• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제1권3호
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• pp.249-271
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• 2014

This paper presents a unique study of Structural Health Monitoring (SHM) for the maintenance decision making about a real life movable bridge. The mechanical components of movable bridges are maintained on a scheduled basis. However, it is desired to have a condition-based maintenance by taking advantage of SHM. The main objective is to track the operation of a gearbox and a rack-pinion/open gear assembly, which are critical parts of bascule type movable bridges. Maintenance needs that may lead to major damage to these components needs to be identified and diagnosed timely since an early detection of faults may help avoid unexpected bridge closures or costly repairs. The fault prediction of the gearbox and rack-pinion/open gear is carried out using two types of Artificial Neural Networks (ANNs): 1) Multi-Layer Perceptron Neural Networks (MLP-NNs) and 2) Fuzzy Neural Networks (FNNs). Monitoring data is collected during regular opening and closing of the bridge as well as during artificially induced reversible damage conditions. Several statistical parameters are extracted from the time-domain vibration signals as characteristic features to be fed to the ANNs for constructing the MLP-NNs and FNNs independently. The required training and testing sets are obtained by processing the acceleration data for both damaged and undamaged condition of the aforementioned mechanical components. The performances of the developed ANNs are first evaluated using unseen test sets. Second, the selected networks are used for long-term condition evaluation of the rack-pinion/open gear of the movable bridge. It is shown that the vibration monitoring data with selected statistical parameters and particular network architectures give successful results to predict the undamaged and damaged condition of the bridge. It is also observed that the MLP-NNs performed better than the FNNs in the presented case. The successful results indicate that ANNs are promising tools for maintenance monitoring of movable bridge components and it is also shown that the ANN results can be employed in simple approach for day-to-day operation and maintenance of movable bridges.

• 방송공학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.569-575
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• 2020

전기화재의 원인중의 하나는 직렬 아크이다. 최근까지 아크 신호를 검출하기 위해 다양한 기법들이 진행되고 있다. 시간 신호에 푸리에 변환, 웨이블릿 변환, 또는 통계적 특징 등을 활용하여 아크 검출을 하는 방법들이 소개되었지만, 변환 및 특징 추출은 부가적인 처리 시간이 요구되는 단점이 있다. 반면에 최근의 딥러닝 모델은 종단간 학습으로 특징 추출 과정없이 직접 원시 데이터를 활용한다. 따라서, 1-D 시간 신호를 직접 활용하여 아크를 검출하는 것이 좋은데, 인공신경망의 분류 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 연속 입력 1-D 신호를 2-D로 변환한 후에, 합성곱신경망으로 분류하는 방법을 제안한다. 실험 데이터에 적용한 결과 합성곱신경망의 사용이 인공신경망보다 약 8.6%의 아크 분류 성능을 향상시켰다. 또한 2-D 데이터의 부족을 보완하기 위해서 데이터증강을 이용하여, 14%의 분류 성능을 개선하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.1054-1061
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• 2003

전자 잉크 데이터는 스타일러스 펜을 주된 입력 도구로 사용하는 PDA 등과 같은 펜 기반 컴퓨터의 개발로 출현한 멀티미디어 데이터이다. 최근 들어 펜 기반 모바일 컴퓨터의 발전과 보급은 전자 잉크 데이터 처리 기술에 대한 필요성을 증가시키고 있다. 본 논문에서는 펜 제스쳐 (pen gesture)를 허용하는 전자 잉크 에디터개발에 필요한 기술들을 연구하였다. 제스쳐와 잉크 데이터는 펜 기반 사용자 인터페이스의 가장 큰 특징중 하나이지만 아직 충분한 연구가 되지 않았다. 본 논문에서는 펜 제스쳐 구분을 위한 새로운 제스쳐 인식 알고리즘과 제스쳐 명령을 수행하기 위한 잉크 데이터의 분할 방법이 제안되었으며 제안된 방법들을 이용하여 제스쳐를 허용하는 전자 잉크 에디터 GesEdit를 개발하였다. 제스쳐 인식 알고리즘은 입력된 획의 여덟 가지 특징에 기반하고 있으며 전자 잉크 데이터를 GC(Gesture Components) 단위로 분할하는 방법은 볼록껍질(convex hull)과 입력 시간을 사용하였다. 열 명의 피실험자에 의해 수행된 다양한 실험 결과 아흡 가지 제스쳐들은 평균 99.6%의 인식률을 보여 주었다.

• International Journal of Fluid Machinery and Systems
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• 제2권4호
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• pp.392-399
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• 2009

The paper concerns the description of the step by step development process of the new fixed blade runner called "Mixer" suitable for the uprating of the Francis turbines units installed at the older low head hydropower plants. In the paper the details of hydraulic and mechanical design are presented. Since the rotational speed of the new runner is significantly higher then the rotational speed of the original Francis one, the direct coupling of the turbine to the generator can be applied. The maximum efficiency at prescribed operational point was reached by the geometry optimization of two most important components. In the first step the optimization of the draft tube geometry was carried out. The condition for the draft tube geometry optimization was to design the new geometry of the draft tube within the original bad draft tube shape without any extensive civil works. The runner blade geometry optimization was carried out on the runner coupled with the draft tube domain. The blade geometry of the runner was optimized using automatic direct search optimization procedure. The method used for the objective function minimum search is a kind of the Nelder-Mead simplex method. The objective function concerns efficiency, required net head and cavitation features. After successful hydraulic design the modal and stress analysis was carried out on the prototype scale runner. The static pressure distribution from flow simulation was used as a load condition. The modal analysis in air and in water was carried out and the results were compared. The final runner was manufactured in model scale and it is going to be tested in hydraulic laboratory. Since the turbine with the fixed blade runner does not allow double regulation like in case of full Kaplan turbine, it can be profitably used mainly at power plants with smaller changes of operational conditions or in case with more units installed. The advantages are simple manufacturing, installation and therefore lower expenses and short delivery time for turbine uprating.

• Fisheries and Aquatic Sciences
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• 제21권3호
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• pp.5.1-5.8
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• 2018

Stimulator of interferon gene (STING) is induced by various inflammatory agents, such as lipopolysaccharide and microbial pathogens, including virus and bacteria. In this study, we obtained a full-length cDNA of a STING homolog from olive flounder using rapid amplification of cDNA ends PCR technique. The full-length cDNA of Paralichthys olivaceus STING (PoSTING) was 1442 bp in length and contained a 1209-bp open reading frame that translated into 402 amino acids. The theoretical molecular mass of the predicted protein sequence was 45.09 kDa. In the PoSTING protein, three transmembrane domains and the STING superfamily domain were identified as characteristic features. Quantitative real-time PCR revealed that PoSTING expressed in all the tissues analyzed, but showed the highest level in the spleen. Temporal expression analysis examined the significantly upregulated expression of PoSTING mRNA after viral hemorrhagic septicemia virus (VHSV) stimulation. In contrast, no significant changes in the PoSTING expression were detected in Edwardsiella tarda-challenged group compared to the un-injected control. The expression of P. olivaceus type I interferon (PoIFN-I) was also highly upregulated upon VHSV challenge. These results suggest that STING might be involved in the essential immune defense against viral infection together with the activation of IFN-I in olive flounder.

• Journal of electromagnetic engineering and science
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• 제11권1호
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• pp.42-50
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• 2011

One of the important applications of THz time-domain spectroscopy (TDS) is the detection of explosive materials through identification of vibrational fingerprint spectra. Most recent THz spectroscopic measurements have been made using pellet samples, where disorder effects contribute to line broadening, which results in the merging of individual resonances into relatively broad absorption features. To address this issue, we used the technique of parallel plate waveguide (PPWG) THz-TDS to achieve sensitive characterization of three explosive materials: TNT, RDX, and HMX. The measurement method for PPWG THz-TDS used well-established ultrafast optoelectronic techniques to generate and detect sub-picosecond THz pulses. All materials were characterized as powder layers in 112 ${\mu}m$ gaps in metal PPWG. To illustrate the PPWG THz-TDS method, we described our measurement by comparing the vibrational spectra of the materials, TNT, RDX, and HMX, applied as thin powder layers to a PPWG, or in conventional sample cell form, where all materials were placed in Teflon sample cells. The thin layer mass was estimated to be about 700 ${\mu}g$, whereas the mass in the sample cell was ~100 mg. In a laboratory environment, the absorption coefficient of an explosive material is essentially based on the mass of the material, which is given as: ${\alpha}({\omega})=[ln(I_R({\omega})/I_S({\omega}))]m$. In this paper, we show spectra of 3 different explosives from 0.2 to 2.4 THz measured using the PPWG THz-TDS.

• 한국음향학회지
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• 제39권4호
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• pp.263-269
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• 2020

본 논문에서는 정상상태와 8가지의 고장이 재현가능한 회전체를 제작하고 진동 데이터를 취득하였다. 취득한 데이터로 특징을 계산하여 인공신경망과 유전알고리즘을 적용한 고장진단을 통해 정확성을 분석한다. 최적의 시간과 높은 정확성의 구현을 위해 특징을 3가지 영역으로 구분하여 고장진단에 적용하였다. 설정변수는 학습수로 설정하였다. 회전체 고장진단의 결과는 다른 영역보다 주파수영역에서 높은 정확성을 보였으며 학습수 5000, 8000회에서 10회의 구동 모두 정확한 고장진단을 하였다. 시간의 효율성을 고려하였을 경우, 학습수가 5000회일 때 가장 우수하다고 판단하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.9-17
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• 2020

스마트폰을 이용한 인간 활동 인식은 컴퓨터 지능 분야에서 뜨거운 연구 주제이다. 스마트폰에는 다양한 센서가 장착되어 있다. 이러한 센서의 데이터를 융합하면 응용프로그램에서 많은 활동을 인식할 수 있다. 그러나 이러한 장치는 활용 가능한 센서 수가 제한되기 때문에 리소스가 적으며, 최적의 성능과 효율적인 특징 추출을 달성하기 위해서는 특징 선택 및 분류 방법이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 요구사항에 따라 스마트폰-기반 HAR 체계를 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 가속도 센서, 자이로 센서, 기압 센서에서 시간-도메인 특징을 추출하며, 커널 판별 분석(KDA)과 SVM을 적용하여 높은 정확도로 활동을 인식한다. 이 방법은 각 활동에 대해 각 센서에서 가장 관련성이 높은 특징을 선택한다. 우리의 비교 결과는 제안된 시스템이 이전의 스마트폰-기반 HAR 시스템보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권11호
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• pp.479-486
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• 2015

모델 체킹 방법은 가능한 모든 경우를 자동으로 확인할 수 있으며, 코드가 구현되기 이전의 명세서나 디자인의 검증에도 적용할 수 있어 고위험 시스템의 검증에 활발히 적용되어왔다. 그러나 이러한 엄밀한 검증기법에 대한 일반적인 이해 부족과 테스팅에 비해 높은 검증 비용으로 인하여, 일반적인 소프트웨어들은 여전히 인력에 의한 테스팅과 같은 기초적인 방법에 의존하여 검증이 수행되고 있다. 본 논문에서는 그 대표적인 예인 온라인 게임 서버를 대상으로, SPIN 모델 체커(SPIN model checker)를 이용한 자동화 검증 방법을 적용하는 실험적인 연구를 수행하여 검증 비용 대비 효과에 근거한 적용성을 판단하였다. 연구 결과, 5~7GB 이내의 메모리와 10분 이내의 시간 내에서 온라인 게임 서버 파티 시스템의 주요 특성들을 검증할 수 있음을 보였고, 이 과정에서 기존에 파악하지 못한 오류도 검출하였다. 이로부터 인력에 의한 테스팅에 비해 납득할만한 수준의 검증 비용으로 엄밀하고 효과적인 검증이 가능하다는 결론을 도출할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권6호
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• pp.539-549
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• 2006

컴포넌트 기반 소프트웨어 개발 (CBD) 기술은 재사용 가능한 컴포넌트를 조립하여, 효율적으로 소프트웨어를 개발함으로써 개발 노력과 상품화 시간을 줄여주는 새로운 기술로 정착되고 있다. 이러한 CBD 컴포넌트는 한 도메인의 표준이나 공통적인 기능을 제공하여야 재사용성이 높아진다. 특히, 공통성 안의 미세한 가변적인 부분도 모델링하고, 이러한 가변성을 각 어플리케이션의 특성에 적합하게 특화 할 수 있도록 설계되어야 한다. Enterprise JavaBeans(EJB)는 컴포넌트를 구현하는 최적의 환경으로 인식되어 왔다. 그러나 EJB는 컴포넌트를 특화 할 수 있는 설계 기법을 제공하지 않기 때문에 비즈니스 컴포넌트의 재사용성이 낮아진다. 따라서 본 논문에서는 EJB 환경에서 컴포넌트의 가변성을 설계하는 효율적인 기법을 제안한다. 세 가지 컴포넌트 특화 기법인 선택형 기법, 플러그인 기법, 외부 프로파일 기법을 적용하여 EJB를 위한 컴포넌트 특화 기법을 제안한다. 제시한 기법을 다른 연구의 다양한 기준과 비교하여 제시한 기법의 유용성에 대해서 평가한다.