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실시간 균열신호 감지 장치의 동작 방법으로서,구조물에 제공되는 자극에 기초하여 발생하는 균열에서 방출된 균열신호를 수집하는 단계, 상기 균열신호와 하나 이상의 노이즈 신호간에 신호대 잡음비를 조정하여 합성 신호를 생성하는 단계, 그리고상기 균열신호의 시간적 발생에 기초하여 상기 합성 신호에서 상기 균열신호와 상기 노이즈 신호를 분류하는 균열신호 분류 모델을 학습시키는 단계를 포함하는 동작 방법
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제1항에서,상기 균열신호를 수집하는 단계는, 진동대에 주요 구성물질의 특성에 따른 다수개의 구조물을 설치하고, 상기 구조물에 단축방향으로의 압력 또는 진동을 제공하여 상기 구조물에서 방출된 균열신호를 상기 주요 구성물질의 특성과 연계하여 수집하는 동작 방법
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제1항에서,상기 합성 신호를 생성하는 단계는, 상기 균열신호와 상기 노이즈 신호를 동일하게 전처리 작업을 수행하여 각 샘플링속도가 일치되도록 언더샘플링을 수행하는 동작 방법
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제3항에서,상기 합성 신호를 생성하는 단계는, 하나 이상의 목표 신호대 잡음비에 기초하여 각 목표값에 따라 상기 균열 신호와 상기 노이즈 신호의 세기를 조절하여 합성하는 동작 방법
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제1항에서,상기 균열신호 분류 모델은, 입력된 신호에 기초하여 시간 영역에서 균열신호의 시간적 발생을 분류하는 1차원 합성곱 신경망 또는 단시간 푸리에 변환 알고리즘을 이용하는 2차원 합성곱 신경망 중에 하나로 구현되는 기계학습 모델인 동작 방법
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제1항에서,상기 균열신호 분류 모델을 학습시키는 단계는, 상기 합성 신호 중에서 설정된 목표 신호대 잡음비를 가지는 합성 신호마다 그룹핑을 수행하고, 그룹별로 개별적인 균열신호 분류 모델을 학습시키는 동작 방법
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제6항에서, 상기 균열신호 분류 모델의 학습이 완료되면, 각 균열신호 분류 모델에 하나 이상의 신호대 잡음비를 가지는 검증 데이터를 입력하여 분류되는 균열신호의 정확도를 산출하는 단계, 그리고 상기 검증 데이터들 중에서 정확도가 임계치 이상을 가지는 균열신호 분류 모델을 선택하는 단계를 더 포함하는 동작 방법
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컴퓨팅 장치로서,명령어들을 포함하는 메모리, 그리고상기 명령어들을 실행하여 수신된 음향신호에서 균열신호를 분류하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하고,상기 프로세서는인접한 구조물에서 발생된 균열 신호를 포함하는 음향방출 신호를 감지하고, 상기 음향방출 신호를 학습이 완료된 균열신호 분류 모델에 입력하여 상기 균열신호를 분류하고, 분류된 상기 균열 신호를 중앙 서버로 제공하며,상기 균열신호 분류 모델은, 검증된 임계치 이상의 정확도에 기초하여 구별 한계값으로 설정된 신호대 잡음비를 가지는 신호를 분류하는 기계학습 모델인 컴퓨팅 장치
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제8항에서,상기 균열신호 분류 모델은,입력된 신호에 기초하여 시간 영역에서 균열신호의 시간적 발생을 분류하는 1차원 합성곱 신경망 또는 단시간 푸리에 변환 알고리즘을 이용하는 2차원 합성곱 신경망 중에 하나로 구현되는 컴퓨팅 장치
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제8항에서,상기 균열신호 분류 모델은,상기 구조물의 주요 구성물질의 특성에 기초하여 발생되는 균열신호와 별도로 수집된 노이즈 신호를 목표 신호대 잡음비에 기초하여 합성하고, 합성된 신호에서 상기 균열신호만을 분류하도록 학습된 기계학습 모델인 컴퓨팅 장치
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제10항에서,상기 프로세서는, 상기 구조물의 콘트리트 배합률이 동일한 학습 데이터로 학습된 균열신호 분류 모델 중에서 검증 데이터들의 정확도가 임계치 이상을 가지는 특정 목표 신호대 잡음비에 대한 균열신호 분류 모델을 선택하는 컴퓨팅 장치
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제8항에서,상기 프로세서는, 진동대에 설치된 주요 구성물질의 특성에 따른 다수개의 구조물을 통해 제공된 자극에 기초하여 수집된 균열신호와 별도로 노이즈 신호를 수집하고, 상기 균열신호와 노이즈 신호 간에 랜덤으로 매칭하여 목표 신호대 잡음비를 조정하며, 상기 균열신호와 노이즈 신호의 샘플링 속도를 일치시켜 합성신호를 생성하고, 상기 균열신호의 시간적 발생에 기초하여 상기 합성신호에서 상기 균열신호와 상기 노이즈 신호를 분류하도록 상기 균열신호 분류 모델을 학습시키는 컴퓨팅 장치
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