• 한국철도학회논문집
• /
• 제12권1호
• /
• pp.129-134
• /
• 2009

공용기간동안 철도교량의 안전성 및 사용성을 확보하기 위해서는 지속적인 감시를 통하여 교량의 구조적 성능을 유지하는 것이 필요하다. 구조물의 구조적 건전성을 감시하기 위하여 현재까지 개발된 대부분의 방법들은 모달 응답을 이용하고 있으나, 이러한 모달응답은 별도의 추출 과정이 필요하며 실제 구조물에서 얻을 수 있는 수가 제한된 다는 단점이 있다. 이 논문에서는 열차이동하중으로 인한 시간영역의 변형형상을 이용하여 자유진동응답에 기반한 손상평가방법의 적용성을 검토하였다. 검토된 방법은 이동하중으로 인한 시간영역의 변형응답을 이용하므로 별도의 모달 응답 추출과정이 필요 없어 실제 구조물에 적용이 용이하다. 제시된 방법의 적용성은 단순판형교 수치예제를 이용하여 검증하였다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제36권12호
• /
• pp.1605-1612
• /
• 2012

신뢰성해석에서 응답의 분포는 변수의 분포에 따라 달라진다. 특히 변수의 분포가 바이모달 분포일 때 대부분 응답의 분포 또한 바이모달 분포이다. 이런 문제에 대해 기존의 신뢰성해석 기법은 변수를 하나의 모드를 갖고 연속함수로 정의되는 특정 확률분포로 가정하고 신뢰성해석을 수행한다. 하지만 실제 문제에서 변수들은 이산정보이면서 한 개 이상의 모드를 갖는 경우가 많기 때문에 변수의 분포에 대한 가정을 하지 않고 한 개 이상의 모드를 고려한 신뢰성해석을 수행하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 바이모달 이산정보를 고려한 신뢰성해석을 위해 유한 혼합 모델을 후보 분포로 사용한 아카이케정보척도 기반 신뢰성해석 기법을 제안한다. 수학예제를 통해 제안한 기법의 정확도를 검증하고 유용성을 확인한다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제12권4호
• /
• pp.149-160
• /
• 2008

본 논문에서는 구조물의 응답 신호만을 스마트 센서 시스템으로 획득하여 모달 인자들을 추출하는 연구를 수행하였다. 본 연구의 목적은 최근에 차세대 계측시스템으로 활발히 연구 되고 있는 스마트 센서 시스템의 성능과 현장 적용 가능성을 검증하는데 있다. 본 연구에 사용된 스마트 센서 시스템은 MEMS형 가속도 센서와 8bit CPU, 무선모뎀을 이용하여 실시간 동적계측이 가능하도록 개발되었다. 모달 인자 추출 실험은 모형 캔틸레버 보에 임의 가진을 가한 후, 구조물의 응답을 스마트 센서와 범용계측장비로 각각 획득하였다. 데이터 분석은 NExT & ERA 알고리즘을 이용하여 모달 인자를 추출하였다. 또한, 양질의 데이터를 획득하기 위하여 EOT알고리즘으로 최적의 계측위치를 선정하였다. 실험 결과, 스마트 센서의 현장 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.39-43
• /
• 2002

모달법을 사용하는 주파수 응답해석에서, 주파수 응답함수 계산에 포함할 모드의 수를 결정하는 것이 매우 중요하다 대부분의 전문가들은 자신의 경험에 의해 모드 축약을 수행한다. 그러나, 비전문가의 입장에서 다양한 문제에 대하여 모드 축약을 합리적으로 수행하는 것은 어려운 일이다. 본 연구에서는 퍼지이론을 이용하여 경험적인 모드 축약법을 표준화하여 전문가뿐만 아니라, 비전문가도 적절한 모드 축약을 쉽게 할 수 있도록 하였다. 퍼지 룰 베이스는 유한요소법 프로그램을 이용한 시뮬레이션 결과를 바탕으로 작성되었다. 시뮬레이션 결과 퍼지이론을 이용한 모드 축약법이 해석에 포함할 모드의 수를 결정하는데 있어서 매우 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.455-460
• /
• 2022

오픈 도메인 질의 응답에서 질의에 대한 답변은 질의에 대한 관련 문서를 검색한 다음 질의에 대한 답변을 포함할 수 있는 검색된 문서를 분석함으로써 얻어진다. 문서내의 테이블이 질의와 관련이 있을 수 있음에도 불구하고, 기존의 연구는 주로 문서의 텍스트 부분만을 검색하는 데 초점을 맞추고 있었다. 이에 테이블과 텍스트를 모두 고려하는 질의응답과 관련된 연구가 진행되었으나 테이블의 구조적 정보가 손실되는 등의 한계가 있었다. 본 연구에서는 테이블의 구조적 정보를 모델의 추가적인 임베딩을 통해 활용한 오픈 도메인 질의응답 시스템인 R³를 제안한다. R³는 오픈 도메인 질의 응답 데이터셋인 NQ에 기반한 새로운 데이터셋인 NQ-Open-Multi를 이용해 학습 및 평가하였으며, 테이블의 구조적 정보를 활용하지 않은 시스템에 비해 더 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제32권6호
• /
• pp.34-48
• /
• 2004

본 연구에서는 대형 구조물의 최적설계에서 문제되는 많은 계산시간과 컴퓨터의 계산능력을 최소화할 수 있도록 부분구조합성법의 하나인 구속모드법을 이용한 연성하중해석 모델 및 모달과도해석을 포함한 최적화 절차를 제시하였다. 제안된 방법의 수치모사를 위한 프로그램을 개발하여 위성체 주요 구조부재인 플랫폼에 대한 최적화를 수행함으로써 그 타당성을 검증하였다. 제안된 기법을 통해 초기설계 단계에서 정확성을 유지하면서 계산시간을 단축할 수 있었고 위성체 구조부재에 대한 최적화를 수행하여 각각의 구조부재에 대한 특성을 파악함으로써 설계 활용방안을 제시하였다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제41권10호
• /
• pp.905-913
• /
• 2017

본 연구에서는 형상 정보가 주어지지 않은 부품과 형상 정보가 주어진 부품으로 구성된 봉의 고유 주파수를 최대화하는 치수 최적화 방법을 제시한다. 두 부품으로 구성된 봉의 진동 특성을, 각 부품의 형상 대신, 두 부품의 주파수 응답 함수들로부터 예측한다. 이를 위해, 실험 모달 해석 방법을 이용하여 각 부품의 등가 진동계를 구하고, 두 등가 진동계의 질량 행렬과 강성 행렬들로부터, 두 부품이 결합된 봉의 등가 질량 행렬과 강성 행렬을 도출한다. 몇 가지 수치 예제에서, 제시한 방법으로 얻어진 봉의 등가 진동계의 주파수 응답 함수를 실제 봉의 주파수 응답 함수와 비교하여, 등가 진동계를 이용한 고유 주파수 예측 방법의 유효성을 검증한다. 검증된 방법으로 얻어진 등가 진동계를 이용하여, 봉의 1차 고유 주파수를 최대화하기 위한 치수 최적화 문제를 정식화하고, 최적화 알고리즘을 사용하여 봉의 구조를 최적화한다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1996년도 영남지부 학술발표회 논문집 Acoustic Society of Korean Youngnam Chapter Symposium Proceedings
• /
• pp.35-41
• /
• 1996

본 연구에서는 PZT를 이용한 Bimorph Cantilever형 진동센서의 동특성을 모달해석하고 이를 압전세라믹의 센서방정식과 연계하여 센서출력의 정밀해를 구하였다. 그리고 이론식에 대한 시간응답 특성 및 주파수응답 특성을 알아보고 각각의 특성을 만족시키기 위한 센서의 최적설계 기법을 컴퓨터 Simulation을 통하여 알아보았다. 그리고 PZT를 이용한 Bimorph Cantilever형 진동센서를 직접 제작하고 그 실험적 데이터를 수식적 데이터와 비교하여 이론식의 타당성을 검증하였다.

• 한국콘크리트학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘크리트학회 2010년도 춘계 학술대회 제22권1호
• /
• pp.11-12
• /
• 2010

복부에 중공부가 있는 PSC 거더는 여러 가지 이점이 있다. 중공부에 정착부를 두어 프리스트레싱힘을 단계적으로 도입할 수 있으며 길이가 동일한 경우 거더의 중량을 줄일 수가 있고, 같은 중량인 경우 경간을 더 늘일 수 있다. 그리고 빔에 의한 조망권의 간섭도 줄일 수 있다. 본 연구에서는 복부에 여러 개의 원형 개구부를 가지고 있는 50m 실물 다단계 긴장 PSC 거더를 제작하여 모달테스트를 수행하였다. 모달테스트를 위한 가진방법으로 거더의 중앙에 가진기를 설치하여 일정 주파수 단위로 가진시킴으로써 정확한 주파수응답을 얻고자 하였다. 얻어진 주파수응답을 FFT와 PSD를 통하여 거더의 고유진동수와 감쇠비를 추정하였고 이를 Midas FEA를 이용한 해석결과와 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.514-517
• /
• 2023

본 연구는 인 컨택스트 러닝 (In-Context Learning)을 오디오-언어 작업에 적용하기 위한 멀티모달 (Multi-Modal) 딥러닝 모델을 다룬다. 해당 모델을 통해 학습 단계에서 오디오와 텍스트의 소통 가능한 형태의 표현 (Representation)을 학습하고 여러가지 오디오-텍스트 작업을 수행할 수 있는 멀티모달 딥러닝 모델을 개발하는 것이 본 연구의 목적이다. 모델은 오디오 인코더와 언어 인코더가 연결된 구조를 가지고 있으며, 언어 모델은 6.7B, 30B 의 파라미터 수를 가진 자동회귀 (Autoregressive) 대형 언어 모델 (Large Language Model)을 사용한다 오디오 인코더는 자기지도학습 (Self-Supervised Learning)을 기반으로 사전학습 된 오디오 특징 추출 모델이다. 언어모델이 상대적으로 대용량이기 언어모델의 파라미터를 고정하고 오디오 인코더의 파라미터만 업데이트하는 프로즌 (Frozen) 방법으로 학습한다. 학습을 위한 과제는 음성인식 (Automatic Speech Recognition)과 요약 (Abstractive Summarization) 이다. 학습을 마친 후 질의응답 (Question Answering) 작업으로 테스트를 진행했다. 그 결과, 정답 문장을 생성하기 위해서는 추가적인 학습이 필요한 것으로 보였으나, 음성인식으로 사전학습 한 모델의 경우 정답과 유사한 키워드를 사용하는 문법적으로 올바른 문장을 생성함을 확인했다.