• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.357-361
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• 2011

본 논문에서는 확률적 불확실성을 포함한 손상 장에서 강성저감 효과를 추정하는 방법을 제안하였다. 실제 교량 구조물에 분포된 손상 장은 매우 불확실하며 손상의 위치와 형상 또한 정확히 알 수 없는 경우가 많다. 그러나 대부분의 손상 추정 문제는 균열이나 손상의 위치와 형상을 기지의 주어진 정보로 가정하고 손상을 추정한다. 제안 기법에서는 이러한 손상의 위치와 형태가 본질적으로 불확실하다는 가정 하에 이 불확실성을 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 도입하여 기술한다. 교량에 국부적으로 발생된 손상은 교량의 요소강성의 저감 분포로 변환되어 손상이 발생한 전체 시스템의 강성을 표현하고 이를 통해 손상이 발생한 시스템의 전체 응답을 해석할 수 있게 된다. 수정 가우스 강성 저감 분포 함수는 손상 분포의 개략적 중심을 표현하는 평균 변수와 강성 저감의 비국소적 분포 특성을 묘사하는 표준편차 변수, 손상 중심의 손상 정도를 표현하는 강성저감 변수로 구성된다. 본 논문에서는 손상 장에서 손상의 위치나 형태에 대한 확률적 불확실성을 기술하는 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 포함한 유한요소모델을 정식화하여 제시한다. 또한 단일 또는 복합 균열로 인해 교량 구조물에 국부적인 손상이 야기된 경우에 대한 수치 예제를 통하여 균열 등에 대한 정보가 불확실하더라도 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 통해 강성 저감 효과가 분석될 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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• v.17 no.1
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• pp.124-132
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• 2013

Damage location and extent could be detected by the inverse analysis on dynamic response of the damaged structure. In general, detection of damage location is possible by the observation of the mode shape difference between undamaged and damaged structure and assessment of stiffness reduction is possible by the observation of the natural frequency difference of them. The study on damage detection by the dynamic response in civil structures is reported enough and in practical use, but in building structures it is reported seldom due to several problems. The purpose of this study is to present the damage detection method on shear building structures by mode shape. The damage location index using 1st mode shape is observed theoretically to find out damage location. The damage detection method is applied to numerical analysis model such as MATLAB and MIDAS GENw for the verification. Finally the shaking table test on 3 story shear building is performed for the examination of the damage detection method. In shaking table results, as the story stiffness decrease by 25% the 1st mode frequency increase by 12%, and the damage location index represents minus at damaged story.

• Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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• v.36 no.5
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• pp.391-398
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• 2016

Acoustic emission (AE) is one of the most powerful techniques for detecting damages and identify damage location during operations. However, in case of the source location technique, there is some limitation in conventional AE technology, because it strongly depends on wave speed in the corresponding structures having heterogeneous composite materials. A compressed natural gas(CNG) pressure vessel is usually made of carbon fiber composite outside of vessel for the purpose of strengthening. In this type of composite material, locating impact damage sources exactly using conventional time arrival method is difficult. To overcome this limitation, this study applied the previously developed Contour D/B map technique to four types of CNG storage tanks to identify the source location of damages caused by external shock. The results of the identification of the source location for different types were compared.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.16 no.3
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• pp.333-342
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• 2003

The objective of this paper is to present an algorithm to locate and size damage in a beam structure. The method uses the changes in the modal strain energy distribution. A damage index, utilized to identify possible location and corresponding severity of local damage, is formulated and expressed in terms of modal displacements that can be obtained from mode shapes of the undamaged and the damaged structures. The possible damage locations in the structure arc determined by the application of damage indicator according to previously developed decision rules. The robustness and effectiveness of the method arc demonstrated using numerical examples of beam structures with simulated damage.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2009.04a
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• pp.296-299
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• 2009

본 논문은 차분진화 알고리즘을 이용한 다중 손상된 RC 슬라브 교량에 대한 시스템 인식(System Identification)기법을 소개한다. 제안된 기법을 이용하여 이동하중에 의한 교량의 동적응답을 기반으로 손상유무, 위치, 크기가 추정된다. ABAQUS를 이용한 손상된 3차원 슬라브 모델을 실험대상으로 하여, 모델로부터 동적응답을 찾아내었다. 차분진화 알고리즘(Differential Evolutioinary algorithm)을 기반으로 동적응답과 Bi-variate Gaussian 함수로 강성저하된 2차원 유한요소 MZC모델을 이용하여 손상된 위치와 크기, 이동하중의 크기와 속도가 추정되었다. 차분진화 알고리즘을 이용한 RC교량의 손상위치와 이동하중에 대한 추정은 3%이내의 오차를 보였고, 이로부터 제안된 방법의 효율성과 정확성이 검증되었다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.49 no.1
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• pp.1-12
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• 2021

In this paper, a new algorithm is proposed to estimate the damage location in the composite panel by extracting the elastic wave signal reflected from the damaged area. The guided elastic wave is generated by a piezoelectric actuator and sensed by a piezoelectric sensor. The proposed algorithm adopts a diagnostic approach. It compares the non-damaged signal with the damaged signal, and extract damage information along with sensor network and lamb wave group velocity estimated by signal correlation. However, it is difficult to clearly distinguish the damage location due to the nonlinear properties of lamb wave and complex information composed of various signals. To overcome this difficulty, the cumulative summation feature vector algorithm(CSFV) and a visualization technique are newly proposed in this paper. CSFV algorithm finds the center position of the damage by converting the signals reflected from the damage to the area of distance at which signals reach, and visualization technique is applied that expresses feature vectors by multiplying damage indexes. Experiments are performed for a composite panel and comparative study with the existing algorithms is carried out. From the results, it is confirmed that the damage location can be detected by the proposed algorithm with more reliable accuracy.

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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• v.40 no.2
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• pp.233-238
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• 2020

Most deep learning (DL) approaches for bridge damage localization based on a structural health monitoring system commonly use supervised learning-based DL models. The supervised learning-based DL model requires the response data obtained from sensors on the bridge and also the label which indicates the damaged state of the bridge. However, it is impractical to accurately obtain the label data in fields, thus, the supervised learning-based DL model has a limitation in that it is not easily applicable in practice. On the other hand, an unsupervised learning-based DL model has the merit of being able to train without label data. Considering this advantage, this study aims to propose and theoretically validate a damage localization approach for bridges using a variational autoencoder, a representative unsupervised learning-based DL network: as a result, this study indicated the feasibility of VAE for damage localization.

• 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 Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.311-314
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• 2011

최근 콘크리트 구조물의 안전성강화를 위해 탄소섬유 강화 플라스틱(CFRP) 보강 공법이 널리 사용되고 있지만 잘 알려진 바와 같이 CFRP 보강재와 콘크리트 표면사이의 부착면 탈락은 보강재 자체의 손상보다 발생할 확률이 높고 이러한 부착면 탈락은 보강의 효과를 무의미하게 만들기 때문에 구조물 전체의 파괴로 직결될 수 있다. 이에 본 연구에서는 CFRP 부착면 탈락손상을 실시간으로 검색하기 위해 압전센서를 사용하는 구조물 건전성 평가 기술을 적용하였다. 이의 검증을 위해 CFRP로 보강된 콘크리트 보를 제작하였고 3단계로 증가하는 부착면 탈락 손상을 발생시켰다. 손상 증가 단계마다 CFRP 표면에 배열된 압전센서로부터 임피던스와 유도초음파 신호를 계측하였고 손상에 따른 신호변화를 정량화하기 위해 손상지수인 RMSD를 계산하였다. 더 구체적인 부착면 탈락 손상위치 탐색을 위해서 두 가지 계측 기법으로부터 구해진 RMSD 값를 중첩시키는 Superposed RMSD 가 제안되었다. 구해진 Superposed RMSD 값을 사용하여 커브 피팅이 수행되었고 도출된 커브의 최고값에 해당하는 위치값을 찾아 실제 손상위치와 비교함으로써 제안된 기법의 가능성을 검증해 보았다.

• Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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• v.15 no.1
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• pp.127-136
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• 2002

This papers presents a practical damage detection algorithm based on damage index method that accurately assesses both the location and severity of the localized detriment in a bridge structure using only limited mode shapes. In the algorithm, the ratio of the modal vector sensitivity of an undamaged structure to that of a damaged structure is used as an indicator of damage. However, a difficulty arises when the damaged element is located at a node of mode where the amplitude of medal vector is close to zero, leading the singularity of the ratio (i.e., division-by-zero). This singularity problem is overcome by introducing a parameter denoted a sensitivity filter, a function of mode shape of the structure, in modal vector sensitivity. Using this concept, an improvement can be considerably achieved in the estimation of both degree of severity and location of damage. To verify the proposed algorithm, its numerical implementations are conducted for a simply supported beam and a 2-span continuous beam.