• Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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• 2011.06a
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• pp.125-130
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• 2011

발전 설비는 기대 수명동안의 안정성을 확보하기 위하여 해당 규격에 부합하도록 설계하여 건설된다. 하지만 가동 중 다양한 복합 환경에 노출됨에 따라 구조물을 이루고 있는 재료의 열화 현상이 가속화되어 예기치 못한 파손이 발생할 수 있다. 기계적 물성은 재료의 기계적 거동을 나타내는 주요 척도가 되며 이는 신뢰성 및 안전과 직결된다. 하지만 기존의 역학물성을 측정하는 대부분의 시험법들은 특정 크기의 시편을 요구하고 파괴적인 시험법이기 때문에 가동 중 시설물에 적용하기가 불가능하였다. 이러한 한계점을 극복하고자 비파괴적이고 정량적인 시험이 가능한 연속압입시험법이 최근 각광받는 시험법으로서 많은 연구자들에 의해 연구되고 있다. 이 시험법은 시험 대상물의 형상에 제약을 받지 않으며 시험 절차가 매우 간단하다는 장점을 가진다. 또한 대상의 국소 부위에 시험할 수 있어 취약 부위 판별이 가능하다. 본 연구에서는 대표응력-대표변형률 기법을 통하여 인장물성을 평가하고, 압입 하중 차이를 이용하여 소재에 존재하는 잔류응력을 평가하는 기법을 소개한다. 또한, 연속압입시험을 이용하여 실제 발전소 파이프의 취약부위로 알려진 용접부에 대하여 인장물성 및 잔류응력을 측정함으로써 실제 산업체의 신뢰성 평가가 적용할 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.18 no.3
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• pp.101-107
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• 2014

Damage location and extent of structure could be detected by the inverse analysis on dynamic response properties such as frequencies and mode shapes. The dynamic response of building structures has many noise and affected by nonstructural members and, above all, the behavior of building structure is more complex than civil structure and this makes the damage detection difficult. In recent researches the damage is detected by the indirect index such as sensitivity or assumed values. However, for the more reasonable damage detection, it needs to use the damage index directly induced from dynamic equation. The purpose of this study is to provide the damage detection method on shear building structures by the damage index directly induced from dynamic equation. The provided damage index could be estimated from measured mode shape of undamaged structure and frequency difference between undamaged and damaged structure. The damage detection method is applied to numerical analysis model such as MATLAB and MIDAS GENw for the verification. The damage index at damaged story represents (-) sign and 15 times than other undamaged sories.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.18 no.2
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• pp.253-269
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• 2005

One of the basic assumptions of the regression models is that the parameter vector does not vary across sample observations. If the parameter vector is not constant for all observations in the sample, the statistical model is changed and the usual least squares estimators do not yield unbiased, consistent and efficient estimates. This study investigates the regression model with some or all parameters vary across partitions of the whole sample data when the model permits different response coefficients during unusual time periods. Since the usual test for overall homogeneity of regressions across partitions of the sample data does not explicitly identify the break points between the partitions, the testing the equality between subsets of coefficients in two or more linear regressions is generalized and combined with the test procedure to search the break point. The method is applied to find the possibility and the turning point of the structural change in the long-run unemployment rate in the usual static framework by using the regression model. The relationships between the variables included in the model are reexamined in the dynamic framework by using Vector Autoregression.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.34 no.5
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• pp.39-45
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• 2006

Structural health monitoring has been conducted by non-destructive evaluation method when a turbine rotor system of an aircraft engine has cracks. Local stiffness of a turbine rotor system is degraded and critical speed is changed due to the presence of cracks in rotor. Critical speed which is affected by location and depth of crack, is obtained using compliance matrix of cracked rotor. The database of the obtained critical speed is used to evaluate structural health monitoring of a rotor system of a gas turbine engine.

• Annual Conference of KIPS
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• 2005.05a
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• pp.443-446
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• 2005

본 논문에서는 패턴 분류문제에서 특징의 분포와 빈도를 고려하는 FMM(Fuzzy Min-Max) 신경망 구조와 이를 이용한 특징 분석 기법을 소개한다. 이는 기존의 모델에서 균일한 가중치를 고려했을때 비정상적 학습데이터에 학습 효과가 민감하게 왜곡되는 현상을 방지한다. 또한 학습된 신경망으로부터 각 특징의 중요도를 분석할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 모델의 특성을 소개하고 특징 값과 하이퍼박스 간의 관계로부터 특징의 연관도 요소, 중요도 평가 및 특징의 서열화 기법을 제시한다. 이는 패턴 분류 신경망의 노드수를 최적화 함으로써 학습 및 분류 과정에서 연산의 효율성을 증대시킨다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.211-214
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• 2008

일부 음악 장르분류에 관한 기존 연구에서는 특징 추출을 위한 구간 선택 시 사람이 직접 음악의 주요 구간을 지정하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법은 분류 성능이 좋은 반면 수작업으로 인한 부담으로 새롭게 등록되는 음악들에 대해 지속적으로 적용하기가 곤란하다. 이러한 이유로 최근 음악 장르 분류와 관련된 연구에서는 자동으로 추출구간을 선정하는 방법을 사용하고 있는데 이러한 연구의 대부분이 고정된 구간 (예, 30초 이후의 30초 구간)에서 특징을 추출하는 관계로 분류의 정확도가 떨어지는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 음악 전체 구간에 대하여 반복구간을 파악하고, 그 중 음악을 대표할 수 있는 단일 대표구간을 선정한 후, 대표구간으로 부터 특징을 추출하여 장르 분류 시스템에 적용하는 방법을 제안하였다. 실험 결과, 기존 고정구간을 사용한 방법에 비해 괄목할 만한 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2008.08a
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• pp.123-127
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• 2008

본 논문에서는 2006년 11월 신 차량 번호판 등장 이후 꾸준히 증가하고 있는 흰색 번호판 차량에서 흰색 번호판 추출에 관한 연구를 수행한다. 먼저 입력된 차랑 영상을 그레이 레벨로 변환 후, 국부적으로 밝기 보정을 수행하고, Otsu 판별식을 이용해 이진화 한다. 이진화 된 차량 영상에서 번호판 특성을 이용하며 라인 구조요소에 의한 침식연산과 채움 연산을 적용한다. 이후, 수평 투영으로 명암 변화가 심한 후보 영역을 찾고, 다시 수직 투영을 하여 일정구간에서 흰색의 값이 가장 많이 나타나는 구간을 찾는다. 마지막으로 번호판의 형태학적 특징을 이용해 번호판을 추출한다. 제안한 알고리즘을 적용한 결과 번호판 크기가 일정하지 않거나 불규칙한 조명 상태에서도 번호판 추출이 가능하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.781-783
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• 2001

본 논문에서는 리눅스의 대표적인 파일 포맷인 ELF 파일의 구조에 대해서 알아보며 리눅스 ELF 파일 변형 바이러스의 패턴을 추출하기 위해서 몇몇의 ELF 파일 변형 바이러스를 분석해보고 이것을 바탕으로 패턴을 추출하였다. 바이러스를 탐지하기 위한 방법으로는 전체 검색법과 특정위치 검색법이 있는데 본 논문에서는 특정위치 검색법을 사용하여 ELF 파일 변형 바이러스를 탐지하는 시스템을 구성하였다. 본 논문에서 제안한 바이러스 탐지시스템은 리눅스 ELF 파일 변형 바이러스 탐색을 위해 대상 ELF 파일을 열어서 ELF 파일 여부를 확인하고, 그 파일의 헤더와 프로그램 헤더 부분을 읽어들인 다음 특정 위치를 추적해 바이러스 코드 패턴의 유무를 판별하도록 하였다. 시스템 구현결과 리눅스 ELF 파일 변형 바이러스도 기존의 Windows 계열 파일 변형 바이러스와 비슷한 행위를 수행함을 확인하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.990-992
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• 2015

X-선 영상은 소량의 방사선을 이용하여 만들어지는데 진단 결과를 빠르게 알 수 있지만 혈관이나 근육 밀도가 비슷한 구조물을 구분하는데 있어 주관적 판단이 개입된다. 따라서 영상을 보며 병변의 유무를 진단 할 때에도 정상조직과 병변조직과의 농도차이가 확연하게 들어나지 않은 경우에 환자의 상태를 정확히 진단하기 어렵다. 이러한 x선 촬영영상의 문제점이 있기에 미세한 농도의 차이를 보다 확실히 구분 지을 수 있기 때문에 영상처리가 요구된다. 특히 유선조영 촬영의 경우 주변의 연부조직과 유선의 밀도차이를 극대화시키기 위해 조영제를 유선으로 주입하여 영상을 얻는데, 미세한 병변을 놓치지 않고 객관적으로 판별을 할 수 있도록 다양한 배경영상 전처리 알고리즘의 영향을 분석하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.131-133
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• 2023

악성코드를 유포할 때 프로그램 코드만으로 악성코드의 유무를 확인할 수 없도록 조치하여 분석을 지연시키는 방식을 사용하는 방향으로 발전하고 있다. 악성코드를 실행하지 않고 코드와 구조만으로 분석하는 정적 분석으로는 악성코드를 판별할 수 없어 코드를 직접 실행해 분석하는 동적 분석을 이용해야 한다. 본 논문에서는 난독화된 비정상적인 코드를 직접 실행한 동적 분석데이터와 일반적이지 않은 섹션들의 정보를 추출한 정적 분석데이터를 이용해 동적-정적 분석 데이터와 딥러닝 모델을 통해 난독화 및 패킹된 악성코드를 탐지하는 기법을 제안한다.