably estimated for the case with the measurements of the mode vectors subjected to noise.
As for the safety evaluation of existing large-scale structures, methods for the estimation of structural and dynamic properties are studied. Sequential prediction error method in time domain and frequency response function estimators in frequency domain are examined. For this purpose, impact tests are performed on a steel frame structure with 2 bays and 3 floors. Results from both methods are found to be consistent to each others. However those from the finite-element analysis are slightly different from the experimental results. The discrepancies may be caused by the improper modeling of the complex behavior at the connection joints of the model structure.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2007.11a
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pp.574-577
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2007
본 논문에서는 실 시공 중인 PSC 교량에 대하여 풍하중에 의한 상시 진동 계측 자료을 기반으로, 교량의 동특성(고유진동수, 모드형상)을 추정하였으며, 이를 바탕으로 대상 교량의 탄성계수를 추정하여 정적 계측을 통한 탄성계수 결과와 비교하였다. 본 논문에서 사용한 동특성 추정 기법은, 대표적인 주파수 영역 해석 방법인 Frequency Domain Decomposition(FDD) 방법과 시간영역 해석 방법인 Stochastic Subspace Identification(SSI) 방법을 이용하였다. 탄성계수 추정은 유한요소모델과 계측 결과를 이용하여 두 개의 결과 차이가 수렴하도록 하는 반복 계산을 통해 탄성계수를 추정하였다. 우선, 탄성계수 추정 기법의 검증을 위해, 수치 해석을 통하여 그 기법을 검증하였으며, 해석 결과 정확한 탄성계수값을 추정하였으며, 이를 통해 본 논문에서 적용한 탄성계수 추정법에 대한 신뢰도를 확인하였다. 이를 바탕으로 사용된 추정 기법을 실 교량에 적용하기 위해 실제 상시 진동 계측 값을 바탕으로 실교량의 동특성 및 탄성계수를 추정하였다. FDD 및 SSI 기법을 통한 모드 해석 결과, 두 기법 모두 유사한 결과를 나타내어 FDD 및 SSI 두 방법에 대한 결과의 신뢰도를 확인 할 수 있었다. 추정 탄성계수 값은 거더 단면내 설치한 응력계 및 변형률계를 통한 계측 결과값의 범위 내에 있음을 확인하였다. 따라서 본 논문에서 적용한 교량의 상시 진동 데이터를 바탕으로 한동특성 및 탄성계수 추정법이 구조물의 대략적인 탄성계수 및 이에 따른 구조물의 전체적인 건전도를 파악하는데 도움이 되리라 생각된다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.19
no.2
s.72
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pp.125-138
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2006
The use of system identification approaches for damage detection has been expanded in recent years owing to the advancements in data acquisition system andinformation processing techniques. Soft computing techniques such as neural networks and genetic algorithm have been utilized increasingly for this end due to their excellent pattern recognition capability. In this study, damage detection of bridge structures using neural networks technique based on the modal properties is presented, which can effectively consider the modeling uncertainty in the analysis model from which the training patterns are to be generated. The differences or the ratios of the mode shape components between before and after damage are used as the input to the neural networks in this method, since they are found to be less sensitive to the modeling errors than the mode shapes themselves. Two numerical example analyses on a simple beam and a multi-girder bridge are presented to demonstrate the effectiveness and applicability of the proposed method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.246-249
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2022
최근 들어 세계적으로 크게 관심을 받는 메타버스 및 몰입형(가상현실, 확장현실, 및 라이트필드) 콘텐츠 서비스의 응용 범위를 확대하기 위해서는 3D 객체의 실시간 전송을 위한 압축 기술이 필요하다. ISO/IEC 23090 MPEG-I Part 5 로 2021 년 표준화 완료된 V-PCC (Video-based Point Cloud Compression)는 이러한 산업계의 관심 및 필요에 의해서 국제 표준화된 동적 3D 포인트 클라우드 객체 부호화 기술이다. V-PCC 기술의 압축 성능은 기존 산업계 기술에 비해 매우 우수하나, 부호화기의 연산 복잡도가 매우 높다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 V-PCC 부호화기에서 가장 높은 연산 복잡도를 갖는 법선 추정 알고리즘의 결합 고속화 기법을 제안한다. 법선 추정은 2 개의 알고리즘으로 구성되어 있다. 첫번째는 "방향을 무시하는 법선 추정 알고리즘(normal estimation)"이고, 두번째는 첫번째 알고리즘에서 추정된 법선들을 대상으로 하는 "법선 방향 추정 알고리즘(normal orientation)"이다. 본 논문에서 제안하는 고속화 기법은 2 개 알고리즘을 결합하여 첫번째 법선 추정 알고리즘에서 획득한 부가 정보를 두번째 법선 방향 추정 알고리즘에서 활용함으로써 연산량을 대폭 줄이고, 또한 법선 방향 추정 알고리즘 내의 우선순위 큐 자료구조를 변경하여 추가적인 고속화를 달성한다. 7 개 테스트 영상에 대한 실험 결과, 압축 효율 저하 없이 법선 방향 추정 알고리즘의 속도를 평균 89.2% 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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