• Structural Engineering and Mechanics
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• 제70권3호
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• pp.339-350
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• 2019

This research focuses on finite element model updating and damage assessment of structures at element level based on global nondestructive test results. For this purpose, an optimization system is generated to minimize the structural dynamic parameters discrepancies between numerical and experimental models. Objective functions are selected based on the square of Euclidean norm error of vibration frequencies and modal assurance criterion of mode shapes. In order to update the finite element model and detect local damages within the structural members, modern optimization techniques is implemented according to the evolutionary algorithms to meet the global optimized solution. Using a simulated numerical example, application of genetic algorithm (GA), particle swarm (PSO) and artificial bee colony (ABC) algorithms are investigated in FE model updating and damage detection problems to consider their accuracy and convergence characteristics. Then, a hybrid multi stage optimization method is presented merging advantages of PSO and ABC methods in finding damage location and extent. The efficiency of the methods have been examined using two simulated numerical examples, a laboratory dynamic test and a high-rise building field ambient vibration test results. The implemented evolutionary updating methods show successful results in accuracy and speed considering the incomplete and noisy experimental measured data.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.247-252
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• 2019

다층 주기 구조에 의한 광 신호의 회절 특성은 기본 격자구조와 연계된 Fourier 확장을 사용하여 2D 공간에서 공식화 된다. 그때 각 층에서의 필드들은 특성 모드에 의하여 표현되며, 완전한 해는 적절한 경계 값 문제에 의존하는 모드 전송선로이론(MTLT)을 사용하여 정확하게 얻을 수 있다. 이러한 해석법은 일반적으로 다층 구조에 평행 또는 수직 방향에 따라 광학 특성을 갖는 임의의 형태의 유전체 성분을 포함하는 모든 주기적 격자들을 처리할 수 있다. 본 논문은 간단한 주기적인 원형 2D-구조에 대하여 과거에 보고된 데이터와 비교하여 현 해석법을 설명하였다. 또한 제시한 해석법은 가능한 표준 형태와 높은 유전율을 가지는 복수의 주기적인 영역을 포함하는 매우 복잡한 구조들에 대하여 쉽게 적용할 수 있다.

• 한국농공학회지
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• 제38권4호
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• pp.110-124
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• 1996

This study was conducted to simulate long seres of synthetic monthly flows by multi-season first order Markov model with selection of best fitting frequency distribution, harmonic synthetic and harmonic regression models and to make a comparison of statistical parameters between observes and synthetic flows of five watersheds in Geum river system. The results obtained through this study can be summarized as follow. 1. Both gamma and two parameter lognormal distributions were found to be suitable ones for monthly flows in all watersheds by Kolmogorov-Smirnov test. 2. It was found that arithmetic mean values of synthetic monthly flows simulated by multi-season first order Markov model with gamma distribution are much closer to the results of the observed data in comparison with those of the other models in the applied watersheds. 3. The coefficients of variation, index of fluctuation for monthly flows simulated by multi-season first order Markov model with gamma distribution are appeared closer to those of the observed data in comparison with those of the other models in Geum river system. 4. Synthetic monthly flows were simulated over 100 years by multi-season first order Markov model with gamma distribution which is acknowledged as a suitable simulation modal in this study.

• 소음진동
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• 제8권4호
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• pp.690-699
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• 1998

This paper discusses the techniques, procedures and the results of the ground vibration test(GVT) performed on the development aircraft and the simple procedure of FE model updating technique from the GVT results. The GVT was carried out using random excitation technique with MIMO(Multi-Input-Multi-Output) data acquistion method, and taking full advantage of poly-reference global parameter estimation technique to identify the vibration modes. In dynamic FE modeling, the aircraft was represented by beam elements and all dynamic analysis was performed using MSC/NASTRAN for this model. In updating procedure, the stiffness of the beam model was adjusted iteratively so as to get the natural frequencies and mode shapes close to the GVT results.

• 한국게임학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.7-16
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• 2016

본 논문은 게임을 수행하는 개별 사용자의 특별한 행동 탐지를 효율적으로 수행하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 일반적인 게임 플레이 환경에서 비 침투적 방법을 통해 포착 가능한 사용자 특징과 반복적인 패턴에 기반을 두어 특이 행동 탐지를 한다. 본 논문에서는 표정과 사용자 움직임과 같이 관찰되는 자료를 분석하기 위해 카메라를 사용했다. 게다가 반복 행동 탐지를 위해 게임 사용자로부터 멀티 모달 데이터를 사용하여 고차원의 행동 분석하기 위해 사용했다. 특이 행동 탐지에 효과적인 Support Vector Machine 을 사용했으며, 특이 행동 탐지 수행의 유용성을 평가하여 약 70% 확률로 탐지하는 이상 행동 탐지 재현율을 보였다. 또한 반복 행동 분석이 가능함을 보였다. 제안된 기법을 사용하였을 때 PC 환경에서 제공하는 모든 콘텐츠의 분석에 대한 피드백과 정량화하는데 도움이 될 수 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권2호
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• pp.1-9
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• 2008

휴대폰에서 보안 필요성이 증가함에 따라 개인 인증을 위하여 홍채, 지문, 얼굴과 같은 단일 생체 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되었으나 단일 생체 인식에서는 인식 정확도에 한계가 있었다. 따라서 본 논문에서는 휴대폰 환경에서 고 인식율을 위해 얼굴과 홍채를 결합하는 방법에 대해 제안한다. 본 논문에서는 근적외선 조명과 근적외선 통과 필터를 부착한 휴대폰의 메가 픽셀 카메라를 사용하여 근적외선 얼굴 및 홍채 영상을 동시에 취득한 후, SVM(Support Vector Machine)을 기반으로 스코어 레벨에서 결합하였다. 또한, 저 연산의 로가리듬(Logarithm) 알고리즘을 사용한 얼굴 데이터의 조명 변화에 대한 정규화와 극 좌표계 변환 및 홍채 코드의 비트 이동 매칭에 의한 홍채 영역의 이동, 회전, 확대 및 축소에 대한 정규화를 통해 SVM의 분류 복잡도와 얼굴, 홍채 데이터의 본인 변화도를 최소화함으로써 인식 정확도를 향상시켰으며, 저 연산의 휴대폰 환경에서 정수혈 기반의 얼굴 및 홍채 인식 알고리즘을 사용하여 처리시간을 향상시켰다. 실험 결과, SVM을 사용한 인식의 정확성이 단일 생체(얼굴 또는 홍채), SUM, MAX, MIN 그리고 Weighted SUM을 사용하는 것보다 우수한 것을 알 수 있었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제46권3호
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• pp.433-445
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• 2013

Vibration-based structural identification has become an important tool for structural health monitoring and safety evaluation. However, various kinds of uncertainties (e.g., observation noise) involved in the field test data obstruct automation system identification for accurate and fast structural safety evaluation. A practical way including a data preprocessing procedure and a vector backward auto-regressive (VBAR) method has been investigated for practical bridge identification. The data preprocessing procedure serves to improve the data quality, which consists of multi-level uncertainty mitigation techniques. The VBAR method provides a determinative way to automatically distinguish structural modes from extraneous modes arising from uncertainty. Ambient test data of a cantilever beam is investigated to demonstrate how the proposed method automatically interprets vibration data for structural modal estimation. Especially, structural identification of a truss bridge using field test data is also performed to study the effectiveness of the proposed method for real bridge identification.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.9-15
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• 2024

Tree-based algorithms have been the dominant methods used build a prediction model for tabular data. This also includes personal credit data. However, they are limited to compatibility with categorical and numerical data only, and also do not capture information of the relationship between other features. In this work, we proposed an ensemble model using the Transformer architecture that includes text features and harness the self-attention mechanism to tackle the feature relationships limitation. We describe a text formatter module, that converts the original tabular data into sentence data that is fed into FinBERT along with other text features. Furthermore, we employed FT-Transformer that train with the original tabular data. We evaluate this multi-modal approach with two popular tree-based algorithms known as, Random Forest and Extreme Gradient Boosting, XGBoost and TabTransformer. Our proposed method shows superior Default Recall, F1 score and AUC results across two public data sets. Our results are significant for financial institutions to reduce the risk of financial loss regarding defaulters.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제11권4호
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• pp.5-12
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• 2001

This paper presents the simulation methodology of the interior noise of vehicle using the frequency response function based hybrid modeling of the system which consists of multi-subsystem models obtained by the test or analysis. The complex systems such as a trimmed body of high modal density and a powertrain were modeled by using experimental data, and a sub-frame of a vehicle of low modal density was modeled by finite element data. Modeling of the whole system was executed and validated in the two stages. The first stave is combining the trimmed body and the sub-frame, and the second stage is attaching the powertrain, which is a exciting source, to the combined model of the first stage. The input force to the system was modeled as an equivalent force in the virtual space, which was obtained from impedance method using the FRFs of the powertrain and the responses. The interior noise predicted by the proposed method was very close to the direct measurement, which showed feasibility of the proposed modeling procedure. Since the methodology is easily applied to both the transfer path analysis of structure-borne noise and the analysis of noise contribution of a sub-system, it is expected to be a strong tool for design change of a vehicle in the earlier stare.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권4호
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• pp.203-210
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• 2017

본 논문에서는 이미지 캡션 생성과 모델 전이에 효과적인 심층 신경망 모델을 제시한다. 본 모델은 멀티 모달 순환 신경망 모델의 하나로서, 이미지로부터 시각 정보를 추출하는 컨볼루션 신경망 층, 각 단어를 저차원의 특징으로 변환하는 임베딩 층, 캡션 문장 구조를 학습하는 순환 신경망 층, 시각 정보와 언어 정보를 결합하는 멀티 모달 층 등 총 5 개의 계층들로 구성된다. 특히 본 모델에서는 시퀀스 패턴 학습과 모델 전이에 우수한 LSTM 유닛을 이용하여 순환 신경망 층을 구성하며, 캡션 문장 생성을 위한 매 순환 단계마다 이미지의 시각 정보를 이용할 수 있도록 컨볼루션 신경망 층의 출력을 순환 신경망 층의 초기 상태뿐만 아니라 멀티 모달 층의 입력에도 연결하는 구조를 가진다. Flickr8k, Flickr30k, MSCOCO 등의 공개 데이터 집합들을 이용한 다양한 비교 실험들을 통해, 캡션의 정확도와 모델 전이의 효과 면에서 본 논문에서 제시한 멀티 모달 순환 신경망 모델의 높은 성능을 확인할 수 있었다.