The deterioration caused by chloride penetration and carbonation plays a significant role in a concrete structure in a marine environment. The chloride corrosion in some marine concrete structures is invisible but can be dangerous in a sudden collapse. Therefore, as a novelty, this research investigates the ability of a non-destructive damage detection method named the Power Spectral Density (PSD) to diagnose damages caused only by chloride ions in concrete structures. Furthermore, the accuracy of this method in estimating the amount of annual damage caused by chloride in various parts and positions exposed to seawater was investigated. For this purpose, the RC Arosa bridge in Spain, which connects the island to the mainland via seawater, was numerically modeled and analyzed. As the first step, each element's bridge position was calculated, along with the chloride corrosion percentage in the reinforcements. The next step predicted the existence, location, and timing of damage to the entire concrete part of the bridge based on the amount of rebar corrosion each year. The PSD method was used to monitor the annual loss of reinforcement cross-section area, changes in dynamic characteristics such as stiffness and mass, and each year of the bridge structure's life using sensitivity equations and the linear least squares algorithm. This study showed that using different approaches to the PSD method based on rebar chloride corrosion and assuming 10% errors in software analysis can help predict the location and almost exact amount of damage zones over time.
Lee, Chaelin;Oh, Min-Jeong;Cho, Geum Joon;Byun, Dong Jun;Seo, Hong Seog;Choi, Man Ho
Mass Spectrometry Letters
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제13권1호
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pp.11-19
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2022
Although translational research is referred to clinical chemistry measures, correct weighting factors for linear and quadratic calibration curves with least-squares regression algorithm have not been carefully considered in bioanalytical assays yet. The objective of this study was to identify steroidogenic roles in preeclampsia and verify accuracy of quantitative results by comparing two different linear regression models with weighting factor of 1 and 1/x2. A liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS)-based adrenal steroid assay was conducted to reveal metabolic signatures of preeclampsia in both serum and placenta samples obtained 15 preeclamptic patients and 17 age-matched control pregnant women (33.9 ± 4.2 vs. 32.8 ± 5.6 yr, respectively) at 34~36 gestational weeks. Percent biases in the unweighted model (wi = 1) were inversely proportional to concentrations (-739.4 ~ 852.9%) while those of weighted regression (wi = 1/x2) were < 18% for all variables. The optimized LC-MS combined with the weighted linear regression resulted in significantly increased maternal serum levels of pregnenolone, 21-deoxycortisol, and tetrahydrocortisone (P < 0.05 for all) in preeclampsia. Serum metabolic ratio of (tetrahydrocortisol + allo-tetrahydrocortisol) / tetrahydrocortisone indicating 11β-hydroxysteroid dehydrogenase type 2 was decreased (P < 0.005) in patients. In placenta, local concentrations of androstenedione were changed while its metabolic ratio to 17α-hydroxyprogesterone responsible for 17,20-lyase activity was significantly decreased in patients (P = 0.002). The current bioanalytical LC-MS assay with corrected weighting factor of 1/x2 may provide reliable and accurate quantitative outcomes, suggesting altered steroidogenesis in preeclampsia patients at late gestational weeks in the third trimester.
The control of diamond turning is usually achieved through a laser-interferometer feedback of slide position. The limitation of this control scheme is that the feedback signal does not account for additional dynamics of the tool post and the material removal process. If the tool post is rigid and the material removal process is relatively static, then such a non-collocated position feedback control scheme may surfice. However, as the accuracy requirement gets tighter and desired surface cnotours become more complex, the need for a direct tool-tip sensing becomes inevitable. The physical constraints of the machining process prohibit any reasonable implementation of a tool-tip motion measurement. It is proposed that the measured force normal to the face of the workpiece can be filtered through an appropriate admittance transfer function to result in the estimated dapth of cut. This can be compared to the desired depth of cut to generate the adjustment control action in additn to position feedback control. In this work, the design methodology on the admittance model-based control with a conventional controller is presented. The recursive least-squares algorithm with forgetting factor is proposed to identify the parameters and update the cutting process in real time. The normal cutting forces are measured to identify the cutting dynamics in the real diamond turning process using the precision dynamoneter. Based on the parameter estimation of cutting dynamics and the admitance model-based nanodynamic control scheme, simulation results are shown.
텍스트데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있다. 텍스트데이터와 같이 많은 변수로 구성된 데이터의 경우 과적합 등의 문제로 분석에 있어서의 정확성이 떨어지고, 계산과정에서의 효율성에도 문제가 발생하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 이렇게 변수가 많은 데이터를 분석하기 위해 특징선택, 특징추출 등의 차원 축소 기법이 자주 사용되고 있다. 희소주성분분석은 벌점이 부여된 최소제곱법 중 하나로 엘라스틱넷 형태의 목적함수를 사용하여 유용하지 않은 주성분을 제거하고 각 주성분에서도 중요도가 큰 변수만 식별해내기 위해 활용되고 있다. 이 연구에서는 희소주성분분석을 이용하여 많은 변수를 가진 텍스트데이터를 소수의 변수만으로 요약하는 절차를 제안한다. 이러한 절차를 실제 데이터에 적용한 결과, 희소주성분분석을 이용하여 단어를 선택하는 과정을 통해 목표변수에 대한 정보를 이용하지 않고도 유용성이 낮은 단어를 제거하여 텍스트데이터의 분류 정확성은 유지하면서 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 확인하였다. 특히 차원축소를 통해 고차원 데이터 분석에서 분류 정확도가 저하되는 KNN 분류기 등의 분류 성능을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.
무인항공기의 영상 기반 자동 정밀 착륙 기술은 착륙 지점에 대한 정밀한 위치 추정 기술과 착륙 유도 기술이 요구된다. 또한, 안전한 착륙을 위하여 지상 장애물에 대한 착륙 지점의 안전성을 판단하고, 안전성이 확보된 경우에만 착륙을 유도하도록 설계되어야 한다. 본 논문은 자동 정밀 착륙을 수행하기 위하여 영상 기반의 항법과 착륙 지점의 안전성을 판단하기 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 기반 항법을 수행하기 위해 CNN 기법을 활용하여 착륙 패드를 탐지하고, 탐지 정보를 활용하여 통합 항법 해를 도출한다. 또한, 위치 추정 성능을 향상시키기 위한 칼만필터를 설계 및 적용한다. 착륙 지점의 안전성을 판단하기 위하여 동일한 방식으로 장애물 탐지 및 위치 추정을 수행하고, LSM을 활용하여 장애물의 속도를 추정한다. 추정한 장애물의 상태를 활용하여 계산한 CPA를 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단한다. 최종적으로 본 논문에서 제안된 알고리즘을 비행 실험을 통해 검증한다.
본 연구에서는 이방성을 포함하는 3차원 전기비저항 토모그래피 프로그램을 개발하였다. 이론 모델링에는 유한요소법을 이용하였고 역산에 ACB 법을 채용하여 평활화 제한 최소자승 역산의 분해능 향상을 기하였다. 수치모형 실험을 통하여 지하구조가 강한 전기적 이방성을 보이는 경우 이방성을 고려한 역산이 필수적임과 이방성이 지하구조의 해석에서 추가적인 정보로 활용 가능함을 보였다. 또한 과거 채굴 터널 상부에 고층 아파트가 건설된 폐광현장에서 획득한 3차원 토모그래피 탐사자료에 개발된 알고리듬을 적용하여 과거 채광활동과 관련된 건축물의 안전성을 평가하고자 하였다. 탐사자료에서 강한 전기적 이방성이 관찰되었고 이는 조사지역의 지질적 특성에 기인하는 것으로 확인되었다. 조사지역의 이방성을 고려하기 위하여 3차원 이방성 전기비저항 토모그래피 영상화를 수행하였으며 이로부터 지질구조에 부합하는 지하 3차원 전기비저항 영상을 획득할 수 있었다. 획득한 전기비저항 영상은 암반공학에서의 지반안정성 분석을 위한 지질구조 모형을 도출하는데 사용되었으며, 이로부터 조사대상인 아파트가 안전성에 문제가 없음을 밝힐 수 있었다.
링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 고속 부공간 추적 기법인 FAPI (Fast Approsimated Power Iteration)에 GVFF RLS (Gradient-based Variable Forgetting Factor Recursive Least Square Error)를 적용한 GVFF FAPI 를 제안한다. 기존의 FAPI는 신호의 공분산 행렬을 추정하기 위해 고정 망각 인자를 사용하기에, 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에 적용하기 여려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, GVFF FAPI는 개선된 MSE (Mean Square Error)의 분석으로부터 유도된 MSE의 기울기 기반의 시변 망각 인자를 사용한다. 또한 GVFF RLS의 망각 인자 업데이트 식을 개선하여 부공간이 지속적으로 변하는 비정재 환경에서 부공간 에러를 줄인다. 개선된 망각 인자 업데이트 식은 MSE의 기울기가 양수이면 망각 인자를 빠르게 감소하게 하고 MSE의 기울기가 음수이면 망각 인자를 천천히 증가시킨다. 모의실험을 통해서 도래각이 지속적으로 변하는 환경에서 GVFF FAPI 알고리즘이 기존의 FAPI 알고리즘보다 작은 부공간 에러를 가지는 것을 보이고, 추적된 부공간을 도래각 추정기법에 적용하였을 때 추적된 도래각의 RMSE (Root Mean Square Error)가 더 작은 것을 확인한다.
위치기반서비스에서 주요기술로는 GPS가 있지만, 현재 위성 통신을 통해 위치 추정이 불가능한 실내지역의 위치추정기술로는 저 전력 근거리 통신의 연구가 주로 이루어지고 있다. 특히 첩 대역확산방식을 이용한 저 전력 근거리 통신 기술이 신호도달거리의 확장, 잡음에 대한 영향, 저 전력 데이터 통신 등 여러 가지 면에서 기존의 근거리 통신 기술보다 더 나은 특징을 보임에 따라 위치 추정을 위하여 제안된 IEEE802.15.4a의 물리계층에 표준으로 채택되었다. 하지만, 첩 대역확산 방식을 통한 측정된 거리는 기본적으로 오차를 가지는데, 이를 측정된 거리에 따라 가중치 값을 나타내는 비례 계수를 이용하여 영이 아닌 평균값을 가지는 잡음으로 모델링 할 수 있다. 하지만 초기의 빠르고 정확한 위치 추정에는 다소 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정을 위하여 최소자승법과 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 빠르고 안정된 위치 추정 시스템을 제안한다. 끝으로 실제 위치 추정 시스템의 구현으로 한 실험 결과를 바탕으로 제안된 알고리즘의 안정된 적응성과 정확성을 평가하여 그 성능을 알아보았다.
동적 치료 요법(dynamic treatment regimes; DTRs)은 다단계 무작위 시험에서 개인에 맞는 치료를 제공하도록 설계된 의사결정 규칙이다. 모든 개인이 동일한 유형의 치료를 처방받는 고전적인 방법과 달리 DTR은 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 개별 특성을 고려한 환자 맞춤형 치료를 제공한다. 최적의 치료 규칙을 파악하기 위한 회귀 기반 알고리즘 중 하나인 Q-학습 방법은 쉽게 구현될 수 있기 때문에 더욱 인기를 끌고 있다. 그러나 Q-학습 알고리즘의 성능은 Q-함수를 제대로 설정했는지의 여부에 크게 의존한다. 본 논문에서는 고차원 데이터가 수집되는 DTRs 문제에 대한 다양한 이중강건 Q-학습 알고리즘을 연구하고 가중 최소제곱 추정 방법을 제안한다. 이중강건성(double-robustness)은 반응변수에 대한 모형 혹은 처리변수에 대한 모형 둘 중 하나만 제대로 설정되어도 불편추정량을 얻을 수 있음을 의미한다. 다양한 모의실험 연구를 통해 제안된 방법이 여러 시나리오 하에서도 잘 작동함을 확인하였으며 실제 데이터 예제를 통해 방법론에 대한 예시를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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