• Structural Monitoring and Maintenance
• /
• 제7권4호
• /
• pp.319-344
• /
• 2020

Inverse analysis of non-linear reinforced concrete bridge pier using recursive Gaussian filtering for in-situ condition assessment is the main theme of this work. For this purpose, minimum variance unbiased estimation using unscented sigma points is adopted here. The uniqueness of this inverse analysis lies in its approach for strain based updating of engineering demand parameters, where appropriate bound and constrained conditions are introduced to ensure numerical stability and convergence. In this analysis, seismic input is also identified, which is an added advantage for the structures having no dedicated sensors for earthquake measurement. First, the proposed strategy is tested with a simulated example whose hysteretic properties are obtained from the slow-cyclic test of a frame to investigate its efficiency and accuracy. Finally, the experimental test data of a full-scale bridge pier is used to study its in-situ condition in terms of Park & Ang damage index. Overall the study shows the ability of the augmented minimum variance unbiased estimation based recursive time-marching algorithm for non-linear system identification with the aim to estimate the engineering damage parameters that are the fundamental information necessary for any future decision making for retrofitting/rehabilitation.

• 한국음향학회지
• /
• 제20권1호
• /
• pp.21-29
• /
• 2001

실제 해양에서 선배열 센서에 수신되는 표적신호의 좌·우 구분된 도래방위를 정확히 예측하기 위해 역빔형성 (Inverse beamforming) 알고리즘을 도입하여 이론적 고찰 및 모사에 의한 방위탐지 성능분석을 수행하고, 고전적인 좌우분리 빔형성 (Cardioid beamforming) 기법에 역빔형성 알고리즘을 적용한 좌우분리 역빔형성 기법을 고안하여 성능분석을 수행하였다. 이상적인 조건하에서 선배열 역빔형성기는 고전 빔형성기에 비해 배열이득이 3dB 이상 향상되고, 빔폭도 고전빔형성기에 의한 빔폭의 0.68배 정도로 성능이 향상됨을 입증하였다. 좌우분리 역빔형성 기법은 고전 알고리즘에 의한 탐지성능에 비해 탐지의 정확도, 분해능의 탐지성능이 우세함을 모사에 의해 입증하였고, 특히, 표적 기동시 센서 축방향에 대한 탐지성능이 고전 알고리즘에 비해 우수함을 입증하였다.

• 대한기계학회논문집B
• /
• 제35권6호
• /
• pp.561-567
• /
• 2011

2 차원 비직교 형상에 대해 비정렬 삼각 격자를 이용하여 복사 열전달의 역해석을 수행하였다. 본 논문에서는 확산적으로 방사 및 반사를 하는 벽면으로 이루어진 형상 내부에 흡수 및 방사, 산란하는 매질이 채워져 있는 문제를 고려하였다. 유한체적법을 사용하여 복사전달 방정식을 계산하였고 이 때 얻은 입사복사량을 역해석의 측정 데이터로 사용하였다. 벽면의 방사율을 추정하기 위해 켤레구배법을 적용하였으며, 목적 함수를 최소화하는 과정을 통해 해를 구하였다. 측정값의 측정 오차가 추정 정확도에 미치는 영향을 살펴보았고, 비정렬 격자계의 성능을 확인하기 위해 정렬 격자계를 이용하여 얻은 결과와 비교해 보았다.

• 한국지반공학회논문집
• /
• 제26권1호
• /
• pp.5-19
• /
• 2010

매립지반의 지층분포는 터파기 공사 시 지층파악, 말뚝 지지층 심도 예측, 잔류 침하량 예측 등에 직접적으로 사용되는 중요한 정보이다. 이러한 지층분포는 기존의 지반조사자료를 이용하여 지구통계학적 방법인 크리깅과 이격거리에 따라 가중치를 부여하는 역거리가중치법 등을 사용하여 추정할 수 있다. 본 논문에서는 크리깅과 역거리가중치법의 추정결과의 신뢰성을 교차검증한 후 각각의 방법에서 사용되는 적정한 베리오그램 모델과 $\alpha$ 값을 제시하였다. 크리깅에서는 실험적 베리오그램에 가장 적합한 이론적 베리오그램 모델이 반드시 가장 신뢰성 높은 추정결과를 주지 않는다는 것을 알 수 있었다. 역거리가중치법에서는 지층의 형성과정에 따라 적정 $\alpha$ 값이 다르며, 풍화토가 매립층과 퇴적층보다 큰 $\alpha$ 값을 사용할 경우 신뢰성 높은 결과를 얻을 수 있었다. 크리깅의 추정결과가 역거리가중치법에 비하여 신뢰성이 높은 것으로 나타났으며, 크리깅은 베리오그램을 이용하여 지층분포의 구조를 파악할 수 있었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 A
• /
• pp.80-84
• /
• 2000

Network parameters in power systems are indispensable for all of power system engineering studies, including the power flow calculation and the state estimation. The network parameters required for the studios, in general, are estimated by using several estimation techniques, since it Is very difficult to measure. To improve the estimation accuracy of the network parameters, this paper adopt the synchronized phasor measurements which are acquired from the Phasor Measurement Unit with built-in GPS receiver. In this paper, the parameter estimation problem is formulated with over-determined nonlinear measurement equations and solved with Newton-Raphson method and pseudo-inverse. The effectiveness of the proposed parameter estimation with the synchronized phasor measurements is verified through some case studies with IEEE sample system. The results are very promising.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제10권2호
• /
• pp.595-601
• /
• 2003

In this paper we propose an on line training method for classification based on least squares support vector machine. Proposed method enables the computation cost to be reduced and the training to be peformed incrementally, With the incremental formulation of an inverse matrix in optimization problem, current information and new input data can be used for building the new inverse matrix for the estimation of the optimal bias and Lagrange multipliers, so the large scale matrix inversion operation can be avoided. Numerical examples are included which indicate the performance of proposed algorithm.

• 한국음향학회지
• /
• 제21권1호
• /
• pp.42-46
• /
• 2002

본 논문에서는 스테레오 음향 반향 제거기의 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 전처리 방법의 반향 제거기를 제안한다. 제안한 반향 제거기는 MINT (Multiple input/output INverse Theorem) 필터링에 의해 실내 전달함수의 잔향이 저감되어진 입력을 사용함으로써 필터계수의 추정오차를 감소시켜 성능을 향상시킬 수 있었다. 실제의 스테레오 음성과 실제 음장의 전달함수를 사용한 시뮬레이션 결과, 제안한 방법이 NLMS (Normalized Least Mean Square)와 Projection 등의 적응 알고리즘 종류에 관계없이 ERLE가 3∼5 dB 향상됨을 확인하였다.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
• /
• 제8권5호
• /
• pp.1040-1048
• /
• 2013

In this paper, a sensorless pitch angle control method for a wind generation system is suggested. One-step-ahead prediction control law is adopted to control the pitch angle of a wind turbine in order for electric output power to track target values. And it is shown that this control scheme using the inverse dynamics of the controlled system enables us to predict current wind speed without an anemometer, to a considerable precision. The inverse input-output of the controlled system is realized by use of an artificial neural network. The proposed control and wind speed prediction method is applied to a Double-Feed Induction Generation system connected to a simple power system through computer simulation to show its effectiveness. The simulation results demonstrate that the suggested method shows better control performances with less control efforts than a conventional Proportional-Integral controller.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제14권4호
• /
• pp.965-974
• /
• 2003

In this paper we propose an incremental classification of multi-class data set by LS-SVM. By encoding the output variable in the training data set appropriately, we obtain a new specific output vectors for the training data sets. Then, online LS-SVM is applied on each newly encoded output vectors. Proposed method will enable the computation cost to be reduced and the training to be performed incrementally. With the incremental formulation of an inverse matrix, the current information and new input data are used for building another new inverse matrix for the estimation of the optimal bias and lagrange multipliers. Computational difficulties of large scale matrix inversion can be avoided. Performance of proposed method are shown via numerical studies and compared with artificial neural network.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제24권1호
• /
• pp.97-113
• /
• 2017

This paper proposes a method for sufficient dimension reduction (SDR) of mixture data. We consider mixture data containing more than one component that have distinct central subspaces. We adopt an approach of a model-based sliced inverse regression (MSIR) to the mixture data in a simple and intuitive manner. We employed mixture probabilistic principal component analysis (MPPCA) to estimate each central subspaces and cluster the data points. The results from simulation studies and a real data set show that our method is satisfactory to catch appropriate central spaces and is also robust regardless of the number of slices chosen. Discussions about root selection, estimation accuracy, and classification with initial value issues of MPPCA and its related simulation results are also provided.