• 전자공학회논문지CI
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• 제49권2호
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• pp.90-95
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• 2012

위성영상은 광범위한 지역에 걸쳐 실시간으로 정확한 지표 상태에 대한 정보를 수집할 수 있어 재난재해관리에도 효율적 수단으로 사용되고 있다. 특히 고해상도 영상은 1m급 이하 지표 물체를 탐지할 수 있어 도심지역 정보 획득에 매우 유용하다. 본 논문에는 재난 발생 시 고해상도 위성영상으로부터 변화탐지 기법을 사용하여 피해를 탐지하고 피해정보를 추출하는 방법론이 제안되었다. 사용된 영상분석기법은 텍스쳐 정보를 이용하여 시간적 변화를 탐지하는 기법으로 특징 추출과 변화탐지 단계로 구성되어있다. 특징 추출 단계에서는 wavelet과 GLCM을 이용하여 텍스쳐가 추출되었고 변화탐지 단계에서는 영역간 텍스쳐의 상관관계를 이용한 분류기법이 사용되었다. 제안된 방법은 고해상도 위성영상을 사용하여 지진피해지역을 탐지하는 예에 적용되어 테스트 되었다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.236.2-236.2
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• 2012

We present the interim results of simultaneous time monitoring observations of SiO v=1, 2, J =1-0, $^{29}SiO$ v=0, J =1-0, and $H_2O$ $6_{16}-5_{23}$ maser lines toward about 60 relatively strong SiO and/or H2O maser sources using the single dishes of the Korean VLBI Network from 2009 September to 2012 June. These monitoring sources are composed of representative semiregular variables, Miras, water fountain sources, preplantary nebulae and SiO maser sources of star forming regions etc. The variations of intensity ratios between SiO and $H_2O$ masers and velocity structures are investigated according to stellar optical phases and observational epochs. Several individual sources which show an interesting feature will be presented here.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제8권4호
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• pp.379-402
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• 2021

Traditional approaches for structural health monitoring (SHM) seldom take ambient uncertainty (temperature, humidity, ambient vibration) into consideration, while their impacts on structural responses are substantial, leading to a possibility of raising false alarms. A few predictors model-based approaches deal with these uncertainties through complex numerical models running online, rendering the SHM approach to be compute-intensive, slow, and sometimes not practical. Also, with model-based approaches, the imperative need for a precise understanding of the structure often poses a problem for not so well understood complex systems. The present study employs a data-based approach coupled with Empirical mode decomposition (EMD) to correlate recorded response time histories under varying temperature conditions to corresponding damage scenarios. EMD decomposes the response signal into a finite set of intrinsic mode functions (IMFs). A two-dimensional Convolutional Neural Network (2DCNN) is further trained to associate these IMFs to the respective damage cases. The use of IMFs in place of raw signals helps to reduce the impact of sensor noise while preserving the essential spatio-temporal information less-sensitive to thermal effects and thereby stands as a better damage-sensitive feature than the raw signal itself. The proposed algorithm is numerically tested on a single span bridge under varying temperature conditions for different damage severities. The dynamic strain is recorded as the response since they are frame-invariant and cheaper to install. The proposed algorithm has been observed to be damage sensitive as well as sufficiently robust against measurement noise.

• 한국정밀공학회지
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• 제12권5호
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• pp.98-107
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• 1995

The in-process detection of drill wear and breakage is one of the most importnat technical problems in unmaned machining system. In this paper, the monitoring system is developed to monitor abnormal drilling states such as drill breakage, drill wear and unstable cutting using motor current. Drill breakage is detected by level monitoring. Tool wear is classified by fuzzy pattern recognition. The key feature for classification of tool wear is the estimated flank wear which is calculated by the proposed flank wear model. The characteristic of the model is not sensitive to the variation of cutting conditions but is sensitive to drill wear state. Unstable cutting states due to the unsmooth chip disposal and the overload are monitored by the variance/mean ratio of spindle motor current. Variance/mean ratio also includes the information about the prediction of drill wear and drill breakage. The evaluation experiments have shown that the developed system works very well.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1597-1610
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• 2022

At present, the main method of high-speed train chassis detection is using computer vision technology to extract keypoints from two related chassis images firstly, then matching these keypoints to find the pixel-level correspondence between these two images, finally, detection and other steps are performed. The quality and accuracy of image matching are very important for subsequent defect detection. Current traditional matching methods are difficult to meet the actual requirements for the generalization of complex scenes such as weather, illumination, and seasonal changes. Therefore, it is of great significance to study the high-speed train image matching method based on deep learning. This paper establishes a high-speed train chassis image matching dataset, including random perspective changes and optical distortion, to simulate the changes in the actual working environment of the high-speed rail system as much as possible. This work designs a convolutional neural network to intensively extract keypoints, so as to alleviate the problems of current methods. With multi-level features, on the one hand, the network restores low-level details, thereby improving the localization accuracy of keypoints, on the other hand, the network can generate robust keypoint descriptors. Detailed experiments show the huge improvement of the proposed network over traditional methods.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.83-92
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• 2020

최근에 많은 기업 및 조직들이 비즈니스 프로세스 모델의 효율적 운용을 위해 예측적 프로세스 모니터링에 관심이 높아지고 있다. 기존의 프로세스 모니터링은 특정 프로세스 인스턴스의 경과된 실행상태에 초점을 두었다. 반면, 예측적 프로세스 모니터링은 특정 프로세스 인스턴스의 미래의 실행상태에 대한 예측에 초점을 둔다. 본 논문에서는 예측적 프로세스 모니터링 기능 중 하나인 비즈니스 프로세스 인스턴스 실행 잔여시간 예측기능을 구현한다. 잔여시간을 효과적으로 모델링하기 위해 액티비티별 속성에 따른 시간특징 값 분포 차이를 고려하여 액티비티별 특징 정규화를 제안하고 예측모델에 적용한다. 본 논문에서 제안된 모델의 예측성능 우수성을 입증하기 위해서 4TU.Centre for Research Data에서 제공하는 실제 기업의 이벤트 로그 데이터를 통해 선행연구들과 비교평가 한다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제1권1호
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• pp.48-61
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• 2000

Korea Aerospace Research Institute (KARI) have gained experience with Helicopter Vibration Health Monitoring (VHM) System technology with the help of UK GKN-WHL. GKN-WHL have had many years of experience with the research and development of vibration analysis techniques to improve the health monitoring of helicopter transmissions. This activity was targeted at transmission rig testing at first, but the techniques have been progressively developed where they are now used as a part of integrated Health and Usage Monitoring (HUM) systems on many types of in-service and new helicopters. The technique development process has been considerably aided by an ever expanding database of transmission monitoring experience from both the rig testing and aircraft operations. This experience covers a wide range of failure types from naturally occurring faults to crack propagation studies and covering a wide range of transmission configurations. Primarily based on accelerometer signals GKN-WHL's vibration analysis methods have also been applied to a variety of other sensor types. The transition from an experimental environment to operational VHM systems has been a lengthy process, there being a need to demonstrate technique reliability as well as effectiveness to both regulatory (Airworthiness Authority) and commercial organizations. Another important feature of this process has been the development of close relationships with a number of VHM system hardware and software suppliers. Such an experienced GKN-WHL provides various raw vibration data which was acquired from transmission ground test rig and allow KARI to develop it's own analysis program. KARI made a program and then analyzed the data to coma pre with the results of GKN-WHL. The KARI's results both time domain signals and statistical values show comparable to GKN's.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.217-225
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• 2016

본 연구에서는 배회가능성이 있는 치매환자의 실종예방을 위하여 웨어러블 디바이스(Wearable Device) 형식의 블루투스 비콘을 활용한 치매환자의 실내위치기반 모니터링시스템을 제안하였다. 이 시스템은 치매환자의 관리범위내 존재유무를 확인해 주며 치매환자가 비콘의 신호수신 설정거리를 이탈하면 즉, 지정된 관리구역을 벗어나면 비상메시지가 보호자와 관리자의 스마트 디바이스로 전달되는 시스템이다. 이 시스템의 주요 특성은 비콘을 착용한 치매환자를 특정장소에 설치된 비콘 신호수신용 스마트 기기(AP)에서 신호를 감지하여 환자의 위치를 파악하는 가역적 방법을 적용한 것이다. 본 논문에서 제안하는 블루투스 비콘을 활용한 실내위치기반 치매환자 모니터링 시스템은 요양병원, 재가요양시설 등에서 생활하는 배회가능성이 있는 치매환자의 실종예방에 기여하는 효과적 시스템으로 생각된다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제20권4호
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• pp.1-8
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• 2016

최근의 건축물은 복합적인 기능과 형태를 보이고 있으며, 크기가 거대해짐에 따라 구조물 건전성 감시(Structural Health Monitoring)기술의 수요 또한 증가하고 있다. 구조물마다 고유한 동특성을 가지고 있으며, 다양한 외력의 영향을 받기 때문에 구조물의 건전성을 평가하는 다양한 방법들이 연구되고 있다. 전문가에 의지하여 접근 가능한 지점에 대한 육안 검사 및 비파괴 검사를 벗어나 사각지대가 없는 온라인 계측 시스템의 구비와 함께 자동으로 위험요소를 검출하는 시스템이 요구되고 있다. 본 연구에서는 비선형적인 구조물의 응답을 고려하기 위해 관리도 기법, 평균제곱근편차, 일반 극치 분포 등과 같은 통계적 기법을 이용하여 이상거동을 판별에 활용할 수 있는 신호 특징 추출과 적응형 임계치 설정 알고리즘을 제안하였으며, 강제진동 실험과 실제 운용중에 있는 구조물의 지진 계측 시스템의 가속도 응답을 이용하여 성능을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.45-52
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• 2021

본 논문에서는 모니터링 단체의 특징기반 필터링 기반의 음원 이용 모니터링 도구에서 음원 이용 내역을 블록체인에 기록하도록 하는 블록체인 기반의 주배시 음원 이용 모니터링 정보 생성 방법을 제안한다. 주배시 음원이란 방송사의 방송콘텐츠에 삽입된 음원으로서 통상 음원과 마찬가지로 하나의 창작물로서 인정되며 음원의 권리를 가지고 있는 작사, 작곡가 등이 존재하며 방송에서 음원이 이용된 만큼 모든 권리자가 이에 따른 저작권료를 분배받는다. 하지만 주배시 음원 이용에 대한 정확하지 않은 모니터링 결과와 이에 따른 이용 내역에 대한 누락 및 투명하지 않는 정산 방식에 관한 문제가 발생하고 있다. 본 논문을 통하여 제안한 정보생성 방식을 이용하면 정확한 음원 이용 내역이 생성 가능하고 블록에 저장된 내역이 변경이나 누락 없이 저장되고 투명하지 않는 정산방식을 스마트 계약에 의해 처리하여 투명한 정산 및 분배가 가능하다.