연구목적: 본 연구는 경기도 지역의 재난피해가능성불안 및 지각된 스트레스가 대피행동에 영향을 미치는 요인을 파악하는데 있다. 연구방법:가설검증을 위하여 다중회귀분석(Multiple Regression analysis), 연령, 지역별 재난피해가능성불안 간의 대응일치 유사성을 분석하였다. 연구결과: 안전취약계층피해 가능성불안과 재난시스템 붕괴피해가능성불안이 밀접한 위치에서 지각되는 것을 확인하였다. 지각된 스트레스에 재난시스템붕괴, 피난생활, 자연재해 등이 영향요인으로 확인되었다. 다음으로 대피행동에 스트레스와 자연재해가 영향을 미치는 요인으로 확인되었다. 결론: 자연재해피해가능성불안과 스트레스가 대피행동에 영향을 미치므로 스트레스 관리의 필요성을 확인하였다. 최근 들어 강우량을 통한 재해에서 경험하였듯이 재해의 피해가능성불안은 높아질 것으로 예측된다. 이를 관리하기 위해서는 예방차원의 계획과 심리적 관리가 중요함을 시사하였다.
The objective of this study is to develop a reliable method for locating cracks in a beam using data fusion of fractal dimension features of operating deflection shapes. The Katz's fractal dimension curve of an operating deflection shape is used as a basic feature of damage. Like most available damage features, the Katz's fractal dimension curve has a notable limitation in characterizing damage: it is unresponsive to damage near the nodes of structural deformation responses, e.g., operating deflection shapes. To address this limitation, data fusion of Katz's fractal dimension curves of various operating deflection shapes is used to create a sophisticated fractal damage feature, the 'overall Katz's fractal dimension curve'. This overall Katz's fractal dimension curve has the distinctive capability of overcoming the nodal effect of operating deflection shapes so that it maximizes responsiveness to damage and reliability of damage localization. The method is applied to the detection of damage in numerical and experimental cases of cantilever beams with single/multiple cracks, with high-resolution operating deflection shapes acquired by a scanning laser vibrometer. Results show that the overall Katz's fractal dimension curve can locate single/multiple cracks in beams with significantly improved accuracy and reliability in comparison to the existing method. Data fusion of fractal dimension features of operating deflection shapes provides a viable strategy for identifying damage in beam-type structures, with robustness against node effects.
본 논문에서는 구조손상 탐색을 위해 매개변수 부 집합 선택에 의한 새로운 정규화 방법을 제안하였다. Residual function을 위해 동적 residual force 벡터를 이용하였다. 과거에는 Residual function으로서 기본 동적 특성치(고유치와 고유모드)를 이용하여 단일구조손상은 탐색할 수 있었지만 다중구조손상 위치를 탐색하기에는 한계가 있었을 뿐 아니라 고유모드와 고유치의 상이한 기여도 때문에 가중치를 적용해야 하는 어려움이 있었다. 본 논문에서 제안된 방법은 고유모드의 불완전한 계측을 보완하기 위하여 모델 확장법을 적용하였다. 제안된 구조손상 탐색법은 다중구조손상 위치를 동시에 찾아 낼 수 있는 장점을 가지고 있다. 2차원 평면 트러스 구조를 이용하여 제안된 방법의 효용성을 검증하였다.
In this study, the characteristics of crop damage area by flooding for 113 middle range watersheds during 2000-2016 were analyzed and future crop damage area by flooding were analyzed using 13 GCM outputs such as hourly maximum rainfall, 10-min maximum rainfall, number of days of 80 mm/day, daily rainfall maximum, annual rainfall amount associated with RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios and watershed characteristic data such as DEM, urbanization ratio, population density, asset density, road improvement ratio, river improvement ratio, drainage system improvement ratio, pumping capacity, detention basin capacity, and crop damage area by flooding. A constrained multiple linear regression model was used to construct the relationships between the crop damage area by flooding and other variables. Future flood index related to crop damage may mainly increase in the Mankyung watershed, Southwest part of Youngsan and Sumjin river basin and Southern part of Nackdong river basin. Results are useful to identify watersheds which need to establish strategies for responding to future flood damage.
본 연구는 우리나라 113개 중권역에 대한 기후변화에 따른 미래 홍수 피해액의 예측을 위하여 26개 GCM 모형에서 생산한 강우자료와 1시간 최대 강수량, 10분 최대 강수량, 1일 강수량이 80 mm 초과한 일수, 일 최대 강수량, 연강수량, 유역고도, 시가화율, 인구 밀도, 자산 밀도, 도로와 같은 사회 간접 시설, 하천개수율, 하수도 보급률, 배수펌프시설, 유수지용량 및 과거 홍수 피해액 자료를 활용하였다. 구축된 자료에 대하여 구속 다중선형회귀 모형(Constrained Multiple Linear Regression Model)을 적용하여 홍수 피해액과 여타 입력자료 사이의 상관관계를 구축하고 RCP 4.5와 8.5에 대한 26개 GCM 모형 산정자료를 활용하여 미래 홍수 피해액을 예측하였다. 홍수피해에 주된 요인이 되는 연강수량, 극치 강우량 등 강우관련 요소들이 전반적으로 증가하며 이로 인하여 과거 홍수로 인한 피해액이 광범위하게 증가할 것으로 판단되고 특히 동해안 및 남강댐 유역에 미래의 홍수피해액이 높게 예측되는 경향을 보인다.
A number of mode shape-based structure damage identification methods have been verified by numerical simulations or experiments for on-line structure health monitoring (SHM). However, many of them need a baseline mode shape generated by the healthy structure serving as a reference to identify damages. Otherwise these methods can hardly perform well when multiple cracks conditions occur. So it is important to solve the problems above. By aid of the fractal dimension method (FD), Qiao and Wang proposed a generalized fractal dimension (GFD) to detect the delamination damage. As a modification of GFD, Qiao and Cao proposed the approximate waveform capacity dimension (AWCD) technique to simplify the calculation of fractal and overcome the false peak appearing in the high mode shapes. Based on their valued work, this paper combined and applied the AWCD method and curvature mode shape data to detect multiple damages in beam. In the end, the identification properties of the AWCD for multiple damages have been verified by groups of Monte Carlo simulations and experiments.
The classical flexibility difference method detects damage by observing the difference of conventional deflection flexibility matrices between pre- and post-damaged states of a structure. This method is not able to identify multiple damage scenarios, and its criteria to identify damage depend upon the boundary conditions of structures. The key point behind the inability and dependence is revealed in this study. A more feasible flexibility for damage detection, the Angle-between-String-and-Horizon (ASH) flexibility, is proposed. The physical meaning of the new flexibility is given, and synthesis of the new flexibility matrix by modal frequencies and translational mode shapes is formulated. The damage indicators are extracted from the difference of ASH flexibility matrices between the pre- and post-damaged structures. One feature of the ASH flexibility is that the components in the ASH flexibility matrix are associated with elements instead of Nodes or DOFs. Therefore, the damage indicators based on the ASH flexibility are mapped to structural elements directly, and thus they can pinpoint the damaged elements, which is appealing to damage detection for complex structures. In addition, the change in the ASH flexibility caused by damage is not affected by boundary conditions, which simplifies the criteria to identify damage. Moreover, the proposed method can determine relatively the damage severity. Because the proposed damage indicator of an element mainly reflects the deflection change within the element itself, which significantly reduces the influence of the damage in one element on the damage indicators of other damaged elements, the proposed method can identify multiple damage locations. The viability of the proposed approach has been demonstrated by numerical examples and experimental tests on a cantilever beam and a simply supported beam.
In the structural health monitoring field, damage detection has been commonly carried out based on the structural model and the engineering features related to the model. However, the extracted features are often subjected to various errors, which makes the pattern recognition for damage detection still challenging. In this study, an automated damage identification method is presented for hanger cables in a tied-arch bridge using a convolutional neural network (CNN). Raw measurement data for Fourier amplitude spectra (FAS) of acceleration responses are used without a complex data pre-processing for modal identification. A CNN is a kind of deep neural network that typically consists of convolution, pooling, and fully-connected layers. A numerical simulation study was performed for multiple damage detection in the hangers using ambient wind vibration data on the bridge deck. The results show that the current CNN using FAS data performs better under various damage states than the CNN using time-history data and the traditional neural network using FAS. Robustness of the present CNN has been proven under various observational noise levels and wind speeds.
철근 콘크리트 면부재의 주기거동을 나타내기 위하여 소성모델과 손상모델의 통합구성모델을 개발하였다. 인장-압축을 받는 콘크리트의 응력은 개념적으로 콘크리트의 스트럿 작용에 의한 압축응력과 인장균열에 의한 인장응력의 합으로 정의하였다. 인장균열의 비등방손상에 의하여 영향을 받는 압축파괴의 등방손상을 나타내기 위하여 다중파괴기준을 갖는 소성모델을 사용하였으며, 다중균열 방향에서 인장응력-변형률 관계를 나타내기 위하여 다중고정균열손상모델과 인장균열의 소성유동모델의 개념을 사용하였다. 이러한 통합모델은 주기 인장-압축 상태의 철근 콘크리트의 거동측성, 즉 다중 인장균열 방향, 점진적으로 회전하는 균열 손상, 콘크리트의 압축파괴를 나타낼 수 있다. 제안된 구성모델은 유한요소해석에 적용되었으며, 주기하중을 받는 철근 콘크리트 전단패널 및 전단벽에 대한 기존의 실험결과들과의 비교를 통해 검증되었다.
To describe the effect of the numerous and various oriented microcracks on the compressive and tensile concrete behaviors, the directional nonlocality is defined. The plasticity model using multiple failure criteria is developed for RC planar members in tension-compression. The crack damages are defined in the pre-determined reference orientations, and then the total crack damage is calculated by integrating multi-oriented crack damages. To describe the effect of directional nonlocality on the anisotropic tensile damage, based on the existing test results, the nonlocal damage factor is defined in each reference orientation. The reduced compressive strength in the cracked concrete is defined by the multi-oriented crack damages defined as excluding the tensile normal plastic strain from the compressive equivalent plastic strain. The proposed model is implemented to finite element analysis, and it is verified by comparisons with various existing panel test results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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