• 한국공간구조학회논문집
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• 제7권3호
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• pp.133-140
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• 2007

대공간 구조물은 힘의 흐름을 자연스럽게 하고, 휨모멘트의 영향을 가능한 저감 시켜 면내력만으로 외부하중에 저항하는 역학 개념을 기초로, 구조 시스템의 효율성을 극대화시키는 형태저항형 구조이다. 구조물의 경제성 분석은 그 프로젝트의 실행을 결정할 수 있는 중요한 요소이다. 대공간 건설에는 일반 건물에 비해 많은 기술적 고려가 요구된다. 프로젝트의 성공적인 수행을 위해 타당성 검토 단계에서 구조물의 전 생애의 필수적인 요소에 대한 분석이 요구된다. 본 논문에서는 기존 대공간 구조물의 사례를 조사하며, 이를 통해 자료를 수집하고 공사비를 분석하였다. 본 연구는 대공간 구조의 데이터 베이스 구축을 위한 기본적인 데이터 제공을 목적으로 한다.

• 복합신소재구조학회지
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• 제1권2호
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• pp.13-18
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• 2010

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제1권1호
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• pp.69-82
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• 2013

Although MAchine Readable Cataloging (MARC) and Functional Requirements for Bibliographic Records (FRBR) are currently the most broadly used bibliographic structures for generating bibliographic data in the library community, each has its own weaknesses in describing information resources in diverse media. If the MARC format could be implemented in a structure that reflects the multi-layered characteristics of FRBR, its use could address current problems and limitations in resource description. The purpose of this research is to propose an alternative approach that can integrate the heterogeneous bibliographic structures of MARC and FRBR through the applications of facet and facet analysis. The proposed faceted data model is expected to function as a conceptual structure that can mediate between MARC data elements and FRBR attributes in order to utilize these structures in a more reliable and comprehensive way.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
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• 한국전산구조공학회 1997년도 봄 학술발표회 논문집
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• pp.89-96
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• 1997

Most civil engineering structures, such as highway bridges, towers, power plants and offshore structures suffer structural damages over their service lives caused by adverse loading such as heavy transportation loads, machine vibrations, earthquakes, wind and wave forces. Especially, if excessive load would be acted on the structure, general or partial stiffness should be degraded suddenly and service lives should be shortened eventually For realistic damage assessment of these civil structures, System Identification method using only structure dynamic response data with unknown input excitation is required and thus becoming more challenging problem. In this paper, an improved Iterative Least Squares method is proposed, which seems to be very efficient and robust method, because only the dynamic response data such as acceleration, velocity and displacement is used without input data, and no information on the modal properties is required. The efficiency and robustness of the proposed method is proved by numerical problems and real single span beam model test.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• 제15권1호
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• pp.49-62
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• 2016

In this paper, we propose an integrated data envelopment analysis (DEA) and analytic hierarchy process (AHP) methodology in which the information about the hierarchical structures of input-output data can be reflected in the performance assessment of decision making units (DMUs). Firstly, this can be implemented by extending a traditional DEA model to a three-level DEA model. Secondly, weight bounds, using AHP, can be incorporated in the three-level DEA model. Finally, the effects of incorporating weight bounds can be analyzed by developing a parametric distance model. Increasing the value of a parameter in a domain of efficiency loss, we explore the various systems of weights. This may lead to various ranking positions for each DMU in comparison to the other DMUs. An illustrative example of road safety performance for a set of 19 European countries highlights the usefulness of the proposed approach.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 봄 학술논문 발표대회
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• pp.73-74
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• 2022

Concrete structures occupy the largest proportion of modern infrastructure, and concrete structures often have cracking problems. Existing concrete crack diagnosis methods have limitations in crack evaluation because they rely on expert visual inspection. Therefore, in this study, we design a deep learning model that detects, visualizes, and outputs cracks on the surface of RC structures based on image data by using a CNN (Convolution Neural Networks) model that can process two- and three-dimensional data such as video and image data. do. An experimental study was conducted on an algorithm to automatically detect concrete cracks and visualize them using a CNN model. For the three deep learning models used for algorithm learning in this study, the concrete crack prediction accuracy satisfies 90%, and in particular, the 'InceptionV3'-based CNN model showed the highest accuracy. In the case of the crack detection visualization model, it showed high crack detection prediction accuracy of more than 95% on average for data with crack width of 0.2 mm or more.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.559-563
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• 2024

현재 우리나라는 도심지 과밀도로 구조물과 인접하여 대규모, 대심도 굴착시공이 이루어지고 있다. 도심지에서의 인접굴착공사는 흙막이 구조물 및 지하구조물의 안전성 확보가 매우 중요하다. 이에 자동화계측 시스템을 도입하여 지하철 터널 구조물에 대한 안전성을 관리하고 있다. 그러나 자동화계측 시스템 결과의 활용도는 매우 낮은 실정이다. 기존 평가기법은 측정된 데이터의 최댓값에만 의존하여, 이상 거동을 과대평가할 수 있는 기법이다. 이에 본 연구에서는 방대한 양의 자동화계측 데이터를 정량적으로 평가할 수 있는 기법인 가우시안 확률밀도함수 분석기법을 이용하여 분석하였다. 방대한 양의 데이터를 확률통계 분석비법을 적용하여 신뢰성 높은 결과를 도출하였다. 따라서 본 연구에서는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있는 기법을 이용하여 인접굴착공사에 따른 지하철 터널 구조물의 안전성 평가를 수행하였다.

• Smart Structures and Systems
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• 제4권5호
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• pp.517-530
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• 2008

This paper deals with civil infrastructures in general, sensor and smart structure technology, and smart steel structures in particular. Smart structures technology, an integrated engineering field comprising sensor technology, structural control, smart materials and structural health monitoring, could dramatically transform and revolutionize the design, construction and maintenance of civil engineering structures. The central core of this technology is sensor and sensor networks that provide the essential data input in real time for condition assessment and decision making. Sensors and robust monitoring algorithms that can reliably detect the occurrence, location, and severity of damages such as crack and corrosion in steel structures will lead to increased levels of safety for civil infrastructure, and may significantly cut maintenance or repair cost through early detection. The emphasis of this paper is on sensor technology with a potential use in steel structures.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.43-52
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• 1999

본 논문에서는 캐릭터의 운동 표현에 필요한 데이터 구조를 시각적으로 기술할 수 있는 사용자 인터페이스에서 모션 매핑 기술을 이용하여 3차원 캐릭터의 애니메이션을 쉽게 생성할 수 있는 도구 개발에 대해 기술한다. 본 논문에서의 모션 매핑이란 한 번 생성된 애니메이션을 그대로 다른 캐릭터에 적용하여 같은 모션을 생성시키는 것으로 정의한다. 본 애니메이션 도구는 3차원 캐릭터의 기하 데이터를 이용하여 애니메이션의 생성과 변형을 대화적 방법으로 쉽게 생성시킬 수 있다. 이것은 본 연구팀에서 앞서 개발한 캐릭터 개발도구에서 생성된 3차원 캐릭터 데이터를 위의 인터페이스에서 모션 생성의 구조를 대화적으로 변형시키면서 애니메이션을 생성하도록 구성한 것이다. 기존의 다른 애니메이션 도구와 구별되는 기능으로는 캐릭터의 모델링 데이터와 모션 데이터를 분리하여 모델링 데이터가 없는 상황에서도 독립적으로 애니메이션만을 실행시킬 수 있으며 한 번 생성된 애니메이션을 모션 매핑으로 다른 캐릭터에 그대로 적용시킬 수 있다는 것이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제10권4_5호
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• pp.331-351
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• 2012

In this study an output-only system identification technique for civil structures under ambient vibrations is carried out, mainly focused on using the Stochastic Subspace Identification (SSI) based algorithms. A newly developed signal processing technique, called Singular Spectrum Analysis (SSA), capable to smooth a noisy signal, is adopted for preprocessing the measurement data. An SSA-based SSI algorithm with the aim of finding accurate and true modal parameters is developed through stabilization diagram which is constructed by plotting the identified system poles with increasing the size of data matrix. First, comparative study between different approaches, with and without using SSA to pre-process the data, on determining the model order and selecting the true system poles is examined in this study through numerical simulation. Finally, application of the proposed system identification task to the real large scale structure: Canton Tower, a benchmark problem for structural health monitoring of high-rise slender structures, using SSA-based SSI algorithm is carried out to extract the dynamic characteristics of the tower from output-only measurements.