Urban railway systems are located under populated areas and are mostly constructed for underground structures which demand high standards of structural safety. However, the damage progression of underground structures is hard to evaluate and damaged underground structures may not effectively stand against successive earthquakes. This study attempts to examine initial damage-stage and to access structural damage condition of the ground structures using Earthquake Damage Monitoring (EDM) system. For actual underground structure, vulnerable damaged member of Ulchiro-3ga station is chosen by finite element analysis using applied artificial earthquake load, and then damage pattern and history of damaged members is obtained from measured acceleration data introduced unsupervised learning recognition. The result showed damage index obtained by damage scenario establishment using acceleration response of selected vulnerable members is useful. Initial damage state is detected for selected vulnerable member according to established damage scenario. Stiffness degrading ratio is increasing whereas the value of reliability interval is decreasing.
It is essential to know exactly what the response of the seismograph is inclusive of characteristic of the seismic sensors before using it for detailed seismic study. This is because the recorded earthquake data can be more or less affected by the overall system and need to be corrected properly to the analysis`s best to obtain the right results. In this respect, two basic earthquake data processing techniques are introduced and applied, for validation purpose, to real data from KEPRI seismic monitoring system which were established for determining the site-specific characteristics of the earthquakes around the Nuclear Power Plants. One is conventional instrumental correction technique for velocity data and the other is for removing acausal ringing originate from using linear phase FIR filter. These techniques are all implemented in the time domain using digital filtering process and shows the desired results when applied to real earthquake data.
본 논문에서는 국내의 지진자료를 이용하여 지진특성을 추정하기 전에 적용할 수 있는 사전자료처리기법을 종합적으로 검토하였다. 사전처리 기법으로는 계기보정, 센서검교정상태 확인, 윈도우에 의한 스펙트럼 왜곡 최소화, non-causal ringing에 의한 초동 왜곡 보정 기법을 분석하였으며, 자료 선택시 주파수 영역의 S/N비 확인 및 포화된 자료의 사용가능성 여부를 제시하였다.
This study presents the design and implementation of a structural health monitoring system based on acceleration measurements which used to observe and investigate the structural performance of the administration building in Seoul National University of Education during an earthquake event. The frequency and spectrum are analyzed to assess the building performance during an earthquake shaking which took place on March 31st, 2014. The results indicate that : the vibration of the roof is more clear and dominant during the shaking, and the response of building during earthquake is so small and safe.
최근 발생하는 경주 및 포항 일대의 지진으로 지진 감지 연구의 중요성이 높아지고 있다. 보통 지진 활동 과정에서 막대한 양의 에너지가 축적되므로 지구물리학적 관측 값의 변화가 발생한다. 지진발생 전 혹은 동시에 압전 효과(piezoelectric effect) 및 동전기 효과(electrokinetic effect) 등에 의해 지전류의 변화가 예상 가능하며, 이러한 변화치가 통상적인 지전류 잡음수준을 넘어서는 크기로 발생된다면, 지진과 관련된 전기장의 변화를 측정가능하게 된다. 본 연구에서는 지전류를 상시 모니터링 할 수 있는 지전류 모니터링 시스템을 자체 개발하고 현장 검증하였다. 지전류 모니터링 시스템의 현장 검증을 위해 포항시 일대에서 동서 방향 40 m, 남북 방향 28 m로 측선을 설치하였다. 약 1개월간 1 kHz 샘플링의 지전류 데이터를 모니터링 하였고, 관측 기간 동안 발생한 국내 지진을 토대로 지진 신호(signal)와 주변 전기적 잡음(noise)의 자료 처리를 통해 비교 분석하였다. 측정된 시계열 자료로부터 지진과 관련된 유의미한 신호가 포착되는지 검토하였으며, 본 연구를 통해 향후 지속적인 연구의 방향을 제시하고자 한다.
Lynch, Jerome Peter;Law, Kincho H.;Kiremidjian, Anne S.;Carryer, Ed;Farrar, Charles R.;Sohn, Hoon;Allen, David W.;Nadler, Brett;Wait, Jeannette R.
Structural Engineering and Mechanics
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제17권3_4호
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pp.393-408
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2004
There exists a clear need to monitor the performance of civil structures over their operational lives. Current commercial monitoring systems suffer from various technological and economic limitations that prevent their widespread adoption. The wires used to route measurements from system sensors to the centralized data server represent one of the greatest limitations since they are physically vulnerable and expensive from an installation and maintenance standpoint. In lieu of cables, the introduction of low-cost wireless communications is proposed. The result is the design of a prototype wireless sensing unit that can serve as the fundamental building block of wireless modular monitoring systems (WiMMS). An additional feature of the wireless sensing unit is the incorporation of computational power in the form of state-of-art microcontrollers. The prototype unit is validated with a series of laboratory and field tests. The Alamosa Canyon Bridge is employed to serve as a full-scale benchmark structure to validate the performance of the wireless sensing unit in the field. A traditional cable-based monitoring system is installed in parallel with the wireless sensing units for performance comparison.
The dynamic characteristics of wind turbine blades are usually monitored by contact sensors with the disadvantages of high cost, difficult installation, easy damage to the structure, and difficult signal transmission. In view of the above problems, based on computer vision technology and the improved YOLOv5 (You Only Look Once v5) deep learning model, a non-contact dynamic characteristic monitoring method for wind turbine blade is proposed. First, the original YOLOv5l model of the CSP (Cross Stage Partial) structure is improved by introducing the CSP2_2 structure, which reduce the number of residual components to better the network training speed. On this basis, combined with the Deep sort algorithm, the accuracy of structural displacement monitoring is mended. Secondly, for the disadvantage that the deep learning sample dataset is difficult to collect, the blender software is used to model the wind turbine structure with conditions, illuminations and other practical engineering similar environments changed. In addition, incorporated with the image expansion technology, a modeling-based dataset augmentation method is proposed. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is verified by experiments followed by the analytical procedure about the influence of YOLOv5 models, lighting conditions and angles on the recognition results. The results show that the improved YOLOv5 deep learning model not only perform well compared with many other YOLOv5 models, but also has high accuracy in vibration monitoring in different environments. The method can accurately identify the dynamic characteristics of wind turbine blades, and therefore can provide a reference for evaluating the condition of wind turbine blades.
본 논문에서는 실시간 지진감시 시스템의 필수 조건이 되는 PGA데이터의 실시간 전송성능을 향상시킬 수 있는 효과적인 방식을 제안한다. 현재 전국에 120개 이상의 지진 관측소가 설치되었으며, 지진 재해에 대한 사회적 관심이 높아짐에 따라 향후 더욱 많은 지진 관측소들이 설치될 예정이다. 실시간 지진감시 시스템은 각 지진 관측소의 가속도 데이터를 이용하여 만든 PGA데이터를 이용하여 지진감시를 수행한다. 실시간 지진감시 시스템 구축을 위해 효율적인 PGA데이터 송 수신이 필수적이다. 제안 데이터 전송 방식은 국내에 설치된 지진 관측소를 각각 유일한 ID로 관리하고 패킷 헤더에 각 ID별로 1 bit를 할당하여 데이터 포함여부를 표시한다. 기존의 전송 방식보다 많은 관측소의 데이터를 처리할 수 있고, 데이터 전송 시 발생하는 데이터 유실율도 최소화한다. 제안한 데이터 전송 방식의 성능을 검증하기 위하여 약 91,000개의 패킷에 대한 처리 시간 및 데이터 유실을 등을 분석하였다. 실험 결과로써 제안한 전송 방식은 기존 전송 방식에 비해 약 50%정도의 처리시간 증가를 보이고 있으나 데이터 유실율은 기존 전송 방식에 비하여 87.5%가 감소된 것으로 확인되었다.
국내 해안 지역에 위치한 3곳의 천연가스 인수기지의 향후 발생 지진에 대한 대책 수립의 일환으로 기지 영역 내 자유장 부지들 4개소와 저장 탱크 지지 기초 말뚝 1개에 대한 지진 가속도 계측 시스템을 구축하였다. 천연가스 인수기지에서의 계측 시스템의 성공적 설치와 운영을 위하여 특별히 몇 가지 부가 장치들이 고안 적용되었다. 계측된 자료로부터 산출되는 최대지반가속도 기반 의사 결정이 가능한 종합적 지진경보 소프트웨어 시스템을 개별 기지 영역 뿐만 아니라 중앙관리 부서에서의 지진 신속 대응 목적으로 개발하였다. 또한, 전국 최대지반가속도 자료 연계 프레임을 중앙 통합 지진경보 시스템 내에 탑재하여 다양한 향후 확대 활용이 가능토록 구현하였다. 이 연구에서 개발한 천연가스 인수기지에 대한 가속도 계측 기반의 지진경보 시스템은 지반 조건 변화가 심할 수 있는 해안 지역의 시설 영역에 대한 프레임으로 매우 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
국내의 지진 발생 추이가 증가세를 보이고 있으며, 이에 따라 시설물 피해를 주고 큰 인명 피해를 초래하는 지진재해에 대한 대비의 중요성이 대두되고 있다. 지진재해에 대비하기 위해서는 지진 또는 진동가속도에 대한 실시간 계측을 하는 것이 중요하다. 일본과 미국의 경우 중요 시설물에 대하여 이미 실시간 지진가속도계측을 시행하고 있으며 계측된 지진가속도데이터는 데이터베이스화되어 관리되고 있다. 이를 이용해 내진설계기준 개정시 또는 지진으로 인한 피해 예측시 활용하고 있다. 국내의 경우, 최근 지진재해대책법 및 시행규칙이 개정되어 공포되었으며, 국민안전처에서 지진가속도계측자료 통합관리시스템을 구축해 나가고 있는 상황이다. 본 연구의 목적은 국민안전처 통합관리시스템에 연계가 가능한 시설물 실시간 진동 감지 및 분석 시스템을 개발 하는 것이다. 이 시스템은 지진가속도계측데이터 모니터링 기능을 포함하며, 또한 고속푸리에변환, 고유진동수 추출, 응답스펙트럼, 파워스펙트럼, 진도 표출, 시설물 건전도 평가 등 다양한 가속도데이터 분석 기능을 갖추고 있을 뿐만 아니라 국민안전처 지진가속도계측자료 시스템에 연계가 가능하도록 설계되었다. 개발된 시스템은 시설물의 안전관리 네트워크 구축, 지진 또는 진동으로 인한 시설물의 피해에 대한 대비, 유지관리 비용의 최소화에 긍정적인 효과가 있을 것이라고 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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