• Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
• /
• v.9 no.5
• /
• pp.9-13
• /
• 2009

Modal parameters including resonant frequencies and mode shapes are heavily utililized in most damage identification throries for structural health monitoring. However, extracting modal parameters from dynamic responses needs postprocessing which inevitably involves errors in curve-fitting resonants as well as transforming the domain of responses. In this paper, the applicability of a damage identification method based on free vibration responses to the in-sevice responses is experimentally verified. The experiment is performed via applying periodic and nonperiodic moving loads to a simply supported beam and displacement responses are measured. The moving load is simulated using steel balls and a downhill device. The damage identification results show that the in-service response may be applicable to identifying damage in the beam.

• Journal of the KSME
• /
• v.30 no.2
• /
• pp.115-130
• /
• 1990

기구나 구조물에 작용하는 실제하중은 진폭 등이 불규칙하게 변화하는 이른 바 변동하중으로, 강 도설계에 있어서는 이러한 변동하중하의 피로에 관하여 충분히 고려할 필요가 있다. 따라서 국 외에서는 현재까지 랜덤하중을 포함한 각종 변동하중 하에서 많은 연구가 이루어져 유익한 결 과도 얻어지고 있으나, 국내에서는 매우 단순한 변동하중하의 소수의 연구를 제외하고는, 실험 상의 어려움 등으로 주목할 만한 체계적인 연구결과가 없는 것이 실정이다. 변동하중하의 피로 문제는 근래 국내의 현장에서도 그 중요성이 점차 인식되고 있어, 국내 학술지에도 이에 관한 해설 등(1)이 약간 보이기 시작했다. 이러한 점들을 감안하여 본 글에서는 랜덤하중을 포함한 변동하중하의 피로파괴에 관하여 기초사항과 함께 기본특성을 소개해 보기로 하였으며, 아울러 관련용어들도 정리해 두기로 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2002.05a
• /
• pp.231-234
• /
• 2002

셀룰라 신경회로망의 연상 메모리를 이용하여 시각적인 입력 데이터의 연산을 통하여 영상 패턴의 분류와 인식을 수행한다. 셀룰라 신경회로망은 일반적인 신경회로망과 같이 비선형 데이터의 실시간 처리가 가능하고, 세 포자동자와 같이 격자구조의 셀로 이루어져 인접한 셀과 직접 정보를 주고받는다. 응용 분야로는 최적화, 선형/비선형화, 연상 메모리, 패턴인식, 컴퓨터 비젼 등에 적용할 수 있다. 영상의 이미지 픽셀을 셀룰라 신경회로망의 셀에 대응하여 전체 이미지 영상을 모든 셀룰라 신경회로망의 셀에서 동시에 병렬로 처리할 수 있어 2-D 이미지 처리에 적합하다 본 논문은 셀룰라 신경회로망에 의한 연상 메모리 구조를 설계하고, 학습된 하중값 메모리에서 가장 적당한 하중값을 선택하여 학습된 영상과 정확히 일치하는 출력을 얻는 방법을 제시한다. 학습을 통한 연상 메모리 구현에는 각각의 뉴런에서 일정하지 않은 다른 템플릿을 사용한다. 각각의 템플릿은 뉴런들 간의 연결 하중값을 나타내고 학습011 따라 갱신된다. 학습방법으로는 템플릿 하중값 학습에 뉴런들 간의 연결 하중값을 조정하는 가장 단순한 규칙인 Hebb의 학습방법이 사용되었고 분류값 학습에 LMS 알고리즘이 사용되었다

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.34 no.3
• /
• pp.747-754
• /
• 2014

In spite of its usefulness for health monitoring of structures on steady external load, the statistical pattern recognition technology (SPRT), based on Mahalanobis distance theory (MDT), is not good enough for the health monitoring of structures on large variability external load like earthquake. Damage is usually determined by the difference between the average measured value of undamaged structure and the measure value of damaged one. So when external variability gets larger, the difference gets bigger along, which is thus easily mistaken for a damage. This paper aims to overcome the problem and develop an improved Mahalanobis distance theory (IMDT), that is, a SPRT with revised MDT in order to decrease external variability so that we will be able to continue to monitor the structure on uncertain external variability. This method is experimentally tested to see if it precisely evaluates the health of a cable-stayed bridge on each general random load and earthquake load. As a result, the IMDT is found to be valid in locating structural damage made by damaged cables by means of data from undamaged cables. So it is proved to be effectively applicable to the health monitoring of bridges on external load of variability.

• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
• /
• 2009.04a
• /
• pp.296-299
• /
• 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 Institute of Intelligent Systems
• /
• v.13 no.2
• /
• pp.154-162
• /
• 2003

In this paper, Associative Memory with Cellular Neural Networks classifies and recognizes image patterns as an operator applied to image process. CNN processes nonlinear data in real-time like neural networks, and made by cell which communicates with each other directly through its neighbor cells as the Cellular Automata does. It is applied to the optimization problem, associative memory, pattern recognition, and computer vision. Image processing with CNN is appropriate to 2-D images, because each cell which corresponds to each pixel in the image is simultaneously processed in parallel. This paper shows the method for designing the structure of associative memory based on CNN and getting output image by choosing the most appropriate weight pattern among the whole learned weight pattern memories. Each template represents weight values between cells and updates them by learning. Hebbian rule is used for learning template weights and LMS algorithm is used for classification.

• Bulletin of the Society of Naval Architects of Korea
• /
• v.32 no.4
• /
• pp.68-72
• /
• 1995

파랑하중은 선체의 구조해석을 위해 필수적인 입력자료로서 이의 정확한 추정이 매우 중요하다는 사실은 누구도 인정하지만, 이는 기본적으로 구조역학의 문제가 아니며 또한 내항성 분야의 기본관심 항목도 아니기 때문에 적어도 국내에서는 양분야로부터 경원시되어 온 것이 사실이다. 최근 ITTC와 ISSC가 이의 중요성을 새삼스레 인식하고 이에 관한 산하기구를 두어 공동으로 운영하고자 하는 노력은 매우 고무적인 일이라 할 수 있다.

• Magazine of the Korea Concrete Institute
• /
• v.4 no.4
• /
• pp.123-133
• /
• 1992

확률이론을 이용한 구조물 신뢰성에 관한 연구가 최근 급속히 발달함과 동시에 구조물의 저하능력과 작용하중들의 확률적 특성들에 대한 인식이 제고됨에 따라 여러나라에서 확률이론에 근거한 설계규준이 개발되고 있다. 작용하중이나 구조저항력의 확률적 특성을 보이고 있기 때문에 외국의 설계규준을 직접 도입하는 것은 여러 가지 문제점이 있으며, 따라서 국내현실에 적합한 설계규준에 대한 연구가 필요하다. 본 연구에서는 국내 철근콘크리트 구조물의 합리적인 설계규준을 제시하기 위하여 국내에서 수집\ulcorner분석된 구조부재강도 및 작용하중의 확률적 모형을 이용하여 현행 설계규준에 내포된 신뢰도를 검정하고 나아가 최적하중계수를 분석하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.38 no.1
• /
• pp.97-103
• /
• 2001

Hidden Markov Model (HMM) is the most widely used method in speech recognition. In general, HMM parameters are trained to have maximum likelihood (ML) for training data. Although the ML method has good performance, it dose not take account into discrimination to other words. To complement this problem, a word verification method by re-recognition of the recognized word and its similar word using the discriminative function of the two words. To find the similar word, the probability of other words to the HMM is calculated and the word showing the highest probability is selected as the similar word of the mode. To achieve discrimination to each word the weight to each state is appended to the HMM parameter. The weight is calculated by genetic algorithm. The verificator complemented discrimination of each word and reduced the error occurred by similar word. As a result of verification the total error is reduced by about 22%

• KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
• /
• v.33 no.5
• /
• pp.1957-1968
• /
• 2013

Design criteria for rock load on tunnel concrete lining has not been established yet. Generally rock load on tunnel concrete lining is empirically estimated, which leads to a conservative design. Ordinary estimation method of rock load includes various problems. Estimating by numerical analysis is very complicated and has not been verified with field measurements. Therefore, it is necessary to conduct a study on practical method of estimating rock load which is more accurate to the real rock load on tunnel concrete lining. This study, presents estimation method of rock load on tunnel concrete lining. Crown settlement of the tunnel construction site has been measured and it was been back analyzed to estimate the rock load. The rock load was estimated to be smaller compare to the ordinary estimation method.