• Structural Engineering and Mechanics
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• 제84권5호
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• pp.651-664
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• 2022

A precise prediction of the ultimate bond strength between rebar and surrounding concrete plays a major role in structural design, as it effects the load-carrying capacity and serviceability of a member significantly. In the present study, Gaussian models are employed for modelling bond strength of ribbed steel bars embedded in concrete. Gaussian models offer a non-parametric method based on Bayesian framework which is powerful, versatile, robust and accurate. Five different Gaussian models are explored in this paper-Gaussian Process (GP), Variational Heteroscedastic Gaussian Process (VHGP), Warped Gaussian Process (WGP), Sparse Spectrum Gaussian Process (SSGP), and Twin Gaussian Process (TGP). The effectiveness of the models is also evaluated in comparison to the numerous design formulae provided by the codes. The predictions from the Gaussian models are found to be closer to the experiments than those predicted using the design equations provided in various codes. The sensitivity of the models to various parameters, input feature space and sampling is also presented. It is found that GP, VHGP and SSGP are effective in prediction of the bond strength. For large data set, GP, VHGP, WGP and TGP can be computationally expensive. In such cases, SSGP can be utilized.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권6호
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• pp.2302-2316
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• 2015

We propose an efficient method of extracting targets within a region of interest in non-homogeneous infrared images by using a principal component analysis (PCA) plane and adaptive Gaussian kernel. Existing approaches for extracting targets have been limited to using only the intensity values of the pixels in a target region. However, it is difficult to extract the target regions effectively because the intensity values of the target region are mixed with the background intensity values. To overcome this problem, we propose a novel PCA based approach consisting of three steps. In the first step, we apply a PCA technique minimizing the total least-square errors of an IR image. In the second step, we generate a binary image that consists of pixels with higher values than the plane, and then calculate the second derivative of the sum of the square errors (SDSSE). In the final step, an iteration is performed until the convergence criteria is met, including the SDSSE, angle and labeling value. Therefore, a Gaussian kernel is weighted in addition to the PCA plane with the non-removed data from the previous step. Experimental results show that the proposed method achieves better segmentation performance than the existing method.

• 지구물리
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• 제5권2호
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• pp.131-142
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• 2002

일반적으로 지자기 전달함수는 관측치와 예측치의 차이를 최소화하는 관점에서 해가 추정된다. 오차의 구조가 가우스 분포를 따르면 최소자승 추정이 최적의 추정이지만, 그렇지 않은 경우 전달 함수 추정을 심각하게 왜곡시킬 수 있으므로 오차 구조에 대한 정보가 요구된다. 본 연구에서는 Q-Q plot을 이용한 오차 구조으 검증을 통하여 실제 오차 구조에 대한 정보를 획득하였고 가우스 분포 가정을 벗어나는 오차 구조에 대해 외치(outlier)에 의한 영향을 최소로 하며 해를 추정하는 로버스트 추정(regression M-estimate)을 적용하였다. 오차가 가우스 분포를 따르는 경우, 최소자승 추정과 로버스트 추정은 유사한 결과를 나타내나, 오차가 가우스 분포를 벗어나는 경우 로버스트 추정이 최소자승 추정보다 부드러운 결과를 나타냄을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.2
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• pp.255-260
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• 2006

Safety-critical navigation systems have to provide 'reliable' position solutions, i.e., they must detect and exclude measurement or system faults and estimate the uncertainty of the solution. To obtain more accurate and reliable navigation systems, various filtering methods have been employed to reduce measurement noise level, or integrate sensors, such as global navigation satellite system/inertial navigation system (GNSS/INS) integration. Recently, particle filters have attracted attention, because they can deal with nonlinear/non-Gaussian systems. In most GNSS applications, the GNSS measurement noise is assumed to follow a Gaussian distribution, but this is not true. Therefore, we have proposed a fault detection and exclusion method using particle filters assuming non-Gaussian measurement noise. The performance of our method was contrasted with that of conventional Kalman filter methods with an assumed Gaussian noise. Since the Kalman filters presume that measurement noise follows a Gaussian distribution, they used an overbounded standard deviation to represent the measurement noise distribution, and since the overbound standard deviations were too conservative compared to the actual distributions, this degraded the integrity-monitoring performance of the filters. A simulation was performed to show the improvement in performance of our proposed particle filter method by not using the sigma overbounding. The results show that our method could detect smaller measurement biases and reduced the protection level by 30% versus the Kalman filter method based on an overbound sigma, which motivates us to use an actual noise model instead of the overbounding or improve the overbounding methods.

• ETRI Journal
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• 제38권3호
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• pp.579-588
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• 2016

To improve the ability to determine a vehicle's movement information even in a challenging environment, a hybrid approach called non-Gaussian square rootunscented particle filtering (nGSR-UPF) is presented. This approach combines a square root-unscented Kalman filter (SR-UKF) and a particle filter (PF) to determinate the vehicle state where measurement noises are taken as a finite Gaussian kernel mixture and are approximated using a sparse Gaussian kernel density estimation method. During an outage-free GPS period, the updated mean and covariance, computed using SR-UKF, are estimated based on a GPS observation update. During a complete GPS outage, nGSR-UPF operates in prediction mode. Indeed, because the inertial sensors used suffer from a large drift in this case, SR-UKF-based importance density is then responsible for shifting the weighted particles toward the high-likelihood regions to improve the accuracy of the vehicle state. The proposed method is compared with some existing estimation methods and the experiment results prove that nGSR-UPF is the most accurate during both outage-free and complete-outage GPS periods.

• 한국지진공학회논문집
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• 제14권1호
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• pp.25-34
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• 2010

비선형 이력거동을 가지는 교량 구조계에 지진하중이 작용하였을 때 파괴확률을 추정할 수 있는 기법을 제시하였다. 교량 구조계는 지진하중이 작용할 때 이중선형 이력거동을 보이는 단자유도 진동계로서 모델링하였다. 교량의 파괴는 상단의 변위 응답이 지진 지속시간 동안 정해진 한계 상태 값을 최초로 넘어설 때 발생하는 것으로 정의하였다. 지진하중에 대한 비선형 구조계의 최초통과확률을 추정하기 위하여, 단위시간 동안 한계상태를 넘어서는 빈도수를 계산하는 crossing theory를 적용하였다. 단위시간 동안의 한계상태 초과 빈도수 추정을 위하여 필요한, 비선형 구조계의 응답과 응답의 미분값 간의 결합확률밀도함수를 추정하기 위한 기법으로서, Non-Gaussian closure 기법을 제시하였다. 다양한 지반운동 특성을 가지는 다수의 인공지진 가속도 시간이력을 생성하여 교량의 동적 특성에 따른 파괴확률을 추정하였다. 제시된 기법을 사용한 결과 얻어진 파괴확률 값을 crude Monte-Carlo 시뮬레이션을 통하여 얻어진 정해 및 기존의 방법을 적용하여 얻어진 파괴확률 값과 비교함으로써 제시된 파괴확률 추정 기법의 정확성과 효율성을 검증하였다.

• 한국광학회지
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• 제22권5호
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• pp.239-244
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• 2011

본 논문에서는 LCD 디스플레이용 색채계 렌즈에 관해 근축광학적인 방법에 의한 비결상 광학설계를 소개한다. 색채계란 디스플레이 상의 측정영역으로부터 방출된 광을 빛의 3원색인 빨강, 녹색, 초록으로 분해하는 측정기기로써, 결상렌즈가 아닌 집광렌즈를 필요로 한다. 집광렌즈는 비결상 렌즈이고 측정영역과 감지영역 간의 특정한 압축비 조건을 만족해야 한다. 총체적인 비결상 광학조건을 이해하기 위해, 근축광학을 사용하여 필요충분조건을 해석적인 표현식으로 유도하였고, 나아가 간단한 공식으로 발전시켰다. 이 공식의 타당성은 CODE V와 Light-Tools를 사용하여 검증하였다. 이 공식은 색채계용 집광렌즈 뿐만 아니라, 레이저 빔의 세기를 균일하게 만들기 위한 어레이 렌즈의 설계에도 유용하게 확장 적용될 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제32권6호
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• pp.837-842
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• 2010

This paper proposes robust source localization methods for estimating the azimuth angle, elevation angle, velocity, and range using a low-complexity planar antenna array in impulsive non-Gaussian noise environments. The proposed robust source localization methods for wireless communication applications are based on nonlinear M-estimation provided from Huber and Hampel. Simulation results show the robustness performance of the proposed robust methods in impulsive non-Gaussian noise.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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• pp.49.1-49
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• 2001

The skin color model is a very important concept in face detection, face recognition and face tracking. Usually, this model is obtained by estimating a probability density function of skin color distribution. In many cases, it is assumed that the underlying density function follows a Gaussian distribution. In this paper, a new method for non-parametric estimation of the probability density function, by using feed-forward neural network, is used to estimate the underlying skin color model. By using this method, the resulting skin color model is better than the Gaussian estimation and substantially approaches the real distribution. Applications to face detection and face ...

• 전자공학회논문지SC
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• 제45권3호
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• pp.1-11
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• 2008

본 논문은 모바일 단말기에 탑재된 카메라를 이용하여 정지영상을 획득할 때 발생할 수 있는 blur현상을 3축 가속도 센서를 이용하여 실시간 보정 할 수 있는 방법을 제안한다. Blur현상은 획득한 이미지에서 발생하는 번짐 효과이다. 소형의 모바일 단말기는 사용자의 미세한 손 떨림에도 크게 흔들릴 수 있기 때문에 blur현상이 크게 나타나며, 이를 적절하게 보정할 수 있는 알고리즘이 필요하다. 본 논문에선 3축 가속도센서를 진자운동에 적용하여 출력결과의 신뢰성을 확보하였고, blur현상을 Uniform 분포와 Gaussian 분포로 모델링하였다. 실험을 통하여 실제 blur 현상이 Non-Gaussian 형태로 모델링됨을 확인하였고, 이 blur모델의 역과정인 deblurring 특성함수를 설계하였다. 이 특성함수에 3축 가속도센서에서 발생하는 미세한 떨림 정보를 적용하여 실험 이미지를 deblurring한 결과, 이미지 blur현상을 적절하게 보정할 수 있었다.