• Smart Structures and Systems
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• 제11권1호
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• pp.19-34
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• 2013

The objective of this paper is to develop on-line system parameter estimation and damage detection technique from the response measurements through using the Recursive Covariance-Driven Stochastic Subspace identification (RSSI-COV) approach. To reduce the effect of noise on the results of identification, discussion on the pre-processing of data using recursive singular spectrum analysis (rSSA) is presented to remove the noise contaminant measurements so as to enhance the stability of data analysis. Through the application of rSSA-SSI-COV to the vibration measurement of bridge during scouring experiment, the ability of the proposed algorithm was proved to be robust to the noise perturbations and offers a very good online tracking capability. The accuracy and robustness offered by rSSA-SSI-COV provides a key to obtain the evidence of imminent bridge settlement and a very stable modal frequency tracking which makes it possible for early warning. The peak values of the identified $1^{st}$ mode shape slope ratio has shown to be a good indicator for damage location, meanwhile, the drastic movements of the peak of $2^{nd}$ mode slope ratio could be used as another feature to indicate imminent pier settlement.

• 시스템엔지니어링학술지
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• 제1권2호
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• pp.26-33
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• 2005

In this paper, an algorithm is presented to recognize road based on unpaved test courses image. The road images obtained by a video camera undergoes a pre-processing that includes filtering, gray level slicing, masking and identification of unpaved test courses. After this pre-processing, a part of image is grouped into 27 sub-windows and fed into a three-layer feed-forward neural network. The neural network is trained to indicate the road direction. The proposed algorithm has been tested with the images different from the training images, and demonstrated its efficacy for recognizing unpaved road. Based on the test results, it can be said that the algorithm successfully combines the traditional image processing and the neural network principles towards a simpler and more efficient driver warning or assistance system.

• 한국항공운항학회지
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• 제21권4호
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• pp.47-52
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• 2013

In this paper, limit cycle flutter induced by Hopf bifurcation is studied with nonlinear system analysis approach and observed for the critical slowing down phenomenon. Considering an attractor of the dynamics of a system, when a small perturbation is applied to the system, the dynamics converge toward the attractor at some rate. The critical slowing down means that this recovery rate approaches zero as a parameter of the system varies and the size of the basin of attraction shrinks to nil. Consequently, in the pre-bifurcation regime, the recovery rates decrease as the system approaches the bifurcation. This phenomenon is one of the features used to forecast bifurcation before they actually occur. Therefore, studying the critical slowing down for limit cycle flutter behavior would have potential applicability for forecasting those types of flutter. Herein, modeling and nonlinear system analysis of the 2D airfoil with torsional nonlinearity have been discussed, followed by observation of the critical slowing down phenomenon.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.473-478
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• 2013

본 논문에서는 KLAPS(Korea Local Analysis and Prediction System)의 재분석 자료를 이용하여 지능형 뉴로-퍼지 알고리즘 RBFNNs(Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks) 기반 호우특보 판별 모델을 개발한다. 기존의 호우예측 시스템들의 예측능력은 일반적으로 기상데이터의 가공 기법의 영향을 받는다. 본 연구에서는 이를 보완하기 위하여 기상데이터의 전처리를 통한 호우예측 방법을 소개한다. 기상 데이터 전처리 기법은 KLAPS 데이터를 기반으로 지점별 변환, 누적강수량 생성, 시계열 데이터 가공, 호우특보 추출 방식에 의하여 설계된다. 최종적으로, 향후 t(t=1,2,3) 시간 후 6시간 동안 누적강수량에 대해 예측하고 호우특보를 결정하기 위한 정보를 제공한다. 또한 다항식의 형태, 규칙의 개수, 퍼지화 계수와 같은 제안된 모델의 중요 파라미터는 최적화 기법인 차분 진화(Differential Evolution; DE)를 이용하여 최적화한다.

• 기술혁신연구
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• 제16권1호
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• pp.107-139
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• 2008

We studied how to achieve successful implementation of massive research and development projects requiring collaboration among industries, universities and government-supported research institute. We have set up an engineering process innovation model to be deemed most adequately for all practical purposes, relying on the theoretical studies on the merits and analysis of the effect of the information system based on Milestone Management, Work Breakdown Structures and Web, which is known to be effective for research project (schedule) management and the objective management, and implemented a real-world web-based project objective management system. After a review of various R & D Project Schedule Management methods, we found that this information system was very compatible with project objective management. This project objective management information system carries out research and development projects effectively and efficiently, getting together in cyber-space and sharing information, and has been equipped with an Early Warning Subsystem to allow for pre-analysis and timely response to potential problems arising from the course of the project. The system also contains an Executive Information System that in real time, automatically provides the management information required by managers with the rate of project progress (achievement, fulfillment and delay). Lastly, actual progress can be cross-checked through both on-line objective management on the web-based information system and design review meeting held on site, to improve the efficiency and validity of the information system. Moreover, overall effect was analyzed through questionnaires on how well the system and generated information meet requirements and on the ultimate impact of the system upon objective management and communication. The questionnaire on the system effect revealed that the information system was useful to objective management and communication, and that the quality of the system was more than acceptable as well.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권3호
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• pp.76-92
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• 2018

본 연구는 상습적으로 도시침수 피해를 입은 지역을 대상으로 도시 홍수 예 경보를 위한 강우 시나리오별 사전 침수면적 데이터베이스를 구축하고 강우강도에 따른 침수예상도를 작성하여 기상청 최대강우량 예보와 함께 홍수위험지역을 사전에 예보할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 데이터베이스 구축을 위하여 1D-2D 모형 구축을 실시하고 실제호우사상에 대한 검증을 완료한 다음 시나리오별 해석을 실시하였다. 2010년 9월 21일에 대상유역에 내린 강우사상에 대한 2D 해석결과를 NDMS 자료와 비교 분석 하였다. NDMS 신고지점은 총 118지점에서 신고가 되었으며, 2D 침수해석 결과 82개 지점이 계산결과에 포함되었다. NDMS 신고 지점과 2D 침수해석 결과에 대하여 적합도를 계산한 결과 69.5%의 적합도로 분석되었다. 사전 침수 데이터베이스를 이용하여 침수예상도를 작성하였으며, 70mm의 침수예상도의 경우 NDMS 신고 지점과 70.3%의 적합도를 가졌으며, 80mm의 침수예상도의 경우 72.0%의 적합도를 가지는 것으로 분석되었다. 구축된 사전 침수면적 데이터베이스를 이용하여 기상예보와 함께 침수예상도 정보를 함께 제시할 수 있으며 침수 예 경보 시 선행시간을 확보할 수 있다.

• 한국수산과학회지
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• 제54권6호
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• pp.965-973
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• 2021

The behavior of angelfish Pterophyllum scalare exposed to low and high temperatures was monitored by video tracking, and information such as the initial speed, changes in speed, and locations of the fish in the tank were analyzed. The water temperature was raised from 26℃ to 36℃ or lowered from 26℃ to 16℃ for 4 h. The control group was maintained at 26℃ for 8 h. The experiment was repeated five times for each group. Machine learning analysis comprising a long short-term memory model was used to train and test the behavioral data (80 s) after pre-processing. Results showed that when the water temperature changed to 36℃ or 16℃, the average speed, changes in speed and fractal dimension value were significantly lower than those in the control group. Machine learning analysis revealed that the accuracy of 80-s video footage data was 87.4%. The machine learning used in this study could distinguish between the optimal temperature group and changing temperature groups with specificity and sensitivity percentages of 86.9% and 87.4%, respectively. Therefore, video tracking technology can be used to effectively analyze fish behavior. In addition, it can be used as an early warning system for fish health in aquariums and fish farms.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.392-397
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• 2014

최근 지능형 자동차의 능동적 안전 기술에 많은 관심이 집중되고 있다. 능동적 안전 기술은 시스템이 운전자에게 위험 상황을 경고 하거나 교통사고를 회피하는 방향으로 차량 제어의 일부를 도와주어 운전자의 부주의 및 과실로 발생하는 교통사고의 발생 가능성을 감소시킨다. 이러한 능동적 안전 기술을 구현하기 위해서는 주변의 환경 정보를 정확하게 인식하고 분석하는 것이 필수적인데, 주변의 차량과 자차량간의 충돌 위험도를 판단하는 것도 그중 하나이다. 하지만 충돌이 발생하기 이전에 충돌 가능성을 판단하는 것은 일반적인 방법으로는 불가능하기 때문에 몬테 카를로 모의실험을 통하여 이를 해결한다. 하지만 몬테 카를로 모의실험은 연산시간이 길기 때문에 실시간으로 동작해야하는 충돌 경고 시스템에는 적합하지 않다. 이때 신경회로망을 이용하면 이러한 문제를 해결 할 수 있으며, 본 논문에서는 자차량과 주변 차량간의 상태정보에서 충돌에 영향을 주는 충돌 특징점을 추출하여 신경회로망의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 시나리오 기반으로 Tass사의 PreScan을 이용하여 생성된 충돌 실험데이터에 적용하여 성능을 평가한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제17권4호
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• pp.317-325
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• 2015

우리나라 농촌은 지형이 복잡하고 소규모 농장이 많아 농업기상서비스 개선을 위해서는 먼저 기상청 종관 예보의 규모축소가 필요하다. 지형기후학에 근거한 공간정보기술을 이용하여 기상청의 기온예보자료 가운데 0600과 1500 LST자료를 선정된 집수역에 대해 30 m급의 국지규모로 상세화하고, 14개 관측소의 실측기온 자료를 2013년부터 2014년까지 수집하여 비교하였다. 그 결과 0600 LST기온의 경우 집수역 가운데 고도가 낮은 곳에서, 1500 LST 기온의 경우 계곡의 서향 및 남향 사면에서 정확도가 크게 개선되는 것을 확인하였다. 상세화 한 기온실황자료를 이용하여 지역 내 소규모 농장을 대상으로 하는 시범서비스를 시작하였으며 농장 맞춤 기상정보를 제공하고 있다. 예컨대 이 서비스시스템은 기온자료를 토대로 작물의 발육단계를 추정하고, 발육단계별 최저기온에 따른 서리해 발생 관계식에 의해 내일 아침 예보기온의 서리위험 여부를 판정한다. 만약 서리위험도가 미리 설정된 기준을 넘으면 농장주의 휴대폰으로 대응지침과 함께 서리해 경보를 발송하여 피해를 예방할 수 있도록 도와준다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.126-141
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• 2019

차세대첨단교통시스템(C-ITS)의 우선 도입 서비스 항목 중 하나로 차량 추돌방지 지원 서비스가 고려되고 있다. 이에 인공신경망을 적용한 V2I2V 통신 기반의 후미추돌사고 예방 방법들이 몇몇 제시되었지만, 낮은 C-ITS 단말기 보급률 및 대용량 교통정보로 인한 지연 현상 등 한계로 인해 그 효과가 미미하다. 따라서 본 연구는 실시간 구간교통 정보를 활용한 인공신경망 기반 추돌 경고 서비스(ACWS, Artificial Neural Network-based Collision Warning Service)를 제안한다. 제안 서비스는 실시간 구간 교통정보를 반영해 인공신경망의 가중치를 갱신하고 구간 진입 차량에게 제공한다. 본 연구는 C-ITS 단말 보급률과 지연시간에 따른 제안 서비스의 성능 평가를 수행한다. 분석결과 C-ITS 단말 보급률이 높고 지연시간이 낮을수록 제안 서비스가 더 나은 성능을 나타내고, 같은 조건일 경우 고도화된 인공신경망을 적용한 서비스 성능이 더 뛰어난 것으로 확인된다.