• Smart Structures and Systems
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• 제31권2호
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• pp.131-140
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• 2023

As well-known, the extended Kalman filter (EKF) is a powerful tool for parameter identification with limited measurements. However, traditional EKF is not applicable when the external excitation is unknown. By using least-squares estimation (LSE) for force identification, an EKF with unknown input (EKF-UI) approach was recently proposed by the authors. In this approach, to ensure the influence matrix be of full column rank, the sensors have to be deployed at all the degrees-of-freedom (DOFs) corresponding to the unknown excitation, saying collocated measurements are required. However, it is not easy to guarantee that the sensors can be installed at all these locations. To circumvent this limitation, based on the idea of first-order-holder discretization (FOHD), an improved EKF with unknown input (IEKF-UI) approach is proposed in this study for the simultaneous identification of structural parameters and unknown excitation. By using projection matrix, an improved observation equation is obtained. Few displacement measurements are fused into the observation equation to avoid the so-called low-frequency drift. To avoid the ill-conditioning problem for force identification without collocated measurements, the idea of FOHD is employed. The recursive solution of the structural states and unknown loads is then analytically derived. The effectiveness of the proposed approach is validated via several numerical examples. Results show that the proposed approach is capable of satisfactorily identifying the parameters of linear and nonlinear structures and the unknown excitation applied to them.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.147-152
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• 2023

본 논문은 고등학교 주문형 강좌에서 진행된 선형대수학 교과목 수업사례에 대한 연구이다. 일반적인 수업과 비교하여 플립러닝 수업이 추가되었고, 학생들의 진로 희망 분야를 고려하여 신호처리 관련 응용문제에 대한 적용도 다루었다. 전체적으로 보면, 전통적 방식의 강의 수업과 플립러닝이 혼합된 형태로 수업이 진행되었다. 플립러닝은 2차례 실시되었다. 플립러닝 수업은 사전학습, 조별 협력학습, 사후학습으로 구성되었다. 수업의 효과성을 검증하기 위하여 설문조사를 실시하였고 대부분의 평가 항목이 4점 이상이었다. 플립러닝의 주제는 신호처리 분야에서도 매우 비중 있게 다루어지는 마르코프 체인과 최소제곱법을 대상으로 진행되었다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권4호
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• pp.45-54
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• 2012

위치기반서비스에서 주요기술로는 GPS가 있지만, 현재 위성 통신을 통해 위치 추정이 불가능한 실내지역의 위치추정기술로는 저 전력 근거리 통신의 연구가 주로 이루어지고 있다. 특히 첩 대역확산방식을 이용한 저 전력 근거리 통신 기술이 신호도달거리의 확장, 잡음에 대한 영향, 저 전력 데이터 통신 등 여러 가지 면에서 기존의 근거리 통신 기술보다 더 나은 특징을 보임에 따라 위치 추정을 위하여 제안된 IEEE802.15.4a의 물리계층에 표준으로 채택되었다. 하지만, 첩 대역확산 방식을 통한 측정된 거리는 기본적으로 오차를 가지는데, 이를 측정된 거리에 따라 가중치 값을 나타내는 비례 계수를 이용하여 영이 아닌 평균값을 가지는 잡음으로 모델링 할 수 있다. 하지만 초기의 빠르고 정확한 위치 추정에는 다소 시간이 걸린다. 따라서 본 논문에서는 이동 노드의 정확한 위치 추정을 위하여 최소자승법과 확장 칼만 필터를 이용하여 보다 빠르고 안정된 위치 추정 시스템을 제안한다. 끝으로 실제 위치 추정 시스템의 구현으로 한 실험 결과를 바탕으로 제안된 알고리즘의 안정된 적응성과 정확성을 평가하여 그 성능을 알아보았다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제16권3호
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• pp.131-138
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• 2013

새로운 2차원 자력탐사자료 역산 방법을 개발하였다. 중,자력탐사와 같은 포텐셜 자료의 역산에서 가장 문제가 되는 점은 비유일해 문제이다. 일반적으로 자력탐사 자료의 역산은 모델변수의 수가 자료의 수보다 훨씬 많은 불충분 문제이며, 이는 비유일해 문제를 더욱 심화시키게 된다. 일반적인 최소자승법을 자력탐사자료의 역산에 적용하게 되면, 이 상대가 지표면에 집중되는 결과를 초래한다. 본 연구에서는 이러한 비유일해 문제를 극복하기 위하여 모델분해능에 근거한 새로운 모델제한자를 제안하였다. 이 모델제한자는 분해능이 높은 모델변수에는 큰 제한을 가하고, 작은 모델변수에는 약한 제한을 가하게 된다. 따라서 분해능이 낮은 심부의 모델변수도 효과적으로 추정할 수 있다. 개발된 역산 알고리듬을 이용하여, 전형적인 모델에 대한 이론자료의 역산에 적용하였다. 또한 옥천대에서 얻어진 항공자력탐사자료 역산에 적용하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제14권1호
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• pp.7-17
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• 2011

본 연구에서는 이방성을 포함하는 3차원 전기비저항 토모그래피 프로그램을 개발하였다. 이론 모델링에는 유한요소법을 이용하였고 역산에 ACB 법을 채용하여 평활화 제한 최소자승 역산의 분해능 향상을 기하였다. 수치모형 실험을 통하여 지하구조가 강한 전기적 이방성을 보이는 경우 이방성을 고려한 역산이 필수적임과 이방성이 지하구조의 해석에서 추가적인 정보로 활용 가능함을 보였다. 또한 과거 채굴 터널 상부에 고층 아파트가 건설된 폐광현장에서 획득한 3차원 토모그래피 탐사자료에 개발된 알고리듬을 적용하여 과거 채광활동과 관련된 건축물의 안전성을 평가하고자 하였다. 탐사자료에서 강한 전기적 이방성이 관찰되었고 이는 조사지역의 지질적 특성에 기인하는 것으로 확인되었다. 조사지역의 이방성을 고려하기 위하여 3차원 이방성 전기비저항 토모그래피 영상화를 수행하였으며 이로부터 지질구조에 부합하는 지하 3차원 전기비저항 영상을 획득할 수 있었다. 획득한 전기비저항 영상은 암반공학에서의 지반안정성 분석을 위한 지질구조 모형을 도출하는데 사용되었으며, 이로부터 조사대상인 아파트가 안전성에 문제가 없음을 밝힐 수 있었다.

• KDI Journal of Economic Policy
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• 제36권4호
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• pp.135-169
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• 2014

본 연구는 농업재해보험으로 인한 농업인들의 생산양식 변화 여부를 실증적으로 분석하였다. 농업재해보험은 자연재해 발생 시 보험가입자에게 보험금을 지급함으로써 농가경영의 안정을 이루고자 함이 주된 목적이라고 할 수 있다. 그러나 생산자들의 경영안정을 도모하고자 시작된 본 사업은 생산자들의 작물 생산량을 증대시키는 방향으로 예기치 않은 생산양식의 변화를 발생시켰고, 생산량 증가에 따른 가격하락 현상이 나타나면서 작물시장에 변화가 일어났다. 이는 재해보험을 통해 생산자들이 자연재해 발생에 따른 위험을 완화시킬 수 있기 때문으로 설명할 수 있다. 본 연구의 실증분석은 도구변수를 이용한 2단계 최소자승법을 바탕으로 이루어졌다. 재해보험 시행 여부를 도구변수로 이용한 이중차분분석 방법론 1단계 실증분석 결과, 재해보험 가입대상 작물의 경우 비가입대상 작물보다 통계적으로 유의한 수준에서 평균적으로 약 80,000톤 정도의 생산량 증가효과가 발생하였다. 또한 일반적인 수요 공급 모형에서 발생하는 내생성 문제를 해결하고자 1단계 분석의 추정치를 이용한 2단계 분석에서는 생산량이 10,000톤 증가함에 따라 작물의 가격지수가 약 2.3% 정도 하락하는 효과가 발생하였다. 그리고 다양한 방법의 강건성 점검을 통해서 결과의 신뢰성도 확보할 수 있었다. 본 연구의 결과는 정부가 정책 결정을 하는 데 있어서 생산자 측면뿐만 아니라 소비자 측면에 대한 분석도 포함하는 전체 경제 분석의 필요성에 대한 시사점을 제공해 준다고 볼 수 있다. 이에 더해, 예기치 않은 효과에 대응하기 위해 새로운 시장을 개척하려는 정부의 노력이 필요하다는 점을 시사한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제45권8호
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• pp.815-826
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• 2012

기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 이용한 경향성 분석은 경향성을 과소평가하는 문제점을 나타낸다. 이러한 점에서 본 연구에서는 자료의 정규분포 가정과 평균을 중심으로 경향성 평가가 이루어지는 기존 Ordinary Regression (OR) 방법을 개선한 Quantile Regression (QR) 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 64개 강우 관측지점의 연 최대 극대강수량 자료에 대하여 QR 방법과 OR 방법에 대하여 통계적 성능을 평가하였다. QR 방법의경향성 분석결과 47개 지점에서 5% 오차수준 내에서 t-검정을 통과한 반면 OR 방법에서는 13개 지점 만이 통계적 유의성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 OR 방법이 자료의 평균을 중심으로 경향성을 평가하는 기법인데 반해 QR은 자료의 다양한 분위에서 경향성을 평가함으로써 극대 및 극소 부분에서의 경향성을 보다 유연하게 감지하는 이유로 판단된다. QR 방법을 통한 경향성 평가는 평균 중심의 해석문제점을 개선할 수 있으며 자료가 정규분포를 따르지 않거나 왜곡된 분포형태를 갖는 자료의 수문학적 경향성 평가에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 전기학회논문지
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• 제67권1호
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• pp.114-123
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• 2018

This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.

• 대한교통학회지
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• 제18권4호
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• pp.117-126
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• 2000

링크에서 관측된 교통량과 기존의 기종점표(Origin-Destination matrix)를 결합해 새로운 OD를 추정하고자 하는 연구들은 1980년대부터 20여년간 많은 연구자들을 통해 논의되어 왔다. 특히 최근들어 ITS 등의 보급으로 교통관리를 위한 기본자료로서 링크 교통량의 관측이 확대되면서, 도시고속도로 및 간선도로 관리, 경로안내 시스템 등에 사용될 목적으로 링크관측교통량 자료를 이용한 OD 추정의 필요성이 더욱 높아지고 있다. OD 추정을 위해 사용되는 기존기법으로는 여러 가지가 있으나 가장 대표적인 기법으로는 베이지안 추정을 이용하는 통계적 방법(Maher, 1983), Entropy 극대화 규칙을 이용하는 방법(Van Zuylen and Willumsen, 1980; Fisk and Boyce, 1983; Fisk, 1989), 최우추정법을 이용한 방법(Spiess, 1987), 그리고 일반화 최소자승법을 이용하는 방법(Gothe et al., 1989; Bell, 1997; Yang et al., 1992) 등이 있다. 본 연구에서는 이러한 방법들 중 최소자승법을 이용해 OD추정모형을 구축하고, 최적해를 얻기 위하여 유전알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용한 알고리즘을 개발하였다 또한, 개발된 모형을 통해 얻은 결과를 Spiess(1990)가 제시하여 현재 EMME/2에서 사용되고 있는 Gradient method의 결과와 비교하였다. 본 연구에서는 모형의 추정력 비교를 위해 각 기종점 통행량의 평균 추정오차 외에 동일한 기점을 갖는 기종점 통행량 간의 규모순위(OD 구조) 추정력을 확인하였다. 서울시 내부순환도로를 분석대상으로 하여, 대상지역에서 오전에 조사된 OD를 기존(Target) OD로 사용하였고, 오후의 OD를 추정대상 OD로 설정하였으며, 각 링크에서 오후에 조사된 실제교통량을 링크 관측교통량으로 사용하였다. 분석결과 유전알고리듬을 이용한 최소자승법을 통해 얻은 결과가 Gradient method를 통해 얻은 결과에 비해 우수한 것으로 나타났다.

• 한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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• 한국지구물리탐사학회 2006년도 공동학술대회 논문집
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• pp.117-122
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• 2006

지하구조를 영상화하기 위한 물리탐사자료의 역산에서 가장 기본적인 가정 중의 하나는 자료측정 시간 동안에 지하구조가 변화하지 않는다는 정적인 지하구조 모형에 있으며, 시간의 흐름에 따른 지하구조 변화를 이해하기 위한 지구물리 모니터링 탐사자료의 역산에서도 통상적으로 받아 드려지고 있다. 그러나 투수성이 매우 높은 지하 매질에서 수행하는 염수 주입 실험의 경우에는 전도성 유체가 매우 빠른 속도로 이동하게 되므로, 측정시간 동안에 지하구조가 변화하지 않는다는 정적인 지하구조 모형의 가정은 성립되지 않은 경우가 많다. 또한 역산 결과 얻어지는 지하 영상에도 심한 왜곡이 게재될 가능성이 높음은 자명한 일이다. 이 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 지하구조가 시간에 대해 연속적으로 변화하는 시공간 모델에 입각한 새로운 최소자승 역산법을 개발하였다. 지하 시공간 모델을 수많은 공간 모델로 일정한 시간간격으로 샘플링하는 대신에, 미리 설정한 수개의 기준 시각의 공간 모델로 정의하는 방법을 제안하였으며, 이를 위해 동일한 공간좌표에서의 물성은 시간에 대해 선형적으로 변화한다는 가정을 채택하였다. 이에 의해 시간에 따라 연속적으로 변화하는 지하의 시공간 모델을 구하는 문제는 수 개의 기준 공간 모델을 구하는 문제로 단순화될 수 있다. 역산의 안정성을 기하고 신뢰도가 높은 지하구조를 계산하기 위해, 인접한 시간대의 지하구조의 변화는 크지 않다는 시간축을 따른 제한 또한 도입하였다. 전기비저항 시추공간 토모그래피 탐사의 수치 실험을 수행하였으며 이를 통해 제안한 알고리듬의 효용성을 입증하였다.