일반적인 조정계산에서는 독립변수의 오차는 없다고 가정하고 종속변수의 오차만을 고려하는 최소제곱해를 구한다. 그러나 지상측량에 의해 결정한 3차원 공간좌표나 GNSS (Global Navigation Satellite System) 기반 추정좌표는 성분별로 독립적으로 결정되지 않으므로 모든 성분에 오차가 있을 뿐만 아니라 공분산도 존재한다. 따라서 좌표쌍을 이용한 평면 추정이나 좌표계 변환에서는 모든 성분의 오차를 고려하는 전최소제곱을 적용해야 한다. 이를 위한 다양한 모델이 존재하며, 특별한 제약조건을 제외하면 동등한 해를 제공한다. 본 연구에서는 가우스-헬머트 모델(GHM: Gauss-Helmert Model) 기반 전최소제곱으로 VLBI 타겟이 형성하는 자취를 이용하여 평면의 법선벡터를 추정했으며, 지역좌표계를 세계측지계로 변환하는 계수 결정에도 적용했다. 평면방정식의 경우 기존 최소제곱 방법과 비교해서 법선벡터는 동일하지만 분산요소의 안정성과 타겟 위치에 따른 분산요소 특성을 명확히 확인할 수 있었다. 좌표계 변환계수는 가우스-헬머트 모델을 적용하면 변환 전후 두 좌표계에서 모두 잔차를 계산할 수 있으며, 기존 방식보다 잔차가 더 작아진다.
지하공간 및 터널의 계획과 설계 단계에서 지반 조건과 관련한 정보는 경제성과 안정성 강화측면에서 매우 중요하다. 일반적으로 지반 조건은 RMR혹은 Q-system과 같은 공학적 암반 분류값을 이용하거나 지구물리 탐사의 결과 영상으로 표현할 수 있다. RMR이나 Q값은 설계를 위한 직접적 정보를 제공하나 그 대표 영역은 제한적이다. 반면 지구물리탐사 결과 영상은 전체 영역을 표현할 수 있는 반면 간접적인 정보만을 제공할 수 있다. 이와 같은 지반 정보들은 근본적으로 불확실성을 내포하고 있고, 서로 다른 공학적 단위로 표현되며 그 물리적 의미에서도 차이가 있다. 최근 크리깅이나 조건부 시뮬레이션과 같은 지구통계학적 방법들을 이용하여 전체 노선에 대한 RMR의 공간 분포를 추정해 왔었다. 본 연구에서는 주된 RMR 변량만을 이용하는 크리깅이나 조건부 시뮬레이션의 단점을 극복하기 위해 모의 담금질 기법을 적용하였다. 지구물리탐사 결과 영상을 참조영상으로 하여 RMR의 공간 분포를 추정하고 이와 결합된 불확실성을 평가하였다. 모의 담금질 기법은 주어진 제약조건을 만족시키도록 설계된 최적화 기법의 일종이다 RMR공간 분포 추정과 불확실성 평가를 위한모의 담금질 기법의 적용 과정을 제안하였다. 지반공학적 적용을 위해 RMR의 통계 모델과 지구물리탐사 결과 영상과의 상관성을 이용한 목적함수들을 정의하였다.
교통카드 데이터는 승하차 정류장과 시각 등 활용가능성 높은 정보들을 포함하고 있어 대중교통 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 데이터 수집·저장 과정에서 물리적·환경적 요인에 의해 다양한 오류가 교통카드 데이터에 존재하지만, 오류 유형과 보정에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 교통카드 데이터의 승하차 정류장 정보 오류를 상세히 살펴보았다. 제주특별자치도에서 수행된 버스승하차조사 자료와 동일 기간을 대상으로 수집된 교통카드 데이터와 승차정류장을 중심으로 비교한 결과 교통카드 데이터의 승차정류장 정보 오류율이 6.2% 수준으로 보정이 필요함을 확인하였다. 6단계로 구성된 버스정보시스템 데이터 기반 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘을 제시하였다. 버스승하차조사 자료와 버스정보시스템 데이터를 비교한 결과 승차정류장 정보 일치율은 98..3% 수준으로 버스정보시스템 데이터를 활용하여 정류장 오류 보정 가능성을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘의 성능을 승차정류장을 중심으로 누락을 제외하고 평가한 결과 교통카드 승차정류장 정보 오류율이 보정 전 6.2%에서 보정 후 1.0%로 5.2%p 감소한 것으로 나타났다. 정류장 정보 오류가 보정된 교통카드 데이터를 통해 버스 노선 조정과 대중교통 인프라 투자 정책의사 결정이 보다 합리적으로 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
Kalapodis, Nicos A.;Papagiannopoulos, George A.;Beskos, Dimitri E.
Earthquakes and Structures
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제18권1호
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pp.27-44
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2020
This work presents a comparison of three performance-based seismic design methods (PBSD) as applied to plane steel frames having eccentric braces (EBFs) and buckling restrained braces (BRBFs). The first method uses equivalent modal damping ratios (ξk), referring to an equivalent multi-degree-of-freedom (MDOF) linear system, which retains the mass, the elastic stiffness and responds in the same way as the original non-linear MDOF system. The second method employs modal strength reduction factors (${\bar{q}}_k$) resulting from the corresponding modal damping ratios. Contrary to the behavior factors of code based design methods, both ξk and ${\bar{q}}_k$ account for the first few modes of significance and incorporate target deformation metrics like inter-storey drift ratio (IDR) and local ductility as well as structural characteristics like structural natural period, and soil types. Explicit empirical expressions of ξk and ${\bar{q}}_k$, recently presented by the present authors elsewhere, are also provided here for reasons of completeness and easy reference. The third method, developed here by the authors, is based on a hybrid force/displacement (HFD) seismic design scheme, since it combines the force-base design (FBD) method with the displacement-based design (DBD) method. According to this method, seismic design is accomplished by using a behavior factor (qh), empirically expressed in terms of the global ductility of the frame, which takes into account both non-structural and structural deformation metrics. These expressions for qh are obtained through extensive parametric studies involving non-linear dynamic analysis (NLDA) of 98 frames, subjected to 100 far-fault ground motions that correspond to four soil types of Eurocode 8. Furthermore, these factors can be used in conjunction with an elastic acceleration design spectrum for seismic design purposes. Finally, a comparison among the above three seismic design methods and the Eurocode 8 method is conducted with the aid of non-linear dynamic analyses via representative numerical examples, involving plane steel EBFs and BRBFs.
스테레오 비전 시스템(stereo vision system)은 2차원 영상정보를 이용하여 3차원 깊이 정보를 획득하는 데 유용한 방법으로, 그동안 많은 연구가 진행되었다. 3차원 깊이 정보를 획득하기 위해서는 영상의 대응점을 찾아야 하는데, 속도와 정확성을 동시에 만족시키기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 가중치(weight)를 적용한 cost aggregation 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 이 방법은 스테레오 영상의 특징을 이용하여 가중치를 획득하고, 색상정보, 밝기정보에 거리정보를 이용하여 가중치를 적용한 후, 이를 이용하여 대응점을 찾아 깊이 정보를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 ground truth가 존재하는 다양한 스테레오 영상을 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 다양한 영상에서도 향상된 결과를 보였다.
스테레오 비전 시스템(stereo vision system)은 2차원 영상정보를 이용하여 3차원 깊이 정보를 획득하는 데 유용한 방법으로, 그동안 많은 연구가 진행되었다. 3차원 깊이 정보를 획득하기 위해서는 영상의 대응점을 찾아야 하는데, 속도와 정확성을 동시에 만족시키기가 어렵다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 적응적 가중치(weight)를 적용한 cost aggregation 기반의 스테레오 정합 기법을 제안한다. 이 방법은 스테레오 영상의 특징을 이용하여 가중치를 획득하고, 색상정보, 밝기정보, 거리정보에 가중치를 적용한 후, 이를 이용하여 대응점을 찾아 깊이 정보를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 ground truth가 존재하는 다양한 스테레오 영상을 이용하여 실험하였으며, 실험 결과 다양한 영상에서도 향상된 결과를 보였다.
Rithy Prak;Ji Ho Park;Sanggi Jeong;Arum Jang;Min Jae Park;Thomas H.-K. Kang;Young K. Ju
Computers and Concrete
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제31권5호
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pp.457-468
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2023
Buildings, bridges, and dams are examples of civil infrastructure that play an important role in public life. These structures are prone to structural variations over time as a result of external forces that might disrupt the operation of the structures, cause structural integrity issues, and raise safety concerns for the occupants. Therefore, monitoring the state of a structure, also known as structural health monitoring (SHM), is essential. Owing to the emergence of the fourth industrial revolution, next-generation sensors, such as wireless sensors, UAVs, and video cameras, have recently been utilized to improve the quality and efficiency of building forensics. This study presents a method that uses a target-based system to estimate the dynamic displacement and its corresponding dynamic properties of structures using UAV-based video. A laboratory experiment was performed to verify the tracking technique using a shaking table to excite an SDOF specimen and comparing the results between a laser distance sensor, accelerometer, and fixed camera. Then a field test was conducted to validate the proposed framework. One target marker is placed on the specimen, and another marker is attached to the ground, which serves as a stationary reference to account for the undesired UAV movement. The results from the UAV and stationary camera displayed a root mean square (RMS) error of 2.02% for the displacement, and after post-processing the displacement data using an OMA method, the identified natural frequency and damping ratio showed significant accuracy and similarities. The findings illustrate the capabilities and reliabilities of the methodology using UAV to evaluate the dynamic properties of structures.
이 연구에서는 최근 사회기반시설물의 스마트 모니터링을 위하여 많은 관심을 받고 있는 광섬유 FBG형 가속도계와 MEMS형 가속도계의 적용성을 평가하고자 하였다. 이들의 성능을 비교하기 위하여 저주파수 영역에서 높은 민감도와 신뢰성을 가지고 있는 ICP형 가속도계를 스마트 센서와 동시에 모형구조물에 부착하여 소규모 진동대 실험을 수행하였으며, 계측된 응답을 이용하여 모드해석을 수행함으로써 간접적으로 계측자료의 신뢰성을 비교하였다. 계측자료로부터 구한 모드자료를 이용하여 진단빌딩의 층간 강성을 추정하였다. 추정된 강성의 신뢰성을 검증하기 위하여 기지의 질량을 추가하여 구조물의 특성을 변경시킨 후, 다시 진동대 실험을 수행하여 구한 실험모드해석 결과를 수치해석결과와 비교하였다.
Wang, Ying Hsuan;Lee, Ji Sang;Kim, Sang Kyun;Sohn, Hong-Gyoo
한국측량학회지
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제36권5호
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pp.395-401
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2018
Recently, most of mobile devices are equipped with GNSS (Global Navigation Satellite System). When the GNSS signal is available, it is easy to obtain position information. However, GNSS is not suitable solution for indoor localization, since the signals are normally not reachable inside buildings. A wide varieties of technology have been developed as a solution for indoor localization such as Wi-Fi, beacons, and inertial sensor. With the increased sensor combinations in mobile devices, mobile devices also became feasible to provide a solution, which based on PDR (Pedestrian Dead Reckoning) method. In this study, we utilized the combination of three sensors equipped in mobile devices including accelerometer, digital compass, and gyroscope and applied three representative PDR methods. The proposed methods are done in three stages; step detection, step length estimation, and heading determination and the final indoor localization result was evaluated with terrestrial LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained in the same test site. By using terrestrial LiDAR data as reference ground truth for PDR in two differently designed experiments, the inaccuracy of PDR methods that could not be found by existing evaluation method could be revealed. The firstexperiment included extreme direction change and combined with similar pace size. Second experiment included smooth direction change and irregular step length. In using existing evaluation method which only checks traveled distance, The results of two experiments showed the mean percentage error of traveled distance estimation resulted from three different algorithms ranging from 0.028 % to 2.825% in the first experiment and 0.035% to 2.282% in second experiment, which makes it to be seen accurately estimated. However, by using the evaluation method utilizing terrestrial LiDAR data, the performance of PDR methods emerged to be inaccurate. In the firstexperiment, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of x direction and y direction were 0.48 m and 0.41 m with combination of the best available algorithm. However, the RMSEs of x direction and y direction were 1.29 m and 3.13 m in the second experiment. The new evaluation result reveals that the PDR methods were not effective enough to find out exact pedestrian position information opposed to the result from existing evaluation method.
South Korea is pushing for the advancement of crop production technology to achieve food self-sufficiency and meet the demand for safe food. A medium-sized satellite for agriculture is being launched in 2023 with the aim of collecting and providing information on agriculture, not only in Korea but also in neighboring countries. The satellite is to be equipped with various sensors, though reference data for ground information are lacking. Hyperspectral remote sensing combined with 1st derivative is an efficient tool for the identification of agricultural crops. In our study, we develop a system for hyperspectral analysis of the ground-based reflectance spectrum, which is monitored seven times during the cultivation period of three soybean crops using a PSR-2500 hyperspectral sensor. In the reflection spectrum of soybean canopy, wavelength variations correspond with stages of soybean growths. The spectral reflection characteristics of soybeans can be divided according to growth into the vegetative (V)stage and the reproductive (R)stage. As a result of the first derivative analysis of the spectral reflection characteristics, it is possible to identify the characteristics of each wavelength band. Using our developed monitoring system, we observed that the near-infrared (NIR) variation was largest during the vegetative (V1-V3) stage, followed by a similar variation pattern in the order of red-edge and visible. In the reproductive stage (R1-R8), the effect of the shape and color of the soybean leaf was reflected, and the pattern is different from that in the vegetative (V) stage. At the R1 to R6 stages, the variation in NIR was the largest, and red-edge and green showed similar variation patterns, but red showed little change. In particular, the reflectance characteristics of the R1 stage provides information that could help us distinguish between the three varieties of soybean that were studied. In the R7-R8 stage, close to the harvest period, the red-edge and NIR variation patterns and the visible variation patterns changed. These results are interpreted as a result of the large effects of pigments such as chlorophyll for each of the three soybean varieties, as well as from the formation and color of the leaf and stem. The results obtained in this study provide useful information that helps us to determine the wavelength width and range of the optimal band for monitoring and acquiring vegetation information on crops using satellites and unmanned aerial vehicles (UAVs)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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