• 한국방재학회 논문집
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• 제8권4호
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• pp.23-29
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• 2008

본 연구는 사망률이 높은 도로 곡선부를 대상으로 도로설계요소를 기반으로 안전도 판단지수를 설정하고 이로부터 사고율을 산정하는 모듈과 곡선부와 곡선부 진입전 직선부에서의 속도차를 추정하는 모형을 개발하고 이로부터 곡선부의 안전도를 판단하는 등 두 개의 모듈을 제시하고 있다. 그리고 이러한 두 개의 모듈을 통합한 통합모델을 통해 곡선부의 안전도를 등급화 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제23권3호
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• pp.295-306
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• 2019

Shanghai Tower is a 632-meter super high-rise building located in an area with wind and active earthquake. A sophisticated structural health monitoring (SHM) system consisting of more than 400 sensors has been built to carry out a long-term monitoring for its operational safety. In this paper, a reduced-order model including 31 elements was generated from a full model of this super tall building. An iterative regularized matrix method was proposed to tune the system parameters, making the dynamic characteristic of the reduced-order model be consistent with those in the full model. The updating reduced-order model can be regarded as a benchmark model for further analysis. A long-term monitoring for structural dynamic characteristics of Shanghai Tower under different construction stages was also investigated. The identified results, including natural frequency and damping ratio, were discussed. Based on the data collected from the SHM system, the dynamic characteristics of the whole structure was investigated. Compared with the result of the finite element model, a good agreement can be observed. The result provides a valuable reference for examining the evolution of future dynamic characteristics of this super tall building.

• 대한환경공학회지
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• 제34권3호
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• pp.177-188
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• 2012

본 연구는 국내 TMDL 지원을 위하여 삭감시나리오 작성 및 수질모의가 가능한 GIS 기반의 삭감시나리오 작성 지원시스템을 개발하는 것을 주요 목적으로 하였다. 연구대상지역은 금강수계 내 삽교천 상류 31 km 구간이며, QUAL2E 모델이 시스템에 적용되었다. 점 및 비점오염원 속성과 다양한 지도 자료를 수집하여 공간 DB를 구축하였다. 각 단위유역의 BOD, T-N, T-P 배출부하량을 산정하였고, 삭감시나리오 작성 과정에서 이들의 수치만을 간단히 조작하여 수질모의가 가능하도록 시스템을 개발하였다. 세 가지 삭감시나리오가 적용되었으며, GIS 기반의 결과 비교를 통해 효율적인 삭감시나리오 선정이 가능하였다. 따라서 본 연구에서 개발된 시스템은 향후 최적 의사결정지원에 기여할 것으로 기대된다. 아울러 새로운 삭감시나리오 작성 방법 및 알고리즘 개발에도 활용될 것으로 판단된다. 향후 시스템 고도화를 위해서는 오염원별 관리에 따른 삭감시나리오의 작성 지원, 대상지역의 확대 적용 등의 후속 연구가 필요할 것으로 사료된다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제10권6호
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• pp.119-130
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• 2010

본 연구에서는 가상유역에 대한 분포형 모형의 적용을 통해 다양한 유역 및 유출조건에서도 적용 가능한 저류함수법의 매개변수를 추정하기 위한 범용모형을 개발하였다. 기존의 매개변수 추정식은 대부분 한정된 조건의 관측자료에 기초하고 있어 실제 유출에 영향을 미치는 인자를 민감하게 고려하기 힘든 문제점이 있었다. 약 35,000회의 다양한 조건을 고려한 유출모의 결과를 기초로 이를 가장 잘 반영해 줄 수 있는 매개변수 모형을 구성한 결과 저류함수법의 지체시간은 주로 유역내 가장 긴 유로의 특성과 밀접한 관련이 있고, 저류상수의 경우 유역의 특성들과 관련성이 높은 것으로 나타났다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.1-8
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• 2011

본 연구에서는 지리정보기반의 강풍위해지도를 개발하였으며, 이는 지표조도모형, 지형할증모형, 균일강풍지도로 구성된다. 지표조도모형은 지표조도가 지표풍에 미치는 영향을 반영하기 위해서 개발되었다. 지형에 의한 풍속할증을 반영하기 위하여 지형 할증모형을 개발하였다. 지형에 의한 풍속할증은 건축구조설계기준(2005)을 채용하여 산정하였다. 균일강풍지도는 기상자료를 이용한 빈도분석법과 태풍 시뮬레이션을 통하여 개발되었다. 본 연구에서 개발한 강풍위해성 평가방법을 통한 강풍위해지도가 강풍에 의한 손실, 피해 및 보험료율 산정에 적용될 수 있음을 보였다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제8권3호
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• pp.59-65
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• 2008

본 연구는 도시계획과 도로설계과정에서 재난 재해를 고려하고 이에 대응할 수 있는 모델을 제시하고, 특히 이들 모델을 구성하는 도로, 대피소, 저류지 그리고 피난경로제공시스템 등에 대한 종합적인 검토를 통해 하나의 통합된 시스템으로 기능을 할 수 있도록 하는 것을 목적으로 한다. 그리고 이들 시스템을 도시에 적용하기 위한 주요 과제들에 대해서 논의하고자 한다.

• 한국방재학회 논문집
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• 제5권4호
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• pp.17-27
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• 2005

본 연구는 Horton의 하천차수 구분방법으로 대상유역을 분할하고 하천차수별 유출량을 산정하고자 하였다. 등고선 데이터를 이용하여 소유역 하도망과 같은 유역의 지형량을 자동적으로 도출하였으며, 등고선 데이터를 모형화하여 하천 차수에 따른 강우 유출량을 해석하였다. 하천 차수별 첨두유출량을 계산한 결과, 1차 하천까지를 모두 고려한 유출량이 실측치에 근접한 것으로 나타났다. 본 등고선 모형은 향후 소유역별 하천 복원계획의 수립시 유효한 자료를 제공할 것으로 기대한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제23권4호
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• pp.347-357
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• 2019

A new methodology for mitigation of the wheel squealing is proposed and investigated based on the dithering control. The idea can be applied in railway lines particularly in urban areas. The idea is clearly presented, and applied to a validated model. A full-scale model including the vehicle, curved track and wheel/rail contact is developed in the time domain to analyze the possibility and level of wheel squeal noise. Comparing the numerical results with a field test, the model is validated in different levels namely i) occurrence, ii) squealing frequency and iii) noise level. Two different approaches are proposed a) dithering of the wheel with piezoelectric patches and b) dithering of the rail with piezoelectric stacks. The noise level as well as the wheel responses is compared after applying the control strategy. A parametric study is carried out and effect of the dithering voltage and frequency on the squealing noise is investigated. It is found that both the strategies perform quite effectively within the saturating threshold of piezoelectric actuators.

• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.1-16
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• 2022

Despite recent breakthroughs in deep learning and computer vision fields, the pixel-wise identification of tiny objects in high-resolution images with complex disturbances remains challenging. This study proposes a modified U-net for tiny crack segmentation in real-world steel-box-girder bridges. The modified U-net adopts the common U-net framework and a novel Self-Attention-Self-Adaption (SASA) neuron as the fundamental computing element. The Self-Attention module applies softmax and gate operations to obtain the attention vector. It enables the neuron to focus on the most significant receptive fields when processing large-scale feature maps. The Self-Adaption module consists of a multiplayer perceptron subnet and achieves deeper feature extraction inside a single neuron. For data augmentation, a grid-based crack random elastic deformation (CRED) algorithm is designed to enrich the diversities and irregular shapes of distributed cracks. Grid-based uniform control nodes are first set on both input images and binary labels, random offsets are then employed on these control nodes, and bilinear interpolation is performed for the rest pixels. The proposed SASA neuron and CRED algorithm are simultaneously deployed to train the modified U-net. 200 raw images with a high resolution of 4928 × 3264 are collected, 160 for training and the rest 40 for the test. 512 × 512 patches are generated from the original images by a sliding window with an overlap of 256 as inputs. Results show that the average IoU between the recognized and ground-truth cracks reaches 0.409, which is 29.8% higher than the regular U-net. A five-fold cross-validation study is performed to verify that the proposed method is robust to different training and test images. Ablation experiments further demonstrate the effectiveness of the proposed SASA neuron and CRED algorithm. Promotions of the average IoU individually utilizing the SASA and CRED module add up to the final promotion of the full model, indicating that the SASA and CRED modules contribute to the different stages of model and data in the training process.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제74권2호
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• pp.201-214
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• 2020

This study aims at evaluating composite moment frame structures (CFS) using wavelet analysis of the displacement behavior of these structures. Five seismic damage mitigation systems' models of 9-story CFS are examined namely, basic (Model 1), reinforced (Model 2), buckling restrained braced (BRB) (Model 3), lead rubber bearing (LRB) (Model 4), and composite (Model 5) moment frames. A novel integration between continuous and discrete wavelet transforms is designed to estimate the wavelet power energy and variance of measurements' behaviors. The behaviors of the designed models are evaluated under influence of four seismic loads to study the dynamic performance of CFS in the frequency domain. The results show the behaviors of models 3 and 5 are lower than other models in terms of displacement and frequency performances. Model 3 has been shown lower performances in terms of energy and variance wavelets along the monitoring time; therefore, Model 3 demonstrates superior performance and low probability of failure under seismic loads. Furthermore, the wavelet variance analysis is shown a powerful tool that can be used to assess the CFS under seismic hazards.