As civil infrastructure has continued to age worldwide, its structural integrity has been threatened owing to material deteriorations and continual loadings from the external environment. Structural Health Monitoring (SHM) has emerged as a cost-efficient method for ensuring structural safety and durability. As SHM research has gradually addressed an increasing number of structure-related problems, it has become difficult to understand the changing research topic trends. Although previous review papers have analyzed research trends on specific SHM topics, these studies have faced challenges in providing (1) consistent insights regarding macroscopic SHM research trends, (2) empirical evidence for research topic changes in overall SHM fields, and (3) methodological validations for the insights. To overcome these challenges, this study proposes a framework tailored to capturing the trends of research topics in SHM through a bibliometric and network analysis. The framework is applied to track SHM research topics over 15 years by identifying both quantitative and relational changes in the author keywords provided from representative SHM journals. The results of this study confirm that overall SHM research has become diversified and multi-disciplinary. Especially, the rapidly growing research topics are tightly related to applying machine learning and computer vision techniques to solve SHM-related issues. In addition, the research topic network indicates that damage detection and vibration control have been both steadily and actively studied in SHM research.
Yi-Fan Li;Wen-Yu He;Wei-Xin Ren;Gang Liu;Hai-Peng Sun
Smart Structures and Systems
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v.32
no.5
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pp.297-308
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2023
Dynamic deflection is important for evaluating the performance of a long-span cable-stayed bridge, and its continuous measurement is still cumbersome. This study proposes a dynamic deflection monitoring method for cable-stayed bridge based on Bi-directional Long Short-term Memory (BiLSTM) neural network taking advantages of the characteristics of spatial variation of cable acceleration response (CAR) and main girder deflection response (MGDR). Firstly, the relationship between the spatial and temporal variation of the CAR and the MGDR is described based on the geometric deformation of the bridge. Then a data-driven relational model based on BiLSTM neural network is established using CAR and MGDR data, and it is further used to monitor the MGDR via measuring the CAR. Finally, numerical simulations and field test are conducted to verify the proposed method. The root mean squared error (RMSE) of the numerical simulations are less than 4 while the RMSE of the field test is 1.5782, which indicate that it provides a cost-effective and convenient method for real-time deflection monitoring of cable-stayed bridges.
This study examines network compositions of convergent research relationships in the field of high-tech convergence technology and investigates the relational linkages among various research fields. A network analysis was performed to evaluate the High-Tech Convergence Technology Development Program, a convergent research funding program of the National Research Foundation of Korea (NRF); the dataset covered the 2009-2011 period. The analytical results reveal the hidden network structure of convergent research relationships and demonstrate that the formation of convergent research might be enhanced by interdependent pressures placed on various research fields but also by accumulated research capabilities that each of these fields possessed and which could be used to converge specialized and heterogeneous research areas and interests.
This study aims to understand characteristics and roles of community media in Seoul to discuss the meanings of the media. Community media is constructed based upon the networks of relations of community participants, whose characteristic relations of participants within the network determines the roles and meanings of the media for the community. Research have shown that community media's unique open, participatory, and horizontal communicative structures enable to realize such objects. For this study, we chose Mapo FM to conduct case study based upon network analysis of 'participant network' of the media. In particular, we tried to measure the density and centrality of the network, which can explain the relational characteristics of the networks of the media. In addition, we also conducted in-depth interviews of participants to better understand the problems and meanings of the community media. The findings suggest that unlike the conceptual and theoretical assumptions, the community media under the study lacks of open, participatory, and horizontal ways of participation in the media.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.15
no.7
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pp.4191-4197
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2014
Value co-creation is an important business strategy these days in both the business-to-business (B2B) and business-to-consumer (B2C) markets. The aim of this study was to identify specialized resources and competences for value co-creation in the relationship network within a high-tech B2B market. A case of Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited (TSMC) with customers and partners was chosen as the study case. Based on the observations, contents analysis of the secondary data and unstructured interviews with former TSMC employees, 4 critical resource types (financial, knowledge, efficiency and intellectual resource) and 6 competence types (relational, collaboration, strategic, innovation, managing and service capability), were performed as the principal factors for value co-creation in the relationship network. A research framework that can analyze the value co-creation phenomena in the relationship network was established.
Interdisciplinary convergence research is widely seen as a collaborative research between different disciplines, which is often driven by common agenda or problems in pursuit of a particular common objective. Thus, the purpose of interdisciplinary cooperation in convergence research is to bring each discipline's unique perspective together with the academic expertise of researchers in order to share common problems that cannot be solved effectively without research partnership. We present empirical evidence on how interdisciplinary research relationships are formed to facilitate research networking in convergence relations. In particular, we used network analysis to investigate how interdisciplinary linkages and convergence research networks has formed over time. We found that the convergence research networks were implemented by the interdisciplinary convergence research support program as intended. We did find that research field with high indegree and outdegree in a network played critical roles on the dynamics and degree of interdisciplinarity. Finally, we could find evidence that the role of liaison brokers triggered relational dynamics in interdisciplinary research collaboration.
Follow-up process consists of two steps. First, it monitors whether project proponents comply with reviews made by KEI. The second steps is to survey environmental impacts during and after implementation of the proposed action. The follow-up requires the proper participation of stakeholders: project proponents, compliance monitors, impact monitors, and environmental agencies approving and reviewing said projects. Currently, follow-up process does not work well because each stakeholder does not play his proper role for various reasons such as mutual distrust among stakeholders and problems associated with institutional settings. This study intends to improve effectiveness of follow-up process and, ultimately, to improve quality of EIA in Korea by devising a follow-up system that delineates clear roles and build a strong network among stakeholders. In order to do so, the study identifies current problems associated with follow-up process and examines basic concepts and procedures involved in it. Secondly, it analyzes relational dynamics among stakeholders to identify what's behind the current mutual distrust. Third, it proposes a way to delineate clear roles to each stakeholder so that follow-up process runs efficient as an organic network.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.16
no.1
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pp.67-83
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2012
Baby boomers are often defined by their support of their parents and their devotion to their children's educational success by providing financial and emotional aids. Now, 7.12 million baby boomers in South Korea are retiring, or are about to retire, without any retirement plans. Similar to financial stability, health, and leisure life, social capital is another important element in the quality life after retirement. This is because social capital can function as a potential resource network. Social capital is a source that provides money, information, goods, services, emotional aids, social relational opportunities etc. In the past, family and community provided social capital for the aged. However, the baby boomer generation cannot expect the same. The baby boomers have the task of creating new social capital that can assure their quality of life. Therefore, this study examines cohort characteristics of the baby boomer generation and, based on the examination, seeks an alternative for social capital. The results are as follows: First, social capital from the local community can be an alternative source of caring for the baby boomers in old age. Second, among the social capital of the local community, elderly care supported by a family friendly community is proposed. In addition, baby boomers must become the primary social capital that contributes to a mature civil society rather than a beneficiary of welfare for the aged.
Although a wide range of theoretical researches have emphasized on the importance of knowledge management in cooperative R&D network, the empirical researches to synthetically examine the role of organizational learning and open innovation which influence on the performance of technological innovation are not enough to meet academic and practical demands. This study is to investigate the effect of open innovation and organizational learning in venture business on technological competitive advantage and establish the mediating role of organizational learning. For the purpose, the questionnaires, made based on the reviewing previous researches, were collected from 274 Korean venture businesses whose managerial focus is on developing technological innovation. As a result of analysis, the relational dimensions of open innovation - network, intensity and trust shared by a firm with external R&D partners - as well as the internal organizational learning system and competence have positive influence on building technological competitive advantage whose sub-variables are technological excellence, market growth potential and business feasibility. In addition, it is identified that organizational learning has the mediating and moderating effect in the relationship between open innovation and technological competitive advantage. These results imply that open innovation complements and expend the range of limited resources and the scope of innovation in technology-intensive small and medium-sized enterprises. Besides, organizational learning activity reinforces the use of knowledge and resources, obtained from external R&D partners. On the basis of these results, detailed issues and discussion were made in the conclusion.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.9
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pp.247-260
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2021
Data modeling is a process of developing a model to design and develop a data system that supports an organization's various business processes. A conceptual data model represents a technology-independent specification of structure of data to be stored within a database. The model aims to provide richer expressiveness and incorporate a set of semantics to (a) support the design, control, and integrity parts of the data stored in data management structures and (b) coordinate the viewing of connections and ideas on a database. The described structure of the data is often represented in an entity–relationship (ER) model, which was one of the first data-modeling techniques and is likely to continue to be a popular way of characterizing entity classes, attributes, and relationships. This paper attempts to examine the basic ER modeling notions in order to analyze the concepts to which they refer as well as ways to represent them. In such a mission, we apply a new modeling methodology (thinging machine; TM) to ER in terms of its fundamental building constructs, representation entities, relationships, and attributes. The goal of this venture is to further the understanding of data models and enrich their semantics. Three specific contributions to modeling in this context are incorporated: (a) using the TM model's five generic actions to inject processing in the ER structure; (b) relating the single ontological element of TM modeling (i.e., a thing/machine or thimac) to ER entities and relationships; and (c) proposing a high-level integrated, extended ER model that includes structural and time-oriented notions (e.g., events or behavior).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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