• Structural Engineering and Mechanics
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• 제23권1호
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• pp.75-95
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• 2006

Two-step identification approaches for effective bridge health monitoring are proposed to alleviate the issues associated with many unknown parameters faced in real structures and to improve the accuracy in the estimate results. It is suitable for on-line monitoring scheme, since the damage assessment is not always needed to be carried out whereas the alarming for damages is to be continuously monitored. In the first step for screening potentially damaged members, a damage indicator method based on modal strain energy, probabilistic neural networks and the conventional neural networks using grouping technique are utilized and then the conventional neural networks technique is utilized for damage assessment on the screened members in the second step. The effectiveness of the proposed methods is investigated through a field test on the northern-most span of the old Hannam Grand Bridge over the Han River in Seoul, Korea.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.107-115
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• 2019

인적 및 물적 피해를 크게 초래하는 건설현장의 안전사고를 효과적으로 방지할 수 있는 시스템이 절실히 필요하다. 건설현장의 안전관리 시스템은 주로 대규모 건설현장 위주로 시범 운용되고 있으나, 중소규모의 현장에서 저비용으로 운용할 수 있는 안전관리 시스템은 많이 부족한 실정이다. 건설현장의 안전사고는 예상되는 위험 지역에 허가받지 않은 작업자가 접근하지 못하도록 사전 조치를 하면 효과적으로 방지할 수 있다. 본 연구에서는 소규모 건설현장에서 저비용으로 운용할 수 있는 사물인터넷 기반의 위험구역 경보 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 지그비 기반의 비콘기술과 셀룰러 이동통신 기술 등을 활용하여 건설현장에서 추가적인 네트워크의 구축이 없이 허가된 작업자 또는 외부인이 위험구역에 접근시에 감지하고, 안전 관리자에게 위험 경보를 즉시 통보하여 적절한 안전조치를 취할 수 있다.

• Smart Structures and Systems
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• 제5권1호
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• pp.81-94
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• 2009

A vibration-impedance-based monitoring method is proposed to predict the loss of prestress forces in prestressed concrete (PSC) girder bridges. Firstly, a global damage alarming algorithm using the change in frequency responses is formulated to detect the occurrence of damage in PSC girders. Secondly, a local damage detection algorithm using the change in electro-mechanical impedance features is selected to identify the prestress-loss in tendon and anchoring members. Thirdly, a prestress-loss prediction algorithm using the change in natural frequencies is selected to estimate the extent of prestress-loss in PSC girders. Finally, the feasibility of the proposed method is experimentally evaluated on a scaled PSC girder model for which acceleration responses and electro-mechanical impedances were measured for several damage scenarios of prestress-loss.

• 대한토목학회논문집
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• 제28권1A호
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• pp.135-146
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• 2008

본 논문에서는 가속도 및 임피던스 신호를 이용하여 프리스트레스트 콘크리트(PSC) 거더교에 적합한 하이브리드 손상 모니터링 체계를 제안하였다. PSC 거더교의 주된 손상유형으로 텐던의 긴장력 감소와 콘크리트 거더의 휨 강성 저하를 고려하였다. 제안된 하이브리드 체계는 손상경보, 손상분류 및 손상평가와 같이 크게 3단계로 구성하였다. 첫 번째 단계에서는 가속도 특성 변화를 모니터링하여 전역적인 손상의 발생을 경보한다. 두 번째 단계에서는 임피던스 특성 변화를 모니터링하여 손상유형이 긴장력 감소인지 휨 강성 저하인지를 분류한다. 세 번째 단계에서는 손상유형에 적합한 손상평가기법을 이용하여 손상의 위치와 크기를 평가한다. 손상유형이 휨 강성 저하인 경우에서는 모드형상기반 손상검색 기법을 적용하였고, 손상유형이 긴장력 감소인 경우에서는 고유진동수기반 긴장력 추정 기법을 적용하였다. 모형 PSC 거더 실험을 통해 제안된 하이브리드 손상모니터링 체계의 유용성을 평가하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제21권1호
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• pp.83-90
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• 2008

본 논문에서는 프리스트레스 콘크리트(PSC) 거더교의 긴장력 손실을 예측하기 위한 진동기반 모니터링 체계를 제안하였다. 제안한 체계는 긴장력 손실 경보 단계와 긴장력 손실 정도를 평가하는 단계로 구성하였다. 먼저, 긴장력 손실 경보를 위해 두 위치에서 취득된 주파수 응답의 변화를 사용하여 긴장력 손실의 발생을 모니터링하는 새로운 전역적 손상경보기법을 제안하였다. 제안된 기법은 응답신호의 파워스펙트럼만을 이용하기 때문에 별도의 모드해석과정 없이 실시간으로 손상경보가 가능하다. 다음으로, 긴장력 손실 정도를 평가하기 위하여 고유진동수의 변화로부터 긴장력의 상대적인 손실 정도를 평가할 수 있는 긴장력 손실 예측 기법을 선정하였다. 제안된 체계의 유용성을 축소 모형 PSC 거더에 대한 실험을 통해 평가하였다.

• 한국전산구조공학회논문집
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• 제20권3호
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• pp.229-237
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• 2007

본 논문에서는 보 구조물의 실시간 손상위치 경보를 위해 가속도 신호를 이용한 인공신경망기반 손상검색기법을 제안하였다. 이를 위해 먼저, 실시간 손상검색을 위해 가속도 응답신호만을 이용하는 새로운 인공신경망 알고리즘을 설계하였다. 구조물의 손상상태를 나타내는 특징으로 서로 다른 두 위치에서 측정된 가속도 신호의 교차공분산 값을 이용하였다. 다음으로 실제 하중조건을 모르는 상황을 고려하여 다양한 하중패턴에 따른 복수 신경망을 구성하였으며, 각각의 신경망 학습을 위한 손상시나리오를 선정하였다. 마지막으로 양단 자유보 모형실험을 통해 제안된 기법의 유용성과 적용성을 평가하였다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제2권1호
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• pp.77-93
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• 2015

The idea of using measured dynamic characteristics for damage detection is attractive because it allows for a global evaluation of the structural health and condition. However, vibration-based damage detection for complex structures such as long-span cable-supported bridges still remains a challenge. As a suspension or cable-stayed bridge involves in general thousands of structural components, the conventional damage detection methods based on model updating and/or parameter identification might result in ill-conditioning and non-uniqueness in the solution of inverse problems. Alternatively, methods that utilize, to the utmost extent, information from forward problems and avoid direct solution to inverse problems would be more suitable for vibration-based damage detection of long-span cable-supported bridges. The auto-associative neural network (ANN) technique and the probabilistic neural network (PNN) technique, that both eschew inverse problems, have been proposed for identifying and locating damage in suspension and cable-stayed bridges. Without the help of a structural model, ANNs with appropriate configuration can be trained using only the measured modal frequencies from healthy structure under varying environmental conditions, and a new set of modal frequency data acquired from an unknown state of the structure is then fed into the trained ANNs for damage presence identification. With the help of a structural model, PNNs can be configured using the relative changes of modal frequencies before and after damage by assuming damage at different locations, and then the measured modal frequencies from the structure can be presented to locate the damage. However, such formulated ANNs and PNNs may still be incompetent to identify damage occurring at the deck members of a cable-supported bridge because of very low modal sensitivity to the damage. The present study endeavors to enhance the damage identification capability of ANNs and PNNs when being applied for identification of damage incurred at deck members. Effort is first made to construct combined modal parameters which are synthesized from measured modal frequencies and modal shape components to train ANNs for damage alarming. With the purpose of improving identification accuracy, effort is then made to configure PNNs for damage localization by adapting the smoothing parameter in the Bayesian classifier to different values for different pattern classes. The performance of the ANNs with their input being modal frequencies and the combined modal parameters respectively and the PNNs with constant and adaptive smoothing parameters respectively is evaluated through simulation studies of identifying damage inflicted on different deck members of the double-deck suspension Tsing Ma Bridge.

• Smart Structures and Systems
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• 제5권2호
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• pp.139-152
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• 2009

Globally, civil infrastructures are deteriorating at an alarming rate caused by overuse, overloading, aging, damage or failure due to natural or man-made hazards. With such a vast network of deteriorating infrastructure, there is a growing interest in continuous monitoring technologies. In order to provide a true distributed sensor and control system for civil structures, we are developing a Structural Nervous System that mimics key attributes of a human nervous system. This nervous system is made up of building blocks that are designed based on mechanoreceptors as a fundamentally new approach for the development of a structural health monitoring and diagnostic system that utilizes the recently developed piezo-fibers capable of sensing and actuation. In particular, our research has been focused on producing a sensory nervous system for civil structures by using piezo-fibers as sensory receptors, nerve fibers, neuronal pools, and spinocervical tract to the nodal and central processing units. This paper presents up to date results of our research, including the design and analysis of the structural nervous system.

• 대한지리학회지
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• 제46권6호
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• pp.738-750
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• 2011

도시화와 기후 변화의 영향으로 홍수의 발생빈도와 피해규모가 점점 커지고 있다. 본 연구는 홍수 피해 저감 대책의 일환으로 집중호우가 발생할 때 침수위험지역에 있는 스마트폰에 위험 신호를 전송하여 사용자가 신속한 대처를 할 수 있도록 유도하는 모바일 GIS 서비스를 구현하였다. 오픈소스 소프트웨어를 이용하여 시스템을 구성하여, 모바일 환경에서 서버와 클라이언트 간의 위치 정보를 이용한 GIS 분석 기능을 구현하였다. 본 연구의 결과 홍수 위험 경보와 같은 재해 분야에 모바일 GIS 서비스를 효과적으로 이용할 수 있다. 모바일 GIS 서비스는 도시의 홍수 위험을 예방하는 효율적인 방재 대책이 될 수 있다.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권4호
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• pp.809-817
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• 2021

The worldwide spread of the COVID-19 pandemic has had a severe impact on the global economy. The COVID-19 pandemic has spread with alarming speed and. The economic damage is already evident and represents the largest economic shock the world has experienced in decades. This study analyzes the factors that influence behavior and its impact on start-up performance, through technology capabilities, technology development, organizational structure characteristics, and leadership technology. The mixed-method was used in this research to be applied to start-up companies in Jabodetabek with a population of 522 start-ups. Then the sample was selected through purposive sampling technique to obtain a sample of 187 start-ups. Primary data was collected through a questionnaire, then statistical analysis was carried out using Partial Least Square. There are ten variables used in the model as measured by the questionnaire. The results showed that the four factors (agility, entrepreneurship capability, business transformation, and opportunity) significantly influence start-up behavior. The results showed that the start-up behavior significantly influenced technology capabilities, technology development, organizational structure characteristics, and leadership technology. This study also found that start-up behavior had the greatest influence on organizational structure characteristics, partially affect start-up performance, but leadership technology does not have a significant effect on start-up performance.