The purpose of this study is to develop a promising hybrid structural health monitoring system for structural joints. For this propose, the combined use of vibration-based techniques and electro-mechanical impedance technique is employed. For the verification of the proposed health monitoring scheme, a series of damage scenarios are designed to simulate various situations at which the connection joints can experience during their service life. The obtained experimental results, modal parameters and electro-magnetic impedance signatures, are carefully analyzed to recognize the connecting states and the target damage locations. From the analysis. it is shown that the proposed hybrid health monitoring system is successful for acquiring global and local damage information on the structural joints.
To develop a promising hybrid structural health monitoring (SHM) system, a combined use of structural vibration and electro-mechanical (EM) impedance is proposed. The hybrid SHM system is designed to use vibration characteristics as global index and EM impedance as local index. The proposed health monitoring scheme is implemented into prestressed concrete (PSC) girder bridges for which a series of damage scenarios are designed to simulate various prestress-loss situations at which the target bridges car experience during their service life. The measured experimental results, modal parameters and electro-magnetic impedance signatures, are carefully analyzed to recognize the occurrence of damage and furthermore to indicate its location.
컴퓨터망의 확대 및 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있다. 이에 따라 침입자로부터 침입을 줄이기 위한 침입탐지시스템에 관한 연구가 활발하다. 본 논문은 멀티레벨에서 감사자료를 수집하고, 필터링하여 오용행위 탐지기법에 대한 선천성면역, 비정상행위 탐지기법에 대한 후천성 면역을 사용한 하이브리드 침입탐지 시스템이다. 다중호스트 기반에서 감사자료를 하나의 시스템으로 모아서 탐지하므로 하나의 호스트에서 탐지한 침입보다 여러 호스트에서 탐지가 가능하며, 비정상행위 탐지 기법에서 탐지한 침입은 오용행위 탐지 기법에서 신속하게 탐지할 수 있는 면역력을 가진 침입탐지 시스템의 설계 및 구현한다.
A radial basis hybrid neural network (RHNN) is presented for an on-line detection of machine condition change. Two-phase modeling by RHNN is designed for describing a machine condition process and for predicting future signal. A moving block procedure is also designed for detecting a process change. A fast on-line learning algorithm, the recursive least square estimation, is introduced. Experimental results showed the RHNN could be utilized efficiently for on-line machine condition monitoring.
본 논문에서는 차세대 복합 시분할 부호분할 다중접속 이동통신 시스템에서 타 셀 사용자 간섭 제거를 위한 결합검출 방안을 제안한다. 결합검출 기술은 차세대 복합 시분할 부호분할 다중접속 이동통신 시스템 TD-CDMA 시스템에서의 가장 큰 특징이라 할 수 있는 기술로서 셀 내의 서로 다른 사용자의 신호 간섭을 제거하여 동시에 사용자 데이터를 복원할 수 있다. 종래의 연구에서는 2단계 결합 검출 방식을 이용하여 목적 셀의 사용자 간섭 뿐 아니라 타 셀 간섭을 제거해 줄 수 있는 방안이 제안되었으나 이 방안에서는 타 셀 간섭 제거를 위한 구체적인 사용자 인식에 대한 방안이 없다. 따라서 주변 타 셀 내의 사용자의 간섭의 크기에 상관없이 모든 사용자에 대하여 결합검출을 수행해야 하며 2단계 결합검출의 복잡도가 매우 높다. 본 논문에서는 타 셀 사용자의 간섭의 크기에 따라서 선택적으로 2단계 결합 검출을 수행하는 방안을 제안한다. 제안된 방식은 모의실험을 통하여 성능을 조사하였으며 종래의 결합검출 방식에 비하여 성능의 열화가 없는 동시에 2 단계 결합검출의 복잡도를 크게 줄일 수 있다.
This paper analysis the performance of joint receiving structure consisting of the decorrelating multiuser detection and beamfromenr-RAKE receive for DS-CDMA communication systems. In asynchronous transmission as the number of simultaneous users increase. the capacity of CDMA system becomes severly reduced due to the nonideal orthogonality between user-assigned PN sequences and improper power control. Accordingly, the CDMA receiving system becomes vulnerable to the multiple access interferences and the near-far problem under multipath fading channel environment. To withstand these undesired performance degradations, this paper proposes the new type of multiuser detection which has a form of the hybrid structure of concatenating beamformer-RAKE receiver and decorrelating multiuser detection. the beam former-RAKE receiver performs temporal and spatial diversity combining with alleviating fading effect and suppressing undesired interferences, and the multiuser detection plays a role of making the receiver robust to the near-far problem. Regarding the individual merit on the usage of either multiuser detection or beamformer-RAKE receiver, the hybrid one is expected to produce the enhanced performance in multipath fading CDMA channel. However major drawback of using decorrelating multiuser detection for practical deployment is arised from its computational complexity , which is exponentially increased as more number of users and transmitted symbols involve. To diminish the computational complexity, this paper exploits an efficient block Toeplitz inversion technique using matrix Levinson polynomial will be introduced. And this paper provided the mathematical analysis to show the efficiency of the proposed joint structure under the multipath propagation environment. And results of a series of exhaustive computer simulations are presented in order to demonstrate the overall performance of the proposed hybrid structure in multipath fading CDMA channel.
침입 탐지 시스템에 대하여 많은 연구 노력들이 진행되고 있다. 그러나 침입 탐지 시스템의 모델과 성능 평가에 대한 작업은 거의 찾아 볼 수 없다. 본 논문에서는 지역적인 침입 탐지를 위한 에이전트들과 전역적인 침입 탐지를 위한 집중 데이터 분석 컴포넌트를 가지고 있는 다중 도메인 환경에서 혼합 침입 탐지를 위한 통신 프레임워크를 제안한다. 또한 전체적인 프레임워크에서 호스트 기반과 네트워크 기반 침입 탐지 시스템의 결합을 가정한다. 지역 도메인에서 경보와 로그 데이터 같은 정보 집합은 상위 레벨로 보고 된다. 계위의 루트에는 데이터 합동을 수행하는 전역 매니저가 있다. 전역 매니저는 침입 탐지 경보의 집합과 상호관련의 결과로 보안 정책을 하위 레벨로 전달하게 된다. 본 논문에서는 혼합 침입 탐지 시스템을 위한 통심 메커니즘을 모델링하고 데이터 및 정책 전달을 위한 전송 능력의 성능 평가를 위하여 OPNET 모델러를 이용한 시뮬레이터를 개발한다. 여러 가지 시나리오에 기반하여 통신 지연에 초점을 두고 모의실험 결과를 제시하고 비교한다.
Multiuser detection (MUD) and channel estimation techniques in space-division multiple-access aided orthogonal frequency-division multiplexing systems recently has received intensive interest in receiver design technologies. The maximum likelihood (ML) MUD that provides optimal performance has the cost of a dramatically increased computational complexity. The minimum mean-squared error (MMSE) MUD exhibits poor performance, although it achieves lower computational complexity. With almost the same complexity, an MMSE with successive interference cancellation (SIC) scheme achieves a better bit error rate performance than a linear MMSE multiuser detector. In this paper, hybrid ML-MMSE with SIC adaptive multiuser detection based on the joint channel estimation method is suggested for signal detection. The simulation results show that the proposed method achieves good performance close to the optimal ML performance at low SNR values and a low computational complexity at high SNR values.
In this paper, we propose intelligent fire learning and detection system using hybrid visual attention mechanism of human. Proposed fire learning system generates leaned data by learning process of fire and smoke images. The features used as learning feature are selected among many features which are extracted based on bottom-up visual attention mechanism of human, and these features are modified as learned data by calculating average and standard variation of them. Proposed fire detection system uses learned data which is generated in fire learning system and features of input image to detect fire.
With the success of the digital economy and the rapid development of its technology, network security has received increasing attention. Intrusion detection technology has always been a focus and hotspot of research. A hybrid model that combines particle swarm optimization (PSO) and kernel extreme learning machine (KELM) is presented in this work. Continuous-valued PSO and binary PSO (BPSO) are adopted together to determine the parameter combination and the feature subset. A fitness function based on the detection rate and the number of selected features is proposed. The results show that the method can simultaneously determine the parameter values and select features. Furthermore, competitive or better accuracy can be obtained using approximately one quarter of the raw input features. Experiments proved that our method is slightly better than the genetic algorithm-based KELM model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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