The absence of excitation measurements may pose a big challenge in the application of structural damage identification owing to the fact that substantial effort is needed to reconstruct or identify unknown input force. To address this issue, in this paper, an iterative strategy, a synergy of Tikhonov regularization method for force identification and modified Jaya algorithm (M-Jaya) for stiffness parameter identification, is developed for damage identification with partial output-only responses. On the one hand, the probabilistic clustering learning technique and nonlinear updating equation are introduced to improve the performance of standard Jaya algorithm. On the other hand, to deal with the difficulty of selection the appropriate regularization parameters in traditional Tikhonov regularization, an improved L-curve method based on B-spline interpolation function is presented. The applicability and effectiveness of the iterative strategy for simultaneous identification of structural damages and unknown input excitation is validated by numerical simulation on a 21-bar truss structure subjected to ambient excitation under noise free and contaminated measurements cases, as well as a series of experimental tests on a five-floor steel frame structure excited by sinusoidal force. The results from these numerical and experimental studies demonstrate that the proposed identification strategy can accurately and effectively identify damage locations and extents without the requirement of force measurements. The proposed M-Jaya algorithm provides more satisfactory performance than genetic algorithm, Gaussian bare-bones artificial bee colony and Jaya algorithm.
Structural system identification (SSI) is an inverse problem of difficult solution. Currently, difficulties lie in the development of algorithms which can cater to large size problems. In this paper, a parameter estimation technique based on evolutionary strategy is presented to overcome some of the difficulties encountered in using the traditional system identification methods in terms of convergence. In this paper, a non-traditional form of system identification technique employing evolutionary algorithms is proposed. In order to improve the convergence characteristics, it is proposed to employ immune algorithms which are proved to be built with superior diversification mechanism than the conventional evolutionary algorithms and are being used for several practical complex optimisation problems. In order to reduce the number of design variables, domain decomposition methods are used, where the identification process of the entire structure is carried out in multiple stages rather than in single step. The domain decomposition based methods also help in limiting the number of sensors to be employed during dynamic testing of the structure to be identified, as the process of system identification is carried out in multiple stages. A fifteen storey framed structure, truss bridge and 40 m tall microwave tower are considered as a numerical examples to demonstrate the effectiveness of the domain decomposition based structural system identification technique using immune algorithm.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.22
no.3
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pp.201-210
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2018
The improvement in computing systems and sensor technologies devotes to conduct data-driven structural health monitoring algorithms for existing civil infrastructures. Despite of the development of techniques, the uncertainty oriented from the measurement results in the discrepancy to the actual structural parameters and let engineers or decision makers hesitate to adopt such techniques. Many studies have shown that the modal identification results can be affected by the uncertainties due to the applied methods and the types of loading. This paper aims to compare the performance of modal identification methods using Structural Modal Identification Toolsuite (SMIT) which has been developed to facilitate multiple identification methods with a user-friendly designed platform. The data fed into SMIT processes three stages for the comprehensive identification including preprocessing, eigenvalue estimation, and post-processing. The seismic and white noise response for shear frame model was obtained from numerical simulation. The identified modal parameters is compared to the actual modal parameters. In order to improve the quality of coherence in identified modal parameters, several hurdles including modal phase collinearity and extended modal amplitude coherence were introduced. Numerical simulation conducted on the 5 dof shear frame model were used to validate the effectiveness of using these parameters.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.2
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pp.1-7
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2017
Recently, NAND flash memory, which is used as a storage medium, is replacing HDD (Hard Disk Drive) at a high speed due to various advantages such as fast access speed, low power, and easy portability. In order to apply NAND flash memory to a computer system, a Flash Translation Layer (FTL) is indispensably required. FTL provides a number of features such as address mapping, garbage collection, wear leveling, and hot data identification. In particular, hot data identification is an algorithm that identifies specific pages where data updates frequently occur. Hot data identification helps to improve overall performance by identifying and managing hot data separately. MHF (Multi hash framework) technique, known as hot data identification technique, records the number of write operations in memory. The recorded value is evaluated and judged as hot data. However, the method of counting the number of times in a write request is not enough to judge a page as a hot data page. In this paper, we propose hot data identification which considers not only the number of write requests but also the persistence of write requests.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.4
no.2
s.14
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pp.109-117
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2003
The construction project is largely exposed to much more risk events over the project life cycle due to its complexity and size than the other industries. Therefore, the construction risk management process to identify and response the risk events is not only performing acutely but also proceeding systematically. The risk identification phase in the risk management process is to identify various risk events and define its characteristics. At this phase, the risk identification system is very useful tool to identify every possible risk events in the project. This study shows some problems of the existing risk identification system and proposes the modified risk identification system based on the project phases and the contract bodies, and also suggests partial but more enough detailed risk checklists to be implemented in the actual risk identification phase than any other existing risk breakdown systems to be examined at this study.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.30
no.7
s.155
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pp.1126-1134
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2006
The purpose of this study was to examine the effect of brand identification of fashion luxury product on brand loyalty and the mediating effect of brand affect. The questionnaire developed through the literature search and a survey was conducted both in on-line and off-line questionnaire simultaneously. Finally 227 data from women who had a buying experience of fashion luxury products were analyzed using frequency, factor analysis, ANOVA, t-test, regression analysis by SPSS for WIN program. The results were as follows. First, the consumers' brand identification was composed of three factors; actual, ideal, social. Second, the brand identification significantly influenced on the brand loyalty. Third, the brand identification significantly influenced on the brand affect. Fourth, the brand affect significantly influenced on the brand loyalty. Fifth, the brand identification had both direct and indirect effects on brand loyalty mediated by brand affect. The results indicated that causal relationship was existed among these three variables.
Today the concept of corporate social responsibility has become an essential element for coexistence of corporations and the society. In this study the impact of four responsibilities of business organizations proposed by Archie Carroll (economic, legal, ethical, and discretionary) on customer loyalty through the mediating effect of trust and company-consumer identification is analyzed. A questionnaire survey was conducted for four well-known Korean companies (Dong Suh Food, LG Household and Health Care, Samsung Electronics, and Hyundai Motor). After factor analysis, legal and ethical responsibilities were grouped as the same factor, thus three social responsibilities were finally used for hypotheses testing. Major findings were as follows: First, economic responsibilities had positive impact on honesty trust, professionalism trust, favorableness trust, and company-consumer identification, Second, legal/ethical responsibilities were found to have significant effects on honesty trust, favorableness trust, and company-consumer identification. Third, in the case of discretionary responsibilities, professionalism trust, favorableness trust, and company-consumer identification were revealed to have a significant positive relationship. Fourth, only two trust variables (honesty and professionalism) and company-consumer identification had positive influence on the loyalty of customers. These findings are expected to help decision makers to set up corporate objectives and choose action items for corporate social responsibility. At the last part, implications of the study and future research directions were discussed.
Universal AIS, which has been adopted officially for automatic identification systems among regulated ships by SOLAS, should be installed, for example, on all passenger ships over 300 tons engaged in international voyage and over 500 tons in domestic voyage, sequentially from 2002 to 2004. We must not overlook the fact than-ruled regions by regional authorities in the case of VTS. Actually a major portion of accidents have happened in small vessels like fishing vessels. However, they are not equipped with automatic identification tools, due to the high costs of the equipment for identifying purposes, as well as the absence of regulation In this paper, we researched the alternative of automatic identification for small vessel instead of universal AIS. We analyzed the requirement of automatic identification for small vessel about wireless communication method, traffic volume, etc. We proposed the identification system for small vessels in local areas and developed the Local Vessel Identification System (LVIS) interoperable with universal AIS using a PDA platform and wireless network.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.7
no.2
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pp.149-154
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2015
Biometric techniques for authentication using body parts such as a fingerprint, face, iris, voice, finger-vein and also photoplethysmography have become increasingly important in the personal security field, including door access control, finance security, electronic passport, and mobile device. Finger-vein images are now used to human identification, however, difficulties in recognizing finger-vein images are caused by capturing under various conditions, such as different temperatures and illumination, and noise in the acquisition camera. The human photoplethysmography is also important signal for human identification. In this paper To increase the recognition rate, we develop camera based identification method by combining finger vein image and photoplethysmography signal. We use a compact CMOS camera with a penetrating infrared LED light source to acquire images of finger vein and photoplethysmography signal. In addition, we suggest a simple pattern matching method to reduce the calculation time for embedded environments. The experimental results show that our simple system has good results in terms of speed and accuracy for personal identification compared to the result of only finger vein images.
In this study, the Bayesian probabilistic framework is investigated for modal identification and modal identifiability based on the field measurements provided in the structural health monitoring benchmark problem of an instrumented cable-stayed bridge named Ting Kau Bridge (TKB). The comprehensive structural health monitoring system on the cable-stayed TKB has been operated for more than ten years and it is recognized as one of the best test-beds with readily available field measurements. The benchmark problem of the cable-stayed bridge is established to stimulate investigations on modal identifiability and the present paper addresses this benchmark problem from the Bayesian prospective. In contrast to deterministic approaches, an appealing feature of the Bayesian approach is that not only the optimal values of the modal parameters can be obtained but also the associated estimation uncertainty can be quantified in the form of probability distribution. The uncertainty quantification provides necessary information to evaluate the reliability of parametric identification results as well as modal identifiability. Herein, the Bayesian spectral density approach is conducted for output-only modal identification and the Bayesian model class selection approach is used to evaluate the significance of different modes in modal identification. Detailed analysis on the modal identification and modal identifiability based on the measurements of the bridge will be presented. Moreover, the advantages and potentials of Bayesian probabilistic framework on structural health monitoring will be discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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