KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.11
no.1
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pp.55-68
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1991
In this study, Mixed coordination method was selected to optimize the shape of the truss structures which takes multi-loading condition, allowable stress, buckling stress, displacement constraints into consideration. The structure was devided into substructures by Goal coordination method and the substructures were optimized by model coordination method which used two-level technique. Therefore the number of design variables and constrints can be decreased considerable. Under the condition of the same disign, the weight of truss structures can be decreased more considerable by means of optimizing even the shape of truss than by means of optimizing the section of truss while fixing geometrical configuration of it, even though there might be a little difference according to the early geomatrical shape of the truss and the design condition. Thus, the shape optimization of truss structures which utilize the results of this study can be helpful to the economical design of truss structures.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.6
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pp.218-226
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2020
An experimental study was conducted on baseline model updating and damage estimation techniques for the health monitoring of offshore wind turbine tripod substructures. First, a procedure for substructure health monitoring was proposed. An initial baseline model for a scaled model of a tripod substructure was established. A baseline model was updated based on the natural frequencies and the mode shapes measured in the healthy state. A training pattern was then generated using the updated baseline model, and the damage was estimated by inputting the modal parameters measured in the damaged state into the trained neural network. The baseline model could be updated reasonably using the effective fixity model. The damage tests were performed, and the damage locations could be estimated reasonably. In addition, the estimated damage severity also increased as the actual damage severity increased. On the other hand, when the damage severity was relatively small, the corresponding damage location was detected, but it was more difficult to identify than the other cases. Further studies on small damage estimation and stiffness reduction quantification will be needed before the presented method can be used effectively for the health monitoring of tripod substructures.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.14
no.3
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pp.11-22
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2010
An analysis method is proposed for the transient linear or nonlinear analysis of dynamic interactions between a flexible dam body and reservoir impounding compressible water under earthquake loadings. The coupled dam-reservoir system consists of three substructures: (1) a dam body with linear or nonlinear behavior; (2) a semi-infinite fluid region with constant depth; and (3) an irregular fluid region between the dam body and far field. The dam body is modeled with linear and/or nonlinear finite elements. The far field is formulated as a displacement-based transmitting boundary in the frequency domain that can radiate energy into infinity. Then the transmitting boundary is transformed for the direct coupling in the time domain. The near field region is modeled as a compressible fluid contained between two substructures. The developed method is verified and applied to various earthquake response analyses of dam-reservoir systems. Also, the method is applied to a nonlinear analysis of a concrete gravity dam. The results show the location and severity of damage demonstrating the applicability to the seismic evaluation of existing and new dams.
Cho, In Hee;Yoo, Jae Hyun;Chun, Ji-Won;Cho, Hyun;Kim, Jin-Young;Choi, Jihye;Kim, Dai-Jin
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.32
no.4
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pp.137-143
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2021
Objectives: Despite the growing concern regarding the adverse effects related to problematic smartphone use (PSU), little is known about underlying morphologic changes in the brain. The brainstem is a deep brain structure that consists of several important nuclei associated with emotions, sensations, and motor functions. In this study, we sought to examine the difference in the volume of brainstem substructures among adolescents with and without PSU. Methods: A total of 87 Korean adolescents participated in this study. The PSU group (n=20, age=16.2±1.1, female:male=12:8) was designated if participants reported a total Smartphone Addiction Proneness Scale (SAPS) score of ≥42, whereas the remaining participants were assigned to the control group (n=67, age=15.3±1.7, female:male=19:48). High-resolution T1 magnetic resonance imaging was performed, and the volume of each of the four brainstem substructures [midbrain, pons, medulla, and superior cerebellar peduncle (SCP)] was measured. Analysis of covariance was conducted to reveal group differences after adjusting for effects of age, gender, whole brainstem volume, depressive symptoms, and impulsivity. Results: The PSU group showed a significantly smaller volume of the SCP than the control group (F=8.273, p=0.005). The volume of the SCP and the SAPS score were negatively correlated (Pearson's r=-0.218, p=0.047). Conclusion: The present study is the first to reveal an altered volume of the brainstem substructure among adolescents with PSU. This finding suggests that the altered white matter structure in the brainstem could be one of the neurobiological mechanisms underlying behavioral changes in PSU.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.273-275
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2022
The use of drugs by pregnant women poses a potential risk to the fetus. Therefore, it is essential to classify drugs that pregnant women should prohibit. However, the fetal toxicity of most drugs has not been identified. This takes a lot of time and cost. In silico approaches, such as virtual screening, can identify compounds that may present a high risk to the fetus for a wide range of compounds at the low cost and time. We collected class information of each drug from the hazard classification lists for prescribing drugs in pregnancy by the government of Korea and Australia. Using the structural and chemical features of each drug, various machine learning models were constructed to predict fetal toxicity of drugs. For all models, the quantitative performance evaluation was performed. Based on the attention algorithm, important molecular substructures of compounds were identified in the process of predicting the fetal toxicity of the drug by the proposed model. From the results, we confirmed that drugs with a high risk of fetal toxicity can be predicted for a wide range of compounds by machine learning. This study can be used as a pre-screening tool for fetal toxicity predictions, as it provides key molecular substructures associated with the fetal toxicity of compounds.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.28
no.5
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pp.20-29
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2024
The chloride diffusion coefficient is a critical indicator for assessing the durability of concrete marine substructures. This study develops a prediction model for the chloride diffusion coefficient using data from concrete bridges located in marine exposure zones (atmospheric, splash, tidal), an aspect that has not been considered in previous studies. Chloride profile data obtained from these bridge substructures were utilized. After data preprocessing, machine learning models, including Random Forest (RF), Gradient Boosting Machine (GBM), and K-Nearest Neighbors (KNN), were optimized through hyperparameter tuning. The performance of these models was developed and compared under three different variable sets. The first model uses six variables: water-to-binder (W/B) ratio, cement type, coarse aggregate volume ratio, service life, strength, and exposure environment. The second model excludes the exposure environment, using only the remaining five variables. The third model relies on just three variables: service life, strength, and exposure environment factors that can be obtained from precision safety diagnostics. The results indicate that including the exposure environment significantly enhances model performance for predicting the chloride diffusion coefficient in concrete bridges in marine environments. Additionally, the three variable model demonstrates that effective predictions can be made using only data from precision safety diagnostics.
There are more than 800 railway steel plate girder bridges which are in use and the total length is approximately 50 km. Among these, it shall be pointed out that non-ballast rail systems which lay on wood sleepers are the most critical members. To strengthen this type of structures, mainly two methods have been applied. The first one is the most typical method which is to replace the girders with slab girder system or steel composite girders and to add ballast. It is not uncommon that the construction cost of substructure is more than ten time higher than that of superstructures and even in this case, the structural uncertainty for the substructures is not diminished. To resolve above mentioned problems, new method was developed to rehabilitate railway steel girder bridge by adding PC-slab using transport equipment. Using this method, substructure strengthen is rarely required because the additional weight to the bridge superstructure is only up to 1.0t/m. Also it was possible to save the construction cost by reducing construction duration and by simplifying the construction process. Experimental construction was performed for Jewon bridge and measurements were performed before and after construction to verify the bridge capacity.
Multi-span steel-concrete composite (SCC) bridges are very sensitive to earthquake loading. Extensive damage may occur not only in the substructures (piers), which are expected to yield, but also in the other components (e.g., deck, abutments) involved in carrying the seismic loads. Current seismic codes allow the design of regular bridges by means of linear elastic analysis based on inelastic design spectra. In bridges with superstructure transverse motion restrained at the abutments, a dual load path behavior is observed. The sequential yielding of the piers can lead to a substantial change in the stiffness distribution. Thus, force distributions and displacement demand can significantly differ from linear elastic analysis predictions. The objectives of this study are assessing the influence of piers-deck stiffness ratio and of soil-structure interaction effects on the seismic behavior of continuous SCC bridges with dual load path, and evaluating the suitability of linear elastic analysis in predicting the actual seismic behavior of these bridges. Parametric analysis results are presented and discussed for a common bridge typology. The response dependence on the parameters is studied by nonlinear multi-record incremental dynamic analysis (IDA). Comparisons are made with linear time history analysis results. The results presented suggest that simplified linear elastic analysis based on inelastic design spectra could produce very inaccurate estimates of the structural behavior of SCC bridges with dual load path.
Parametric identification of structures is one of the important aspects of structural health monitoring. Most of the techniques available in the literature have been proved to be effective for structures with small degree of freedoms. However, the problem becomes challenging when the structure system is large, such as bridge structures. Therefore, it is highly desirable to develop parametric identification methods that are applicable to complex structures. In this paper, the LSE based techniques will be combined with the substructure approach for identifying the parameters of a cable-stayed bridge with large degree of freedoms. Numerical analysis has been carried out for substructures extracted from the 2-dimentional (2D) finite element model of a cable-stayed bridge. Only vertical white noise excitations are applied to the structure, and two different cases are considered where the structural damping is not included or included. Simulation results demonstrate that the proposed approach is capable of identifying the structural parameters with high accuracy without measurement noises.
Substructure shake table testing is a class of real-time hybrid simulation (RTHS). It combines shake table tests of substructures with real-time computational simulation of the remaining part of the structure to assess dynamic response of the entire structure. Unlike in the conventional hybrid simulation, substructure shake table testing imposes acceleration compatibilities at substructure boundaries. However, acceleration tracking of shake tables is extremely challenging, and it is not possible to produce perfect acceleration tracking without time delay. If responses of the experimental substructure have high correlation with ground accelerations, response errors are inevitably induced by the erroneous input acceleration. Feeding the erroneous responses into the RTHS procedure will deteriorate the simulation results. This study presents a set of techniques to enable reliable substructure shake table testing. The developed techniques include compensation techniques for errors induced by imperfect input acceleration of shake tables, model-based actuator delay compensation with state observer, and force correction to eliminate process and measurement noises. These techniques are experimentally investigated through RTHS using a uni-axial shake table and three-story steel frame structure at the Johns Hopkins University. The simulation results showed that substructure shake table testing with the developed compensation techniques provides an accurate and reliable means to simulate the dynamic responses of the entire structure under earthquake excitations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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