• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.251-266
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• 2022

Structural Health Monitoring (SHM) of critical infrastructure comprises a major pillar of maintenance management, shielding public safety and economic sustainability. Although SHM is usually associated with data-driven metrics and thresholds, expert judgement is essential, especially in cases where erroneous predictions can bear casualties or substantial economic loss. Considering that visual inspections are time consuming and potentially subjective, artificial-intelligence tools may be leveraged in order to minimize the inspection effort and provide objective outcomes. In this context, timely detection of sensor malfunctioning is crucial in preventing inaccurate assessment and false alarms. The present work introduces a sensor-fault detection and interpretation framework, based on the well-established support-vector machine scheme for anomaly detection, combined with a coalitional game-theory approach. The proposed framework is implemented in two datasets, provided along the 1st International Project Competition for Structural Health Monitoring (IPC-SHM 2020), comprising acceleration and cable-load measurements from two real cable-stayed bridges. The results demonstrate good predictive performance and highlight the potential for seamless adaption of the algorithm to intrinsically different data domains. For the first time, the term "decision trajectories", originating from the field of cognitive sciences, is introduced and applied in the context of SHM. This provides an intuitive and comprehensive illustration of the impact of individual features, along with an elaboration on feature dependencies that drive individual model predictions. Overall, the proposed framework provides an easy-to-train, application-agnostic and interpretable anomaly detector, which can be integrated into the preprocessing part of various SHM and condition-monitoring applications, offering a first screening of the sensor health prior to further analysis.

• Smart Structures and Systems
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• 제30권4호
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• pp.339-351
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• 2022

Evaluating the current condition of existing structures is of primary importance for economic and safety reasons. This can be addressed by Structural System Identification (SSI). A reliable static SSI depends on well-designed sensor configuration and loading cases, as well as efficient parameter estimation algorithms. Static SSI by the Measurement Error-Minimizing Observability Method (MEMOM) is a model-based deterministic static SSI method that could estimate structural parameters from static responses. In the current state of the art, this method is only applicable when structures are subjected to one loading case. This might lead to lack of information in some local regions of the structure (such as the null curvatures zones). To address this issue, the SSI by MEMOM using multiple loading cases is proposed in this work. Observability equations obtained from different loading cases are concatenated simultaneously and an optimization procedure is introduced to obtain the estimations by minimizing the discrepancy between the predicted response and the measured one. In addition, a Genetic-Algorithm (GA)-based Optimal Sensor Placement (OSP) method is proposed to tackle the OSP problem under multiple static loading cases for the very first time. In this approach, the Fisher Information Matrix (FIM)'s determinant is used as the metric of the goodness of sensor configurations. The numerical examples of a 3-span continuous bridge and a 13-story frame, are analyzed to validate the applicability of the extended SSI by MEMOM and the GA-based OSP method.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제55권6호
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• pp.2112-2124
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• 2023

With the rise of economic and safety standards for nuclear reactors, new concepts of Gen-IV reactors and modular reactors showed more complex designs that challenge current tools for reactor physics analysis. A Monte Carlo (MC) two-step method was proposed in this work. This calculation scheme uses the continuous-energy MC method to generate multi-group cross-sections from heterogeneous models. The multi-group MC method, which can adapt locally-heterogeneous models, is used in the core calculation step. This calculation scheme is verified using a Gen-IV modular lead-based fast reactor (LFR) benchmark case. The influence of homogenized patterns, scatter approximations, flux separable approximation, and local heterogeneity in core calculation on simulation results are investigated. Results showed that the cross-sections generated using the 3D assembly model with a locally heterogeneous representation of control rods lead to an accurate estimation with less than 270 pcm bias in core reactivity, 0.5% bias in control rod worth, and 1.5% bias on power distribution. The study verified the applicability of multi-group cross-sections generated with the MC method for LFR analysis. The study also proved the feasibility of multi-group MC in core calculation with local heterogeneity, which saves 85% time compared to the continuous-energy MC.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.161-163
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• 2021

산업혁명 이후 일자리를 찾기 위해 수많은 사람이 도시로 모여들어, 현재 세계 인구 50% 이상이 도시에 살고 있다. 이러한 도시 집중화는 앞으로도 급속히 전개되어 2035년에는 75% 인구가 도시에 살 것으로 전망된다. 대도시는 점점 높아지는 인구 밀도로 인하여 환경 오염, 심각한 교통 체증, 지나치게 빠른 에너지 고갈 및 자연 생태계 파괴 등 부작용이 발생하면서 지속가능성이 떨어지고 있다. 또한, 높은 범죄율과 안전사고, 불평등과 양극화로 인한 일과 삶의 불균형, 지나치게 경쟁적인 교육 등으로 대도시 시민들의 행복 지수 역시 떨어지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 공급자, 관리자 중심이 아닌 사용자와 시민 중심으로 설계, 운영, 관리되는 IT 기술 기반 미래형 도시 모델인 스마트시티가 탄생하게 되었다. 우리나라도 국가 중점 사업으로 스마트시티의 효율적인 건설 및 운영을 통해 도시 경쟁력을 향상하고 지속 가능한 발전을 촉진하려는 시도를 적극적으로 하고 있다. 이를 뒷받침하기 위해 본 연구는 국토종합계획 및 스마트도시 종합계획, 스마트시티 전략계획 등을 기반으로 세종시의 스마트도시서비스 기반 시설 등의 기본 방향 및 추진 전략을 검토하고, 관련 계획의 연관 관계를 조사하여 세종시 스마트시티 관련 사업 검토와 스마트도시 조성을 위한 추진 체계 및 정책을 제언하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.469-471
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• 2021

무선 통신 기술이 방대한 양의 데이터를 빠른 속도로 높은 정확도와 안전성을 보장하여 전송하는 방식에 초점을 맞추어 발전하면서 기존의 무선 주파수(RF, Radio Frequency)를 이용한 무선 통신 기술의 대안으로 가시광 통신(VLC, Visible Light Communication) 기술의 연구개발이 가속화되었다. RF 무선 통신의 전파 스펙트럼이 더욱 혼잡해지고, 대역폭에 대한 수요가 지속적으로 증가함에 따라 규제되지 않은 대역폭을 사용할 수 있는 VLC가 해결책으로 제시되고 있다. 하지만, VLC 채널은 LOS(Line of Sight) 전파 특성으로 중간자 공격(MITM, Man-In-The-Middle)에 취약하고 도청과 재밍 공격에 쉽게 노출될 수 있다는 문제점이 있다. 이러한 VLC 채널에 대한 공격은 통신 링크 및 데이터의 기밀성, 무결성 및 가용성을 훼손하고, 데이터 재전송률이 높아져 스루풋이 감소하고 전력 소모량이 증가하여 데이터 전송 효율성이 낮아지는 문제점이 있다. 본 연구에서는 취약한 VLC 채널을 모델링하여 악의적인 재머에 의한 공격 영향과 통신 취약성을 분석한다.

• 대한토목학회논문집
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• 제29권4A호
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• pp.395-405
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• 2009

이 연구의 목적은 조립식 기초부를 갖는 프리캐스트 세그먼트 PSC 교각의 성능을 파악하는데 있다. 제안된 프리캐스트 교각 시스템은 현장에서의 작업을 줄이고 공사기간의 단축을 가져올 수 있다. 조립식 기초부는 프리캐스트 세그먼트 PSC 교각의 현장타설 기초부를 대체할 목적을 갖고 있다. 공사기간의 단축은 교통차단이나 교통우회가 필요한 공사의 안전성과 경제성에 직결된다. 프리캐스트 세그먼트 PSC 교각 실험체에 일정 축하중 하에서 횡방향 반복하중을 가하는 준정적 실험을 수행하였다. 연계논문에서는 조립식 기초부를 갖는 프리캐스트 세그먼트 PSC 교각의 성능평가를 위해 실험 및 해석적 연구를 수행하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제87권3호
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• pp.221-229
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• 2023

Urbanization and industrialization have significantly increased the amount of solid waste produced in recent decades, posing considerable disposal problems and environmental burdens. The practice of waste utilization in concrete has gained popularity among construction practitioners and researchers for the efficient use of resources and the transition to the circular economy in construction. This study employed Lytag aggregate, an environmentally friendly pulverized fuel ash-based lightweight aggregate, as a substitute for natural coarse aggregate. At the same time, fly ash, an industrial by-product, was used as a partial substitute for cement. Concrete mix M20 was experimented with using fly ash and Lytag lightweight aggregate. The percentages of fly ash that make up the replacements were 5%, 10%, 15%, 20%, and 25%. The Compressive Strength (CS), Split Tensile Strength (STS), and deflection were discovered at these percentages after 56 days of testing. The concrete cube, cylinder, and beam specimens were examined in the explorations, as mentioned earlier. The results indicate that a 10% substitution of cement with fly ash and a replacement of coarse aggregate with Lytag lightweight aggregate produced concrete that performed well in terms of mechanical properties and deflection. The cementitious composites have varying characteristics as the environment changes. Therefore, understanding their mechanical properties are crucial for safety reasons. CS, STS, and deflection are the essential property of concrete. Machine learning (ML) approaches have been necessary to predict the CS of concrete. The Artificial Fish Swarm Optimization (AFSO), Particle Swarm Optimization (PSO), and Harmony Search (HS) algorithms were investigated for the prediction of outcomes. This work deftly explains the tremendous AFSO technique, which achieves the precise ideal values of the weights in the model to crown the mathematical modeling technique. This has been proved by the minimum, maximum, and sample median, and the first and third quartiles were used as the basis for a boxplot through the standardized method of showing the dataset. It graphically displays the quantitative value distribution of a field. The correlation matrix and confidence interval were represented graphically using the corrupt method.

• 한국농공학회논문집
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• 제65권6호
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• pp.1-13
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• 2023

Irrigation return flow plays an important role in river flow forecasting, basin water supply planning, and determining irrigation water use. Therefore, accurate calculation of irrigation return flow rate is essential for the rational use and management of water resources. In this study, EPA-SWMM (Environmental Protection Agency-Storm Water Management Model) modeling was used to analyze the irrigation return flow and return flow rate of each intake work using irrigation canal network. As a result of the EPA-SWMM, we tried to estimate the quick return flow and delayed return flow using the water supply, paddy field, drainage, infiltration, precipitation, and evapotranspiration. We selected 9 districts, including pumping stations and weirs, to reflect various characteristics of irrigation water, focusing on the four major rivers (Hangang, Geumgang, Nakdonggang, Yeongsangang, and Seomjingang). We analyzed the irrigation period from May 1, 2021 to September 10, 2021. As a result of estimating the irrigation return flow rate, it varied from approximately 44 to 56%. In the case of the Gokseong Guseong area with the highest return flow rate, it was estimated that the quick return flow was 4,677 10³ m³ and the delayed return flow was 1,473 10³ m³ , with a quick return flow rate of 42.6% and a delayed return flow rate of 13.4%.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.37-44
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• 2023

인터스트리4.0의 주요 기술인 인간-로봇 협업은 작업자의 안전을 보장하기 위한 추가적인 조치들이 필요하다. 협동로봇과 작업자간 충돌을 회피하는 기존 방식은 주로 로봇에 부착된 센서와 카메라를 기반으로 총돌을 탐지한다. 이러한 방식은 로봇, 사람 물체를 지속적으로 추적하고 충돌회피를 위한 복잡한 알고리즘이 필요하며, 작업 환경 변화에 빠르게 대응하지 못하는 단점이 있다. 본 논문은 인간과 로봇이 협업하는 과정에서 작업자가 위험을 느낄 때의 감정을 인식하여 협동로봇과의 충돌을 방지할 수 있는 웹 기반 플랫폼을 개발하였다. 이를 위해 웨어러블 뇌파장치를 이용하여 감정 관련 뇌파를 수집하고 저장하는 웹 기반 애플리케이션을 개발하였으며, 중립/긍정/부정 감정의 특징을 추출하고 분류하는 딥러닝 모델을 제안하였다. 또한 분류된 감정에 따라 모터동작을 제어하는 사물인터넷 인터페이스 프로그램을 개발하였다. 구현된 시스템의 성능분석을 위해 공개 데이터세트와 실제 수집된 데이터 세트를 사용하여 제안한 딥러닝 모델의 성능을 분석하였다. 공개 데이터 세트의 경우 정확도는 96.8%이며, 실제 수집 데이터세트의 경우 정확도는 70.7%이다.

• 방사성폐기물학회지
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• 제6권4호
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• pp.245-255
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• 2008

중 저준위방사성폐기물 처분부지에 대한 건설 및 운영 인허가 취득을 위한 종합적인 부지특성조사가 사업자인 한국수력원자력(주)의 책임 하에 이루어졌으며, 수리지질조사는 부지의 수리지질학적 특성 해석과 방사선적 안전성 평가를 위한 기초자료 생산을 목적으로 수행되었다. 처분부지의 수리지질특성은 주로 지표에서 이루어진 지질조사, 시추조사, 각종 수리시험 및 지구물리탐사 자료를 종합적으로 분석하여 수리지질체계의 특성을 평가하고, 이를 토대로 수리토양영역, 3 개의 수리암반영역 및 5 개의 투수성구조영역으로 구성되는 수리-구조모델을 제시하였다. 본 논문에서 제시된 수리-구조모델과 수리인자는 지하수유동모델 해석 업무에 직접 이용되었다. 본 논문의 결과는 지표조사단계에서 얻어진 자료에 근거한 것이므로 수리지질특성과 관련된 제반 조사방법에 가정과 불확실성이 내재되어 있다. 따라서 현재 진행 중인 지하시설 건설과정에 취득되는 직접적인 수리지질특성 관련 자료를 종합적으로 재 해석함으로써 부지특성조사 단계에서의 가정과 불확실성을 저감시킬 수 있고, 최종적인 수리-구조모델의 신뢰성 향상을 기대할 수 있다.