Smart structures are those structure that could adopt some behavior to prevent instability in their responses. The recognition of stability deterioration has been performed through rigid mathematical formulations in control theory and unpredicted results could not be addressed in control systems since they are able to only work under their predefined condition. On the other hand, incorporating all affecting parameters could result in high computational cost and delay time in the response of the systems. Artificial intelligence (AI) method has shown to be a promising methodology not only in the computer science by at everyday life and in engineering problems. In the present study, we exploit the capabilities of artificial intelligence method to obtain frequency response of a smart structure. In this regard, a comprehensive development of equations is presented using Hamilton' principle and first order shear deformation theory. The equations were solved by numerical methods and the results are used to train an artificial neural network (ANN). It is demonstrated that ANN modeling could provide accurate results in comparison to the numerical solutions and it take less time than numerical solution.
비교적 수심이 낮은 해안에 설치되는 소형어항 및 해안구조물 등은 연안흐름을 방해하여 표사이동의 평형상태를 붕괴시킬 수 있으며 구조물에 의한 회절파의 영향으로 파랑이 집중되어 국소적인 해안침식을 유발시킬 가능성이 크다. 이와 같은 해안침식을 제어하기 위한 대책으로는 다양한 저감공법이 제안되어 이용되고 있으나 이안제, 돌제 및 헤드랜드 등의 공법은 침식제어에 대한 직접적인 효과는 우수할 수도 있으나 해수면위로 구조물이 드러나기 때문에 경관이 우수한 해수욕장에서는 경관을 해치게 되어 적용하기 어려운 측면이 있다. 해안관광을 우선시하는 지역에서는 바다조망권을 훼손시키지 않고 2차적인 환경영향을 최소화 시키고자 하는 목적으로 광폭의 잠제인 인공리프를 채택하는 사례가 증가하고 있다. 한편 인공리프를 설치하고자 할 경우에는 인공리프의 길이와 인공리프 사이의 개구폭 및 해안선으로부터의 이안거리를 어떻게 결정하는지가 중요하다. 그러나 이러한 인공리프의 중요설계요소들에 대한 명확한 설계기준은 확립되어 있지 않다. 본 연구에서는 다양한 종류의 수리모형실험을 수행하고 인공리프 주변에서 발생되는 파랑 및 흐름장의 변화를 PIV기법 등을 이용한 정밀측정 및 해석을 수행하여 인공리프 길이와 이안거리 및 개구폭에 대한 기준을 제시하고자 하였다.
In order to increase the seismic safety of nuclear power plant (NPP) structures, a technique to reduce the seismic load transmitted to the NPP structure by using a seismic isolation device such as a lead-rubber bearing has recently been actively researched. In seismic design of NPP structures, three directional (two horizontal and one vertical directions) artificial synthetic earthquakes (G0 group) corresponding to the standard design spectrum are generally used. In this study, seismic analysis was performed by using three directional artificial synthetic earthquakes (M0 group) corresponding to the maximum-minimum spectrum reflecting uncertainty of incident direction of earthquake load. The design basis earthquake (DBE) and the beyond design basis earthquakes (BDBEs are equal to 150%, 167%, and 200% DBE) of G0 and M0 earthquake groups were respectively generated for 30 sets and used for the seismic analysis. The purpose of this study is to compare seismic responses and seismic fragility curves of seismically isolated NPP structures subjected to DBE and BDBE. From the seismic fragility curves, the probability of failure of the seismic isolation system when the peak ground acceleration (PGA) is 0.5 g is about 5% for the M0 earthquake group and about 3% for the G0 earthquake group.
인공용승구조물 설치해역에서 구조물 설치에 따른 해양환경변화를 조사하였다. 남해안의 전선역에 인접한 연구해역의 남동역에서 고온$\cdot$고염의 분포가 하계에 뚜렷하게 나타났다. 또한 구조물 설치 해역에서는 구조물 설치에 따른 유동의 변화 양상을 볼 수 있었다. 하계 영양염은 표층과 중층에서 구조물 투하 전인 2002년보다 구조물 투하 후인 2005년에 크게 증가하였다. 인공용승구조물설치에 따른 해역의 해양환경특성을 파악하기 위해서는 구조물 효과에 의한 구조물 투하 전$\cdot$후의 보다 장기적인 해양환경조사를 통한 환경변화를 정량적으로 파악할 필요가 있다.
이 연구의 목적은 녹화를 위한 인공지반이 구조물에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 인공지반 녹화 시 고려해야 할 기술적 사항은 건물에 미치는 하중과 식물의 생육에 관한 것이다. 인공지반이 구조물에 미치는 영향에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 펄라이트와 자연토양이 혼합된 인공지반이 구조물에 미치는 하중으로 인한 영향을 분석하였다. 인공지반이 구조물에 미치는 하중은 인공지반이 포화되었을 때 최대가 되며, 강우강도가 인공지반의 침투능을 증가할 때 인공지반이 포화된다. 인공지반의 포화 여부를 판정하기 위하여 강우 강도는 도시배수시설물 설계에 이용되는 10년 빈도 10분 강우 강도를 이용하였고, 침투능은 정수위투수계수 측정법을 이용하여 산정하였다. 인공토 및 혼합토는 그 비율에 따라 투수계수가 변하며, 특히 다짐 정도에 따라 변동이 큰 것으로 나타났으나, 대부분의 경우 재현기간 10년의 10분 강우강도를 초과하지는 않았다. 따라서 인공지반의 포화단위중량을 구조물 설계의 설계하중으로 적용하여야 함을 알 수 있다.
소실점(vanishing point)이란 카메라 렌즈를 통해 3차원 공간을 2차원 영상으로 투영하는 과정에서 평행한 직선들이 수렴하는 점을 의미한다. 소실점 검출은 영상 내의 정보를 이용하여 소실점의 위치를 파악하는 것을 의미하며, 영상 내 지점들의 상대적인 거리를 파악하거나 장면 전체의 3차원 구조를 파악하는데 활용된다. 일반적으로 영상 내 평행한 직선들은 인공 구조물 내에 존재하는 경우가 많으므로 직선 검출 기반 소실점 검출 기법들은 인공 구조물 내의 직선들을 찾아 이들이 수렴하는 점을 소실점으로서 검출하는 것을 목표로 한다. 이 때, 영상 내에서 직선을 검출하기 위하여 먼저 에지 검출(edge detection)을 통해 에지 픽셀을 검출하고 그 결과를 허프 변환(Hough transform)하여 직선들을 찾아낸다. 그러나 각종 텍스쳐 및 노이즈 등 여러 원인들로 인해 위 과정에서 검출된 직선들이 모두 소실점을 지나지는 않는다. 따라서 검출된 직선들로부터 소실점을 정확히 검출하기 위해서는 각 직선에 대하여 소실점을 지날 가능성에 따라 다른 가중치를 부여하는 것이 필요한데 기존의 연구들은 가중치를 동일하게 부여하거나 단순한 수준의 가중치 계산을 적용해 왔다. 본 논문에서는 소실점을 지나는 직선들은 대부분 인공 구조물 내의 직선들임에 착안하여 직선에 가중치를 부여하는 새로운 방법을 제안하고 이를 이용한 소실점 검출 결과를 몇 가지 기존 방법들과 비교하였다. 그 결과, 기존 방법들에 비하여 소실점 추정 오류가 약 65% 감소하였다.
Historical structures that function as a bridge from past to present are the cultural and social reflections of societies. Masonry bridges are one of the important historical structures. These bridges are vulnerable against to seismic action. In this study, linear and non-linear dynamic analyses of historical Nadir Bridge are assessed. The bridge is modelled with three dimensional finite elements. For the seismic effect, artificial acceleration records are generated considering the seismic characteristics of the region where the bridge is located. Seismic response of the bridge is investigated.
The objective of this study was to monitor and evaluate the schooling characteristics, including the distribution density (volume backscattering strength) and acoustic size (target strength), of commercially valuable species swimming in response to artificial reefs installed at Suyeong Man, Busan, Korea. Fish aggregations at two artificial reef areas and at a nearby natural rocky reef habitat were recorded and analyzed using a 70 kHz split-beam echo sounder and 330 kHz side-scan sonar from August to September, 2006. An underwater CCTV camera system was also used to observe marine organisms in physical contact with and swimming very close to artificial reefs. During the acoustic observations at three reef sites, useful information about schooling characteristics of fish aggregations responding to artificial reefs were obtained, but more trials are needed to confirm significant differences in schooling behavior and geographical distributions in areas containing natural reef structures and artificial reefs.
Recently, deep learning that is the most popular and effective class of machine learning algorithms is widely applied to various industrial areas. A number of research on various topics about structural engineering was performed by using artificial neural networks, such as structural design optimization, vibration control and system identification etc. When nonlinear semi-active structural control devices are applied to building structure, a lot of computational effort is required to predict dynamic structural responses of finite element method (FEM) model for development of control algorithm. To solve this problem, an artificial neural network model was developed in this study. Among various deep learning algorithms, a recurrent neural network (RNN) was used to make the time history response prediction model. An RNN can retain state from one iteration to the next by using its own output as input for the next step. An eleven-story building structure with semi-active tuned mass damper (TMD) was used as an example structure. The semi-active TMD was composed of magnetorheological damper. Five historical earthquakes and five artificial ground motions were used as ground excitations for training of an RNN model. Another artificial ground motion that was not used for training was used for verification of the developed RNN model. Parametric studies on various hyper-parameters including number of hidden layers, sequence length, number of LSTM cells, etc. After appropriate training iteration of the RNN model with proper hyper-parameters, the RNN model for prediction of seismic responses of the building structure with semi-active TMD was developed. The developed RNN model can effectively provide very accurate seismic responses compared to the FEM model.
Kim, Young Dae;Shim, Jung Min;Park, Mi Seon;Hong, Jung-Pyo;Yoo, Hyun Il;Min, Byung Hwa;Jin, Hyung-Joo;Yarish, Charles;Kim, Jang K.
ALGAE
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제28권4호
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pp.365-369
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2013
The objective of this study was to determine the optimal blade size and timing to transplant seed-stock of Ecklonia cava Kjellman onto the reef structure. We used the modified artificial stepped reef structure. A total of 14 units (3.0 m length ${\times}$ 3.5 m width ${\times}$ 1.1 m height) were deployed 7-8 m deep under the water to examine the optimal blade size and timing to transplant seed-stock of E. cava onto the structures. Sporophytes of E. cava <1 cm in length were all died within 1 month of transplantation. The blades of 5-10 cm in length which were transplanted in March 2007 survived and grew well on the artificial reefs. Growth rates of 5-10 cm size class were higher than those of longer blade sporophytes (20-30 cm size class, transplanted in April) while the survival rates showed no difference between the classes of blade size. Both classes of 5-10 and 20-30 cm in length grew until July, and a reduction in size had occurred in September. These results indicate the importance of the blade size of E. cava and timing for successful transplantation of the seaweed on artificial reef structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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