• Smart Structures and Systems
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• 제26권3호
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• pp.345-360
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• 2020

Modern swarm intelligence heuristic search methods are widely applied in the field of structural health monitoring due to their advantages of excellent global search capacity, loose requirement of initial guess and ease of computational implementation etc. To this end, a hybrid strategy is proposed based on butterfly optimization algorithm (BOA) and differential evolution (DE) with purpose of effective combination of their merits. In the proposed identification strategy, two improvements including mutation and crossover operations of DE, and dynamic adaptive operators are introduced into original BOA to reduce the risk to be trapped in local optimum and increase global search capability. The performance of the proposed algorithm, hybrid butterfly optimization and differential evolution algorithm (HBODEA) is evaluated by two numerical examples of a simply supported beam and a 37-bar truss structure, as well as an experimental test of 8-story shear-type steel frame structure in the laboratory. Compared with BOA and DE, the numerical and experimental results show that the proposed HBODEA is more robust to detect the reduction of stiffness with limited sensors and contaminated measurements. In addition, the effect of search space, two dynamic operators, population size on identification accuracy and efficiency of the proposed identification strategy are further investigated.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권7호
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• pp.972-980
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• 2022

영상을 이용한 기계학습 기반의 나비 종 인식 기술은 나비 종의 다양성 및 개체 수, 종의 서식 분포 등을 파악하는데 관련 분야 종사자의 많은 시간과 비용 감소의 효과를 가져온다. 나비 종 분류의 정확성과 시간 효율을 높이기 위해 기계학습 모델의 입력으로 사용되는 여러 가지 특징들이 연구되었다. 그중 엔트로피 개념을 이용한 가지 길이 유사성 엔트로피나 색채 강도 엔트로피 방법이 푸리에 변환이나 웨이블릿 등 다른 특징들에 비해 높은 정확성과 적은 학습 시간을 보여주었다. 본 논문은 나비의 컬러 영상에 대한 RGB 색채 강도 엔트로피를 이용한 특징 추출 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 특징 추출 방법과 대표적인 앙상블 모델들을 결합한 나비 인식 시스템을 개발하고 성능을 평가한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.624-632
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• 2017

영상을 이용한 나비 종 자동 인식 기법은 생물종 다양성 연구 및 종의 진화, 발달 과정의 연구를 위한 기초 작업을 돕는 것으로 연구자들의 관심이 높다. 기계학습 기반의 나비 종 인식 시스템은 사용하는 특징 추출 방법에 성능이 크게 좌우되는 성질을 가지고 있다. 본 논문은 나비 영상이 가진 색채 강도의 분포를 이용하는 색채 강도 (Color Intensity) 엔트로피를 제안하고 기존에 제시된 가지 길이 유사성 (Branch Length Similarity) 엔트로피와 함께 사용할 경우 10% 이상의 인식률 향상을 얻을 수 있음을 보인다. 제안한 방법의 신뢰성 있는 성능 평가를 위해 영상 인식에 자주 사용되는 대표적인 특징 추출 방법인 아이겐 이미지, 2D 푸리에 변환, 2D 웨이블릿 변환 방법들을 비교 대상으로 다양한 기계학습을 이용해 성능을 평가한다.

• The Korean Journal of Ecology
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• 제26권4호
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• pp.199-202
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• 2003

According to the energy hypothesis, the energy input per unit area primarily determines species richness in regions of roughly equal area. Some energy-related ecological research included identification of major climatic variables to determine regional species richness. In this study, the local butterfly species richness was examined to find out whether weather variables affected the local distribution or abundance of butterfly populations. Butterfly monitoring data from May 2001 to April 2002 taken at Mt. Yudal, Mokpo, in the southwestern part of Korea, and six weather variables (monthly mean values of temperature, precipitation, evaporation, wind speed, air pressure, and sunlight) were analyzed. Multiple regression analysis showed that only temperature explained 80% and 70% of the variability of log-transformed number of species and individuals, respectively, indicating that temperature played an important role in local species richness. Furthermore, global warming could affect the abundance and distribution of butterflies regionally as well as locally.

• 대한기계학회논문집A
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• 제34권12호
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• pp.1917-1923
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• 2010

이 논문은 공압식 버터플라이 제어밸브를 이용한 냉각 프로세서의 모델규명 및 선행미분형 2 자 유도 PID 제어 알고리즘 개발에 대한 연구를 수행한다. 구동 제어밸브를 포함한 냉각 프로세서의 모델 구조는 시간지연을 포함한 2차 지연 시스템 형태로 주어지며, 이는 데모 플랜트로부터의 입출력 데이터를 통하여 전달함수의 형태로 규명된다. 2 자유도 PID 제어기에서 피드백 제어게인은 Kitamori 제어게인 조정법을 이용하여 설정되며, 피드포워드 제어게인은 제어 시스템의 성능을 만족하도록 하는 관점에서 결정된다. 이 논문에서 제안된 제어 알고리즘의 유용성은 컴퓨터 모의실험과 데모 플랜트의 실험을 통해 검증된다. 결과적으로 논문에서 제안된 제어 알고리즘은 기존의 1 자유도 PID 알고리즘보다 제어게인 설정이 매우 명확하고, 제어성능이 우수함을 보인다.

• 환경생물
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• 제37권1호
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• pp.82-87
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• 2019

지구온난화는 농업생태계를 포함한 지구상 다양한 생태계에 생물계절, 생리, 분포 등 변화를 줌으로써 큰 영향을 미치고 있다. 지구온난화로 인한 생물상 반응을 모니터링하는 것은 기후변화가 초래한 위기로 생물다양성을 보전할 수 있는 답을 얻기 위한 하나의 노력이다. 우리나라에서는 농업생태계 기후변화지표종으로 배추흰나비, 노랑나비, 호랑나비, 남방노랑나비 4종을 선정하였다. 이 연구에서는 농업생태계에서 나비를 모니터링하기 위한 서로 다른 방법을 적용한 후 가장 적절하게 여겨지는 방법을 제시하고자 실시하였다. 나비 모니터링은 전국에서 8지점을 대상으로 2018년 4월부터 10월까지 월 1~2회 실시하였다. 조사방법은 세가지로 농지에서 점 조사, 여러 농촌 경관과 산지를 포함하는 점 조사, 농지와 산지를 포함한 경로를 따라 조사하는 선 조사법이었으며 조사 시간은 모두 30분으로 동일하게 진행하였다. 조사결과 총 92종 4691개체가 확인되었으며 배추흰나비가 1205개체로 가장 우점하였으며 네발나비, 남방부전나비, 노랑나비, 암먹부전나비 순으로 나타났다. 세 방법 간 총 나비종 수와 개체수는 선 조사법에서 높았다. 기후변화지표종 4종을 대상으로 비교한 결과에서는 조사방법간 통계적인 차이가 나타나지 않았다. 이 연구를 통하여 농업생태계에서 기후변화에 따른 나비상 변화를 모니터링하기 위하여 선 조사법을 이용하는 것이 종 다양성과 풍부도면에서 효율적이라고 판단하며 이 방법을 전국적으로 시행하기 위해서는 사전 교육이 반드시 필요하다는 것을 제안한다.