최근 유비쿼터스 센서 네트워크(Ubiquitous Sensor Network: USN)는 환경 모니터링을 비롯한 다양한 분야에 적용되어 왔다. 몇몇 연구는 재난 및 방재 분야, 특히 문화재관리 분야에 USN을 적용하기도 하였다. USN은 문화재의 훼손과 소실의 원인이 되는 화재를 조기탐지하기 위해 실시간 온라인으로 모니터링하는 유용한 기술이다. 특히, 인간이 접근하기 어렵거나, 외관이나 미관을 중시하는 문화재의 경우는 USN을 적용하여 이를 모니터링하는 것이 필수적이다. 그러나 인간이 화재 발생 현장을 컴퓨터 화면으로 직접 관찰하지 않고 USN으로부터 수집된 데이터만으로 화재 발생 여부를 자동으로 판별하는 데는 늘 오보의 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 한계점을 해결하기 위해 온톨로지를 적용하는 방안을 제시하였고, 실험실 환경에서 USN으로부터 수집된 데이터를 기초로 화재 발생 여부를 조기에 더욱 정확하게 탐지할 수 있는 온톨로지와 추론규칙을 설계하여 실험하였다.
유량예측은 효과적인 홍수관리 및 수자원 계획을 위한 매우 중요한 재난방지 접근법이다. 현재 기후변화로 인한 집중호우가 나날이 증가하고 있어 막대한 기반시설 손실과 재산, 인명 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 미국 테네시주 Hickman County의 Vernon에 있는 Piney Resort의 최근 홍수사례분석을 통해 최대 강우 시나리오에서 유량예측에 대한 강우의 기여도를 측정했다. Piney River 유역내 USGS 두개의 관측소(03602500, 03599500)에서 20년(2000-2019) 동안의 일별 하천 유량, 수위 및 강우 데이터를 수집했고, Long Short Term Memory(LSTM)을 사용하였다. 또한, Tensorflow, Keras Machine learning frameworks, Python을 이용하여 14일로 구별된 유량 값을 예측하였다. 또한, 모델이 2021년 8월 21일의 범람 이벤트를 예측할 수 있었는지를 결정하는 데 사용되었다. 전체 데이터(수위, 유량 및 강우량)가 포함된 LSTM 모델은 일부 강우 모델을 제외하고 지속성 모델보다 우수한 성능을 보였으며, 강우자료만 이용하여 유량예측을 하는 것은 충분하지 않음을 나타냈다. 결과는 LSTM 모델은 0.68 및 13.84m3/s의 최적 NSE 및 RMSE 값을 나타냈고, 가장 낮은 예측 오차로 예측 최대유량은 94m3/s로 나타났다. 향후 강우 패턴에 대한 다양한 분석이 이루어진다면 효율적인 홍수 경보 시스템 및 정책을 설계하는 관련 연구에 도움을 줄 것으로 판단된다.
To properly extract the strain components under varying operational conditions is very important in bridge health monitoring. The abnormal sensor readings can be correctly identified and the expected operational performance of the bridge can be better understood if each strain components can be accurately quantified. In this study, strain components under varying load conditions, i.e., temperature variation and live-load variation are evaluated based on field strain measurements collected from a real concrete box-girder bridge. Temperature-induced strain is mainly regarded as the trend variation along with the ambient temperature, thus a smoothing technique based on the wavelet packet decomposition method is proposed to estimate the temperature-induced strain. However, how to effectively extract the vehicle-induced strain is always troublesome because conventional threshold setting-based methods cease to function: if the threshold is set too large, the minor response will be ignored, and if too small, noise will be introduced. Therefore, an autoencoder framework is proposed to evaluate the vehicle-induced strain. After the elimination of temperature and vehicle-induced strain, the left of which, defined as the model error, is used to assess the operational performance of the bridge. As empirical techniques fail to detect the degraded state of the structure, a clustering technique based on Gaussian Mixture Model is employed to identify the damage occurrence and the validity is verified in a simulation study.
Great concerns on geotechnical risk & hazard assessment have been increased due to human and economic damage by natural disasters with recent global climate changes. In this paper, geotechnical problems in particular, landslides which is interested in European countries and North America, were mainly discussed. For these, 18 key topics on geotechnical risk and hazards which had been discussed at the LARAM 2008 workshop in Italy were analyzed after grouping by subjects. Main topic contents consisted of applications such as field measurement, early warning systems, uncertainty analysis of parameters using radar, optical data and statistical theory and so on. And the problems related to analysis of vulnerability and deformation due to earthquakes, investigation of gas zone using seismic reflection data in a landslide area, risk quantification and hazard assessment of landslide movements and multi-dimensional analysis for stability of complex slopes were attracted. Also, there were studies on risk matters of cultural heritage, the blockglide of clayey ground, simulations of debris flows based on GIS, quantification of the failure processes of rock slopes, a meshless method for 3D crack modelling, and finally risk assessment for cryological processes due to global warming.
최근 이상기후 등의 영향으로 도시침수로 인한 인적 물적 피해가 증가하고 있다. 침수위험지역 관리를 위해 SWMM 등의 유출모형과 GIS (Geographic Information System) 기술을 결합하여 위험지역의 정보를 사전에 제공하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 침수위험지역 관리 시스템의 GIS는 유출모형 등을 통한 수문분석결과를 가시화하는 정도로 활용되고 있으며, 침수관리 시스템을 통한 침수위험지역의 예방/대응 등의 통합된 방재정보를 제공하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 도시침수 통합관리 시스템 구축을 위한 모듈로 공간DB기반의 Map Viewer 시스템의 프로토타입을 설계하고, Shape File 포맷의 지도정보를 공간DB로 변환하는 모듈을 구현하였다.
There have been a few checking frameworks intended to ensure and improve the nature of their regular habitat. The greater part of these frameworks are constrained in their capacities. In this paper, the insightful checking framework intended for debacle help and administrations has been exhibited. The ideal administrations, necessities and coming about plan proposition have been indicated. This has prompted a framework that depends fundamentally on ecological examination so as to offer consideration and security administrations to give the self-governance of indigenous habitats. In this sense, ecological acknowledgment is considered, where, in light of past work, novel commitments have been made to help include based and PC vision situations. This epic PC vision procedure utilized as notice framework for avalanche identification depends on changes in the normal landscape. The multi-criteria basic leadership strategy is used to incorporate slope data and the level of variety of the highlights. The reproduction consequences of highlight point discovery are shown in highlight guide coordinating toward discover steady and coordinating component focuses and effectively identified utilizing these two systems, by examining the variety in the distinguished highlights and the element coordinating.
Minte, Zhang;Tong, Guo;Ruizhao, Zhu;Yueran, Zong;Zhihong, Pan
Smart Structures and Systems
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제30권6호
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pp.557-569
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2022
Vibration-based structural health monitoring (SHM) is crucial for the dynamic maintenance of civil building structures to protect property security and the lives of the public. Analyzing these vibrations with modern artificial intelligence and deep learning (DL) methods is a new trend. This paper proposed an unsupervised deep learning method based on a convolutional autoencoder (CAE), which can overcome the limitations of conventional supervised deep learning. With the convolutional core applied to the DL network, the method can extract features self-adaptively and efficiently. The effectiveness of the method in detecting damage is then tested using a benchmark model. Thereafter, this method is used to detect damage and instant disaster events in a rubber bearing-isolated gymnasium structure. The results indicate that the method enables the CAE network to learn the intact vibrations, so as to distinguish between different damage states of the benchmark model, and the outcome meets the high-dimensional data distribution characteristics visualized by the t-SNE method. Besides, the CAE-based network trained with daily vibrations of the isolating layer in the gymnasium can precisely recover newly collected vibration and detect the occurrence of the ground motion. The proposed method is effective at identifying nonlinear variations in the dynamic responses and has the potential to be used for structural condition assessment and safety warning.
최근 여러 나라들이 해양산업 개발에 관심을 가지면서 다양한 기술들이 개발되고 발전하고 있다. 이중 해양 환경에서 사용하는 무선 통신은 그 연구의 역사가 오래되었으며, 지금도 발전하고 있는 분야이다. 해양에서 무선을 이용한 환경 관측은 다양한 전파 매체를 통해 데이터 전송을 한다. 기술의 발달함에 따라 데이터 전송에서 문제점인 전원의 제한, 거리의 제한, 해수에 의한 부식, 수밀 등의 부분의 해양관측의 제약 요소 등에 관해서도 많은 발전을 거듭하였다. 이와 함께 점점 더 다양화되는 요구 데이터들과 실시간 관측 및 데이터 전송 면에서는 육상과 같이 다양한 통신방식과의 연계가 미흡한 실정이다. 이에 따라 본 논문에서는 연안환경, 어장 환경 등에서 활용 가능한 RF 통신을 이용한 Ad-Hoc Network를 구축하고 영상매체를 통한 실시간 관측과 센서를 이용한 환경 변화에 대한 데이터 수집을 통하여 효율적으로 관리할 수 있는 무선 관리 시스템을 구축하고자 한다.
댐 및 하천제방에 대한 위험도 해석을 위해 유역의 상류부에 두 개의 댐이 공존하고 있는 하천유역에 적용하였다. 그 결과, A댐의 경우 200년 빈도의 강우조건에 대해서는 안전했으나 PMP 조건하에서 위험도를 나타내고 있었고, B댐의 경우는 200년 빈도 및 PMP 조건하에서 안전한 것으로 나타났다. 유역의 유출계수, 초기수위 및 댐과 여수로와 관련된 자료의 불확실도를 고려하여 계산된 위험도는 Monte-Carlo 기법과 AFOSM 기법에 있어 대등한 결과를 나타냈다. 제방의 위험도 해석에 있어 본 연구는 Manning의 조도계수가 수위변동에 미치는 영향이 지배적임을 판단할 수 있었다. Manning의 조도계수를 고려한 Monte-Carlo 모의는 삼각형 분포를 고려하여 수행되었다. 본 연구의 모형은 홍수범람지도의 작성, 홍수예보시스템 및 홍수피해 경감대책의 수립 등에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
건설중인 경부고속철도에서는 열차의 운행안전을 확보하기 위하여 다양한 안정시스템을 채택하고 있어 예기치 못한 재해발생으로 인한 인적 물적 피해의 최소화에 만전을 기하고 있으나, 국외규정이 도입되는 과정에서 국내 선로, 기후, 지형 지질학적 특성을 반영한 국내규정으로는 정립되어 있지 않은 현실이다. 따라서, 본 연구에서는 강우시 고속철도의 안전한 운행을 위해 현재 설정되어 운용 예정인 강우시 운전규제를 위한 경계우량의 문제점을 파악하고 보완함으로써 보다 합리적인 경계우량의 재설정이 가능하였다. 또한, 이를 이용하여 CTC 등의 중앙통제기구에서 정상운행 경계발령 열차속도규제 운전정지의 4단계로 강우상황에 따라 열차의 안전을 명확하게 확보할 수 있을 것이며, 자연재해 발생 최소화에 기여할 수 있을 것이라 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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