• Structural Engineering and Mechanics
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• 제87권3호
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• pp.211-219
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• 2023

The structural health of a pipeline is usually assessed by visual inspection. In addition to the fact that this method is expensive and time consuming, inspection of the whole structure is not possible due to limited access to some points. Therefore, adopting a damage detection method without the mentioned limitations is important in order to increase the safety of the structure. In recent years, vibration-based methods have been used to detect damage. These methods detect structural defects based on the fact that the dynamic responses of the structure will change due to damage existence. Therefore, the location and extent of damage, before and after the damage, are determined. In this study, fuzzy genetic algorithm has been used to monitor the structural health of the pipeline to create a fuzzy automated system and all kinds of possible failure scenarios that can occur for the structure. For this purpose, the results of an experimental model have been used. Its numerical model is generated in ABAQUS software and the results of the analysis are used in the fuzzy genetic algorithm. Results show that the system is more accurate in detecting high-intensity damages, and the use of higher frequency modes helps to increase accuracy. Moreover, the system considers the damage in symmetric regions with the same degree of membership. To deal with the uncertainties, some error values are added, which are observed to be negligible up to 10% of the error.

• 한국항해항만학회지
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• 제35권9호
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• pp.701-706
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• 2011

Radio waves including GPS signals, various TV communications, and radio broadcasting can be disturbed by a strong solar storm, which may occur due to solar flares and produce an ionospheric delay anomaly in the ionosphere according to the change of total electron content. Electron density irregularities can cause deep signal fading, frequently known as ionospheric scintillation, which can result in the positioning error using GPS signal. This paper proposes a detection algorithm for the ionosphere delay anomaly during a solar storm by using multi-reference stations. Different TEC grid which has irregular electron density was applied above one reference station. Then the ionospheric delay in zenith direction applied different TEC will show comparatively large ionospheric zenith delay due to the electron irregularity. The ionospheric slant delay applied an elevation angle at reference station was analyzed to detect the ionospheric delay anomaly that can result in positioning error. A simulation test was implemented and a proposed detection algorithm using data logged by four reference stations was applied to detect the ionospheric delay anomaly compared to a criterion.

• 대한원격탐사학회지
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• 제30권6호
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• pp.769-776
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• 2014

동일 대상에 대한 두 영상의 등록을 위해서는 두 영상에 공통적으로 존재하는 특징점을 검출하고 검출된 특징점 간의 대응관계를 찾는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 화소의 밝기 변화를 측정할 수 있는 그레디언트 행렬의 고유치 기하평균에 기반한 새로운 특징점 검출기를 제안한다. 제안하는 특징점 검출기는 그레디언트 행렬의 두 고유치의 기하평균 크기에 비례하고 기하 평균 크기가 동일한 경유 두 고유치의 상대적인 차이에 비례하여 가변적으로 변하는 특성을 가진다. 제안한 특징점 검출기의 성능 평가를 위해 다양한 종류의 코너가 존재하는 합성 영상과 항공 영상을 기준 영상으로 사용하여 코너 검출의 위치 오차를 분석하였다. 제안한 검출기의 위치 오차는 Gaussian smoothing scale 조건하에서 대표적인 코너 검출기인 Harris detector의 위치 오차보다 작은 결과가 얻어졌다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.25-30
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• 2003

최근 들어 디지털 기술의 발전은 문자, 음성, 화상, 비디오 등과 같은 멀티미디어 정보가 매우 큰 비중을 차지하고 있다 이들 중에서 비디오와 관련된 연구로는 비디오 색인 및 검색에 관한 연구가 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 MPEG으로 압축된 비디오 분할을 위한 새로운 알고리즘을 제안한다. Shot 검출 즉 장면전환 검출은 MPEG 비디오 시퀀스에서 분할하는 가장 기본적이면서 중요한 작업이며 비디오 색인 및 검색을 위한 첫 번째 단계이다. 일반적으로 많이 사용되는 분할 알고리즘은 이전 프레임과 현재 프레임을 비교하기 때문에 물체의 빠른 움직임이나 카메라의 움직임, 카메라 후레쉬의 섬광 등 화면 변화에 따라 오검출이 생기는 단점이 있었다 따라서 본 논문에서는 기존 알고리즘에 검출한 장면전환 지점을 사용하여 이웃 프레임들과의 특징차 비교를 통하여 한번 더 판별하였다. 실험 결과 기존 알고리즘 보다 정확한 장면전환 검출을 할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제33권6_3호
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• pp.1233-1242
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• 2017

본 연구에서는 KOMPSAT 위성영상을 활용하여 산불에 의한 산림황폐화 발생 지역을 탐지하고자 하였다. 산림황폐화 분석을 위하여 다시기 위성영상에 무감독 변화탐지 기법을 적용하고자 하였다. 산불 전후에 대한 다시기 영상으로부터 생성한 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)에 ITPCA(ITerative Principal Component Analysis)를 적용하여 산림황폐화에 의하여 발생한 변화지역을 추출하였다. 또한, SRTM(Shuttle Radar Topographic Mission)자료를 이용한 후처리 기법을 통하여 오탐지를 최소화하고자 하였다. KOMPSAT-2, 3 영상을 이용한 실험결과, 해당 지역 내에 존재하는 산림황폐화 지역을 효과적으로 추출할 수 있음을 확인하였다.

• 한국자동차공학회논문집
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• 제22권1호
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• pp.95-102
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• 2014

This paper presents zero crossing point(ZCP) estimation methods considering discretization error for a high speed brushless DC(BLDC) motor drive. The ZCP is estimated by detecting the change of back-EMF polarity for the BLDC sensorless drive, and the discretization error exist on the estimated ZCP. The discretization error of the ZCP is a cause of the delay of a commutation timing of current and increment of a current ripple factor. Besides a delay of a ZCP estimation brings on the limitation of a speed range for the BLDC sensorless drive. The compensation method based on the error analysis with probability theory for reducing the effects of the discretization error of the ZCP is proposed. Also a ZCP estimation method according to the Back-EMF patterns is proposed to widen the speed range for the BLDC sensorless drive. The proposed methods are verified by the experiment.

• 대한전자공학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.68-77
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• 1990

본 논문에서는 CAD 시스템의 신경망을 이용한 자동 입력기 구축을 위한 논리 심볼 인식방법을 제시한다. 손으로 작성한 도면을 인식하기 위해 특징 추출과 log mapping, 그리고 패턴 인식의 다단계 과정을 거친다. 각 논리 심볼의 현태 정보를 추출하기 위해 억제 가중치를 학습할 수 있는 경쟁 학습법을 제안하고 회전과 크기의 변화를 병진된 결과로 나타내는 log mapping을 하고 형태가 변한 심볼을 인식할 수 있도록 겹쳐지는 수용야(Receptive field)를 준비하여 error back propagation을 이용한 다층망으로 심볼을 인식한다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권6호
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• pp.674-684
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• 2002

기존 침입탐지시스템에서는 구현의 용이성 때문에 오용침입탐지 기법이 주로 사용되었지만, 새로운 침입에 대처하기 위해서는 궁극적으로 비정상행위탐지 기법이 요구된다. 그 중 HMM기법은 생성메커니즘을 알 수 없는 이벤트들을 모델링하고 평가하는 도구로서 다른 침입탐지기법에 비해 침입탐지율이 높은 장점이 있다. 하지만 높은 성능에 비해 정상행위 모델링 시간이 오래 걸리는 단점이 있는데, 본 논문에는 실제 해킹에 사용되고 있는 다양한 침입패턴을 분석하여 권한이동시의 이벤트 추출방법을 이용한 모델링 기법을 제안하였고 이를 통하여 모델링 시간과 False-Positive 오류를 줄일 수 있는 지 평가해 보았다. 실험결과 전체 이벤트 모델링에 비해 탐지율이 증가하였고 시간 또한 단축됨을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.553-560
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• 2003

현재까지 연구된 SRGM을 이용하여 정해진 시각에 수집된 테스트 데이터를 가지고 예상되는 소프트웨어 고장이나 잔존 에러수를 추정할 수 있다. 그러므로 소프트웨어 신뢰성 달성 정도 및 운용 단계에서 소프트웨어 신뢰도를 예측할 수 있다. 그러나 어느 모델을 선택하는가에 따라 신뢰도 평가는 달라질 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 에러제거 비용을 고려한 SRGM으로서 테스트 비용을 에러 검출 및 에러제거 비용까지도 고려한 SRGM을 제시하고자 한다. 또한 이를 이용하여 소프트웨어에 있는 잔존 에러수와 릴리즈 이후 신뢰도 값과 최적 릴리즈 시기를 추정하여 보다 더 정확한 신뢰성 평가를 할 수 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.967-977
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• 2022

산불의 발생과 강도는 기후 변화로 인하여 증가하고 있다. 산불 연기에 의한 배출가스 대기질과 온실 효과에 영향을 미치는 주요 원인 중 하나로 인식되고 있다. 산불 연기의 효과적인 탐지를 위해서는 위성 산출물과 기계학습의 활용이 필수적이다. 현재까지 산불 연기 탐지에 대한 연구는 구름 식별의 어려움 및 모호한 경계 기준 등으로 인한 어려움이 존재하였다. 본 연구는 우리나라 환경위성 센서인 Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS)의 Level 1, Level 2 자료와 기계학습을 이용한 산불 연기 탐지를 목적으로 한다. 2022년 3월 강원도 산불을 사례로 선정하여 산불 연기 레이블 영상을 생성하고, 랜덤 포레스트 모델에 GEMS Level 1 및 Level 2 자료를 투입하여 연기 픽셀 분류 모델링을 수행하였다. 훈련된 모델에서 입력변수의 중요도는 Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm 및 340 nm의 복사휘도 차, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), 포름알데히드, 이산화질소, 380 nm 복사휘도, 340 nm 복사휘도의 순서로 나타났다. 또한 2,704개 픽셀에 대한 산불 연기 확률(0≤p≤1) 추정에서 Mean Bias Error (MBE)는 -0.002, Mean Absolute Error (MAE)는 0.026, Root Mean Square Error (RMSE)는 0.087, Correlation Coefficient (CC)는 0.981의 정확도를 보였다.