GIS는 '단번에' 효과가 나타나는 다른 전산시스템과는 달리 최소한 3~4년의 손익분기점을 가지는 기술인 만큼 효과적인 운영이 중요하고, 효과적인 운영을 위해서는 자료의 최신성을 확보할 수 있는 DB의 지속적인 유지관리 활동이 그 무엇보다도 중요하다고 할 수 있다. 그러나 지자체를 중심으로 구축되어 있는 대부분의 GIS 활용체계는 준공과 동시에 운영과 유지관리 차원에서 적절한 대처를 수행하지 못함으로 인해 손익분기점 달성에 대한 회의적인 시각을 갖는 것이 지배적이라 할 수 있다. 특히 지자체 GIS사업이 추진되는 과정에서 각 시스템에 맞는 실질적인 유지관리 방안을 모색하고 이에 대한 충분한 교육이 진행되어야 함에도 불구하고 실제는 그렇지 못한데 그 원인이 있을 것이다. 그러나 보다 근원적인 문제점은 실제 유지관리 활동을 위해 무엇을 어떻게 해야 하는지에 대한 구체적인 방안을 가지고 있지 못한 것이 더욱 크다고 하겠다. 실제로 모든 사업추진과정에서 정해진 방법론에 의해 유지관리방안을 마련하게 되어 있으나 아주 형식적인 수준에서의 언급이 대부분이고 지자체라는 행정기관의 특성과 지자체 GIS의 주된 대상이 공사 및 시설물 관리와 관련되어 있다는 업무적 특성은 전혀 배제되고 있는 것이다. 그렇다면 실제로 GIS DB의 유지관리가 원활하게 진행되기 위해서는 어떻게 해야만 하는 것일까\ulcorner 이 질문에 대한 접근을 위해 본 연구에서는 GIS DB의 갱신이 일어나는 발생원인을 정확하게 진단하고 발생원인의 특성과 행정기관의 특성을 적절히 연계시켜 유지관리 모델을 제시하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 ‘선 유지관리 후 활용체계 정비의 중요성’을 점검하고, ‘변동자료 발생원인의 분석’, ‘명확한 변동자료 입력 근거의 확보’, ‘갱신주체별 역할의 정의 및 유지관리 기준의 설정’, ‘분야별업무 특성을 고려한 관련 기준의 마련 및 타 시스템과 연계되는 항목을 고려한 절차 정의’ 등에 대한 다양한 접근을 시도하였다. 본 연구에서 제시하는 유지관리 모델을 기반으로 각 지자체별로 적절한 컨설팅이 진행되고 이에 따라 담당자의 실천이 이루어진다면 지자체 GIS의 투자대비 효과에 대한 기대는 이상이 아닌 현실로 다가오게 될 것이다.가오게 될 것이다.
MT 자료에서 3차원 전기비저항 구조와 정적효과를 동시에 구하기 위한 실용적인 역산법을 소개한다. 이 방법은 감도행렬이 필요한 Gauss-Newton법을 기반으로 하고 반복과정에서 Broyden의 방식으로 감도를 수정하는 것을 기본으로 하고 있다. 이 논문에서는 합성 MT 자료에 대한 역산실험을 통해 근사역산법의 성능과 정적효과에 대한 가중치에 대해 검토하였다. 해석적으로 구해지는 초기감도를 Broyden의 방식으로 수정하는 역산법은 초기감도를 끝까지 쓰는 역산법보다 자료오차를 줄이는데 효과적이었다. 그리고 완전한 감도행렬을 반복 중간에서 단 한번만 사용하는 근사역산법으로서는 반복 전반부에서 완전한 감도를 사용할 때 자료오차를 가장 많이 줄이는 것으로 나타났다. 정적효과에 대한 가중치는 어느 특정 한계값 이하로 선택하면 최종 자료오차에는 결정적인 영향을 주지 않는다. 합성 MT 자료에 대한 실험 결과 이 역산법은 정적효과가 포함된 MT 자료로부터 3차원 전기비저항 구조를 재현하는데 효과적임을 확인하였다.
단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존의 방법은 주기적으로 프로파일을 갱신해야하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 명사구를 처리해야 하는 문제점, 색인어에 대한 화률을 계산해야 하는 문제점 등을 포함한다. 본 논문에서는 연관 단어 마이닝을 사용하여 문서의 특징을 효율적으로 추출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 백터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서의 특징을 단일 단어가 아닌 연관 단어 벡터로 표현한다. Apriori 알고리즘을 사용하여 문서로부터 추출된 연관 단어는 이를 구성하는 수와 신뢰도와 지지도에 따라 차이를 보인다. 따라서 본 논문에서는 문서 분류의 성능을 향상 시키기 위허ㅐ 연관 단어를 구성하는 단어의 수와 지지도를 결정하는 효율적인 방법을 제안한다. 연관 단어 마이닝을 이용한 특징 추출 방법은 프로파일을 사용하지 않으므로 프로파일 갱신의 필요성이 없으며, 색인어에 대한 확률을 계산하지 않고도, Apriori 알고리즘의 신뢰도와 지지도에 따라 자동으로 명사구를 생성하므로 단어의 연관성을 이용하여 문서의 특징을 추출하는 기존 방법에 대한 문제점을 해결한다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 Naive Bayes 분류자를 이용한 문서 분류에 적용하여 정보이득, 역문헌빈도의 방법과 비교하며, 또한 색인어의 연관성과 확률 모델을 기반으로 단어의 연관성을 이용하여 문서 분류를 하는 기존의 방법과 각각 비교한다.
본 연구에서는 경제요소법을 이용한 프레팅 마멸 예측을 위한 수치적 알고리즘을 개발하였다. 반무한체 해석을 통해 사각조각면위의 균일분포하중과 탄성변형량의 관계로부터 접촉 계면의 응력을 계산하였고 Archard wear 모델을 이용해 각 격자의 마멸 깊이를 계산하여 접촉면의 형상을 예측할 수 있는 알고리즘을 제시하였다. 본 연구의 정확성을 검증하기 위해 McColl 등의 연구와 비교하였고 개발된 알고리즘을 구접촉 모델에 확장하여 그 유용성을 확인하였다. 아울러 프레팅 해석의 효율적인 계산을 위해 한 step당 사이클 증가량인 step cycle이 해의 정확성에 미치는 영향을 검토하여 step cycle 설정의 중요성을 제시하였다.
기존의 범죄 예측 방법들은 범죄 발생을 예측하기 위해 기존 기록을 이용하였다. 그러나 이러한 범죄 예측 모델은 데이터를 갱신하는데 어려움이 있다. 범죄 예측을 향상시키기 위해서 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 이용하여 범죄를 예측하는 연구들이 진행되었지만, SNS 데이터와 범죄 기록 사이의 관계에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서는 SNS 데이터와 범죄 발생 사이의 관계를 범죄 예측의 관점에서 분석하였다. 잠재 디리클레 할당(LDA)을 이용하여 범죄 발생과 관련된 단어를 포함하는 트윗을 추출하였고, 범죄 기록에 따른 트윗 빈도의 변화를 분석하였다. 범죄 관련 단어를 포함하는 트윗의 빈도를 계산하고, 범죄 발생에 따라서 트윗 빈도를 분석하였다. 범죄가 발생하였을 때, 범죄와 관련된 트윗의 빈도가 변화하였다. 게다가, 범죄 발생 전후에 트윗 빈도가 특정 패턴을 보이기 때문에 SNS 데이터가 범죄 예측 모델에 도움이 될 것이다.
Whelan, Matthew J.;Gangone, Michael V.;Janoyan, Kerop D.;Hoult, Neil A.;Middleton, Campbell R.;Soga, Kenichi
Smart Structures and Systems
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제6권5_6호
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pp.579-593
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2010
Low-power radio frequency (RF) chip transceiver technology and the associated structural health monitoring platforms have matured recently to enable high-rate, lossless transmission of measurement data across large-scale sensor networks. The intrinsic value of these advanced capabilities is the allowance for high-quality, rapid operational modal analysis of in-service structures using distributed accelerometers to experimentally characterize the dynamic response. From the analysis afforded through these dynamic data sets, structural identification techniques can then be utilized to develop a well calibrated finite element (FE) model of the structure for baseline development, extended analytical structural evaluation, and load response assessment. This paper presents a case study in which operational modal analysis is performed on a three-span prestressed reinforced concrete bridge using a wireless sensor network. The low-power wireless platform deployed supported a high-rate, lossless transmission protocol enabling real-time remote acquisition of the vibration response as recorded by twenty-nine accelerometers at a 256 Sps sampling rate. Several instrumentation layouts were utilized to assess the global multi-span response using a stationary sensor array as well as the spatially refined response of a single span using roving sensors and reference-based techniques. Subsequent structural identification using FE modeling and iterative updating through comparison with the experimental analysis is then documented to demonstrate the inherent value in dynamic response measurement across structural systems using high-rate wireless sensor networks.
This paper presents a vibration displacement measurement and damage identification method for a space truss structure from its vibration videos. Features from Accelerated Segment Test (FAST) algorithm is combined with adaptive threshold strategy to detect the feature points of high quality within the Region of Interest (ROI), around each node of the truss structure. Then these points are tracked by Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm along the video frame sequences to obtain the vibration displacement time histories. For some cases with the image plane not parallel to the truss structural plane, the scale factors cannot be applied directly. Therefore, these videos are processed with homography transformation. After scale factor adaptation, tracking results are expressed in physical units and compared with ground truth data. The main operational frequencies and the corresponding mode shapes are identified by using Subspace Stochastic Identification (SSI) from the obtained vibration displacement responses and compared with ground truth data. Structural damages are quantified by elemental stiffness reductions. A Bayesian inference-based objective function is constructed based on natural frequencies to identify the damage by model updating. The Success-History based Adaptive Differential Evolution with Linear Population Size Reduction (L-SHADE) is applied to minimise the objective function by tuning the damage parameter of each element. The locations and severities of damage in each case are then identified. The accuracy and effectiveness are verified by comparison of the identified results with the ground truth data.
The destruction and fracture of rock masses are crucial components in engineering and there is an increasing demand for the study of the influence of rock mass heterogeneity on the safety of engineering projects. The numerical manifold method (NMM) has a unified solution format for continuous and discontinuous problems. In most NMM studies, material homogeneity has been assumed and despite this simplification, fracture mechanics remain complex and simulations are inefficient because of the complicated topology updating operations that are needed after crack propagation. These operations become computationally expensive especially in the cases of heterogeneous materials. In this study, a heterogeneous model algorithm based on stochastic theory was developed and introduced into the NMM. A new fracture algorithm was developed to simulate the rupture zone. The algorithm was validated for the examples of the four-point shear beam and semi-circular bend. Results show that the algorithm can efficiently simulate the rupture zone of heterogeneous rock masses. Heterogeneity has a powerful effect on the macroscopic failure characteristics and uniaxial compressive strength of rock masses. The peak strength of homogeneous material (with heterogeneity or standard deviation of 0) is 2.4 times that of heterogeneous material (with heterogeneity of 11.0). Moreover, the local distribution of parameter values can affect the configuration of rupture zones in rock masses. The local distribution also influences the peak value on the stress-strain curve and the residual strength. The post-peak stress-strain curve envelope from 60 random calculations can be used as an estimate of the strength of engineering rock masses.
Broad studies have addressed the issue of structural element damage identification, however, rubber bearing, as a key component of load transmission between the superstructure and substructure, is essential to the operational safety of a bridge, which should be paid more attention to its health condition. However, regarding the limitations of the traditional bearing damage detection methods as well as few studies have been conducted on this topic, in this paper, inspired by the model updating-based structural damage identification, a two-stage bearing damage identification method has been proposed. In the first stage, we deduce a novel bearing damage localization indicator, called element relative MSE, to accurately determine the bearing damage location. In the second one, the prior knowledge of bearing damage localization is combined with sailfish optimization (SFO) to perform the bearing damage estimation. In order to validate the feasibility, a numerical example of a 5-span continuous beam is introduced, also the noise robustness has been investigated. Meanwhile, the effectiveness and engineering applicability are further verified based on an experimental simply supported beam and actual engineering of the I-40 Bridge. The obtained results are good, which indicate that the proposed method is not only suitable for simple structures but also can accurately locate the bearing damage site and identify its severity for complex structure. To summarize, the proposed method provides a good guideline for the issue of bridge bearing detection, which could be used to reduce the difficulty of the traditional bearing failure detection approach, further saving labor costs and economic expenses.
In modal analysis, the mode shape reflects the vibration characteristics of the structure, and thus it is widely performed for finite element model updating and structural health monitoring. Generally, the acceleration-based mode shape is suitable to express the characteristics of structures for the translational vibration; however, it is difficult to represent the rotational mode at boundary conditions. A tilt sensor and gyroscope capable of measuring rotational mode are used to analyze the overall behavior of the structure, but extracting its mode shape is the major challenge under the small vibration always. Herein, we conducted a feasibility study on a multi-mode shape estimating approach utilizing a single physical quantity signal. The basic concept of the proposed method is to receive multi-metric dynamic responses from two sensors and obtain mode shapes through bridge loading test with relatively large deformation. In addition, the linear transformation matrix for estimating two mode shapes is derived, and the mode shape based on the gyro sensor data is obtained by acceleration response using ambient vibration. Because the structure's behavior with respect to translational and rotational mode can be confirmed, the proposed method can obtain the total response of the structure considering boundary conditions. To verify the feasibility of the proposed method, we pre-measured dynamic data acquired from five accelerometers and five gyro sensors in a lab-scale test considering bridge structures, and obtained a linear transformation matrix for estimating the multi-mode shapes. In addition, the mode shapes for two physical quantities could be extracted by using only the acceleration data. Finally, the mode shapes estimated by the proposed method were compared with the mode shapes obtained from the two sensors. This study confirmed the applicability of the multi-mode shape estimation approach for accurate damage assessment using multi-dimensional mode shapes of bridge structures, and can be used to evaluate the behavior of structures under ambient vibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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