• 한국방재학회 논문집
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• 제9권5호
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• pp.9-13
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• 2009

현재까지 구조건전성 모니터링과 관련하여 제안된 대부분의 손상인식기법은 모달영역응답을 이용하고 있으나, 모달영역응답은 별도의 후처리가 필요하며 추출과정에서 오차를 포함하게 되므로 손상인식의 정확성을 저하시키는 요인이 되어왔다. 본 논문에서는 이동하중응답을 직접 이용하는 손상인식기법의 적용성을 실내 실험을 통하여 검증하였다. 실험은 강재로 만든 보에 이동하중을 재하시켜 수행하였으며, 보의 응답은 변위계를 이용하여 측정하였다. 이동하중은 쇠구슬과 활강장치를 이용하여 모사하였으며, 주기성과 비주기성 이동하중으로 구분하여 재하하였다. 계측된 응답을 이용한 손상인식 결과, 이동하중을 이용한 손상인식기법은 구조물의 손상을 성공적으로 탐지하는 것으로 나타났다.

• 기계저널
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• 제30권2호
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• pp.115-130
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• 1990

기구나 구조물에 작용하는 실제하중은 진폭 등이 불규칙하게 변화하는 이른 바 변동하중으로, 강 도설계에 있어서는 이러한 변동하중하의 피로에 관하여 충분히 고려할 필요가 있다. 따라서 국 외에서는 현재까지 랜덤하중을 포함한 각종 변동하중 하에서 많은 연구가 이루어져 유익한 결 과도 얻어지고 있으나, 국내에서는 매우 단순한 변동하중하의 소수의 연구를 제외하고는, 실험 상의 어려움 등으로 주목할 만한 체계적인 연구결과가 없는 것이 실정이다. 변동하중하의 피로 문제는 근래 국내의 현장에서도 그 중요성이 점차 인식되고 있어, 국내 학술지에도 이에 관한 해설 등(1)이 약간 보이기 시작했다. 이러한 점들을 감안하여 본 글에서는 랜덤하중을 포함한 변동하중하의 피로파괴에 관하여 기초사항과 함께 기본특성을 소개해 보기로 하였으며, 아울러 관련용어들도 정리해 두기로 하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.231-234
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• 2002

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세 포자동자와 같이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비젼 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습011 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다

• 대한토목학회논문집
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• 제34권3호
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• pp.747-754
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• 2014

마할라노비스 거리 이론에 기초한 통계적 패턴 인식 기술은 안정된 외부하중에 대한 구조물 상태 평가에 대한 유용성에도 불구하고 지진과 같이 큰 변동성의 외부하중에 대한 구조물의 건전도 모니터링에는 취약하다. 손상은 일반적으로 손상되지 않은 구조물의 측정된 값의 평균과 손상된 구조물의 측정값 사이의 차이에 의해 결정된다. 외부 하중의 변동성이 커질수록 더 큰 차이가 발생하고, 이는 손상으로 인식되기 쉽다. 본 논문에서는 이러한 문제를 극복하고 불확실한 외부 하중을 받는 구조물을 지속적으로 모니터링 할 수 있도록 외부 변동성을 감소시키기 위해 마할라노비스 거리 이론을 수정한 통계적 패턴 인식 기술인 개선된 마할라노비스 거리 이론을 개발하였다. 이 방법은 일반적인 임의의 하중과 지진하중에서 정확하게 사장교의 건전도를 평가하는 것을 실험적으로 확인 하였다. 그 결과, IMDT는 손상되지 않은 케이블로부터 획득한 데이터로 손상된 케이블에 의한 구조물의 손상을 파악하는 데 유효한 것을 확인하였다. 따라서 변동성을 지닌 외부하중에 의한 교량의 건전도 모니터링에 효과적으로 적용할 수 있음을 입증하였다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 2009년도 정기 학술대회
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• pp.296-299
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• 2009

본 논문은 차분진화 알고리즘을 이용한 다중 손상된 RC 슬라브 교량에 대한 시스템 인식(System Identification)기법을 소개한다. 제안된 기법을 이용하여 이동하중에 의한 교량의 동적응답을 기반으로 손상유무, 위치, 크기가 추정된다. ABAQUS를 이용한 손상된 3차원 슬라브 모델을 실험대상으로 하여, 모델로부터 동적응답을 찾아내었다. 차분진화 알고리즘(Differential Evolutioinary algorithm)을 기반으로 동적응답과 Bi-variate Gaussian 함수로 강성저하된 2차원 유한요소 MZC모델을 이용하여 손상된 위치와 크기, 이동하중의 크기와 속도가 추정되었다. 차분진화 알고리즘을 이용한 RC교량의 손상위치와 이동하중에 대한 추정은 3%이내의 오차를 보였고, 이로부터 제안된 방법의 효율성과 정확성이 검증되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.154-162
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• 2003

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세포자동자와 같이 이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비전 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다. 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습에 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다.

• 대한조선학회지
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• 제32권4호
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• pp.68-72
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• 1995

파랑하중은 선체의 구조해석을 위해 필수적인 입력자료로서 이의 정확한 추정이 매우 중요하다는 사실은 누구도 인정하지만, 이는 기본적으로 구조역학의 문제가 아니며 또한 내항성 분야의 기본관심 항목도 아니기 때문에 적어도 국내에서는 양분야로부터 경원시되어 온 것이 사실이다. 최근 ITTC와 ISSC가 이의 중요성을 새삼스레 인식하고 이에 관한 산하기구를 두어 공동으로 운영하고자 하는 노력은 매우 고무적인 일이라 할 수 있다.

• 콘크리트학회지
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• 제4권4호
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• pp.123-133
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• 1992

확률이론을 이용한 구조물 신뢰성에 관한 연구가 최근 급속히 발달함과 동시에 구조물의 저하능력과 작용하중들의 확률적 특성들에 대한 인식이 제고됨에 따라 여러나라에서 확률이론에 근거한 설계규준이 개발되고 있다. 작용하중이나 구조저항력의 확률적 특성을 보이고 있기 때문에 외국의 설계규준을 직접 도입하는 것은 여러 가지 문제점이 있으며, 따라서 국내현실에 적합한 설계규준에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 국내 철근콘크리트 구조물의 합리적인 설계규준을 제시하기 위하여 국내에서 수집\ulcorner분석된 구조부재강도 및 작용하중의 확률적 모형을 이용하여 현행 설계규준에 내포된 신뢰도를 검정하고 나아가 최적하중계수를 분석하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권1호
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• pp.97-103
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• 2001

현재 HMM은 음성인식에서 가장 널리 쓰이는 방법이다. 대부분의 경우 HMM의 매개변수는 훈련데이터에 대해 최대유사도를 가지도록 훈련된다. 그러나 이러한 방법은 다른 단어들에 대한 변별력을 고려하지 않는 단점이 있다. 이 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해, 유사단어에 대한 정보와 두 단어 사이에 변별력을 가지는 함수를 사용하여, 인식된 단어와 유사단어만을 대상으로 재인식하는 과정을 통해 단어를 검증하는 방법을 제안하였다. 유사단어는 각 단어의 HMM에 다른 단어의 훈련음성으로 확률값을 계산하여 가장 유사한 단어를 얻었으며, 단어간에 변별력을 가지는 인식기는 각 상태에 하중값을 가지는 인식기를 사용하여 구현하였다. 단어간에 변별력을 가지는 하중값은 유전자 알고리듬을 사용하여 얻었다. 실험에서 유사단어와 변별력을 가지는 검증기의 사용으로 오인식률이 약 22% 감소하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제33권5호
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• pp.1957-1968
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• 2013

터널 콘크리트라이닝 설계 시 적용되는 지반 이완하중은 정립된 설계기준이 없는 상태이다. 또한, 경험적인 지반 이완하중을 산정하여 설계에 적용함으로써 다소 보수적인 설계가 이루어지고 있는 것으로 일반적으로 인식되고 있다. 기존의 지반 이완하중 산정방법은 각각 다양한 문제점을 내재하고 있고, 수치해석에 의한 지반 이완하중 산정방법은 복잡하며 실제 지반 이완하중과의 비교검증이 이루어지지 않은 문제점이 있다. 따라서, 실제 터널현장의 거동을 반영할 수 있는 합리적인 지반 이완하중 산정방법에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 터널 시공현장에서 측정된 계측자료의 천단침하를 고려한 역해석을 통하여 지반 이완하중을 산정하는 방법을 제안하였다. 기존 지반 이완하중 산정방법보다 다소 작은 지반 이완하중이 산정되었다.