This paper presents an efficient algorithm for the estimation of damage location and severity in structure using Probabilistic Neural Network (PNN). Artificial neural network has been being used for damage assessment by many researchers, but there are still some barriers that must be overcome to improve its accuracy and efficiency. The major problems with the conventional neural network are the necessity of many training data for neural network learning and ambiguity in the relation of neural network architecture with convergence of solution. In this paper, PNN is used as a pattern classifier to overcome those problems in the conventional neural network. The basic idea of damage assessment algorithm proposed in this paper is that modal characteristics from a damaged structure are compared with the training patterns which represent the damage in specific element to determine how close it is to training patterns in terms of the probability from PNN. The training pattern that gives a maximum probability implies that the element used in producing the training pattern is considered as a damaged one. The proposed damage assessment algorithm using PNN is applied to a 2-span continuous beam model structure to verify the algorithm.
본 논문에서는 시간영역에서의 응답을 이용하여 복잡한 트러스의 구조물에서 발생할 수 있는 손상의 위치와 크기를 추정할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 일정한 시간동안 획득한 응답데이터를 각 부재별 평균 변형에너지를 구하기 위하여 공간적으로 확장하였다. 이렇게 확장된 평균 변형에너지는 다시 손상 지표를 구축하는데 사용하였으며, 손상 지표는 손상 전과 손상 후의 구조물의 강성의 비이다. 본 논문에서 제안한 방법론의 타당성은 유한요소 모델로 손상을 모의하고 이로부터 얻은 응답데이터를 적용하여 입증하였다. 또한 응답데이터에 노이즈를 추가하여 노이즈가 제안한 알고리즘에 미치는 영향도 분석하였다.
Nowdays, many people suffer from the neck pain due to forward head posture(FHP) and text neck(TN). To assess the severity of the FHP and TN the craniovertebral angle(CVA) is used in clinincs. However, it is difficult to monitor the neck posture using the CVA in daily life. We propose a new method using the cervical flexion angle(CFA) obtained from a wearable sensor to monitor neck posture in daily life. 15 participants were requested to pose FHP and TN. The CFA from the wearable sensor was compared with the CVA observed from a 3D motion camera system to analyze their correlation. The determination coefficients between CFA and CVA were 0.80 in TN and 0.57 in FHP, and 0.69 in TN and FHP. From the monitoring the neck posture while using laptop computer for 20 minutes, this wearable sensor can estimate the CVA with the mean squared error of 2.1 degree.
This experimental study investigates the effectiveness of applying carbon fiber reinforced polymer (CFRP) jackets for the retrofit of short reinforced concrete (RC) columns with inadequate transverse reinforcement and stirrup spacing to longitudinal rebar diameter equal to 12. RC columns scaled at 1/3, with round and square section, were subjected to axial compression up to failure. A damage scale is introduced for the assessment of the damage severity, which focusses on the extent of buckling of the longitudinal rebars. The damaged specimens were subsequently repaired with unidirectional CFRP jackets without any treatment of the buckled reinforcing bars and were finally re-tested to failure. Test results indicate that CFRP jackets may be effectively applied to rehabilitate RC columns (a) with inadequate transverse reinforcement constructed according to older practices so as to meet modern code requirements, and (b) with moderately buckled bars without the need of previously repairing the reinforcement bars, an application technique which may considerably facilitate the retrofit of earthquake damaged RC columns. Factors for the estimation of the reduced mechanical properties of the repaired specimens compared to the respective values for intact CFRP-jacketed specimens, in relation to the level of damage prior to retrofit, are proposed both for the compressive strength and the average modulus of elasticity. It was determined that the compressive strength of the retrofitted CFRP-jacketed columns is reduced by 90% to 65%, while the average modulus of elasticity is lower by 60% to 25% in respect to similar undamaged columns jacketed with the same layers of CFRP.
Purpose: The purpose of this study is to empirically evaluate the unintended welfare losses induced by paid sick leave, examine the severity of the unintended moral hazard loss caused by paid sick leave, and evaluate how much moral hazard cost society can accept to obtain paid sick leave benefits. Research Design, Data and Methodology: We examine the Medical Expenditure Panel Survey data collected in 2013 and 2014 by employing a panel probit analysis to control for individual heterogeneity. Results: The estimation result shows that the probability of absence due to paid sick leave increases from 4.91% to 7.84%. Among them, excluding the probability of increasing absence from 1.29% to 2.69% due to the actual disease, the probability of absence due to the moral hazard was estimated to be 2.41% to 6.49% in the proposed models. Based on the result, if we evaluate the increase in absence caused by moral hazard as a social cost, the estimated cost is approximately $174 to $297 per worker per year. Conclusion: Considering these expected costs, our society can obtain the access benefit from paid sick leave if we are willing to accept the moral hazard cost.
R-Z 관계식은 레이더 강우추정의 정확도를 결정하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 캐나다 궤벡주의 셍레미에서 홍수를 야기한 폭우사례에서 관측된 우적계 및 레이더 자료를 이용하여 레이더 강우추정 시 우적계 자료에서 도출된 R-Z 관계식의 효과를 분석하였다. 이를 위하여 맥길 S-밴드 레이더에서 시간 분해능 2.5분과 공간 분해능 $1^{\circ}{\times}250m$로 관측된 레이더 반사도를 사용하였다. 레이더 반사도 자료에서는 폭우를 동반한 강우세포가 셍레미를 통과한 것으로 관측되었지만 우량계 관측망에서는 낮은 공간 분해능으로 인하여 이 세포가 관측되지 않았다. 셍레미에서 30분과 1시간 최대 누적 강우량은 각각 39 mm와 42 mm였다. 강우사례 동안 두 개의 우적계(POSS; Precipitation Occurrence Sensor System)가 사용되었다. 하나의 우적계는 레이더 반사도와 우적계 반사도를 비교하여 레이더 반사도를 보정하고 다른 우적계는 R-Z 관계식을 유도하는데 사용되었다. 기후학적 R-Z 관계식을 사용하였을 때 보다 반사도에 의존적인 우적계에서 유도된 관계식을 사용하였을 때 강우 추정 오차가 크게 줄었다. 일 누적 강우량에 대하여 편차는 +12%에서 -2%, 평균제곱근오차가 16%에서 10%로 줄었다. 우적계에서 도출된 R-Z 관계식으로 추정된 레이더 강우장을 이용하였을 때 홍수사례에 대하여 강우 발생 시간 및 강우량이 잘 일치하였다.
기후변화 등으로 인해 전 세계적으로 산불이 점점 잦아지고 대형화되는 추세다. 위성영상 등의 원격탐사를 통한 산불피해 면적 및 피해강도를 산정하는 것은 현장조사에 따른 여러 가지 어려움을 줄일 수 있어 대안 및 보조자료로 활용이 가능하다. 산불피해강도(differenced normalized burn ratio, dNBR)는 산불 전후의 정규탄화지수(normalized burn ratio, NBR) 차이를 통해 산정하며, NBR 수식에 사용되는 영상은 Landsat의 근적외선(near infrared, NIR)과 단적외선(short-wavelength infrared, SWIR) 밴드를 기본으로 한다. 우리나라 위성영상의 경우, SWIR 밴드를 가지고 있지 않기 때문에 산불피해와 관련한 국내 연구들은 해외영상을 사용하거나 우리나라 위성영상을 사용한 경우, 정규식생지수(normalized difference vegetation index, NDVI)를 이용하여 간접적인 방법으로 dNBR을 산출하였다. 따라서 본 연구에서는 Kompsat-3A호(K3A)의 중적외선(mid-wavelength infrared, MWIR) 밴드를 NBR 수식의 SWIR 밴드 대신 대입하여 dNBR을 산정하고, dNBR의 기준이 되는 Landsat을 이용한 dNBR 결과 값과 비교하였다. 그 결과 K3A MWIR을 이용한 dNBR이 Landsat SWIR을 이용한 dNBR에 비해 나타낼 수 있는 값의 범위가 더 넓고 세분화하여 표현이 가능하였다. 따라서 산불피해 지역을 조사하는데 있어 K3A의 활용도가 높을 것이라 사료된다. 뿐만 아니라 본 연구에서는 30m로 열화된 K3A MWIR 밴드를 사용했으나 그보다 높은 해상도의 MWIR 밴드를 사용한다면 본 연구보다 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것이라 사료된다.
Xanthomonas axonopodis pv. glycines에 의해 발병되는 콩 불마름병은 콩에 가장 많이 발생하는 중요한 세균성 병해 중 하나로 콩 수량에 심각한 손실을 가져온다. 본 연구는 불마름병 병반면적률에 따른 수량예측모델을 개발하기 위해 수행되었다. 이번 실험의 결과 불마름병이 심하게 발병된 처리구의 경우 수량이 19.8%(2006년), 16.8% (2007년) 감소되는 것으로 조사되었다. 또한 발병률의 차이에 따라 100립중 및 수량은 영향을 받으나 경장, 분지수, 협수, 립수는 유의성있는 차이를 나타내지 못하였다. 즉 수량구성요소 중 100립중의 감소가 수량감소에 직접적인 영향을 주는 것으로 조사되었다. 2006년도와 2007년도의 연차별 콩 불마름병 병반면적률과 수량과의 상관관계를 5% 유의수준에서 분석한 결과, -0.93(06년), -0.77(07년) 부의상관이 있었으며, 회귀식은 각각 y = -3.2914x + 348.19 ($R^2$= 0.8603), y = -2.9671x + 302.08 ($R^2$= 0.9411)로 나타낼 수 있었다. 이런 결과들은 포장에서 불마름병 발병에 따른 수량손실을 평가하고 콩 생산량을 예측하는데 도움을 줄 것으로 생각한다.
지형 정규화 기법은 영상 촬영 시의 광원, 센서 및 지표면 특성에 따라 발생하는 밝기값 상의 지형적인 영향을 제거하는 방법으로, 지형 조건으로 인해 동일 피복의 픽셀들이 서로 다른 밝기값을 지닐 때 그 차이를 감소시킴으로써 평면 상의 밝기값과 같아 보이도록 보정한다. 이러한 지형적인 영향은 일반적으로 산악 지형에서 크게 나타나며, 이에 따라 산불 피해 지역 추정과 같은 산악 지형에 대한 영상 활용에서는 지형 정규화 기법이 필수적으로 고려되어야 한다. 그러나 대부분의 선행연구에서는 중저해상도의 위성영상에 대한 지형 보정 성능 및 분류 정확도 영향 분석을 수행함으로써, 고해상도 다시기 영상을 이용한 지형 정규화 기법 분석은 충분히 다루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 PlanetScope 영상을 이용하여 신속하고 정확한 국내 산불 피해 지역 탐지를 위한 각 밴드별 최적의 지형 정규화 기법 평가 및 선별을 수행하였다. PlanetScope 영상은 3 m 공간 해상도의 전세계 일일 위성영상을 제공한다는 점에서 신속한 영상 수급 및 영상 처리가 요구되는 재난 피해 평가 분야에 높은 활용 가능성을 지닌다. 지형 정규화 기법 비교를 위해 보편적으로 이용되고 있는 7가지 기법을 구현하였으며, 토지 피복 구성이 상이한 산불 전후 영상에 모두 적용, 분석함으로써 종합적인 피해 평가에 활용될 수 있는 밴드 별 최적 기법 조합을 제안하였다. 제안된 방법을 통해 계산된 식생 지수를 이용하여 화재 피해 지역 변화 탐지를 수행하였으며, 객체 기반 및 픽셀 기반 방법 모두에서 향상된 탐지 정확도를 나타내었다. 또한, 화재 피해 심각도(burn severity) 매핑을 통해 지형 정규화 기법이 연속적인 밝기값 분포에 미치는 효과를 확인하였다.
교통사고자료를 기반으로 한 사고예측모형의 개발은 사고 발생 후의 처리 측면이 보다 강하며, 교통사고 이력자료(historical data)의 취득이 쉽지않고, 경찰에 보고된 교통사고 건수와 실제 발생한 교통사고 건수와는 불일치하는 경우가 빈번히 발생한다. 또한, 교통사고 이력자료는 운전자의 인적측면이나 현장상황을 보다 현실적으로 고려하기에 어려운 단점이 있다. 근본적인 교차로에서의 안전도 향상을 위해서는 사고발생 이전에 처리할 수 있는 방법의 개발이 필요하다. 교통상충 판단기법은 적은 시간과 한정된 공간에서 조사를 통해 자료를 취득하고 분석할 수 있다는 장점이 있다. 그러나 기존에 이루어지던 수동적인 분석방법은, 분석자의 주관이 반영되기 쉬운 측면이 존재하기 때문에 보다 정밀하고 정확한 교차로의 안전도를 판단하는 지표로 교통상충기법을 이용하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 또한, 기존의 교통상충기법은 사고 및 상충이 가지는 심각도에 대한 고려가 부족한 측면이 중요한 단점으로 분석되었다. 이에 본 연구에서는 교통상충을 분석하는데 있어 각 유형별로 상충 심각도를 고려하여 상충을 판단할 수 있는 판단기준을 제시하고, 조사자의 주관이 개입됨으로써 발생할 수 있는 분석의 오류를 제거하기 위하여 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하였다. 영상처리기반의 개별차량 추적기법을 이용하여 신호교차로에서 신호위반시 주로 발생하는 대향좌회전 상충과 교차교통 상충에 대한 상충판단알고리즘을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교통상충 판단기준의 적용을 위하여 경기도 성남시의 2개 교차로와 파주시의 1개 교차로의 영상을 취득하여 각각 30분간 분석을 수행하였다. 분석결과, 3개 교차로에서 총 343건의 1단계 상충(신호위반) 상황이 검지되었으며, 이 중 총 25건이 3단계 상충(심각한 상충)으로 발전된 것을 확인하였다. 이를 통하여, 사고발생 이전에 발생하게 되는 상충상황의 분석을 통하여 사고다발지점 등 교차로의 안전도를 평가할 수 있는 대안으로 사용이 가능함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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