• Smart Structures and Systems
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• 제14권4호
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• pp.679-697
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• 2014

The strain data acquired from structural health monitoring (SHM) systems play an important role in the state monitoring and damage identification of bridges. Due to the environmental complexity of civil structures, a better understanding of the actual strain data will help filling the gap between theoretical/laboratorial results and practical application. In the study, the multi-scale features of strain response are first revealed after abundant investigations on the actual data from two typical long-span bridges. Results show that, strain types at the three typical temporal scales of $10^5$, $10^2$ and $10^0$ sec are caused by temperature change, trains and heavy trucks, and have their respective cut-off frequency in the order of $10^{-2}$, $10^{-1}$ and $10^0$ Hz. Multi-resolution analysis and wavelet shrinkage are applied for separating and extracting these strain types. During the above process, two methods for determining thresholds are introduced. The excellent ability of wavelet transform on simultaneously time-frequency analysis leads to an effective information extraction. After extraction, the strain data will be compressed at an attractive ratio. This research may contribute to a further understanding of actual strain data of long-span bridges; also, the proposed extracting methodology is applicable on actual SHM systems.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.195-198
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• 2000

Sliding mode control method is popularly used for robustness to distrurbance and variance of systems internal parameter. However, one of the serious problem of this method is Chattering which occurs in neighborhood of sliding manifold. Another problem is that we cannot expect robustness before system starts sliding mode. A new tuning method of sliding manifold which changes the parameter of sliding manifold dynamically using Wavelet Neural Network is proposed in this paper. We can expect the better performance in sliding mode control by the wavelet neural networks excellent property of approximating arbitrary function for multi-resolution analysis and decrease chattering drastically.

• 천문학회지
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• 제29권spc1호
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• pp.331-332
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• 1996

We present 3 rare subtypes of the FFSs observed with high temporal resolution at 4-frequency (1.42, 2.13, 2.84 and 4.2G GHz). The various FFSs occurred during the main and post-flare phase can demonstrate that coronal nonthermal electron acceleration/injection may go through the whole development process of flares, and deduce that there may exist the re-forming of loop-like structures in the post-flare phase, and the complex multi-type magnetic structures in corona.

• 한국광학회:학술대회논문집
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• 한국광학회 2007년도 동계학술발표회 논문집
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• pp.167-168
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• 2007

A novel holographic demultiplexer with multi-group has been firstly proposed and experimentally demonstrated using optimized CGH by genetic algorithm. For experimental demonstrations, a LCOS with 8.1um pixel size and spatial resolution of 1920X1200 is used.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제11권3호
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• pp.21-28
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• 2007

The symmetric dual filters are essential for the construction of biorthogonal multiresolution an analyses and wavelets. We propose an algorithm to seek for dual symmetric trigonometric filters $\tilde{m}_0$ for for the given symmetric trigonometric filter $m_0$ and illustrate our algorithm by examples.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1036-1041
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• 2003

Non-destruction examinations are required in medical sciences and various engineering now. We wish to emulate the examinations in very simplified experiments. It is an educational program. We show a neural network analysis to predict the locations of a sound-source or a body irradiated by sound-waves in audio-region. The sound is an interest flux, and it enables to clear local-structures in a non-transparent space. However, the sound-propagation equations are not solved easily, therefore, we consider to adopt multi-layer neural-networks instead of the direct solutions. We used detected intensities and coordinates for input data and teaching data. A neural network learned them. The neural-network analysis decomposed the distance of 50cm. The resolution is rather rough; however, it is caused by the limitation of our equipments. Since there is no problem in the neural network processing, if we could revise experiments, then, progress of the resolution would be got. Thus, the proposed method functioned as an educational and simplified non-destruction examination.

• 방송공학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.56-68
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• 2022

본 논문에서는 VCM을 위한 다해상도 피처 맵에 대한 압축 방법을 제안한다. 제안하는 압축 방법은 PCA 기반의 변환을 통해 다해상도 피처 맵의 채널 및 해상도 계층 간 중복성을 제거하며 변환에 사용된 기저 벡터와 평균 벡터 그리고 변환을 통해 얻어진 변환 계수를 각각의 특성에 따라 VVC 기반 부호화기와 DeepCABAC을 통하여 압축한다. 제안하는 방법의 성능을 측정하기 위하여 OpenImageV6와 COCO 2017 validation set에 대하여 객체 검출 성능을 평가하며, MPEG-VCM 앵커 및 본 논문에서 제안하는 피처 맵 압축 앵커 대비 bpp와 mAP를 BD-rate 관점에서 비교한다. 실험 결과, 제안하는 방법은 OpenImageV6에서 피처 맵 압축 앵커 대비 25.71%의 BD-rate 성능 향상을 보이며, 특히 COCO 2017 validation set의 크기가 큰 객체들에 대해서 MPEG-VCM 앵커 대비 최대 43.72%의 BD-rate 성능이 향상됨을 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제29권4호
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• pp.389-397
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• 2013

최근 고해상도 영상레이더를 탑재한 위성이 성공적으로 발사, 운용되고 있다. 이들 위성에서 획득된 자료를 이용한 위상간섭기법의 활용은 다양한 지구과학적 분야에서 보다 자세한 정보를 제공하고 있다. 위상간섭기법 적용에서 긴밀도는 영상레이더 자료로부터 생성된 위상간섭도 질을 평가하는 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 미국 서부 텍사스에 위치한 엘파소 지역에 대한 고해상도 X-밴드 TerraSAR-X(TSX), L-밴드 ALOS PALSAR와 중해상도 C-밴드 Envisat ASAR 위성 영상레이더 자료의 긴밀도 특성을 분석 평가하고자 한다. 짧은 시간기선거리(temporal baseline) 조건에서 X-밴드 TSX 자료의 긴밀도는 0.3~0.6으로 L-밴드 ALOS PALSAR 자료와 유사한 정도의 높은 긴밀도를 나타내었다. 이 수치는 C-밴드 Envisat ASAR 자료에 비해서는 상당히 높은 것이며 영상레이더 신호의 파장이 길수록 위상간섭도의 긴밀도 유지에 있어 보다 유리하다는 일반적인 산란 이론을 고려해 볼 때 의미있는 결과라 할 수 있다. TSX 자료가 높은 긴밀도를 갖는 이유는 안정적인 산란 특성을 잘 반영할 수 있는 높은 공간 해상력이 하나의 원인일 것으로 추정된다. 하지만 11~33일 정도의 짧은 시간기선거리에서는 비교적 높은 긴밀도를 유지하는 반면에 시간기선거리가 다소 길어질 경우 긴밀도가 크게 저하된다. 본 연구 결과를 통해 긴밀도가 시간기선거리와 매우 밀접한 관계에 있음을 확인할 수 있었다.

• 항공우주기술
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• 제8권1호
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• pp.132-137
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• 2009

본 연구는 지표투과력이 높은 L밴드 SAR 영상자료를 이용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 다중시기 SAR 영상자료의 시간적 변이도 특성이 각기 다르게 나타나는 점을 이용하여 영상의 긴밀도 정보를 추출하고, 추출된 긴밀도 정보를 기반으로 분류를 수행하였다. 시간적 긴밀도 정보를 추출하기 위해 반복 패스를 통해 획득된 간섭 레이더(Interferometry SAR, 이하 InSAR) 기법을 이용하였고, 다중시기 영상에 대해 가장 최적의 기선거리에서 선정된 긴밀도 정보를 포함하는 영상을 선정하여 토지피복 분류작업을 수행한 결과 분류된 객체들 간에 명확하게 구분됨을 확인할 수 있었다.

• 한국경제지리학회지
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• 제16권3호
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• pp.458-471
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• 2013

본 논문은 토지 이용 변화를 예측하는 계량 모형의 정확도 평가에 필수적인 통계량인 성능 지수를 심도 있게 이해하는 것을 목적으로 한다. 이 통계량은 기존의 토지 이용 변화 연구에서 소개된 예측 모형의 정확도를 평가하는 다른 통계량들 (예: 카파 통계량)의 단점을 보완하여 만들어진 것이나, 이 또한 계량 모형의 예측력을 명확하게 평가하고 해석하기에는 제한적이다. 본 논문에서는 성능 지수의 보다 명확한 해석을 위해서 결과물의 공간해상도를 고정해야 함을 밝히고, 그 특정 공간해상도를 "성능 해상도"라 정의한다. 성능 해상도는 예측오류가 현격하게 줄어들면서 계량모형의 예측력이 증가하는 시점의 공간해상도를 일컫는다. 따라서 토지 이용 변화 예측 모형의 예측력을 정확하게 평가하기 위해 두 통계량, 즉 성능 지수와 성능 해상도를 함께 이용할 것을 제안한다.