• Structural Engineering and Mechanics
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• 제77권1호
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• pp.47-56
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• 2021

This paper deals with damage detection using a Gapped Smoothing Method (GSM) combined with deep learning. Convolutional Neural Network (CNN) is a model of deep learning. CNN has an input layer, an output layer, and a number of hidden layers that consist of convolutional layers. The input layer is a tensor with shape (number of images) × (image width) × (image height) × (image depth). An activation function is applied each time to this tensor passing through a hidden layer and the last layer is the fully connected layer. After the fully connected layer, the output layer, which is the final layer, is predicted by CNN. In this paper, a complete machine learning system is introduced. The training data was taken from a Finite Element (FE) model. The input images are the contour plots of curvature gapped smooth damage index. A free-free beam is used as a case study. In the first step, the FE model of the beam was used to generate data. The collected data were then divided into two parts, i.e. 70% for training and 30% for validation. In the second step, the proposed CNN was trained using training data and then validated using available data. Furthermore, a vibration experiment on steel damaged beam in free-free support condition was carried out in the laboratory to test the method. A total number of 15 accelerometers were set up to measure the mode shapes and calculate the curvature gapped smooth of the damaged beam. Two scenarios were introduced with different severities of the damage. The results showed that the trained CNN was successful in detecting the location as well as the severity of the damage in the experimental damaged beam.

• Journal of Yeungnam Medical Science
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• 제39권1호
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• pp.31-38
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• 2022

Background: To prepare for future work stoppages in the medical industry, this study aimed to identify the effects of healthcare worker strikes on the mortality rate of patients visiting the emergency department (ED) at six training hospitals in Daegu, South Korea. Methods: We used a retrospective, cross-sectional, multicenter design to analyze the medical records of patients who visited six training hospitals in Daegu (August 21-September 8, 2020). For comparison, control period 1 was set as the same period in the previous year (August 21-September 8, 2019) and control period 2 was set as July 1-19, 2020. Patient characteristics including age, sex, and time of ED visit were investigated along with mode of arrival, length of ED stay, and in-hospital mortality. The experimental and control groups were compared using t-tests, and Mann-Whitney U-test, chi-square test, and Fisher exact tests, as appropriate. Univariate logistic regression was performed to identify significant factors, followed by multivariate logistic regression analysis. Results: During the study period, 31,357 patients visited the ED, of which 7,749 belonged to the experimental group. Control periods 1 and 2 included 13,100 and 10,243 patients, respectively. No significant in-hospital mortality differences were found between strike periods; however, the results showed statistically significant differences in the length of ED stay. Conclusion: The ED resident strike did not influence the mortality rate of patients who visited the EDs of six training hospitals in Daegu. Furthermore, the number of patients admitted and the length of ED stay decreased during the strike period.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권5호
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• pp.102-108
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• 2011

Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있고 그 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder(SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 더욱 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. 음성/음악신호의 각 프레임들은 서로 강한 상관관계를 가지고 있는데, 이를 바탕으로 2차 조건 사후 최대 확률기법을 SVM에 적용하여 음성/음악 분류성능을 향상시킨다. 또한 SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 실험을 통해 제안된 기법의 독립성과 성능향상을 기존의 기법들과 비교하여 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권2호
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• pp.141-148
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• 2011

Support vector machine (SVM)은 패턴인식 분야에 많이 사용되어지고 있다. 한 예로서 3GPP2 selectable mode vocoder (SMV)와 같은 규격화된 코덱에 쓰여 코덱의 음성/음악 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 SVM을 개선시켜 음성/음악의 분류성능을 향상시키는 새로운 방법을 제안한다. SVM을 학습시킬 때 적용되는 기존의 기법들과는 달리 제안되는 기법은 SVM이 패턴분류를 행할 때 사용된다. 그렇기 때문에 기존의 기법들과 독립적으로 개발되고 사용될 수 있고, 따라서 패턴분류의 성능을 한층 더 향상시킬 수 있다. 이를 위해 먼저 radial basis function의 커널 width 파라미터가 SVM의 패턴분류에 미치는 영향을 분석해 보았다. 분석한 결과, 커널 width 파라미터를 가지고 SVM의 패턴분류 성향을 미세 조정할 수 있다는 것을 알았다. 또한 음성신호의 각 프레임 간의 상관관계 (correlation)을 확인하고 이를 커널 width 파라미터조절의 길잡이로 삼았다. 실험을 통해, 제안된 기법이 SVM의 성능을 향상시킬 수 있음을 증명하였다.

• 한국음향학회지
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• 제31권1호
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• pp.1-10
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• 2012

수중음향채널에서 시변 다중경로 전달특성에 의해 발생하는 시변 인접심볼간 간섭을 완화할 수 있는 방법으로 선형 등화와 결정궤환 등화 기법을 사용할 수 있다. 그러나 선형 등화 기법은 간섭성분을 완벽하게 제거하지 못하는 단점이 있고, 결정궤환 등화기는 검출 오류 발생 시 오류 전파가 발생하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 훈련 시퀀스를 이용하여 등화 모드를 선택하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 훈련시퀀스로부터 산출된 신호 대 잡음비에 따라 등화기법을 선택하여 동작시키는 방법으로 낮은 SNR일 때에는 선형 등화 기법이 적용하여 오류전파를 줄이고, 높은 SNR일 때에는 결정궤환 등화 기법을 적용하여 간섭성분을 제거함으로써 하나의 등화기법을 사용하는 경우보다 오류 성능을 향상시킬 수 있다. 해상실험을 통해 얻은 채널 응답을 이용하여 전산모의실험을 수행한 결과 제안된 기법이 효과적으로 오류 성능이 개선됨을 보였다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제16권2호
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• pp.87-94
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• 2012

본 연구에서는 풍력발전기 타워의 효과적인 상태 모니터링을 위하여 타워의 고유진동수 및 모드형상을 이용한 손상추정기법을 제안하였다. 풍력발전기에 대한 동력학 시뮬레이션 프로그램을 이용하여 타워의 거동을 시뮬레이션하고 결과를 이용하여 타워의 모드특성을 추정하였다. 다양한 손상에 의한 타워의 고유진동수와 모드형상의 변화를 모드특성 추정 프로그램을 이용하여 해석적으로 구하여 훈련패턴을 생성하고 이를 이용하여 신경망을 훈련시켰다. 복수 손상 경우를 포함한 10가지 손상경우에 대한 모드특성을 훈련된 신경망에 입력하여 손상을 추정하였으며, 모든 손상 경우에 대하여 비교적 정확하게 손상위치와 손상정도를 판정할 수 있었다. 단, 미소 손상의 경우 손상정도가 약간 과소평가되는 경향을 보였으나 손상위치는 합리적으로 추정됨을 알 수 있었다. 향후, 미소 손상 추정결과의 정확성을 개선하고, 실험을 통하여 제안된 기법을 검증할 계획이다.

• 수산해양기술연구
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• 제40권2호
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• pp.138-143
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• 2004

제주대학교 실습선 아라호에 정착된 능동형 횡동요 감쇠장치의 성능에 관해 연구하기 위하여 33$^{\circ}$00‘.44”N, 125$^{\circ}$59’.88 ”E 위치에서 선박을 정지한 후, 횡동요 감쇠장치를 정지 (Passive A.R.T), 작동 (Active A.R.T)을 했을 때 경사계에 의한 횡동요각 및 종동요각, 풍속계에 의한 풍속의 변화와 그리고 선박이 항해 중에 감쇠장치의 작동을 정지(Passive A.R.T), 작동(Active A.R.T) 했을 때 의 능동형 횡동요 감쇠장치의 성능을 분석한 결과에 대해 요약하면 다음과 같다. 1. 선박이 정지했을 때 횡동요 감쇠장치를 정지, 작동한 경우 횡동요각의 평균진폭 (Average Amplitude of Roll) 은 각각 8.30$^{\circ}$, 4.37$^{\circ}$, 횡동요각의 유의진폭(Significant Amplitude of Roll $_{{\pi}{1/3}}$)은 각각 10.10$^{\circ}$, 5.30$^{\circ}$으로 나타났다. 2. 선박이 항해 중 일 때에는 횡동요각의 평균진폭 (Average Amplitude of Roll)은 각각 5.01$^{\circ}$, 4.36$^{\circ}$, 횡동요각의 유의진폭 (Significant Amplitude of Roll$^{\circ}$) 은 각각 5.50$^{\circ}$, 5.10$^{\circ}$으로 각각 나타났다. 3. 횡동요 감쇠장치는 선박이 정치했을 때에는 47.5%, 선박이 운항 했을 때는 12.7% 정도의 감쇠 효율을 보여서 정지했을 때 그 효율이 높은 것으로 나타났다. 4. 횡동요 감쇠 장치는 종동요(Pitching)에 대해서는 거의 영향을 미치지 않았다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제33권1호
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• pp.15-30
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• 2009

In this study, the nonlinear vibrations of stepped beams having different boundary conditions were investigated. The equations of motions were obtained by using Hamilton's principle and made non dimensional. The stretching effect induced non-linear terms to the equations. Natural frequencies are calculated for different boundary conditions, stepped ratios and stepped locations by Newton-Raphson Method. The corresponding nonlinear correction coefficients are also calculated for the fundamental mode. At the second part, an alternative method is produced for the analysis. The calculated natural frequencies and nonlinear corrections are used for training an artificial neural network (ANN) program which has a multi-layer, feed-forward, back-propagation algorithm. The results of the algorithm produce errors less than 2.5% for linear case and 10.12% for nonlinear case. The errors are much lower for most cases except clamped-clamped end condition. By employing the ANN algorithm, the natural frequencies and nonlinear corrections are easily calculated by little errors, and the computational time is drastically reduced compared with the conventional numerical techniques.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1830-1835
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• 2003

A novel index representing burden distribution form in the blast furnace is developed and index estimation model is built with an empirical modeling method to monitor inner condition of the furnace without expensive sensors. To find the best combination of index and modeling method, two candidates for the index and four modeling methods have been examined. Results have shown that 3-D index have more resolution in describing the distribution form than 1-D index and ANN model produces smallest RMSE due to nonlinearity between the indices and charging mode. Although ANN has shown the best prediction accuracy in this study, PLS can be a good alternative due to its advantages in generalization capability, consistency, simplicity and training time. The second best result of PLS in the prediction results supports this fact.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제33권9호
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• pp.2930-2936
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• 2012

A three-dimensional pharmacophore hypothesis was developed for atypical antipsychotics in order to map common structural features of highly active compounds by using HipHop in CATALYST program. The pharmacophore hypotheses were generated using 12 compounds as training set and validated using 11 compounds as test set. The most predictive hypothesis (Hypo1) comprises five features viz. two hydrophobic regions, two hydrogen bond acceptor lipid and one aromatic ring. In the absence of information like crystallized structure of 5-$HT_{2A}$ receptor and binding mode of antipsychotics with 5-$HT_{2A}$ receptor, this hypothesis will serve as a potentially valuable tool in the design of novel atypical antipsychotics acting primarily at 5-$HT_{2A}$ and $D_2$ receptors.