In this study, type analysis was conducted along with the advancement of basic data to calculate the maximum damage caused by strong winds during the typhoon period. The result of the damage by region showed that in 2012, the difference in damage was clearly distinguished as the region was classified in detail. In addition, the result of the annual damage in 2011 was strong on the west coast, and in 2016, the damage to the southeast coast was significant. In 2012, the 3-second gust was relatively stronger on the west and southeast coasts than in 2011, and the winds blew stronger along the southeast coast in 2016. Monthly damage data showed that the damage to the west coast was high in August, and the damage to the southeast coast was high in October from 2002 to 2019. The 3-second gust showed the result of wide expansion throughout the southern coast of the Korean Peninsula in October. As a result, the damage differs for type bacause the intensities and paths of typhoons vary depending on their characteristics, the 3-second gust blows differently by region based on regional characteristics, and the sale price is considered in metropolitan cities.
본 연구에서는 최근 활용성이 증가하는 항공사진과 GIS기법을 이용하여 집중호우로 인한 피해정보를 산출하기 위한 방법에 대해 연구하였다. 연구 대상지역은 경상북도 봉화군 춘양면 일대로써 2008년 7월 말 국지성 집중호우로 인해 수해를 입은 지역이다. 연구 수행을 위해 우선 연구 대상지역의 데이터를 수집하여 데이터베이스를 구축하였다. 아울러 항공사진을 이용하여 추출 가능한 피해 대상 항목을 선정하고, 활용 가능한 GIS 레이어를 분석하였다. 피해정보의 추출은 판독 가능한 항목을 대상으로 피해 전 후의 항공사진을 비교하는 방법을 시도하였다. 해당 피해 항목에 대한 레이어가 존재할 경우에는 GIS의 중첩기능을 통하여 정확하고 용이한 정보의 추출이 가능하였다. GIS와 항공사진을 이용한 피해정보 추출은 소규모의 피해는 물론, 현장조사 시 접근이 어렵고 피해 범위가 넓은 지역에 대한 피해정보를 신속히 추출함으로써 신속한 복구계획의 수립이 가능하였다. 나아가 이러한 방법을 통하여 신속한 피해의 복구를 지원하여 이차적인 피해를 최소화하고, 향후 집중호우에 의한 피해조사 업무의 혁신에 기여가 클 것으로 사료된다.
Plasma-induced charging damage was been measured during TaN gate electrode of MISFET(TaN/$HfO_2$/Si) or interconnection metal etching step using large antenna structures. The results of these experiments were obtained that $HfO_2$ gate dielectric layer was affected about plasma charging effects and damage increased with F-N tunneling. Therefore, the etching conditions should be optimized to avoid the defects caused by plasma charging.
Earthquake disaster frequently happens in Shizuoka Prefecture and it is commonly predicted that a giant earthquake(Tokai Earthquake) could occur in the near future. When a giant earthquake happens, extensive damage of lifelines will be expected. It is considered that the collection of damage information and the establishment of a communication network system are very important in order to restore lifelines quickly. And geographic information system(GIS) might playa very important role to grasp the spatial information of lifeline damage in a natural disaster. The authors' group had a research project to study a lifeline restoration support system with image processing and ad hoc networking in a natural disaster. The objectives of this presentation are to introduce our project and to show some results of our study. The authors finally constructed the GIS for the integration of damage information acquired by image processing and ad hoc networking.
위성영상은 광범위한 지역에 걸쳐 실시간으로 정확한 지표 상태에 대한 정보를 수집할 수 있어 재난재해관리에도 효율적 수단으로 사용되고 있다. 특히 고해상도 영상은 1m급 이하 지표 물체를 탐지할 수 있어 도심지역 정보 획득에 매우 유용하다. 본 논문에는 재난 발생 시 고해상도 위성영상으로부터 변화탐지 기법을 사용하여 피해를 탐지하고 피해정보를 추출하는 방법론이 제안되었다. 사용된 영상분석기법은 텍스쳐 정보를 이용하여 시간적 변화를 탐지하는 기법으로 특징 추출과 변화탐지 단계로 구성되어있다. 특징 추출 단계에서는 wavelet과 GLCM을 이용하여 텍스쳐가 추출되었고 변화탐지 단계에서는 영역간 텍스쳐의 상관관계를 이용한 분류기법이 사용되었다. 제안된 방법은 고해상도 위성영상을 사용하여 지진피해지역을 탐지하는 예에 적용되어 테스트 되었다.
한반도 주변에는 백두산, 아소산, 사쿠라지마산, 키카이산 등이 분포하고 있으며 최근 백두산의 분화 징후가 급증하고 있어 겨울철 분화 시 계절풍에 따라 화산재가 유입될 수 있는 피해가 우려되고 있다. 따라서 화산재 확산 및 피해에 대한 조사 및 대책에 대한 구체적인 절차가 필요하지만 우리나라 국가법령정보센터에서 제시하는 화산재 주의보 및 경보는 '피해가 예상될 때'와 '심각한 피해가 예상될 때'로 기준이 모호하다. 이에 본 연구에서는 피해발생 임계치를 분석하고 국외 피해사례를 국내에 적용하기 위하여, 공신력있는 공공기관의 국내 공간정보 구축 현황 조사를 수행하였다. 국외 화산재 피해 조사 결과 각 국가의 생활 형태나 수입원에 따라 피해사례가 자세히 작성된 부분이 상이하였다. 따라서 국외 화산재 피해 사례를 국내에 집적으로 적용하는 것이 아니라, 국내의 사회환경 및 자연환경의 특징을 반영한 공간정보 분석을 수행하였고 우리나라 화산재 피해발생시 고려해야 할 매체를 선정하였다. 최종적으로 국내 화산재 피해내역은 보건, 주거, 도로, 철도, 항공, 전력, 수도, 농업, 축산, 산림 그리고 토양으로 분류하는 것이 적합할 것으로 사료된다. 본 연구는 국내외 화산재 피해가 발생했을 경우 공신력 있는 공간정보를 활용해 피해 항목을 정리 했다는 것에 의미가 있으며, 향후 우리나라에 최적화된 화산재 경보 수립할 때 본 연구에서 조사한 국외 화산재 피해사례 및 국내 공간정보구축 현황은 정책수립에 도움이 될 것이다.
The damage of natural disasters has occurred on huge scale more frequently than before. The damage caused by the disasters are summarized and are analyzed, and are managed as a very general type of documentation, not showing the position of previous damage records and related information such as weather, facilities of CCTV, hospitals, and gas station on the maps. Therefore, it needs to provide map-based searching systems considering damaged area as well as search key-words. This paper focuses on the development of a search system based on the map to manage previous disaster records and related information each disaster using spatial databases. This system consists of three modules, which are databases to store disaster data, the SQL procedure-based search module to extract needed information from the constructed databases, and the map module to express the search results on the map. This paper will contribute to provide framework of a system development for managing the disaster information according to each year and disaster based on the maps and to be utilized as the basic framework in developing damage prediction and prevention systems for disasters in future.
A novel finite element (FE) model updating method based on multi-resolution analysis (MRA) is proposed. The true stiffness of the FE model is considered as the superposition of two pieces of stiffness information of different resolutions: the pre-defined stiffness information and updating stiffness information. While the resolution of former is solely decided by the meshing density of the FE model, the resolution of latter is decided by the limited information obtained from the experiment. The latter resolution is considerably lower than the former. Second generation wavelet is adopted to describe the updating stiffness information in the framework of MRA. This updating stiffness in MRA is realized at low level of resolution, therefore, needs less number of updating parameters. The efficiency of the optimization process is thus enhanced. The proposed method is suitable for the identification of multiple irregular cracks and performs well in capturing the global features of the structural damage. After the global features are identified, a refinement process proposed in the paper can be carried out to improve the performance of the MRA of the updating information. The effectiveness of the method is verified by numerical simulations of a box girder and the experiment of a three-span continues pre-stressed concrete bridge. It is shown that the proposed method corresponds well to the global features of the structural damage and is stable against the perturbation of modal parameters and small variations of the damage.
Jiajia, Hao;Xinqun, Zhu;Yang, Yu;Chunwei, Zhang;Jianchun, Li
Smart Structures and Systems
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제30권6호
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pp.673-686
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2022
Deep learning algorithms for Structural Health Monitoring (SHM) have been extracting the interest of researchers and engineers. These algorithms commonly used loss functions and evaluation indices like the mean square error (MSE) which were not originally designed for SHM problems. An updated loss function which was specifically constructed for deep-learning-based structural damage detection problems has been proposed in this study. By tuning the coefficients of the loss function, the weights for damage localization and quantification can be adapted to the real situation and the deep learning network can avoid unnecessary iterations on damage localization and focus on the damage severity identification. To prove efficiency of the proposed method, structural damage detection using convolutional neural networks (CNNs) was conducted on a truss bridge model. Results showed that the validation curve with the updated loss function converged faster than the traditional MSE. Data augmentation was conducted to improve the anti-noise ability of the proposed method. For reducing the training time, the normalized modal strain energy change (NMSEC) was extracted, and the principal component analysis (PCA) was adopted for dimension reduction. The results showed that the training time was reduced by 90% and the damage identification accuracy could also have a slight increase. Furthermore, the effect of different modes and elements on the training dataset was also analyzed. The proposed method could greatly improve the performance for structural damage detection on both the training time and detection accuracy.
Luo, Jianjun;Liang, Daan;Kafali, Cagdas;Li, Ruilong;Brown, Tanya M.
Wind and Structures
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제19권3호
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pp.321-337
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2014
This study has developed an Enhanced Remote-Sensing (ERS) scale to improve the accuracy and efficiency of using remote-sensing images of residential building to predict their damage conditions. The new scale, by incorporating multiple damage states observable on remote-sensing imagery, substantially reduces measurement errors and increases the amount of information retained. A ground damage survey was conducted six days after the Joplin EF 5 tornado in 2011. A total of 1,400 one- and two-family residences (FR12) were selected and their damage states were evaluated based on Degree of Damage (DOD) in the Enhanced Fujita (EF) scale. A subsequent remote-sensing survey was performed to rate damages with the ERS scale using high-resolution aerial imagery. Results from Ordinary Least Square regression indicate that ERS-derived damage states could reliably predict the ground level damage with 94% of variance in DOD explained by ERS. The superior performance is mainly because ERS extracts more information. The regression model developed can be used for future rapid assessment of tornado damages. In addition, this study provides strong empirical evidence for the effectiveness of the ERS scale and remote-sensing technology for assessment of damages from tornadoes and other wind events.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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