• 한국BIM학회 논문집
• /
• 제10권2호
• /
• pp.21-28
• /
• 2020

As the number of aging bridges increases, more studies are being conducted on developing effective and reliable methods for the assessment and maintenance of bridges. With the advancement in new sensing systems and data learning techniques through AI technology, there is growing interests in how to evaluate bridges using these advanced techniques. This paper presents a CNN(Convolution Neural Network) deep learning based technique for evaluating the damage existence and for estimating the damage location in PSC bridges using static strain data. Simulation studies were conducted to investigate the proposed method with error analysis. Damage was simulated as the reduction in the stiffness of a finite element. A data learning model was constructed by applying the CNN technique as a type of deep learning. The damage status and its location were estimated using data set built through simulation. It was assumed that the strain gauges were installed in a regular interval under the PSC bridge girders. In order to increase the accuracy in evaluating damage, the squared error between the intact and measured strains are computed and applied for training the data model. Considering the damage occurring near the supports, the results of error analysis were compared according to whether strain data near the supports were included.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
• /
• 한국추진공학회 1998년도 제11회 학술강연회논문집
• /
• pp.16-16
• /
• 1998

우주발사체용 로켓트 구조재로 사용되는 알루미늄합금 단조재는 강도확보를 위하여 고온으로 가열후 급냉과정에서 상당한 크기의 잔류응력이 발생되고 이로 인해 기계가공시 변형이 유발되어 조립성이 나빠진다. 잔류응력은 그 크기가 재료의 항복강도를 초과할 때 제거되므로 응력제거(stress relief)를 위해서는 외부하중이 가해져야 한다. 응력제거 처리는 소성변형, 열처리 및 초음파 등의 방법으로 수행되며 소성변형에 의한 제거효과가 가장 크다 형상이 복잡한 형 단조재의 경우 열간단조금형과 동일한 금형을 이용하는 TX52 등의 방법을 적용한다고 알려져 있으나 TX54에 대한 금형설계 및 소성변형률 적용 데이터는 공정 know-how로 분류되어 있다. 잔류응력제거 처리의 해석적 연구로는 판재와 링롤재에 대해서는 인장 및 압축 소성변형에 적용에 대한 결과가 발표된 바 있으나 형 단조재의 경우에는 전무하다

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
• /
• pp.230-234
• /
• 2007

이동 애드 혹 망에서 안정된 멀티캐스트 데이터 전달 구조는 데이터 전송률을 높이고 제어 부하를 맞추는데 기여한다. 이동 애드 혹 망의 동적 위상 때문에 애드 혹 환경에서 안정된 멀티캐스트 데이터 전달구조를 구성하는 것은 어려운 문제이다. 이 논문에서 우리는 이동 애드 혹 망을 위한 안정된 응용 계층 멀티캐스트를 제안한다. 이 프로토콜에서는 각각의 멤버 노드가 잔여 에너지와 지역 이동성에 따라 자신의 안정성을 미리 계산한다. 소스가 데이터 패킷을 전송해야 할 때, 변형된 지연 전달 방안을 통해 소스기반 오버레이 멀티캐스트 트리를 만든다. 오버레이 구성은 각각의 멤버 노드의 안정성에 따른다. 상대적으로 높은 안정성을 가진 멤버 노드는 하위 트리들을 가질 확률을 높여준다. 제안한 설계는 불안정한 멤버 노드들을 멀티캐스트 트리의 가장자리로 밀어내어 멀티캐스트 라우팅 안정성을 개선한다. 시뮬레이션 결과는 우리의 설계가 패킷 전송률, 링크 단절에 의한 손실률, 제어 부하 면에서 ODOMP[1]에 비해 우수하다는 것을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제23권7호
• /
• pp.1817-1823
• /
• 1998

이 논문에서는 비통기식 데이터 압축의 국제 표준으로 되어있는 Lempel-Ziv-Welch 부호의 일종인 V.42bis 방식을 데이터의 고속 전송에 적용할 경우 압축 과정에서 나타나는 여러 현상들을 분석하고 이에 맞는 변형기법을 제안한다. 제안된 기법은 압축률을 결정하는 중요한 요인중의 하나인 부호책의 크기를 최적화하고, 부호책의 갱신 방법을 개선하여 압축률을 향상시킨다. 또 빈번한 압축 형식 전환에서 오는 문제점을 분석하고 형식 전환에 사용되는 문턱값 조절로 이를 어느정도 개선하여, 압축률의 시간에 따른 변화를 줄인다는 측면에서 성능 향상을 이루었다. 후자의 개선은 데이터의 고속 전송시에 완충기(buffer) 설계 및 제어에 중요한 기여를 한다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제39권11호
• /
• pp.1079-1089
• /
• 2015

본 연구에서는 항복강도 1GPa 이상의 고강도재료에 대해 구형압입자를 이용한 물성평가법을 제시한다. 압입전산모사를 통해 하중-변위 관계를 응력-변형률 관계로 변환하는 네 압입변수에 대한 회귀식을 바탕으로, 고강도 물성평가용 프로그램을 작성했다. 이를 압입시험에 적용하면 단 한번의 하중-해중에서 얻어지는 데이터로 유효 응력-변형률곡선을 얻을 수 있다. 광범위한 재료들에 대해 구해진 물성치의 평균오차는 영률 0.3%, 항복강도 0.8 %, 변형경화지수 6.4 % 이내이다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제35권11호
• /
• pp.1521-1528
• /
• 2011

자동차용 고무부품에 대한 유한요소 해석의 신뢰 향상을 위하여 고무소재 물성치에 대한 연구를 수행하였다. 마운트 설계를 위하여 수백 종의 고무 물성치를 모두 측정하는 것은 현실적으로 어렵다. 그래서 시험 값을 대신하는 순수전단 시험 데이타의 변환 방법을 제시하여 유효성을 확인하였다. 순수전단시험의 응력-변형 관계의 변환은 단순인장시험 데이터와 주 연신률의 함수로 정의한 푸아송의 비를 사용하였다. 카본 충진 고무의 변환 순수전단시험 데이터는 100%변형까지 시험 데이터와 상당히 유사하다. 단순인장시험 데이타와 함께, 순수전단시험의 변환 데이타와 시험 데이터를 각각 사용한 허브베어링 씰의 접촉력에 대한 유한요소해석 결과들은 시험 데이터와 거의 일치하였다. 해석에 사용된 재료상수는 Ogden 상수이다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
• /
• pp.101-105
• /
• 2005

본 논문에서는 LVQ(Learning Vector Quantization)을 퍼지화한 새로운 퍼지 학습 법칙을 제안하였다. 퍼지 LVQ 학습 법칙 3은 기존의 학습률 대신에 퍼지 학습률을 사용하였는데, 기존의 LVQ와는 달리 비대칭인 학습률을 사용하였다. 기본의 LVQ에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 같은 학습률을 사용하고 부호만 달랐으나, 새로운 퍼지 학습 법칙에서는 분류가 맞거나 틀렸을 때 부호가 다를 뿐만 아니라 학습률도 다르다. 이 새로운 퍼지 학습 법칙을 무감독 신경회로망인 improved IAFC(Integrated Adaptive Fuzzy Clustering) 신경회로망에 적용하여 감독 신경회로망으로 변형하였다. Improved IAFC 신경회로망은 유연성이 있으면서도 안정성이 있다. 제안한 supervised IAFC 신경회로망 3의 성능과 오류 역전파 신경회로망의 성능을 비교하기 위하여 iris 데이터를 사용하였는데 Supervised IAFC 신경회로망 3가 오류 역전파 신경회로망보다 성능이 우수하였다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제17권1호
• /
• pp.284-289
• /
• 2016

최근 주요 사회기반시설물로 이루어진 뉴질랜드 Christchurch 지역에 상당히 큰 지반운동을 유발하고 짧은 기간에 연속적으로 발생한 지진충격의 전례 없는 사례가 발생하였으며 특히 액상화 지역에서 발생된 영구지반변형과 하수도관 손상에 관한 방대하고 정확한 자료가 수집되었다. 본 연구에서는 이 지역의 2011년 2월 22일 지진규모($M_w$) 6.2 지진발생 후 얻어진 하수도관 길이 및 손상갯수와 영구지반변형지역에서 지진발생 전후에 얻어진 높은 해상도의 라이다데이터로부터 계산된 지반 각변형과 횡방향 지반변형률의 자료를 바탕으로 지리정보체계(GIS) 모델링과 선형회귀분석을 수행하여 도기와 콘크리트 하수도관의 손상율(손상갯수/1km)을 산정하였다. 연구 결과 두 매설관 모두 지반 각변형과 횡방향 지반변형률에 따라 유사한 경향으로 손상됨을 알 수 있으며 강성이 더 큰 콘크리트 하수도관의 손상이 더 작게 나타남을 알 수 있으며 이러한 선형회귀분석 결과는 추후 지진 시 발생할 수 있는 영구지반변형으로 인한 도기와 콘크리트 하수도관 손상율 예측에 유용하게 사용될 수 있다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
• /
• 제16권1호
• /
• pp.99-109
• /
• 2012

이 연구에서는 변형률계를 사용하여 변위를 추정하는 이론식을 제안 및 검증하고 하중 작용점과 크기를 추정하여 강재보의 건전도 평가 시스템을 개발하고자 하였다. 실험결과 160kN(항복하중의 56%)가력시 최대처짐 점에서 변형률계를 사용하여 얻는 처짐과 변위계의 측정처짐과의 오차율이 2%이내로 나타났으며 하중작용점 및 크기의 추정도 오차율1% 이내로 나타났다. 이를 통해 변형률계로 강재보의 변위 및 하중을 계측 할 수 있으며 나아가 변위계와 하중계의 생략으로 경제적인 센서설계를 할 수 있다. Lab VIEW로 구현된 건전도 평가 프로그램은 측정된 데이터가 일정 범위(강도 한계상태, 사용성 한계상태, 항복변형률)를 넘어설 때 단계별 경고를 발생하였고 변형률계 만으로 사용성한계상태와 강도한계상태를 동시에 모니터링 할 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 1998년도 춘계학술발표논문집
• /
• pp.138-142
• /
• 1998

자동차 번호판 인식시스템은 영상획득, 번호판 추출, 전처리(이치화), 문자영역분할, 문자인식 등의 5가지 핵심부분으로 구성되어 있다. 따라서 자동차 번호판 인식시스템의 최종 인식률은 각 단계의 성능에 따라 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 컴퓨터 비젼의 한 분야인 영상처리 기법을 이용한 이치화된 자동차 번호판의 문자영역 추출에 관한 연구로서 문자 인식단계에서 높은 인식률을 확보하기 위해서 가장 중요한 입력 데이터의 상태를 보다 깨끗하게 정확하게 분리하는데 변형된 Run Length Coding 기법을 이용하여 효과적이고 빠른 문자 영역 분리 방법을 제안함으로서 처리속도의 향상은 물론 잡영에도 강한 문자 영역 분리 시스템을 구현하였다.