최근 수중 자원개발, 재난 감시 및 국방에 관련하여 수중 통신에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 무선통신 시스템 설계에서 경로손실은 주어진 통신 링크에 대한 수신 전력 레벨을 계산하여 통신 신뢰성을 보장하는데 필요한 링크 예산을 도출하기 위한 중요한 정보이다. 수중음향채널은 각 해역에 따라 수온, 수심, 파고, 조류, 탁도 등에 의해 서로 다른 특성을 보이며, 각 해역별 수중음향채널의 경로손실은 서로 다른 특성을 갖는다. 따라서 수중음향 통신 시스템개발을 목적으로 하는 전 세계의 여러 연구기관에서는 다양한 해역에서 수중음향채널에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 국내는 아직까지 수중음향채널의 경로손실에 대한 연구결과가 매우 부족하다. 따라서 본 연구에서는 남해 거제도 천해역의 실해역 측정을 통해 경로손실을 추정하였으며, 기존 연구에서 제안한 경로손실 수식에 남해의 환경정보를 적용하여 도출한 결과를 비교하여 그 차이를 확인하였다.
The absence of excitation measurements may pose a big challenge in the application of structural damage identification owing to the fact that substantial effort is needed to reconstruct or identify unknown input force. To address this issue, in this paper, an iterative strategy, a synergy of Tikhonov regularization method for force identification and modified Jaya algorithm (M-Jaya) for stiffness parameter identification, is developed for damage identification with partial output-only responses. On the one hand, the probabilistic clustering learning technique and nonlinear updating equation are introduced to improve the performance of standard Jaya algorithm. On the other hand, to deal with the difficulty of selection the appropriate regularization parameters in traditional Tikhonov regularization, an improved L-curve method based on B-spline interpolation function is presented. The applicability and effectiveness of the iterative strategy for simultaneous identification of structural damages and unknown input excitation is validated by numerical simulation on a 21-bar truss structure subjected to ambient excitation under noise free and contaminated measurements cases, as well as a series of experimental tests on a five-floor steel frame structure excited by sinusoidal force. The results from these numerical and experimental studies demonstrate that the proposed identification strategy can accurately and effectively identify damage locations and extents without the requirement of force measurements. The proposed M-Jaya algorithm provides more satisfactory performance than genetic algorithm, Gaussian bare-bones artificial bee colony and Jaya algorithm.
본 논문에서는 수중 천이 신호에 대한 식별 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 해양의 배경잡음은 스펙트럼 특성 및 에너지 변화가 적은 정재성을 갖는 반면에 천이 신호는 스펙트럼 및 에너지 변화가 큰 비정재성을 가진다. 따라서 수중 천이 신호 식별을 위하여 선행되어져야 하는 수중 천이 신호 탐지에서는 프레임 단위로 스펙트럼 변이와 에너지 변화를 이용한다. 제안한 수중 천이 신호 식별 알고리즘에서는 특징 벡터를 추출하기 위하여 위그너-빌 분포 함수를 기반으로 고유치 분해를 이용한다. 추출된 특징 벡터를 기반으로 탐지된 수중 천이 신호의 특징 벡터와 식별하고자 하는 데이터베이스에 있는 기준 신호의 특징 벡터와의 상관 값을 프레임 단위로 계산하고, 각 클래스별로 프레임 사상도를 산출하여 최대 값을 갖는 기준 신호로 탐지된 수중 천이 신호를 식별한다.
수중음장의 공간적인 분포를 측정하거나 해양에서 음파의 도래방향을 탐지하기 위하여 수중청음기 배열을 사용하고 있다. 그런데 수중청음기 배열은 일반적으로 규모가 크고 가격도 고가이다. 그래서 수중청음기 배열을 다루기가 편리하지 못하고, 구입하기도 쉽지 않다. 수중청음기 배열을 간편하게 구성하여 수중음파를 수신하는 데 사용할 목적으로 수중청음기와 데이터 로거가 일체형인 수중청음기 로거를 개발하였다. 그리고 수중청음기 로거로 구성된 수중청음기 배열 시스템을 개발하였다. 이 논문에서는 개발된 수중청음기 로거 및 수중청음기 배열 시스템의 구성에 대하여 보고한다. 또한 수중청음기 로거의 수조실험 결과 및 수중청음기 배열 시스템에 의한 해수중 주위잡음의 측정 예에 대하여 고찰한다. 그리고 이 수중청음기 배열 시스템을 사용할 때 편리한 점에 대해 기술한다.
주변 잡음이 심한 환경의 음성 통신에서 음성 명료도는 주변 잡음의 마스킹 효과로 인하여 크게 저하된다. 본 논문에서는 잡음 환경에서 음성 명료도를 향상시켜 통화 품질을 높이는 새로운 방법을 제안한다. 청각 이론에 의하면 음성의 시간축포락선은 명료도 결정에 중요한 역할을 한다. 이에 따라 본 논문에서는 대역별 시간축 포락선의 변화를 강화하여 명료도를 향상시키는 방법을 사용하며, 음질을 추가로 향상시키기 위한 피치 강화동작을 포함한다. 또한, 실제 통화상황에서의 정확한 주관적 성능 평가를 위하여 양 귀를 이용하는 새로운 주관적 성능 평가 방법을 제안한다. 제안하는 평가 방식을 통하여 제안하는 명료도 향상 기술의 성능을 평가하였으며, 명료도와 음질이 모두 향상되는 것을 확인하였고, 동작 파라미터 조정을 통하여 명료도와 음질 사이의 상호 관계가 조정되는 것을 확인하였다.
To properly extract the strain components under varying operational conditions is very important in bridge health monitoring. The abnormal sensor readings can be correctly identified and the expected operational performance of the bridge can be better understood if each strain components can be accurately quantified. In this study, strain components under varying load conditions, i.e., temperature variation and live-load variation are evaluated based on field strain measurements collected from a real concrete box-girder bridge. Temperature-induced strain is mainly regarded as the trend variation along with the ambient temperature, thus a smoothing technique based on the wavelet packet decomposition method is proposed to estimate the temperature-induced strain. However, how to effectively extract the vehicle-induced strain is always troublesome because conventional threshold setting-based methods cease to function: if the threshold is set too large, the minor response will be ignored, and if too small, noise will be introduced. Therefore, an autoencoder framework is proposed to evaluate the vehicle-induced strain. After the elimination of temperature and vehicle-induced strain, the left of which, defined as the model error, is used to assess the operational performance of the bridge. As empirical techniques fail to detect the degraded state of the structure, a clustering technique based on Gaussian Mixture Model is employed to identify the damage occurrence and the validity is verified in a simulation study.
최근 탄성파를 기반으로 건축물 안전진단(structure health monitoring, SHM)을 수행하는 방법들에 대한 연구들이 많이 수행되고 있다. 특히 지구물리탐사에서 주로 적용되어 오던 배경 잡음을 이용하는 탄성파 간섭법(seismic interferometry)이 SHM에 많이 적용되고 있다. 탄성파가 건축물 내부로 전파하며 발생하는 건축물의 반응을 분석하여 건축물의 강성 변화를 추정할 수 있을 뿐만 아니라, 건축물의 손상 여부와 그 위치도 평가할 수 있다. SHM에 적용되는 탄성파 간섭법에 대해 분석한 뒤 실제 적용 사례들도 분석한 결과, 탄성파 간섭법은 건축물의 안정성 평가나 모니터링 등에 적용할 수 있는 건축물 손상 탐지 평가 방법으로써 매우 효과적으로 활용할 수 있다고 판단된다.
한국 연근해에 서식하고 있는 고래류의 분포와 회유경로 등을 정확하게 파악하기 위한 기초자료를 얻고자 1999년 4월 3일∼5일과 10월 13일∼일 한국 동남해 감포연안 13마일 해상에서 참돌고래 Common Dolphin, Delphinus delphis의 음을 수중청음기로써 측정하여 참돌고래의 반향정위 신호특성을 분석 검토한 결과를 요약하면 다음과 같다. (1)측정지점에서의 선박소음, 환경소음 등의 소음원은 0.5kHz∼3kHz의 저주파수 범위가 주된 주파수이므로 저주파수로써 반향정위를 행하는 고래류에는 그 행동에 영향을 미칠 수 있음이 예상되었다. (2)참돌고래는 펄스폭이 8.6㎳인 단일 클릭음과 필스폭이 4.8㎳인 이중 클릭음을 발하고 있는 것으로 나타났다. (3)참돌고래는 고주파수역(5∼10kHz)에서 주파수가 10.60kHz. 7.22kHz. 5.10kHz로 높아짐에 따라 클릭음의 펄스폭이 각각 1.41㎳, 2.3㎳, 5.1㎳로 커지는 경향을 나타내었다. 그리고, 저주파수역(1∼2kHz)에서는 주파수가1.12kHz, 1.38kHz, 1.82kHz로 높아짐에 따라 펄스폭이 22.4㎳, 20.5㎳, 11.9㎳를 나타내어 주파수가 높아질수록 펄스폭이 좁아지는 경향을 나타내었으며, 또한 3중의 클릭음을 발하여 목표물의 식별을 용이하게 하고 있음이 예상되었다. (4)동일 주파수대내에서 이중 클릭음의 펄스 반복주기를 분석한 결과 각각 13.3㎳, 11.4㎳, 7.1㎳, 2.4㎳를 나타내어 참돌고래는 목표물의 원근에 따라 펄스반복주기를 조절할 수 있는 기능을 보유하고 있음을 확인할 수 있었다. (5)5초간의 압축시간열상에서 타임켑처를 이용하여 클릭음을 분석한 결과 단일 클릭음, 이중 클릭음, 삼중 클릭음 등 다양한 신호를 사용하였으며, 그때의 펄스폭은 2.40∼8.40㎳, 펄스 반복시간은 9∼40㎳. 주파수범위는 0.60∼10.63kHz를 이용하고 있음을 확인할 수 있었다.
漁類의 食餌音, 游泳音 또는 低周波의 純音을 水中에 放音하여 漁類를 誘集하는데 成功하였다는 報告는 最近에 많이 發表되고 있다. 반대로 天敵이 내는 소리, 人工的으로 내는 소리의 剌戟으로 漁類의 驅集劾果을 내기 위한 연구는 희소하다. 末廣(1960)는 고기를 묵적한 장소에 쫓아 보내기 위해 대나무 장대로 水面을 두들겨서 고기를 그물속으로 쫓아 넣을 수 있다고 보고 했다. 또 寶際 韓國의 權現網漁業에서 2集의 網船이 曳網하여 曳網終期가 되면 날개부분에 있는 멸치는 자루쪽으로 후려넣기 위하여 漁艇에서 뱃삼, 드럼통, 꽹과리 등을 두들긴다. 저자는 본 실험에서 이것을 驅集劾果를 測定하여 보다 劾果的인 方法을 糾明하기 위하여 이들 소리의 音源에서 1m 떨어진 거리에서 指示騷音計로 音歷準位를 測定하면서 하고 그 錄音된 소리를 水中擴聲器를 통하여 無響水糟속의 멸치에게 放음했으며, 이들 소리가 명치를 驅集하는데 어느 정도 有效한가를 알기 위하여 멸치의 反應을 調査하였다.
최근 영상 인식 분야에서 얼굴 또는 표정 인식에 대한 연구가 다양하게 진행되고 있으며, 얼굴의 특징을 반영하는 눈 영역을 자동으로 추출하는 방법이 얼굴 또는 표정 인식을 위한 전처리 단계로써 특히 중요하게 연구되고 있다. 눈 영역을 추출하기 위한.기존 방법들은 크게 적외선(IR) 카메라를 이용한 방법과 template-matching과 같은 영상처리를 이용한 방법으로 분류되며, 주로 정면을 바로 보는 얼굴에 대해 초점을 맞추고 있다. 본 논문에서는 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역 추출 방법을 제안한다. 빠른 수행 시간을 위해 영상의 에지 정보를 이용한 방법을 기반으로 하며, 기울어진 얼굴 영상에서 눈 영역을 추출하기 위해 전역적 얼굴 영역의 에지 기울기 누적 히스토그램을 이용하며, 영상 잡음과 빛의 영향에 의해 발생되는 문제는 대략적으로 추출된 영역에서 지역정보인 가로, 세로 비와 전역 정보인 각 구성요소(component)간의 관계성을 이용하여 해결한다 실험 결과에서 에지 정보를 이용한 방법에서 생기는 3가지 오추출을 해결함으로써 정확도를 향상시키며, The Weizmann Institute of Science에서 제공하는 300개의 영상을 통해 실험한 결과 평균 0.5초와 83%의 수행 시간과 정확도을 나타냄을 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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