Mehboob, Saqib;Khan, Qaiser Uz Zaman;Ahmad, Sohaib;Anwar, Syed M.
Earthquakes and Structures
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제22권2호
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pp.185-201
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2022
Structural Health Monitoring (SHM) is used to provide reliable information about the structure's integrity in near realtime following extreme incidents such as earthquakes, considering the inevitable aging and degradation that occurs in operating environments. This paper experimentally investigates an integrated wireless sensor network (Wi-SN) based monitoring technique for damage detection in concrete structures. An effective SHM technique can be used to detect potential structural damage based on post-earthquake data. Two novel methods are proposed for damage detection in reinforced concrete (RC) building structures including: (i) Jerk Energy Method (JEM), which is based on time-domain analysis, and (ii) Modal Contributing Parameter (MCP), which is based on frequency-domain analysis. Wireless accelerometer sensors are installed at each story level to monitor the dynamic responses from the building structure. Prior knowledge of the initial state (immediately after construction) of the structure is not required in these methods. Proposed methods only use responses recorded during ambient vibration state (i.e., operational state) to estimate the damage index. Herein, the experimental studies serve as an illustration of the procedures. In particular, (i) a 3-story shear-type steel frame model is analyzed for several damage scenarios and (ii) 2-story RC scaled down (at 1/6th) building models, simulated and verified under experimental tests on a shaking table. As a result, in addition to the usual benefits like system adaptability, and cost-effectiveness, the proposed sensing system does not require a cluster of sensors. The spatial information in the real-time recorded data is used in global damage identification stage of SHM. Whereas in next stage of SHM, the damage is detected at the story level. Experimental results also show the efficiency and superior performance of the proposed measuring techniques.
라이다 센서로 취득된 점군에는 실제 물리적인 표면에 존재하지 않는 이상점이 포함되어 있다. 이러한 이상점들은 활용을 위한 후속처리를 하기 전에 반드시 제거되어야 한다. 특히 민감도가 아주 높은 가이거 모드 검출기를 이용하는 라이다로 취득한 데이터는 높은 비율의 이상점을 포함하고 있다. 이로 인해 기존의 알고리즘은 이러한 데이터로부터 성공적으로 이상점을 검출하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구는 가이거 모드 영상 라이다로 획득된 높은 이상점 비율을 갖는 점군에서 이상점을 제거하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 의미 있는 표적의 표면은 검출기상에서 두 개 이상의 이웃픽셀에 검출되며, 이러한 이웃픽셀들로부터 출력되는 거리값은 유사하다는 점을 이용한다. 개발된 제거 기법은 시뮬레이션으로 생성된 다양한 점밀도와 이상점 비율의 모의 데이터에 적용하여 임계값과 데이터 특성에 따른 성능을 분석하였다. 대부분의 경우에 약 99% 이상의 이상점 검출성능이 나타났으며, 데이터 특성에 강인하고 임계값에 크게 민감하지 않는 검출성능을 확인하였다. 제안된 방법은 향후 가이거 모드 라이다 데이터의 온라인 실시간 처리 또는 후처리에 효과적으로 활용될 것으로 판단된다.
3차원 국토환경의 디지털기반의 가시화는 국토계획 및 통신설비계획, 철도건설, 건축, 입체적인 도시공간정보시스템 구현, 안전 및 방재 등에서 많은 필요와 그 중요성이 크게 부각되고 있다. 현재 국가지리정보 사업으로 완성된 2차원적인 지도정보와 시설정보를 3차원의 도시공간으로 재현하기 위하여 기존의 등고선을 이용한 DEM 방식은 많은 한계를 가지고 있으며, 특히, 철도와 같은 노선 폭이 좁고 길이가 길어서 궤적 관리가 어려운 작은 구조물의 경우에는 그 고도모델이 무시되기 쉬우므로, 레이져 측량기술을 이용한 공간대상물에 대한 높은 정확도 취득이 크게 필요한 실정이다. 최근에는 레이져 측량기술과 GPS를 결합한 고밀도 고정도의 높이 값을 얻을 수 있는 LiDAR Data의 획득으로 그러한 한계를 극복하고 있는 추세이다. 비교적 LiDAR 관련 연구가 활발한 해외 선진기술을 연구하고 우리 실정에 적합한 3차원 지형 및 철도시설의 분석이 가능하도록 데이터의 생성기법 및 알고리즘을 개발하여 3차원 공간에서의 최적의 노선관리가 가능하도록 하였다. 이를 위하여 LiDAR Data를 중심으로 하는 높이 값을 DEM으로 변환하고, 디지털 영상의 매칭 및 정확도 평가 등을 통한 벡터와 래스터의 실시간 통합 및 전환으로 장거리 노선에서의 3차원 철도 모델의 생성을 통한 추적관리가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 먼저 음성과 데이터 트래픽의 혼합으로 해당 트래픽 채널간의 송/수신 전력 차이가 발생하게 되는 CDMA 순방향 링크 환경에 빠른 폐회로 전력제어 방식을 도입함으로써 발생하는 장단점을 분석하고, 시스템자원 할당 관점에서 기존의 빠른 전력제어 방식의 성능을 개선시킬 수 있는 Zone-based 전력제어 방식을 제안한다. 제안하는 Zone-based 전력제어 방식은 이동국의 위치 분포에 따라 데이터 트래픽의 전력과 전송률을 동시에 제어하는 메커니즘이다. 즉 제안하는 방식은 CDMA 시스템의 빠른 전력제어 방식에 기반을 두고 있으며 동시에 비실시간 데이터 트래픽의 전송률을 적응적으로 제어하여 전력 이득을 얻기 때문에 해당 채널에 소비되는 전력량 이득을 취할 수 있고 결과적으로는 간섭량 생성을 줄일 수 있는 방안이다. 제안하는 방식은 시스템에 유입되는 간섭량이 커지는 상황에서도 고속 트래픽의 서비스 영역을 셀의 전체 영역으로 확보해줌은 물론 저속 트래픽의 QoS도 지속적으로 유지해줄 수 있는 장점을 갖는다. 시뮬레이션을 통한 실험 결과들은 제안하는 방식이 기존 방식에 비하여 상당한 성능 개선이 있음을 보여주었다. 특별히 고속 데이터 트래픽의 수가 증가하는 상황에서 제안하는 전력제어 방식은 전력 소비량과 트래픽 처리율 관점에서 기존 전력제어 방식보다 훨씬 우수한 성능을 보였다.
스마트그리드 환경하에서 ICT 기술의 발달로 AMI 기기를 통해 가정의 실시간 전력사용량을 수집할 수 있게 됨에 따라 이러한 자료들을 활용하여 보다 더 정확한 가정용 전력사용량 예측을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 1시간 단위 가정용 전력사용량 자료를 바탕으로 ARIMA, TBATS, NNAR 모형을 사용하여 전력수요를 예측하는 모형을 연구하였는데, 기존과 달리 가구 전체 사용량을 한 번에 예측하는 것이 아닌 유사한 전력사용패턴을 나타내는 가구들을 군집하여 군집별로 예측 모형을 수립하고 각 모형별 예측치를 합산하여 예상 전력사용량을 산출하였다. 특히 전력사용량 자료는 전형적인 시계얼 자료로서 군집분석 방법으로 시계열에 적절한 방법을 선택하였으며 본 논문에서는 동적타임워핑(dynamic time warping)과 Periodogram 기반의 방법을 사용하였다. 연구 결과 사용량이 유사한 가구들을 군집하여 전력사용량을 예측하는 것이 한 번에 예측하는 것보다 예측 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 예측 모형 중에서는 여름철의 경우 NNAR 모형이, 겨울철의 경우 TBATS 모형의 성능이 가장 좋았으며 군집분석 방법은 군집 간 패턴의 차이가 명확히 나타난 동적타임워핑 방법을 사용했을 때 예측 성능의 향상이 가장 많았다.
본 연구는 실시간 차량정보를 이용한 안전권고속도의 산정방안에 대한 연구이다. 여기서 실시간 차량정보는 모든 차량에 ECU 수집장치를 탑재하고 끊김없는 무선 통신이 이루어짐에 따라 운전자에게 제공할 수 있는 유용한 정보이다. 이러한 실시간 차량정보를 기반으로, 도로노면정보가 실시간으로 센싱될 경우에 유용한 안전권고속도 모형을 개발하였다. 여기서, 안전권고속도는 "A단일 구간에 대한 시간적 흐름에 따른 교통환경 및 도로노면상태 변화에 따른 안전 속도"로 정의하였고, 차량간의 안전거리, 통계적 차량속도, 노면상태 정보를 기반으로 그 값을 산정하도록 모형을 개발하였다. 이후, 미시적 시뮬레이터인 VISSIM을 기반으로 교통상황(원활, 정체), 유고상황(미발생, 발생), 노면상태(건조, 습윤, 적설)에 따른 권고속도의 관계를 살펴보았다. 12가지의 시뮬레이션 시나리오의 결과로 3가지 변수와 권고속도는 유의한 관계성과 그 추세를 확인할 수 있었다. 본 안전권고속도 모형에서는 안전권고속도가 평균속도보다 높게 유지하도록 하나 유고의 발생, 노면상태의 변화에 따라 실시간으로 안전속도를 변화하도록 제시하고 있다. 이러한 연구는 향후 스마트하이웨이와 같은 도로에서 운전자들이 제공받을 수 있는 도로교통과 IT가 융합된 중요한 서비스로 기대되는 바이다.
In late 2010, the Korea Hydrographic and Oceanographic Administration proposed a national monitoring project involving the deployment of 8 realtime ocean data buoys. The area occupied by the buoy-array, located south of the Ieodo Ocean Research Station, can be regarded as a kind of gateway to Korean waters with respect to warm currents and the shipping industry. The acronym for the project, KOGA (Korea Ocean Gate Array) was derived from this aspect. To ensure the success of the project, international cooperation with the neighboring countries of China and Japan is highly desirable. Once KOGA is successfully launched and the moored buoys start to produce data, the data will be applied to various areas such as data assimilation for operational oceanography, circulation dynamics, biogeochemical studies, satellite observations, and air-sea interactions. The aim of this paper is to provide suggestions for KOGA planning and applications.
본 연구는 GNSS 기반 태풍경로 관측 가능성을 분석하기 위해 2007년 11호 태풍인 NARI의 태풍경로와 시간변화에 따른 지역별 가강수량을 분석하였다. 가강수량은 제주에서 남해안까지 태풍경로상에 위치한 관측소가 태풍의 영향을 직접적으로 받은 기간과 전 후 일주일을 포함하여(2007년 9월 7일(DOY250)부터 9월 24일(DOY267)까지) 총 18일간의 자료를 이용하여 추정 하였다. 그 결과 가강수량의 변화 추세는 태풍의 경로 근처 관측소의 결과와 유사하였으며 태풍의 발달과 지상에 도달하는 시간변화에 따라 달라지는 것을 확인하였다. 처음 태풍이 강타한 JEJU 관측소에서 일일 최대 가강수량이 관측된지 몇 시간 후, 남해안에 다른 관측소에서 가강수량이 최대값으로 나타났으며 각 관측소에서 최대 가강수량을 기록한 시점이 태풍이 해당 관측소에 도달한 시점과 거의 일치 하였다. GNSS기반 가강수량 측정의 정확도를 분석하기 위해, 데이터는 라디오존데 기반 가강수량 데이터와 비교하였다. 그 결과, 평균 오차 0.0cm, RMSE 0.3cm로 GNSS 기반 가강수량 데이터가 정확하고 정밀하다는 것을 보여주었다. 따라서, 본 연구 결과는 GNSS를 기반으로한 가강수량 데이터를 시간변화에 따른 태풍경로 분석에 사용할 수 있다는 것을 보여주고 있다.
대부분의 차량에 적용되어 있는 연료차단(fuel-cut) 관성주행은 변속기어 체결 상태에서 가속페달을 방치할 때 자동으로 작동하게 된다. 이 때 연료분사가 일시적으로 중단되므로 연비 향상 효과가 상당하다. 본 연구에서는 GPS를 이용하여 측정된 차속, 가속도, 도로구배 등의 신호를 바탕으로 하는 연료차단 관성주행 감지법을 제안하였다. 관성 주행시 작용하는 주행저항력에 의해 계산되는 가속도값과 GPS에서 실시간으로 측정되는 가속도값을 비교하는 방식이다. 실도로 주행 데이터를 측정하여 이 감지법을 평가한 결과 약 80% 수준의 정확도를 얻을 수 있었다. 도로구배가 다소 큰 12km 정도의 국도를 16분 동안 주행하면서 측정한 약 9,600개의 속도, 가속도, 도로구배 및 연료소모량 데이터에 감지법을 적용하여 얻은 결과이다. 인젝터 분사파형 분석을 위한 배선작업 등이 불필요하여 간단하게 연료차단여부를 판정할 수 있는 장점이 있다. 다만, 속도, 가속도 및 도로구배의 변화율이 연료소모량의 변화율에 비해 훨씬 크게 나타나기 때문에 감지법의 오차도 다소 증가하는 것을 알 수 있었다.
최근 지형공간정보 데이터는 복합 시스템 내에서 다양한 분야의 위치기반 시스템을 구축하기 위한 기본 자료로 많이 활용되고 있다. 과거에는 공간정보들이 2차원 공간상에 많이 표현되었으나 최근 IT기술의 발달과 함께 3차원 공간정보의 표현이 쉬워지고 있으며, 이는 높은 현실감을 제공함으로서 현장에 대한 빠른 이해와 업무의 효율성을 높일 수 있도록 해준다. 또한, 기존의 공간정보 응용프로그램들은 데스크 탑 환경을 많이 활용하였으나, 이는 원거리와 불특정 다수의 사용자를 위한 서비스에 많은 한계를 가지고 있었다. 때문에 최근에는 웹서비스를 통한 정보공유의 활용성을 제고하는 방향으로 재편되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 급경사지에 설치 및 운용되고 있는 다양한 센서정보와 3차원 지형공간정보를 연계하는 웹기반(Web-based) 시스템을 개발하였다. 이를 위해 첫째, 연구 대상지역의 3차원 지형공간정보 데이터를 구축하고 둘째, 3차원 Web GIS와 계측정보를 연계할 수 있는 시스템 아키텍처를 제안하고, 셋째, 제안된 3차원 Web-GIS 시스템을 실제 강원도 지역을 중심으로 구현하여 그 실용성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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