• Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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• v.7 no.4
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• pp.89-95
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• 2003

In this paper, an algorithm to locate and size damage in a complex truss structure using the time domain response is presented. Sampled response data for specific time interval is spatially expanded over the structure to obtain the mean train energy for each element of the structure. The mean strain energy for each element is, in turn, used to build a damage index that represents the ratio of the stiffness parameter of the pre-damaged to the post-damaged structure. The validity of the methodology is demonstrated using data from a numerical example of a space truss structure with simulated damage. Also in the example, the effects of noisy data on the proposed algorithm are examined by adding random noised to the response data.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.24 no.6
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• pp.77-84
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• 2020

In this paper, we developed a damage evaluation technique that can determine the damage location of a long-sized structure such as a cable-stayed bridge, and verified the performance of the developed technique through experiments. The damage assessment method aims to extract data that can evaluate the damage of the structure without the undamage data and can determine the damage location only by analyzing the response data of the structure. To complete this goal, we developed a damage assessment technique that considers variability based on the IMD theory, which is a statistical pattern recognition technique, to identify the damage location. To complete this goal, we developed a damage assessment technique that considers variability based on the IMD theory, which is a statistical pattern recognition technique, to identify the damage location. To evaluate the performance of the developed technique experimentally, cable damage experiments were conducted on model cable-stayed bridges. As a result, the damage assessment method considering variability automatically outputs the damageless data according to external force, and it is confirmed that the performance of extracting information that can determine the damage location of the cable through the analysis of the outputted damageless data and the measured damage data is shown.

• Journal of Korean Society of Steel Construction
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• v.25 no.4
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• pp.441-449
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• 2013

Damaged structures change the value of natural properties. The purpose of this study is to detect damage using the difference of natural properties between the healthy state and the damaged state. Anti-optimization method is used to find the conditions that maximize the difference in characteristics between the two contrasting models. In this paper, a algorithm for finding the loading conditions which can maximize the difference of strain energy between the healthy state and the damaged state of truss structures is developed. Numerical examples show that the proposed method is accurate and efficient for truss structures.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.14 no.5
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• pp.179-186
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• 2010

When a structure is damaged, its dynamic responses (natural frequency, acceleration, strain) are found to be changed. The ANN(Artificial Neural Network) damage-assesment method is that some measured dynamic signals from the structural changing dynamic responses are applied to ANN to assess the structural damage. Although there have been some studies on a certain typical cases so far, it is rare to find studies about the characteristics of the ANN damage-assesment method or about its applicability, its strength and weakness. So this study researches on the characteristics of ANN damage assesment method and on a problem in application of the various dynamic responses to ANN. What the ANN damage assessment method usually does in past researches is to teach an ANN by using some response signals obtained from damaged structures under one kind of excitations and to identify the locations and the extents of damage of same structures under the same excitations. However, the excitations inflicted on the structures are not always the same. Thus this study experiments whether a ANN which is trained using the same excitations is able to identify the damage when different excitations inflict. All response signals are obtained from experimental models.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2010.04a
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• pp.666-669
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• 2010

여러 가지 지하시설물 중 국가 주요 자원의 수송망을 책임지는 주요구조물인 수도관, 가스관등의 배관구조물은 접근이 쉽지 않은 지하공간에 복잡하게 연결되어 있어 그 중요성에 비해 유지, 관리, 보수가 쉽지 않았다. 이러한 배관구조물을 균열, 조인트 풀림 등의 손상으로부터 보다 안전하고 효율적으로 관리하기 위하여 상시적 배관구조물 손상진단기법을 연구하였다. 이를 위해 배관 구조물 시험체에 볼트풀림, notch 등과 같은 손상에 대하여 대표적인 압전센서인 PZT와 MFC를 부착하고 임피던스기법 및 유도 초음파기법을 적용하여 볼트풀림개수, notch 손상개수 증가에 따른 출력신호를 반복 계측하였다. 객관적인 평가를 위해 계측된 신호를 신호처리기법인 웨이블렛 변환을 수행하고, RMSD 및 1-CC의 손상지수를 사용하여 구조물손상을 정량화 시켰으며 이를 토대로 구조물의 건전성의 기준이 되는 임계값을 설정함으로서 임피던스와 유도초음파 두 검색기법을 이용한 상시적 배관구조물 건전성 모니터링의 가능성을 살펴보았다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.64-64
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• 2021

댐의 중요 구성요소 중 하나인 여수로 구조물은 관행적으로 단위길이당 100m³/s 정도의 유량이 흐를 수 있도록 설계를 하고, 이를 초과할 때는 여수로 구조물에 피해가 가지 않도록 공기혼입 장치를 설치하거나 콘크리트의 설계강도를 증가시키는 대책을 사용하는 것이 일반적이다(댐설계 기준·해설, 2011) 그러나 건설된 지 오래된 댐의 경우 여수로 콘크리트 구조물의 설계강도가 낮고(최저 16.7MPa) 수문방류 횟수가 많아 최근에 건설된 댐 여수로 보다 상대적으로 많은 손상이 발생되어 있어 잦은 보수보강이 요구되고, 점차 유지관리 비용이 증대되고 있어 노후된 여수로 구조물일수록 기능을 유지하면서도 유지관리 비용을 절감할 수 있는 방안의 수립이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 𐩒𐩒𐩒댐 여수로를 대상으로 2020년 홍수기 전·후의 여수로 바닥슬래브의 손상상태를 3D드론 매핑, 육안조사 및 내구성 조사결과 등을 이용한 정밀분석을 통해 수문방류시 여수로 바닥슬래브에 가장 큰 손상을 일으키는 손상메커니즘으로 유수에 의한 부상(uplift)에 의한 파손 메커니즘(Flow-driven uplift failure mechanism)을 제시하였으며, 여수로 바닥슬래브의 가장 일반적 손상원인으로 간주되고 있는 공동현상(cavitation)이 공동지수(cavitation index)가 0.3이상인 경우에도 발생할 수 있음을 확인하였다. 이와 같은 관찰 및 분석결과는 보다 많은 사례를 통하여 보완될 경우 향후 여수로 구조물의 설계 뿐만 아니라 보수보강 방법이나 유지관리, 더나아가서는 종합적 댐시설물 자산관리 계획을 수립하는데 매우 유용한 자산이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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• 2001.05a
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• pp.215-218
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• 2001

태핑 검사법을 이용한 복합재료 구조물의 손상검사 과정을 수치해석을 이용하여 모사하였다. 타격체에 의한 태핑을 모사하기 위해 동적접촉 알고리듬을 이용한 유한요소법을 이용하였다. 손상의 유무를 판별하는데 사용되는 척도로서 타격체와 구조물의 접촉하중의 시간이력을 계산하였다. 손상이 없는 복합재료 평판과 층간 분리 손상이 있는 복합재료 평판에 대한 해석을 통하여 접촉특성의 변화를 고찰하였다. 또한 태핑 검사법의 민감도에 대한 해석도 수행하였다.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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• spring
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• pp.333-336
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• 2004

원자력 구조물, 항공기 구조물 등의 손상은 각 구조물의 손상에 의해서 발생하는 충격파의 탑지로서 손상의 위치를 탐지 할 수가 있다. 이러한 손상의 위치를 탐지하기 위한 역변환 문제는 오랜 기간 동안 중요한 연구의 과제가 되고 있다. 본 연구에서는 신경망 회로 기술을 이용하여 이러한 충격파를 탐지하고자 하며, 이 기술의 검증을 위해서 평판에서 실험을 실행하여 검증 하였다.

• Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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• 2003.10a
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• pp.195-198
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• 2003

정밀 수치해석으로 구한 태핑음 데이터를 기준으로 하여 복합재료 구조물 내의 층간분리 손상의 존재 여부를 판단하는 비파괴 검사법을 제안하였다. 태핑음의 수치 모사를 위해 동적 접촉 알고리듬을 이용한 유한요소법과 경계요소법을 이용하였다. 태핑음 수치해석 과정에 대한 정식화를 수행하고 실제 구조물의 태핑음과 비교하여 수치해석 기법의 타당성을 밝혔다. 웨이브릿 페킷 변환에 근거한 특성 추출법을 이용하여 태핑음으로부터 손상 판단을 위한 특성을 추출하고 손상 판단의 지표가 되는 특성 지수를 정의하였다. 복합재료 구조물에 대한 층간분리 손상 검출과정을 시연함으로써 제시된 태핑음 검사법의 타당성을 밝혔다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.10 no.2
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• pp.153-165
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• 2006

A damage in a structure changes its dynamic characteristics such as natural frequencies, damping ratios, and the mode shapes. In this paper the effort has been spent in obtaining the characteristics of the reduction ratio in natural frequencies and the damage detection is performed using the reduction ratios. Most of the emphasis has been on using the artificial neural network to determine the location and the extent of the damage as well as the existence of the damage. The data for learning and verifying neural network were obtained from the analytical analysis. The data have no errors. Considering the real measurements the data including errors which are difference this study between other studies also were used for neural network. The position and extent of the damage can be detected using the neural network trained by reduction ratios of natural frequencies.