• 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.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권5호
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• pp.521-535
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• 2022

Efficient management of deteriorating civil infrastructure is one of the most important research topics in many developed countries. In particular, the remote displacement measurement of bridges using linear variable differential transformers, global positioning systems, laser Doppler vibrometers, and computer vision technologies has been attempted extensively. This paper proposes a remote displacement measurement system using closed-circuit televisions (CCTVs) and a computer-vision-based method for in-situ bridge bearings having relatively large displacement due to temperature change in long term. The hardware of the system is composed of a reference target for displacement measurement, a CCTV to capture target images, a gateway to transmit images via a mobile network, and a central server to store and process transmitted images. The usage of CCTV capable of night vision capture and wireless data communication enable long-term 24-hour monitoring on wide range of bridge area. The computer vision algorithm to estimate displacement from the images involves image preprocessing for enhancing the circular features of the target, circular Hough transformation for detecting circles on the target in the whole field-of-view (FOV), and homography transformation for converting the movement of the target in the images into an actual expansion displacement. The simple target design and robust circle detection algorithm help to measure displacement using target images where the targets are far apart from each other. The proposed system is installed at the Tancheon Overpass located in Seoul, and field experiments are performed to evaluate the accuracy of circle detection and displacement measurements. The circle detection accuracy is evaluated using 28,542 images captured from 71 CCTVs installed at the testbed, and only 48 images (0.168%) fail to detect the circles on the target because of subpar imaging conditions. The accuracy of displacement measurement is evaluated using images captured for 17 days from three CCTVs; the average and root-mean-square errors are 0.10 and 0.131 mm, respectively, compared with a similar displacement measurement. The long-term operation of the system, as evaluated using 8-month data, shows high accuracy and stability of the proposed system.

• Smart Structures and Systems
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• 제32권4호
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• pp.267-279
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• 2023

Data modelling and interpretation for structural health monitoring (SHM) field data are critical for evaluating structural performance and quantifying the vulnerability of infrastructure systems. In order to improve the data modelling accuracy, and extend the application range from data regression analysis to out-of-sample forecasting analysis, an improved most likely heteroscedastic Gaussian process (iMLHGP) methodology is proposed in this study by the incorporation of the outof-sample forecasting algorithm. The proposed iMLHGP method overcomes this limitation of constant variance of Gaussian process (GP), and can be used for estimating non-stationary typhoon-induced response statistics with high volatility. The first attempt at performing data regression and forecasting analysis on structural responses using the proposed iMLHGP method has been presented by applying it to real-world filed SHM data from an instrumented cable-stay bridge during typhoon events. Uncertainty quantification and correlation analysis were also carried out to investigate the influence of typhoons on bridge strain data. Results show that the iMLHGP method has high accuracy in both regression and out-of-sample forecasting. The iMLHGP framework takes both data heteroscedasticity and accurate analytical processing of noise variance (replace with a point estimation on the most likely value) into account to avoid the intensive computational effort. According to uncertainty quantification and correlation analysis results, the uncertainties of strain measurements are affected by both traffic and wind speed. The overall change of bridge strain is affected by temperature, and the local fluctuation is greatly affected by wind speed in typhoon conditions.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.105-114
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• 2024

본 연구에서는 부적응적 완벽주의, 셀프리더십, 사회적 지지가 간호대학생의 임상실습 스트레스에 미치는 영향을 파악하고자 한다. C지역에 소재한 4개의 간호대학에 재학 중인 3, 4학년 간호대학생 150명을 대상으로, 2022년 11월 3일부터 30일까지 완벽주의 척도(APS-R), 셀프리더십 척도(SLQ-R), 사회적 지지 척도(SSS), 임상실습 스트레스 척도(CPSS-R)를 사용하여 자료수집을 하였다. 연구결과, 대상자의 임상실습 스트레스는 부적응적 완벽주의(r=.51, p<.001)와 정적인 상관관계가, 셀프리더십(r=-.11, p<.001)과 사회적 지지(r=-.44, p<.001)와 부적인 상관관계가 있었다. 간호대학생의 임상실습 스트레스에 미치는 영향 요인은 부적응적 완벽주의(β=.45, p<.001), 사회적 지지(β= -.27, p<.001), 전공만족도(β=-.21, p=.002), 타 지역 임상실습 횟수(β=-.19, p=.003) 순으로 높게 나타났고, 이들 요인의 설명력은 43%였다(F=28.63, p<.001). 이상의 연구결과는 부적응적 완벽주의가 높을수록, 사회적 지지가 낮을수록 임상실습 스트레스가 높아질 수 있음을 시사한다. 따라서 향후 간호대학생을 대상으로 임상실습 스트레스를 낮출 수 있는 프로그램 개발 시 이러한 심리적 특성 요인들에 대한 적극적 고려가 중요하다고 본다.

• Smart Structures and Systems
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• 제34권2호
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• pp.97-116
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• 2024

The standard l₁-norm regularization is recently introduced for impact force identification, but generally underestimates the peak force. Compared to l₁-norm regularization, l_p-norm (0 ≤ p < 1) regularization, with a nonconvex penalty function, has some promising properties such as enforcing sparsity. In the framework of sparse regularization, if the desired solution is sparse in the time domain or other domains, the under-determined problem with fewer measurements than candidate excitations may obtain the unique solution, i.e., the sparsest solution. Considering the joint sparse structure of impact force in temporal and spatial domains, we propose a general l_p-norm (0 ≤ p < 1) regularization methodology for simultaneous identification of the impact location and force time-history from highly incomplete measurements. Firstly, a nonconvex optimization model based on l_p-norm penalty is developed for regularizing the highly under-determined problem of impact force identification. Secondly, an iteratively reweighed l₁-norm algorithm is introduced to solve such an under-determined and unconditioned regularization model through transforming it into a series of l₁-norm regularization problems. Finally, numerical simulation and experimental validation including single-source and two-source cases of impact force identification are conducted on plate structures to evaluate the performance of l_p-norm (0 ≤ p < 1) regularization. Both numerical and experimental results demonstrate that the proposed l_p-norm regularization method, merely using a single accelerometer, can locate the actual impacts from nine fixed candidate sources and simultaneously reconstruct the impact force time-history; compared to the state-of-the-art l₁-norm regularization, l_p-norm (0 ≤ p < 1) regularization procures sufficiently sparse and more accurate estimates; although the peak relative error of the identified impact force using l_p-norm regularization has a decreasing tendency as p is approaching 0, the results of l_p-norm regularization with 0 ≤ p ≤ 1/2 have no significant differences.

• 농촌의학ㆍ지역보건
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• 제34권1호
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• pp.13-23
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• 2009

'사회적 지지'는 자신이 사랑 받고 돌보아진다고 믿게 하는 정보로서 인지적 심리적 안정을 도우며 개인의 대응역량을 높여준다. 노인에 대한 사회적 지지는 심혈관 질환 등으로 인한 사망률에 영향을 주고, 우울증을 감소시키고, 스트레스와 우울 사이에 완충 역할을 하며, 건강행태 또한 사회적 맥락 속에서 결정된다고 알려져 있다. 우리나라는 노령인구의 농촌 편중 하에서, 농촌 노인들은 사회적 지지 측면에서도 도시 노인들보다 취약한 것으로 나타났다. 이에 본 연구의 목적은 일부 농촌지역 노인들을 대상으로 사회적 지지와 건강수준 및 건강행태와의 관련성을 알아보기 위함이다. 연구대상은 강원도 춘천시 동산면 군자리에 거주하는 60세 이상 노인들 중 설문에 응한 총 79명이며, 2008년 6월 23일부터 29일까지 구조화된 설문지를 이용하여 직접면접조사를 하였다. 독립변수는 '가족 수, 가족과의 관계, 친한 친구 수, 참여모임 여부 및 사회적 지지 점수(MOS-SSS 수정)'로 하였고, 이에 따른 신체적 건강 즉, 주관적 건강과 만성질환 유무 그리고 정신적 건강으로 우울증을, 건강행태로 흡연, 음주, 규칙적인 운동, 숙면, 아침식사 여부와의 관계를 분석하였다. 대상 인구의 평균 연령은 72.0$\pm$7.0세 이고, 사회적 지지 점수는 20점 만점에서 평균 14.3$\pm$4.7점 이었다. 정신적 건강의 SGDS 점수 측정결과 전체인구의 36.3%가 우울성향을 보였다. 건강수준에 영향을 준 요인으로서, 사회적 지지 점수가 다를 때 우울 성향(p<0.001)과 운동여부(0.031)에서 유의한 차이가 있었다. 가족관계가 보통인 군에서 좋은 군보다 주관적으로 느끼는 건강수준이 낮고(OR=0.25, 95% CI=0.07-0.95), 숙면을 취하는 정도가 더 낮았다(OR=0.21, 95% CI=0.06-0.73). 친한 친구가 없는 군은 친한 친구 수가 5명 이상인 군에 비해 규칙적인 운동을 하는 경우가 더 낮았고(OR=0.21, 95% CI=0.05-0.94), 참여모임이 없는 사람은 참여모임이 있는 사람보다 '우울'로 나타남이 유의하게 높았다(OR=4.79, 95% CI=1.62-14.15). 이 연구를 통해 사회적 지지 점수 및 가족관계, 친구 수, 참여모임 수 등으로 대변되는 사회적 지지가 농촌 노인의 건강수준 및 건강행태와 관련이 있음을 알 수 있었다. 따라서 농촌 노인들의 건강증진을 위해서 사회적 지지를 고취시킬 수 있는 노력이 필요하겠다.

• 핵의학기술
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• 제22권2호
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• pp.88-91
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• 2018

본 연구는 반도체 심근 전용 감마카메라를 이용하여 단시간에 검사가 가능한 이중 동위원소 심근 관류 동시스캔에 대해 임상적으로 연구 해보고자 한다. 심장 전용 감마카메라를 사용하여 Rest/Stress $^{99m}TC$-sestaMIBI 당일 심근관류 스캔과 Rest $^{99m}TC$-sestaMIBI/Stress $^{201}Tl$ 이중 동위원소 심근 관류 동시 스캔을 같이 검사한 86명의 환자 중 검사 결과가 동일하고 임상적으로 심장질환의 변화가 없는 환자 36명을 대상으로 분석 했다. 두 검사의 영상의 상관성을 확인하기 위해 QPS 프로그램을 이용하여 정량적 값을 통계적으로 분석 했다. Rest/Stress $^{99m}TC$-sestaMIBI 당일 심근관류 스캔과 $^{99m}TC$-sesta MIBI/Stress $^{201}Tl$ 이중 동위원소 심근 관류 동시 스캔을 summed score에서 상관도를 분석했다. RSS의 $R^2$ 값은 0.91로 나왔고, SSS의 $R^2$ 값은 0.71로 나왔다. $^{99m}TC$-sestaMIBI/Stress $^{201}Tl$ 이중 동위원소 동시 검사는 기존 당일 검사와 상관성을 확인했다. $^{99m}TC$-sestaMIBI/Stress $^{201}Tl$ 이중 동위원소 동시 검사는 검사시간이 약 30분만에 완료가 가능하다. 응급환자나 고령의 환자 등 짧은 검사시간이 필요한 환자에게 임상적으로 도움이 될 것으로 사료된다.

• 한국작물학회지
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• 제66권2호
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• pp.146-154
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• 2021

최근 기상이변으로 인한 일조부족이 문제되어 작물의 수량 감소 피해가 발생하고 있다. 본 연구는 생육시기에 따라 차광량을 달리하여 고구마의 생육양상 및 수량 감소 정도를 구명하고자 수행하였다. 1. 생육시기별 차광률은 55% 차광 처리시 약 51%, 그리고 75% 차광 처리시에는 약 65% 수준의 차광률을 보였다. 차광처리에 의한 광계 II 암적응 최대양자수율(Fv/Fm) 조사 결과는 호감미와 진율미 두 품종 모두 대조구와 55% 차광 시험구는 유의적인 차이를 보이지 않았고 75% 차광 시험구의 경우 대조구 보다 약간 높은 수치를 보였다. 2. 차광 처리 50일 경과 후 처리별 광합성에 이용되는 색소의 함량을 조사하였다. 호감미와 진율미 두 품종 모두 차광처리구의 엽록소 a와 b의 함량이 대조구에 비하여 유의적으로 증가하는 경향을 나타내었다. 특히 엽록소 b의 함량은 더 많은 비율로 증가 하였다. 호감미의 경우 대조구에 비하여 55%와 75% 차광처리구에서 각각 47%, 41% 증가하였고 진율미의 경우는 각각 39%, 34% 엽록소함량이 증가하였다. 3. 괴근형성기(정식 후 50일간)와 생육 중기(정식 후 50~90일 사이)에 차광처리 시 생육특성을 조사하였다. 지상부 및 지하부 건물중 역시 두 품종 모두 대조구에 비하여 차광 처리 시 감소하였다. 특히 괴근 형성기에 두 품종 모두 수량이 감소하였다. T/R율은 차광처리에 의하여 두 품종 모두 증가하는 경향을 나타내었다. 괴근형성기 및 비대기에 일조량이 부족할 경우 두 품종 모두 전반적으로 괴근 형성 및 비대가 억제되는 경향을 보였다. 4. 수확 후 수량 조사 결과 두 품종 모두 생육시기별 차광 처리에 따라 괴근 비대가 저조한 양상을 띠었으며, 특히 호감미가 수량감소폭이 진율미에 비해 상대적으로 크게 나타났다. 또한 차광처리가 높을수록 수확량도 크게 감소되었다. 괴근 형성기와 괴근 비대성기에 비하여 괴근 비대기에 두 품종 모두 수량 감소의 큰 영향을 받았다.