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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김세동 (두원공과대학) 신동환 (서울시립대학교 전자전기공학부) 이영석 (청운대학교 전자공학과) 노승용 (서울시립대학교 전자전기공학부) 김성환 (서울시립대학교 전자전기공학부)
저널정보
한국음향학회 한국음향학회지 한국음향학회지 제18권 제7호
발행연도
1999.1
수록면
101 - 111 (11page)

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본 논문에서는 정확한 콘크리트 설계강도 분류를 위해 인공지능 기법에 바탕을 둔 증거축적방법에 의한 초음파신호의 패턴인식방법을 제안하였다. 이를 위해 우선 초음파신호의 특징파라메터로 분산, 영점교차횟수, 평균주파수, 자기회귀모델계수 및 선형 켑스트럼계수를 추출하였다. 추출된 특징파라메터들의 각각의 특성을 알아보고, 하나의 특징파라메터로 설계강도의 정확한 분류가 어렵다는 것을 보였다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 추출된 다수의 특징파라메터들을 이용하여 설계강도 분류를 증거축적방법을 통해 수행하였다. 또한, 이 증거축적방법을 콘크리트 패턴인식에 적용하기 위해 퍼지매핑 함수를 도입하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘이 다수의 특징파라메터들을 효율적으로 이용하여 92%의 패턴인식률을 보였으며, 이는 기존의 패턴 분류 알고리즘보다 콘크리트 설계강도를 보다 정확하게 분류함을 확인하였다.

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