The concrete gravity dam is one of the most important parts of the nation's infrastructure. Besides the benefits, the dam also has some potentially catastrophic disasters related to the life of citizens directly. During the lifetime of service, some degradations in a dam may occur as consequences of operating conditions, environmental aspects and deterioration in materials from natural causes, especially from dynamic loads. Cumulative Absolute Velocity (CAV) plays a key role to assess the operational condition of a structure under seismic hazard. In previous researches, CAV is normally used in Nuclear Power Plant (NPP) fields, but there are no particular criteria or studies that have been made on dam structure. This paper presents a method to calculate the limitation of CAV for the Bohyeonsan Dam in Korea, where the critical Peak Ground Acceleration (PGA) is estimated from twelve sets of selected earthquakes based on High Confidence of Low Probability of Failure (HCLPF). HCLPF point denotes 5% damage probability with 95% confidence level in the fragility curve, and the corresponding PGA expresses the crucial acceleration of this dam. For determining the status of the dam, a 2D finite element model is simulated by ABAQUS. At first, the dam's parameters are optimized by the Minitab tool using the method of Central Composite Design (CCD) for increasing model reliability. Then the Response Surface Methodology (RSM) is used for updating the model and the optimization is implemented from the selected model parameters. Finally, the recorded response of the concrete gravity dam is compared against the results obtained from solving the numerical model for identifying the physical condition of the structure.
본 연구에서는 구조물에 부착된 분포형 광섬유 센서의 변형률을 정밀하게 분석하기 위해 위치에 따른 변형률의 변화를 고려하여 광섬유 센서의 변형률 전달률을 분석하였다. 표면에 부착된 코팅된 광섬유 센서의 모델로부터 해석적으로 광섬유 센서의 변형률 전달률을 유도하였으며, 유도된 변형률 전달률은 유한요소해석을 통해 수치적으로 해석한 결과와 비교 검증하였다. 주 구조물의 변형률이 동일한 파장을 가지며 변하는 경우 센서의 변형률 전달률은 위치에 따라 동일한 값을 보였으며, 따라서 변형률 분포의 형상은 왜곡되지 않는다. 하지만 위치에 따라 변형률 파장이 변하면 변형률의 전달률이 위치에 따라 달라져 변형률 분포의 형상이 왜곡될 수 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 얻어진 파장에 따른 변형률 전달률은 분포형 광섬유 센서로부터 주 구조물의 변형률 분포를 정밀하게 추정하는데 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
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.
New approaches for detecting, preventing and remedying environmental damage are important for protection of the environment. Procedures must be developed and implemented to reduce the amount of waste produced in chemical processes, to detect the presence and/or concentration of contaminants and decontaminate fouled environments. Contamination can be classified into three general types: airborne, surface and structural. The most dangerous type is airborne contamination, because of the opportunity for inhalation and ingestion. The second most dangerous type is surface contamination. Surface contamination can be transferred to workers by casual contact and if disturbed can easily be made airborne. The decontamination of the surface in the nuclear facilities has been widely studied with particular emphasis on small and large surfaces. The amount of wastes being produced during decommissioning of nuclear facilities is much higher than the total wastes cumulated during operation. And, the process of decommissioning has a strong possibility of personal's exposure and emission to environment of the radioactive contaminants, requiring through monitoring and estimation of radiation and radioactivity. So, it is important to monitor the radioactive contamination level of the nuclear facilities for the determination of the decontamination method, the establishment of the decommissioning planning, and the worker's safety. But it is very difficult to measure the surface contamination of the floor and wall in the highly contaminated facilities. In this study, the poly(styrene-ethyl acrylate) [poly(St-EA)] core-shell composite polymer for measurement of the radioactive contamination was synthesized by the method of emulsion polymerization. The morphology of the poly(St-EA) composite emulsion particle was core-shell structure, with polystyrene (PS)as the core and poly(ethyl acrylate) (PEA) as the shell. Core-shell polymers of styrene (St)/ethyl acrylate (EA) pair were prepared by sequential emulsion polymerization in the presence of sodium dodecyl sulfate (SOS) as an emulsifier using ammonium persulfate (APS) as an initiator. The polymer was made by impregnating organic scintillators, 2,5-diphenyloxazole (PPO) and 1,4-bis[5-phenyl-2-oxazol]benzene (POPOP). Related tests and analysis confirmed the success in synthesis of composite polymer. The products are characterized by IT-IR spectroscopy, TGA that were used, respectively, to show the structure, the thermal stability of the prepared polymer. Two-phase particles with a core-shell structure were obtained in experiments where the estimated glass transition temperature and the morphologies of emulsion particles. Radiation pollution level the detection about under using examined the beta rays. The morphology of the poly(St-EA) composite polymer synthesized by the method of emulsion polymerization was a core-shell structure, as shown in Fig. 1. Core-shell materials consist of a core structural domain covered by a shell domain. Clearly, the entire surface of PS core was covered by PEA. The inner region was a PS core and the outer region was a PEA shell. The particle size distribution showed similar in the range 350-360 nm.
웹에 대한 공격은 웹 서버 자체의 취약점 보다 웹 어플리케이션의 구조, 논리, 코딩상의 오류를 이용한다. OWASP에서 웹 어플리케이션 취약점을 10가지로 분류하여 발표한 자료에 의하면 웹 해킹의 위험성과 피해가 심각함을 잘 알 수 있다. 이에 따라 웹 해킹에 대한 탐지능력 및 대응이 절실히 요구된다. 이러한 웹 공격을 방어하기 위해 패턴 매칭을 이용한 필터링을 수행하거나 코드를 수정하는 방법이 있을 수 있지만 새로운 공격에 대해서는 탐지 및 방어가 어렵다. 또한 침입탐지시스템이나 웹 방화벽과 같은 단위보안 제품을 도입할 수 있지만 운영과 지속적인 유지를 위해서는 많은 비용과 노력이 요구되며 많은 탐지의 오류를 발생한다. 본 연구에서는 웹 어플리케이션의 구조와 파라미터 입력 값에 대한 타입, 길이와 같은 특성 값들을 추출하는 프로파일링 기법을 이용하여 사전에 웹 어플리케이션 구조 데이터베이스를 구축함으로서 사용자 입력 값 검증의 부재에 대한 해결과 비정상적인 요청에 대해 데이터베이스의 프로파일 식별자를 이용하여 검증하고 공격 탐지가 가능하다. 통합보안관리시스템은 현재 대부분 조직에서 도입하여 운영하고 있으며 일반화 되어있다. 그래서 통합보안관리시스템의 보안 감사 로그 수집 에이전트에 웹 어플리케이션 공격 탐지 기능을 추가한 모델을 제시함으로서 추가 단위보안제품을 도입하지 않고서도 웹 어플리케이션 공격을 탐지할 수 있도록 하였다.
K.R. Sri Preethaa;N. Yuvaraj;Gitanjali Wadhwa;Sujeen Song;Se-Woon Choi;Bubryur Kim
Wind and Structures
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제36권4호
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pp.237-247
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2023
The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.
산불이 대형화됨에 따라 산불 예방 및 진화를 위해 임도시설의 중요성이 증가하고 있다. 산불 발생 시 임도가 제 역할을 수행하기 위해서는 적정한 노선 선정과 함께 구조적인 안정성을 확보해야 한다. 그동안의 연구는 산불 발생에 따른 임도의 효과와 노선 배치에 치중되어 있으며, 임도의 안전성 확보를 위한 연구는 수행되지 않은 실정이다. 따라서, 본 연구는 최근 3년간 초대형 산불 발생지 내의 임도 콘크리트 시설물을 대상으로 콘크리트 비파괴검사기법 중 하나인 반발경도법을 이용하여 산불 여부에 따라 그 강도를 비교하였다. 연구 결과, 산불 피해 콘크리트 시설물(15.4 MPa)은 미피해 콘크리트 시설물(18.0 MPa)에 비해 낮은 강도를 나타냈으며(p<0.001), 그 경향은 모든 대상 시설물에서 동일하게 나타났다. 따라서, 임도 시설의 강도 저하로 인한 임도의 2차 피해를 방지하기 위해 임도 시설물의 안전진단 기준이 마련되어야 할 것이다. 또한, 본 연구 결과에 대한 지속적인 모니터링과 실내 실험을 동반한 후속 연구가 진행되어 임도의 안정성을 제고해야 하며, 이를 통해 산불 예방과 진화를 위한 더 나은 전략을 마련할 수 있을 것이라 기대한다.
신축이음 장치는 교량 상부구조의 신축량을 수용할 목적으로 설치되며 공용중 충분한 유간을 확보하여야 한다. 안전점검 및 정밀안전진단 수행 시 유간부족 및 유간과다에 대한 손상을 명시하고 있으나, 유간에 따른 교량의 이상 거동을 판별하기 위한 기준이 미흡하다. 본 연구에서는 동일 신축이음부의 유간 데이터를 지속적으로 추적하여 데이터 기반의 유지관리 방안을 제시하였다. 689개소의 신축이음 장치에서 계절별 영향을 고려하여 총 2,756개의 유간 데이터를 수집하였다. 동일 위치에서 4개 이상의 데이터를 통해 신축거동을 분석할 수 있는 유간 변화 평가 방안을 마련하였으며, 신축거동에 영향을 미치는 인자를 분류하고 딥러닝과 설명 가능한 AI를 통해 각 인자의 영향도를 분석하였다. 유간 평가 그래프를 통해 교량 상부구조의 이상 거동을 협착 및 기능 고장으로 분류하였다. 이론적 거동을 보이고 있다하더라도 협착 가능성이 나타날 수 있는 사례 및 하절기 협착 가능성이 매우 높게 나타난 사례가 도출되었다. 협착 가능성은 낮으나 교량 상부구조에 기능상 문제점이 발생했을 가능성이 높은 사례와 시공오류에 따라 신축이음 장치가 재시공된 사례도 도출되었다. 딥러닝 및 설명 가능한 AI를 통한 영향인자 분석은 기존의 신축유간 계산식 및 교량 설계에 따른 결과로 설명 가능하여 신뢰 가능한 수준으로 판단되어 추후 모델의 개선을 통해 유지관리를 위한 가이드를 제시할 수 있을 것이라 판단된다.
도로를 통과하는 차량 통행량의 증가는 장기적으로 교량에 구조적인 손상을 유발시키기 때문에 교량의 유지관리 측면에서 심각한 문제로 대두되고 있으며 준공 단계부터 구조물의 유지관리에 대하여 관심을 기울이지 않으면 공용기간 중 만족할 만한 기능의 유지 및 확보는 불가능하다. 또한, 공황 중에 균열이나 변형 등과 같은 열화손상을 조기에 발견하여 기능상의 장애나 사고를 미연에 방지하기 위해서는 정기적인 점검을 통하여 유지관리를 실시해야 하나 이에 관한 관심도가 상대적으로 낮아 구조물 유지관리에 대한 새로운 인식의 전환과 이와 관련된 기술개발이 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 현재 굴절차 또는 점검차에 점검 인력이 직접 탑승하여 실시하는 육안조사를 대체하기 위하여 작은 카메라가 부착된 로봇(Machine Vision System)이 장착된 Linear Motion Control of System을 교량 하부에 설치하고 작업자는 교량 상부에서 외관조사를 수행함으로써 점검자에 따라 주관적으로 점검결과가 도출되는 문제를 근본적으로 해결하고 점검시 안전성을 대폭 개선하며 화상에 검측된 열화 손상 자료를 이미지 프로세싱 기법을 이용하여 객관적이고 정량적인 자료로 저장 및 제공함으로써 교량 유기관리시스템을 위한 데이터베이스를 구축하는데 기여할 수 있는 교량 하부 외관조사 자동화 시스템을 개발하는 데에 그 목적을 두고 있으며 본 시스템을 통하여 교량의 보수 보강 시기를 보다 객관적으로 산정할 수 있어서 현재 매년 기하급수적으로 늘어나는 교량의 보수 보강 비용을 상당히 절감할 수 있을 것으로 기대된다.저장기간을 계산하면, 아세설팜칼륨의 혼용 비율이 높아질수록 저장기간이 길어져서, $50\%$로 혼용하였을 때 가장 긴 저장기간이 산정되어 $20^{\circ}C$에서는 178일, $30^{\circ}C$에서는 88일이 예측되었다. 아스파탐과 아세설팜칼륨의 혼용비율을 5:5, 7:3, 9:1로 달리하여 구연산 완충액 상에 녹인 후, 20, 40, $60^{\circ}C$에서 저장하였다 크기 추정법을 이용하여 단맛을 측정한 결과 20일간의 저장 기간 동안 $20^{\circ}C$와 $40^{\circ}C$에서는 단맛이 유지되는 것으로 나타났다.산도 $0.4\~0.8\%^{(10)}$에서도 식품 유해가능성을 가진 균이 상당수 검출되므로 원료의 수송, 김치의 제조 및 유통과정에서 병원균에 대한 오염방지에 유의하여야 할 것이다. 확인할 수 있었다. 이상의 결과에 의하면 고농도의 유기물이 함유된 음식물쓰레기는 Hybrid Anaerobic Reactor (HAR)를 이용하여 HRT 30일 정도에서 충분히 직접 혐기성처리가 가능하며, 이때 발생된 $CH_{4}$를 회수하여 이용하면 대체에너지원으로 활용 가치가 높은 것으로 판단된다./207), $99.2\%$(238/240), $98.5\%$(133/135) 및 $100\%$ (313)였다. 각각 두 개의 요골동맥과 우내흉동맥에서 부분협착이나
Altunisik, Ahmet Can;Bayraktar, Alemdar;Ozdemir, Hasan
Smart Structures and Systems
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제10권2호
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pp.131-154
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2012
In this paper, it is aimed to determine the seismic behaviour of highway bridges by nondestructive testing using ambient vibration measurements. Eynel Highway Bridge which has arch type structural system with a total length of 216 m and located in the Ayvaclk county of Samsun, Turkey is selected as an application. The bridge connects the villages which are separated with Suat U$\breve{g}$urlu Dam Lake. A three dimensional finite element model is first established for a highway bridge using project drawings and an analytical modal analysis is then performed to generate natural frequencies and mode shapes in the three orthogonal directions. The ambient vibration measurements are carried out on the bridge deck under natural excitation such as traffic, human walking and wind loads using Operational Modal Analysis. Sensitive seismic accelerometers are used to collect signals obtained from the experimental tests. To obtain experimental dynamic characteristics, two output-only system identification techniques are employed namely, Enhanced Frequency Domain Decomposition technique in the frequency domain and Stochastic Subspace Identification technique in time domain. Analytical and experimental dynamic characteristic are compared with each other and finite element model of the bridge is updated by changing of boundary conditions to reduce the differences between the results. It is demonstrated that the ambient vibration measurements are enough to identify the most significant modes of highway bridges. After finite element model updating, maximum differences between the natural frequencies are reduced averagely from 23% to 3%. The updated finite element model reflects the dynamic characteristics of the bridge better, and it can be used to predict the dynamic response under complex external forces. It is also helpful for further damage identification and health condition monitoring. Analytical model of the bridge before and after model updating is analyzed using 1992 Erzincan earthquake record to determine the seismic behaviour. It can be seen from the analysis results that displacements increase by the height of bridge columns and along to middle point of the deck and main arches. Bending moments have an increasing trend along to first and last 50 m and have a decreasing trend long to the middle of the main arches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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