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트레이닝 세트 생성부가 센서 시스템으로부터 취득한 정상 계측값만을 이용하며, 정상 계측값을 입력값 및 출력값에 포함시켜 자기 참조형 트레이닝 세트를 생성하는 S1단계;신경망 생성부가 S1단계의 자기 참조형 트레이닝 세트를 통해 정상 계측값에서 추정 계측값이 산출되도록 인공 신경망을 생성하는 S2단계;추정데이터 산출부가 하나 이상의 계측값 중, 센서 시스템을 통해 건축 구조물에 대한 계측이 실패한 시점 이후의 정상 계측값을 상기 인공 신경망에 입력하여, 계측이 실패한 시점 이후의 오류 계측값을 포함시켜 추정하는 추정 계측값을 산출하는 S3단계;추정데이터 보정부가 S3단계로부터 취득한 추정 계측값들을 하나 이상의 센서에 부여된 센서번호를 기준으로 구간을 나누고, 구간별 보정 함수를 적용하여 추정 계측값과 정상 계측값이 일치되도록 추정 계측값들에 변화를 가해 보정하는 S4단계; 및 오류계측값 추출부가 S4단계에서 얻은 보정된 추정 계측값으로부터 추정된 오류 계측값을 추출하는 S5단계를 포함하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 방법
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제1항에 있어서, S1단계의 자기 참조형 트레이닝 세트는 센서 시스템을 통해 건축 구조물에 대한 계측이 실패한 시점 이전에 안정적인 계측에 의한 정상 계측값을 입력값과 출력값에 모두 포함시키는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 방법
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제1항에 있어서,S2단계의 인공 신경망은 정상 계측값으로 이루어진 입력값과 출력값을 가지는 하나 이상의 센서에 대한 추정 계측값의 오차가 최소가 되도록 훈련되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 방법
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제1항에 있어서,S3단계는 계측이 실패한 시점의 오류 계측값과 정상 계측값을 인공 신경망으로 추정하여, 추정하려는 오류 계측값을 출력값으로 포함하는 추정 계측값을 산출하고, 추정 계측값, 정상 계측값은 아래의 수식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 방법
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제4항에 있어서, S3단계의 계측이 성공한 시점에서 하나 이상의 센서에 대한 추정 계측값의 변화는 아래의 수식을 만족하도록 유도되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 방법
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제1항에 있어서,S4단계에서 하나 이상의 센서에 대한 각각의 추정 계측값은 서로 연결된 곡선의 형태로 나타내며 상기 곡선의 기울기를 변화시켜, 각각의 정상 계측값에 추정 계측값을 구간별로 일치시켜 추정 계측값을 보정하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 방법
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제6항에 있어서,S4단계에서 추정 계측값의 보정을 위한 기울기의 변화량은 아래의 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 방법
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제6항에 있어서,S4단계에서 추정 계측값의 변화량은 아래의 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 방법
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제6항에 있어서,S4단계에서 추정 계측값을 정상 계측값과 일치시켜 최종 보정된 추정 계측값은 아래의 수학식으로 정의되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 방법
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센서 시스템으로부터 정상적인 계측으로 취득한 정상 계측값만을 이용하며, 정상 계측값을 입력값 및 출력값에 포함시켜 자기 참조형 트레이닝 세트를 생성하는 트레이닝 세트 생성부;상기 자기 참조형 트레이닝 세트를 통해 정상 계측값에서 추정 계측값이 산출되도록 인공 신경망을 생성하는 신경망 생성부;하나 이상의 계측값 중, 센서 시스템을 통해 건축 구조물에 대한 계측이 실패한 시점 이후의 정상 계측값을 상기 인공 신경망에 입력하여, 계측이 실패한 시점 이후의 오류 계측값을 포함시켜 추정하는 추정 계측값을 산출하는 추정데이터 산출부;상기 추정 계측값과 정상 계측값에 대해 하나 이상의 센서에 부여된 센서번호를 기준으로 구간을 나누고, 구간별 보정 함수를 적용하여 추정 계측값에 변화를 가해 상기 추정 계측값을 정상 계측값과 일치시켜 추정 계측값을 보정하는 추정데이터 보정부; 및추정데이터 보정부에서 보정된 추정 계측값으로부터 추정된 오류 계측값을 추출하는 오류계측값 추출부를 포함하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 시스템
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제10항에 있어서, 트레이닝 세트 생성부의 자기 참조형 트레이닝 세트는 센서 시스템을 통해 건축 구조물에 대한 계측이 실패한 시점 이전에 안정적인 계측에 의한 정상 계측값을 입력값과 출력값에 모두 포함시키는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 시스템
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제10항에 있어서,신경망 생성부의 인공 신경망은 정상 계측값으로 이루어진 입력값과 상기 입력값을 가지는 하나 이상의 센서에 대한 추정 계측값의 오차가 최소가 되도록 훈련되는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 시스템
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제10항에 있어서,추정데이터 보정부에서 센서 시스템을 구성하는 하나 이상의 센서에 대한 각각의 추정 계측값은 서로 연결된 제1곡선의 형태로 나타내며 제1곡선의 기울기를 변화시켜, 각각의 정상 계측값이 서로 연결된 제2곡선과 구간별로 일치시켜 추정 계측값을 보정하는 것을 특징으로 하는 인공신경망을 이용한 오류 계측값 추정 시스템
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