The maintenance, repair, and reinforcement projects and structural stability assessments of Seokguram have primarily focused on examining the condition of stone members of Seokguram and the concrete dome structure for Seokguram. However, a 12 m-high rock slope located behind Seokguram raises a concern of slope failure and rockfall, which may reduce stability of Seokguram. It is also unclear whether the soil slopes and masonry wall at the side and the front of Seokguram have sufficient long-term stability against localized heavy rains and earthquakes, which have been frequent in recent years. The present study investigates the ground and the slopes around Seokguram using detailed field survey to identify geographical and geological risk factors, and assess structural stability of the exposed rock mass behind and the slope in front of Seokguram and the masonry wall using stability analysis.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.10
no.2
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pp.102-110
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2009
The cost for maintenance of bridge structures such as repair or reinforcement is increasing. In addition, the efforts for inspection of bridge structures is becoming more important since the proper repair or reinforcement should be performed to save the maintenance cost and ensure the safety for public infrastructure. Therefore, it is studied on this paper to estimate the repair or reinforcement cycles using probabilistic approach for the steel-box girders of bridge superstructure. In addition, a computer simulation program is uniquely developed based on probabilistic approach to calculate the cycles derived from the function of age of bridge and performance rating curve which were previously studied. In order to ensure the reliability of results and appropriateness of the model, statistical analyses were performed. Also, the results were compared and proved to be similar with ones from previous statistical data related to the repair or reinforcement cycles. The results from this study is expected to be useful for the determination of proper time to repair or reinforce the bridge structure and raise the safetyness of bridge structure in advance.
In this study, a comprehensive management plan was proposed to ensure the stability of the existing subway when constructing ground structures adjacent to the subway. In the first step, the measurement inspection cycle is selected through proximity evaluation, in the second step, the stability of existing subway and station structures such as displacement and stress is reviewed through 3D numerical analysis considering the construction stage and groundwater influence, and in the third stage, the safety of train operation was reviewed by examining the track stability, and based on the numerical analysis results in the fourth stage, the displacement concentration section was selected as an intensive management section and it was proposed that intensive measurement management be performed.
본 논문에서는 임베디드 시스템 기반 NXT 로봇을 제어하여 길찾기, 미로찾기, 장애물오르기 등의 주행을 수행하는 프로그램을 개발하는 것이다. 미로 찾기는 RBG 센서를 통해 트랙의 색을 구분하여 정해진 색을 따라 주행하는 하는 것이며, 장애물 미로구간에서는 NXT 로봇 자신이 장애물을 넘지 못한다는 것을 인식하여 미로를 찾아 빠져나가도록 초음파 센서를 이용한다. 초음파 센서로 자신이 통과할 수 있는 진입로로 판단되면 주행을 계속하며, 그렇지 않은 경우에는 좌우회전을 통해 미로구간을 통과한다. 마지막 계단식 장애물 구간에서는 접촉센서와 초음파 센서를 통해서 물체의 높이를 가늠하여, 접촉센서 값과 초음파 센서 값을 통해 프로그램은 통과 여부와 계단높이를 판단한다. 실험결과 로봇은 제어프로그램 시나리오에 따라 적절하게 수행함을 확인할 수 있었으며, 이와 같은 로봇 제어를 확대하면 사람을 대신하는 재난구조 활동, 전쟁시 지뢰탐지 및 적 정찰활동, 지하공동구 및 지하매설물 안전 점검활동 등을 수행하는 업무로 적용이 가능할 것으로 판단된다. 본 연구에서 사용한 로봇은 I-Brick이라는 마이크로프로세서를 통해 프로그램을 구동되며, 저 전력으로 I-Brick과 그와 연결된 센서와 서브 모터 등을 구동하고 제어하도록 설계하였다.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.22
no.5
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pp.529-541
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2020
Although TBM's cutterhead requires design review for fatigue failure due to wear-induced section loss as well as heavy load during excavation, it is difficult to find a case of fatigue analysis for TBM cutterhead at present. In this study, a stress-life design review was conducted on cutter heads with a diameter of 8.2 m using S-N curves as a safety life design concept. Also, we introduced the fatigue design method of construction equipment and the method of assessing fatigue damage and explained the results of the fatigue analysis on the TBM cutter head with a diameter of 8.2 m. The S-N curve has been shown to play a key role in fatigue design and can also be used to assess how much fatigue damage a structure is suffering from at this point in time. In the future, it is necessary to find out when fatigue problems occur during using the equipment and when it is good to conduct safety inspections of the equipment.
Recently, according to development of artificial intelligence, a wide range of industry being automatic and optimized. Also we can find out some research of using supervised learning for deteceting defect of railway in domestic rail industry. However, there are structures other than rails on the track, and the fastener is a device that binds the rail to other structures, and periodic inspections are required to prevent safety accidents. In this paper, we present a method of reducing cost for labeling using semi-supervised and transfer model trained on rail fastener data. We use Resnet50 as the backbone network pretrained on ImageNet. At first we randomly take training data from unlabeled data and then labeled that data to train model. After predict unlabeled data by trained model, we adopted a method of adding the data with the highest probability for each class to the training data by a predetermined size. Futhermore, we also conducted some experiments to investigate the influence of the number of initially labeled data. As a result of the experiment, model reaches 92% accuracy which has a performance difference of around 5% compared to supervised learning. This is expected to improve the performance of the classifier by using relatively few labels without additional labeling processes through the proposed method.
Wu, Sang Ik;Kim, Kyoung Nam;Lee, Seong Haeng;Jung, Kyoung Sup
Journal of Korean Society of Steel Construction
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v.16
no.2
s.69
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pp.285-293
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2004
As a special infrastructure, it is important that the suspension bridges which were designed by using the cable are carefully maintained and safely inspected after their construction, more than what is done in other cases of bridge structures. However, the structural analysis for their design and maintenance has considered only the simplified geometric shape of the structure. Particularly, it is not easy to make the modeling analyze the bridge structure including detailed steel deck plates. In this paper, we evaluated the structural behaviors and performances of the completed earth-anchored suspension bridge that was in a completed state through both the tension of hanger member and their computational analysis. We considered the frame system and the detailed steel deck plates that were especially added into the modeling to take more precision analysis about it. We also applied hanger tensions converted by the natural frequency and the natural frequency of the bridge when in normal vibration. Results of the vehicle loading test were used in the analysis. We compared the results by using our modeling with the result of the loading test and the hanger tension. Our prediction on the behavior of the structure emulates the behavior of the real structure. In applying the data measured by the typhoon "Maemi" which arrived in-land last year, we confirmed our analysis model for the possibility of applying effectively into the preliminary design and maintenance plan.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.27
no.5
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pp.113-119
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2023
Most infrastructure structures were completed during periods of economic growth. The number of infrastructure structures reaching their lifespan is increasing, and the proportion of old structures is gradually increasing. The functions and performance of these structures at the time of design may deteriorate and may even lead to safety accidents. To prevent this repercussion, accurate inspection and appropriate repair are requisite. To this end, demand is increasing for computer vision and deep learning technology to accurately detect even minute cracks. However, deep learning algorithms require a large number of training data. In particular, label images indicating the location of cracks in the image are required. To secure a large number of those label images, a lot of labor and time are consumed. To reduce these costs as well as increase detection accuracy, this study proposed a learning structure based on mean teacher method. This learning structure was trained on a dataset of 900 labeled image dataset and 3000 unlabeled image dataset. The crack detection network model was evaluated on over 300 labeled image dataset, and the detection accuracy recorded a mean intersection over union of 89.23% and an F1 score of 89.12%. Through this experiment, it was confirmed that detection performance was improved compared to supervised learning. It is expected that this proposed method will be used in the future to reduce the cost required to secure label images.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.10
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pp.15-22
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2020
In this study, we propose an improvement method that can create U-Net model which detect fine concrete cracks by applying a weighted loss function. Because cracks in concrete are a factor that threatens safety, it is important to periodically check the condition and take prompt initial measures. However, currently, the visual inspection is mainly used in which the inspector directly inspects and evaluates with naked eyes. This has limitations not only in terms of accuracy, but also in terms of cost, time and safety. Accordingly, technologies using deep learning is being researched so that minute cracks generated in concrete structures can be detected quickly and accurately. As a result of attempting crack detection using U-Net in this study, it was confirmed that it could not detect minute cracks. Accordingly, as a result of verifying the performance of the model trained by applying the suggested weighted loss function, a highly reliable value (Accuracy) of 99% or higher and a harmonic average (F1_Score) of 89% to 92% was derived. The performance of the learning improvement plan was verified through the results of accurately and clearly detecting cracks.
The Journal of Sustainable Design and Educational Environment Research
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v.16
no.2
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pp.44-53
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2017
Facility management is to maintain and develop the primary structural, functional, aesthetic performance of facility in order to guaranty the users' daily convenience and safety. However it is hard to maintain and serve their intended function and safe environment from the beginning as times go by. As present educational government of city and local area has been performing formally facility check and management as well as maintenance of school facility, it is hard to respond a dangerous situation at the suitable time and safety prevention plans are delayed. In addition, educational environment improving budget have been unreasonably decided not according to the allocating criteria. Therefore, this research developed a same, simple, and quantitative evaluation method of deterioration level of elementary, middle, and high School in Korea and verified usability of the method through the case study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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