• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제6권3호
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• pp.219-235
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• 2019

Scheduled inspections of common crossings are one of the main cost drivers of railway maintenance. Prognostics and health management (PHM) approach and modern monitoring means offer many possibilities in the optimization of inspections and maintenance. The present paper deals with data driven prognosis of the common crossing remaining useful life (RUL) that is based on an inertial monitoring system. The problem of scheduled inspections system for common crossings is outlined and analysed. The proposed analysis of inertial signals with the maximal overlap discrete wavelet packet transform (MODWPT) and Shannon entropy (SE) estimates enable to extract the spectral features. The relevant features for the acceleration components are selected with application of Lasso (Least absolute shrinkage and selection operator) regularization. The features are fused with time domain information about the longitudinal position of wheels impact and train velocities by multivariate regression. The fused structural health (SH) indicator has a significant correlation to the lifetime of crossing. The RUL prognosis is performed on the linear degradation stochastic model with recursive Bayesian update. Prognosis testing metrics show the promising results for common crossing inspection scheduling improvement.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권1호
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• pp.1-10
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• 2023

Open surface water body extraction is gaining popularity in recent years due to its versatile applications. Multiple techniques are used for water detection based on applications. Different applications of Radar as LADAR, Ground-penetrating, synthetic aperture, and sounding radars are used to detect water. Shortwave infrared, thermal, optical, and multi-spectral sensors are widely used to detect water bodies. A stereo camera is another way to detect water and different methods are applied to the images of stereo cameras such as deep learning, machine learning, polarization, color variations, and descriptors are used to segment water and no water areas. The Satellite is also used at a high level to get water imagery and the captured imagery is processed using various methods such as features extraction, thresholding, entropy-based, and machine learning to find water on the surface. In this paper, we have summarized all the available methods to detect water areas. The main focus of this survey is on water detection especially in small patches or in small areas. The second aim of this survey is to detect water hazards for unmanned vehicles and off-sure navigation.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제24권1호
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• pp.1-8
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• 2003

장시간 운전을 하는 동안 운전자는 외부상황을 계속해서 주시하고 경계하게 하므로 운전자에게는 정신적 부하로 작용하게 되며 이로 인해 발생하는 운전피로는 자동차 사고의 원인이 될 수 있다. 본 연구에서는 심박변동신호를 분석하여 운전시간의 증가에 따른 발생하는 운전피로도를 알아보았다. 심박변동신호의 분석방법에는 이전 연구들에서 널리 사용되어져 왔던 선형분석방법들과 함께 ApEn, Poincare Plot등을 이용한 비선형 분석방법들을 이용하였다. 3년 이상의 운전경력을 가진 5명의 실험자가 참가하였으며 모든 실험자는 4대의 승용차를 2번씩 운전하여 총 40회의 실험을 실시하였다. 운전구간은 고속도로 300km구간을 왕복해서 주행하도록 하였으며 약 3시간 정도가 소요되었다. 운전하는 동안 30분 간격으로 심전도 데이터를 측정하였다. 측정된 심전도 신호로부터 유도된 심박변동신호(HRV : heart rate variability)로부터 시간영역 변수, 주파수 영역변수, 비선형 특성 등을 구한다음, 안정 상태의 데이터라 비교하여 통계석 유의성을 살펴보았다. 분석결과 시간영역의 변수인 평균심박동수는 운전시간의 증가에 따라 계속적으로 감소하였으며 심박동율의 표준편차와 연속적인 RR간격의 차이는 90분 이후로는 일정 수준을 유지하였다. 주파수 영역에서 구한 L $F_{norm}$, LF/HF는 운전시간에 따라 증가함을 보였다. 비선형 특성을 알아보기 위해서 ApEn, Poincare plot을 이용하였는데 모두 시간에 따라 감소함을 나타내었다. 대부분의 변수에서 통계적 유의성은 1시간 이후부터 나타남을 볼 수 있었다.

• 대한화학회지
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• 제55권4호
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• pp.612-619
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• 2011

1,2-diphenyl-4-butyl-3,5-pyrazolidinedione(phenylbutazone, PB)의 란탄(III) 착물을 합성하여 원소분석, 몰전기전도도 측정, IR, UV-Vis. 및 NMR 스펙트럼으로 특성을 조사하였다. 스펙트럼 데이터로부터 PB가 pyrazolidinedione 고리의 두 카르보닐 산소를 통해 이배위 및 일이온화 리간드로 배위됨을 규명하였다. 몰전기전도도 데이터로부터 이들 착물이 비전해질임을 규명하였다. 이들 착물의 열적 행동을 공기 중에서 TG 및 DTG로 연구한 결과, 탈수화, 열적 안전성 및 열분해에 관한 정보를 얻을 수 있었다. 최종 생성물은 해당 금속의 산화물로 밝혀졌다. 탈수화 및 분해 단계에 대한 열역학 및 반응속도 파라메터를 구하였다. 분해 단계에 대한 음의 엔트로피 값은 반응물보다 활성화 착물이 더 질서있는 구조를 갖는다는 것을 의미하며, 이때 반응은 정상보다 느렸다. 이러한 연구를 바탕으로 착물의 분자식이 $[Ln(PB)_3]{\cdot}5H_2O$(Ln=La 및 Ce) 그리고 $[Ln(PB)_3 (H_2O)_2]{\cdot}2H_2O$(Ln=Pr, Nd 및 Sm)임을 규명하였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제36권5호
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• pp.757-767
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• 2016

본 연구에서는 강원도 원주 횡성 부근의 지방도 및 군도에 위치한 18개의 지방도 도로교에 대한 노면조도의 PSD를 제시하였다. 18개 대상교량에 대하여 GPS 측정기를 사용하여 교량의 노면조도를 10~30 cm의 간격으로 직접 측정하였다. 노면조도의 PSD는 평균값이 영인 정상확률분포로 가정하고 측정한 노면조도를 사용하여 MEM으로 구하였다. 도로교의 동적응답 연구에 적합한 노면조도의 PSD 값을 계산할 수 있는 식을 RC 슬래브교, 라멘교 및 PSC거더교 등 교량형식별 및 전체 교량에 대하여 제안하였다. 그리고 대상교량의 노면조도를 평가하고 IRI와 노면 조도계수 사이의 관계를 분석하였다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1997년도 춘계학술대회논문집
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• pp.304-310
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• 1997

연세대학교 영동세브란스 병원에서 94년 요통환자 2천4백10명을 직업별로 분류한 결과, 주부가 56%, 학생이 13.4%를 차지했다고 발표했다. 특히 주부환자비율은 85-90년에 38.9%로 조사된 것에 비하면 주목할만한 증가세를 보였다. 이러한 주부요통증가의 원인 중 임상적으로 이미 확인된 것이 하이힐에 의한 것이다. 하이힐을 신을 경우 허리에 부담을 주고 요통을 유발할 수 있다는 것이다. 그러나, 이러한 임상적 가설에 대한 구체적인 연구나 검증이 이루어진 바 없어 하이힐이 허리에 어떤 영향을 주는지에 대해 확인할 수 없었다. 따라서, 본 연구에서는 하이힐이 허리에 미치는 영향에 대한 임상적 가설을 검증하고 영향 정도에 대한 구체적 수치를 제시하고자 한다. 이를 위해 5명의 신체 건강한 20대 초반의 여성들이 모집되었고, 하이힐의 굽높이를 독립변수로, 허리 근육 피로도를 종속 변수로 설정하여 하이힐의 굽높이가 허리 근육에 미치는 영향에 대해 조사하였다. 허리 근육 피로도는 Spectral EMG를 통해 분석하였고 정량화되었다. 측정된 자료를 통계 분석한 결과, 하이힐의 굽높이가 여성의 허리 근육에 유의하게 영향을 미침이 발견되었고, 우리 나라 여성에게 적합한 하이힐의 굽높이는 3-5cm 정도임이 밝혀졌다. 본 연구 결과는 하이힐의 디자인에 있어서 굽높이에 대한 추천치로 제안될 수 있으며 여성들의 하이힐로 인한 요통을 어느 정도 예방할 수 있어 여성 근로 손실을 줄이는 데 기여할 수 있다. 본 연구를 하이힐 굽형태나 충격흡수 등의 독립변수 요인을 추가하여 확대하면 하이힐 디자인에 응용하는데 더욱 유용하리라 생각된다. 없었다. 전신쾌적감은 약간 쾌적하게 나타났고 전신온냉감은 약간 따뜻하다라고 나타났으며 손가락끝의 동통감은 약간 아프다고쪽으로 나타났다.때문에 이를 디자인에 곧바로 적용시키기 어려운 점이 있다. 이에 본 연구는 기존의 바용성 평가를 위한 분석도구들이 갖는 문제 점들 해결하여 제품의 사용자 인터페이스 디자인 개발과정에서 활용할 수 있는 평가 분석도구를 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 첫째, 다양한 유형의 정보를 포함하는 비디오 정보를 선정하였따. 둘째, 데이터를 다양한 측면에서 추출할 수 있는 Data logger를 개발하였다. 셋째, 데이터를 시각적으로 정리하고 분석할 수 있는 도구를 제안한다. 마지막으로 인터페이스 디자인에서 여러 가지 디자인안을 도출해 내는 작업에 이용할 수 있는 종합화과정을 개발한다. 이러한 일련의 과정이 통합된 컴퓨터 시스템 안에서 이루어지도록 프로그램을 개발하여 정보의 유용성을 높일 수 있도록 한다.at the entropy index as a measurement of inter-business relatedness is not significant but technological relatedness index is significant. OLS estimates on pooled data were considerably different from FEM or REM estimates on panel data. By introducing interaction effect among the three variables for business portfolio properties, we obtai

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제11권4호
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• pp.276-281
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• 1990

The equivalent conductance of univalent cation (potassium, silver, thallium and ammonium) perchlorates in methanol containing 18-membered crown ethers, 18-crown-6 (18C6) and 1,10-dithia-18-crown-6 (DT18C6) were measured at different temperatures. The equivalent conductances of ammonium perchlorate were increased by increasing content of DT18C6 exceptionally, due to more favorable solvations than complexations. From the equivalent conductance changes, the formation constants for 1:1 compmlexes have been determined, and the values of enthalpy and entropy changes have been calculated. The complexations of 18C6 and DT18C6 with the univalent cations under investigation are all exothermic and the ${\Delta}$S values are all negative and no considerable differences around 50 J/ (k mol). The selectivity order of 18C6 is $K^+ > Tl^+ > Ag^+ > NH_4^+$, while that of DT18C6 is $Ag^+ > Tl^+ > NH_4^+ > K^+$. By sulfur substitutions in 18C6 result in significant decrease in stability, but the stability of $Ag^+$-DT18C6 complex are $10^4$ times larger than those of $K^+$. This increase of stabilities for $Ag^+$-DT18C6 complex are primary due to the result of favorable exothermic heat of reaction between the polarizable soft cation and soft sulfur centers. In NMR experiment, the stepwise additions of cation perchlorates into crown ether solutions induced two major spectral changes. First, the resonance all shift down field and the cation induced shifts were linear up to 1:1 cation/crown ratio, above which no further changes were observed. On the basis of these results, it could be concluded that 1:1 complex is formed. Second, the magnitudes of cation induced shifts were different each other in same ligand. By addition of silver ion to the solution of DT18C6, the largest shift of proton peak near the sulfur atom was observed. These effects are also arisen from the results of covalent bonding between "soft-soft" interactions.

• 대한원격탐사학회지
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• 제40권1호
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• pp.93-101
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• 2024

Accurate field crop classification is essential for various agricultural applications, yet existing methods face challenges due to diverse crop types and complex field conditions. This study aimed to address these issues by combining support vector machine (SVM) models with multi-seasonal unmanned aerial vehicle (UAV) images, texture information extracted from Gray Level Co-occurrence Matrix (GLCM), and RGB spectral data. Twelve high-resolution UAV image captures spanned March-October 2021, while field surveys on three dates provided ground truth data. We focused on data from August (-A), September (-S), and October (-O) images and trained four support vector classifier (SVC) models (SVC-A, SVC-S, SVC-O, SVC-AS) using visual bands and eight GLCM features. Farm maps provided by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs proved efficient for open-field crop identification and served as a reference for accuracy comparison. Our analysis showcased the significant impact of hyperparameter tuning (C and gamma) on SVM model performance, requiring careful optimization for each scenario. Importantly, we identified models exhibiting distinct high-accuracy zones, with SVC-O trained on October data achieving the highest overall and individual crop classification accuracy. This success likely stems from its ability to capture distinct texture information from mature crops.Incorporating GLCM features proved highly effective for all models,significantly boosting classification accuracy.Among these features, homogeneity, entropy, and correlation consistently demonstrated the most impactful contribution. However, balancing accuracy with computational efficiency and feature selection remains crucial for practical application. Performance analysis revealed that SVC-O achieved exceptional results in overall and individual crop classification, while soybeans and rice were consistently classified well by all models. Challenges were encountered with cabbage due to its early growth stage and low field cover density. The study demonstrates the potential of utilizing farm maps and GLCM features in conjunction with SVM models for accurate field crop classification. Careful parameter tuning and model selection based on specific scenarios are key for optimizing performance in real-world applications.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.348-369
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• 2024

With the advancement of Industry 4.0 and Industrial Internet of Things (IIoT), manufacturing increasingly seeks automation and intelligence. Temperature and vibration monitoring are essential for machinery health. Traditional abnormal state detection methodologies often overlook the intricate frequency characteristics inherent in vibration time series and are susceptible to erroneously reconstructing temperature abnormalities due to the highly similar waveforms. To address these limitations, we introduce synergistic, end-to-end, unsupervised Frequency-Time Domain Memory-Enhanced Autoencoders (FTD-MAE) capable of identifying abnormalities in both temperature and vibration datasets. This model is adept at accommodating time series with variable frequency complexities and mitigates the risk of overgeneralization. Initially, the frequency domain encoder processes the spectrogram generated through Short-Time Fourier Transform (STFT), while the time domain encoder interprets the raw time series. This results in two disparate sets of latent representations. Subsequently, these are subjected to a memory mechanism and a limiting function, which numerically constrain each memory term. These processed terms are then amalgamated to create two unified, novel representations that the decoder leverages to produce reconstructed samples. Furthermore, the model employs Spectral Entropy to dynamically assess the frequency complexity of the time series, which, in turn, calibrates the weightage attributed to the loss functions of the individual branches, thereby generating definitive abnormal scores. Through extensive experiments, FTD-MAE achieved an average ACC and F1 of 0.9826 and 0.9808 on the CMHS and CWRU datasets, respectively. Compared to the best representative model, the ACC increased by 0.2114 and the F1 by 0.1876.

• 전자공학회논문지
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• 제50권8호
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• pp.83-93
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• 2013

통계적 신호 전송에 관한 위너의 MMSE와 정보이론 관점에서 처음으로 증명한 샤논의 상호 정보량을 비교함으로서 둘 사이의 관련성을 연구하였다. 위너가 신호 전송에서 보려했던 것은 잡음이 존재하는 채널에서 복원하려는 신호의 전송 품질의 근본적 극한(limit)를 계산해내려는 것이라 해석할 수 있다. 반면, 샤논은 엔트로피 개념을 적용하여 상호 정보에 대한 불확실성의 차를 최대화로 하는 전송 정보량의 근본적 상한(upper bound)의 극한(limits)을 계산을 계산하려는 것이라 해석할 수 있다. 본 논문의 관심은 샤논의 점 대 점 채널 용량의 근본적 극한을 계산하는 샤논의 공식을 유도함에 있어 위너의 최소 평균 자승 오차(MMSE) 컴바이너에 의한 최적 위너 필터를 사용했을 때 위너의 MMSE와 샤논의 상호 정보량이 미적분관계로 연결되어 있음을 확인하는 것이며, 위너 필터의 MMSE 와 샤논의 상호 정보량이 만나는 점에서 대역 효율성의 상한과 에너지 효율성의 하한을 계산하였다. mod-${\Lambda}$ AWGN 채널 모델에 의한 적절한 성형 격자 ${\Lambda}$의 선택과 ${\alpha}$의 MMSE 추정에 의해 격자형 부호 방식이 샤논의 원래 채널 용량 극한에 미치게 됨을 확인하였다.