• Smart Structures and Systems
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• 제13권5호
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• pp.869-890
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• 2014

In this study, a damage detection approach using train-induced vibration response of the bridge is proposed, utilizing only direct structural analysis by means of introducing soft computing methods. In this approach, the possible damage patterns of the bridge are assumed according to theoretical and empirical considerations at first. Then, the running train-induced dynamic response of the bridge under a certain damage pattern is calculated employing a developed train-bridge interaction analysis program. When the calculated result is most identical to the recorded response, this damage pattern will be the solution. However, owing to the huge number of possible damage patterns, it is extremely time-consuming to calculate the bridge responses of all the cases and thus difficult to identify the exact solution quickly. Therefore, the soft computing methods are introduced to quickly solve the problem in this approach. The basic concept and process of the proposed approach are presented in this paper, and its feasibility is numerically investigated using two different train models and a simple girder bridge model.

• Computers and Concrete
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• 제27권4호
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• pp.305-317
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• 2021

The bond between the concrete and bar is a main factor affecting the performance of the reinforced concrete (RC) members, and since the steel corrosion reduces the bond strength, studying the bond behavior of concrete and GFRP bars is quite necessary. In this research, a database including 112 concrete beam test specimens reinforced with spliced GFRP bars in the splitting failure mode has been collected and used to estimate the concrete-GFRP bar bond strength. This paper aims to accurately estimate the bond strength of spliced GFRP bars in concrete beams by applying three soft computing models including multivariate adaptive regression spline (MARS), Kriging, and M5 model tree. Since the selection of regularization parameters greatly affects the fitting of MARS, Kriging, and M5 models, the regularization parameters have been so optimized as to maximize the training data convergence coefficient. Three hybrid model coupling soft computing methods and genetic algorithm is proposed to automatically perform the trial and error process for finding appropriate modeling regularization parameters. Results have shown that proposed models have significantly increased the prediction accuracy compared to previous models. The proposed MARS, Kriging, and M5 models have improved the convergence coefficient by about 65, 63 and 49%, respectively, compared to the best previous model.

• 센서학회지
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• 제12권2호
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• pp.79-87
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• 2003

본 논문에서는 비선형 특성을 갖는 센서 배열을 사용하는 시스템에서, 센서 배열에 soft computing을 이용하여 선형적인 특성을 얻고, 배열의 특성을 이용하여 외란의 영향을 감소시켜 시스템의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 대표적인 예로 배열에 사용된 광전도 센서인 CdS는 단일 CdS 셀 조차도 비선형적인 특성을 갖고 있기 때문에 비선형 특성을 소속 함수로 표현하는 퍼지 변수를 사용한다. 배열로 사용되는 센서에 각 단일 센서의 소속 함수와 특성을 이용하는 퍼지 논리를 적용하여 전체적으로 선형화된 센서 특성을 얻는다. 각 센서의 비선형적 요소를 표현하는 소속함수의 파라미터들에 유전 알고리즘을 사용하여 최적화 된 선형 특성을 얻어 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다. 또한 보정을 위한 센서를 추가하지 않고 센서 배열의 특성을 이용하여 광전도 센서가 민감한 영향을 받는 외란을 보정하여 시스템의 외란 제거 성능을 향상시킬 수 있다. CdS 센서 배열의 자체 비선형성 뿐만 아니라 입력되는 물체의 그림자는 경계가 뚜렷하지 않고 흐릿하므로 퍼지 논리를 이용하는 방법이 거리측정과 외부 광원에 의한 외란에 대해 향상된 결과를 보인다. 제안된 방법을 적용한 센서 배열을 자기부상(Magnetic Levitation System)에서 볼의 거리 측정에 적용하여 성능을 검증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.257-260
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• 2007

인간의 행위에는 외부환경으로부터 감각정보가 입력되어 반응되는 무의식적인 행동과 뇌에 의한 추론과 인지에 의한 행동으로 분류할 수 있다. 동일한 환경 조건하에서의 인간 행위분류의 통해 활용 적합한 응용프로그램을 개발하여 적용하여 본다. 본 논문에서는 인간의 몸에 부착하여 움직임을 데이터로 분석할 수 있도록 행동인식 시스템을 개발하였다. 인간행동의 인식패턴을 분류하기 위해 Soft-Computing Algorithm을 행위 추출센서에 적용시킨 단독 시스템을 개발하여 센서모듈로부터 인간의 행동 패턴을 분류할 수 있도록 한다. 이러한 센서모듈은 3축 각속도 및 가속도 센서를 부착시킨 모듈로 Micro-Processor를 사용하여 모듈을 구성하였으며, 구축된 모듈은 인간의 몸에 착용하여 인간의 움직임을 디지털 데이터로 변환된다. 변환된 데이터를 무선통신을 통해 워크스테이션에 전달되어 인간행위에 대한 패턴분류 알고리즘 처리가 가능하며, 추출된 데이터를 기반으로 인간의 행동분석과 교정이 이루어 질 수 있도록 한다. 본 논문에서의 최종 시나리오는 운전자의 행동패턴을 이용한 행동 감지 및 서비스 시스템을 구성하는 데에 목적을 둔다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 춘계학술대회 및 임시총회
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• pp.149-153
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• 2002

자동 변속기 차량은 여러 가지의 장점을 지니고 있으며, 쉬프트 맵의 특징이 수동 변속기차량과는 달리 이미 규정된 패턴을 따른다. 하지만 킥 다운, 킥 업, 리프트 풋 업 등의 현상이 어느 운전자에게나, 어떤 추행 상황에서나 일괄 적용되고 있기에 불만스러움을 느끼는 운전자가 있을 수 있다. 이에 본 논문에서는 이런 일반적으로 정해진 쉬프트 맵을 운전자의 조작 정도와 차량의 상태를 종합적으로 고려하여 쉬프트 맵을 수정, 적용할 수 있도록 지능형 변속 시스템을 구현하였다. 변속 시스템의 학습 과정에서는 뛰어난 학습 능력을 지니고 있기 때문에 판단 및 추론이 요구되는 지능형 시스템의 학습 도구로 다양하게 적용되고 있는 소프트 컴퓨팅(Soft Computing) 기법을 이용하였으며, 각 학습 내용에 따라 필요 입력을 별도로 구성한 모듈 형태의 망구조를 지니고 있다. .

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.3-6
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• 2006

Methods for risk engineering is a bundle of engineering tools including fundamental concepts and approaches of soft computing with application to real issues of risk management. In this talk fundamental concepts and soft computing approaches of risk engineering will be introduced. As the term of risk implies both advantageous and hazardous uncertainty in its origins, a fundamental theory to describe uncertainties is introduced that includes traditional probability and statistical models, fuzzy systems, as well as less popular modal logic. In particular, modal logic capabilities to express various kinds of uncertainties are emphasized and relations with rough sets and evidence theory are described. Another topic is data mining related to problems in risk management. Some risk mining techniques including fuzzy clustering are introduced and a recently developed algorithm is overviewed. A numerical example is shown.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.173-178
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• 2007

This paper is to establish an appropriate model for predicting the temperature decreases in the batch transferred from the refining process to the caster in steel-making companies. Mathematical modeling of the temperature decreases between the processes is difficult, since the reaction mechanism by which the temperature changes in a molten steel batch is dynamic, uncertain and complex. Three soft computing techniques are examined using the same data, namely the multiple regression, fuzzy regression, and neural net (NN) models. To compare the accuracy of these three models, a limited number of input variables are selected from those variables significantly affecting the temperature decrease. The results show that the difference in accuracy between the three models is not statistically significant. Nonetheless, the NN model is recommended because of its adaptive ability and robustness. The method presented in this paper allows the temperature decrease to be predicted without requiring any precise metallurgical knowledge.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2004년도 심포지엄 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.144-146
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• 2004

It is known that Global Positioning System(GPS) is the most efficient navigation system because it provides precise position information on the all areas of Earth regardless of metrology. Until now, the size of GPS receivers has become smaller and the performance of receivers has become higher. So receivers provide the position information of not only static system but also dynamic system. Usually, users make similar movement trajectory according to their life pattern and it is possible to build up efficient database by collecting only the repeated users' position. Because position information calculated by the receiver is erroneous about 10-30m within 5% error tolerance, the position information is oscillated even on the same area. In this paper, we propose the system that can estimate whether users are out of trajectory or in dangerous situation by soft-computing method.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.765-773
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• 2016

As multimedia content technology developed, there are many cases that service contents are being provided in many different ways in the cloud-based media service system. A DRM is a technology that can enhance the copyright of the digital content by providing right information. It is available on a single platform and has a problem that the additional cost when the platform is changing. In this paper, we propose a media service system based on cloud computing. It can be used on multiple platforms at the same time by applying a number of DRM for digital contents, and allows use of a new authentication for another platform without any additional cost.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.521-524
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• 2003

In this paper, we propose a design process of 'personalized' classification with soft computing techniques. Based on human's thinking way, a construction methodology for personalized classifier is mentioned. Here, two fuzzy similarity measures and ensemble of classifiers are effectively used. As one of the possible applications, facial expression recognition problem is discussed. The numerical result shows that the proposed method is very useful for on-line learning, reusability of previous knowledge and so on.