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Three Dimensional Responses of Middle Rise Steel Building under Blast Loads
황영서,이완수,Hwang, Young-Seo,Lee, Wan-Soo Computational Structural Engineering Institute of 2011 한국전산구조공학회논문집 Vol.24 No.6
최근 들어 여러 테러에 의한 폭발사건에서 유발된 위험상황에서 보듯이 폭발에 의한 인명피해나 시설물의 손상은 우리가 고려하는 재해수준을 넘는 비참한 결과를 항상 수반한다. 하지만 폭발에 대한 구조물의 설계는 그 연구나 대책이 상당히 미비한 실정이다. 이에 미국건물설계기준(UBC94)을 바탕으로 내진설계(Welded Moment Resistant Frame)된 10층 건물의 폭발에 대한 해석적 모델을 제공하고자 한다. 현재 폭발하중의 정량적인 결과는 미국 육군(U.S.Department of Army)에서 개발된 경험적 방법에 기반을 둔 프로그램을 통해 폭간거리에 따른 하중의 크기와 분포를 알 수 있다. 본 연구에 사용된 폭원의 성격은 반구형 표면 폭발(Hemispherical Surface Burst)의 경우를 사용하였으며, 또한 선형 및 비선형 시간 이력해석을 통해 건물의 변위, 상대변위, 요구/수행비 및 비선형 거동에 대한 해석적 결과를 제공하였다. 또한 현재 사용되고 있는 내진기준(FEMA356)에 적용하여 소성힌지의 거동을 통해 폭발에 대한 건물의 성능수준을 예상하였다. It has been suggested that buildings designed for strong ground motions will also have improved resistance to air blast loads. As an initial attempt to quantify this behavior, the responses of a ten story steel building, designed for the 1994 building code, with lateral resistance provided by perimeter moment frames, is considered. An analytical model of the building is developed and the magnitude and distribution of blast loads on the structure are estimated using available computer software that is based on empirical methods. To obtain the relationship between pressure, time duration, and standoff distance, these programs are used to obtain an accurate model of the air blast loading. A hemispherical surface burst for various explosive weights and standoff distances is considered for generating the air blast loading and determining the structural response. Linear and nonlinear analyses are conducted for these loadings. Air blast demands on the structure are compared to current seismic guidelines. These studies present the displacement responses, story drifts, demand/capacity ratio and inelastic demands for this structure.
MEMS 라이다 센서를 활용한 심층학습 기반 조적벽체 결함 인식 기술
황영서,박근형,양강혁 대한건축학회 2023 대한건축학회논문집 Vol.39 No.1
Most of the maintenance and safety inspections of buildings are performed with visual assessment of the inspector, which consumes a lot oftime and cost. With the development of computer vision and digital technologies such as 3D Laser scanners, automatic defect recognitionusing image processing and artificial intelligence has been widely studied. Current approach is largely relying on the image obtained from thecamera and the recognition performance could be varied depending on the surrounding environment. Recently, studies using 3D Laser scannerare being conducted to solve these problems. However, terrestrial laser scanners are expensive, so it is difficult to apply at the constructionsite. Therefore, this study proposed a method that can recognize masonry wall defects using a Microelectromechanical systems based LightDetection and Ranging sensor that having much lower price and reliable performance. This study was performed using masonry wallstructures and data were collected from samples having various types of defects in a laboratory environment. Masonry wall defects wererecognized using ResNet-50 and VGG16 models, which are widely used in previous studies. As a result of the classification, ResNet-50 andVGG16 achieved 98.75% and 96.88% accuracy, respectively. The results of this study can be utilized in the development of real-time defectrecognition method for a masonry wall at construction sites. 건축물의 유지관리 및 안전점검은 대부분 점검자의 육안으로 진행하여 많은 시간과 인력이 소모된다는 문제점이 있다. 이를 보완하기 위해 영상처리기술 및 인공지능을 활용한 결함 인식 기술 개발이 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존의 영상처리 기법은 카메라를 통해 얻은 이미지를 분석하는 방식으로 주변 환경에 따라 성능이 변하는 한계가 있다. 최근 이를 해결하기 위해 3D 레이저 스캐닝 센서를 이용한 결함인식 방법을 개발하였으나 장치의 가격이 비싸 활발한 활용이 어렵다는 단점이 있다. 이에 본 연구는 기존 스캐닝 장치보다 가격이 저렴하고 신뢰할만한 성능을 보이고 있는 MEMS 라이다 센서를 이용해 조적벽체의 결함을 인식할 수 있는 기술을 개발하였다. 해당 연구는 조적벽체를 대상으로 하였으며, 실험실 환경에서 여러 종류의 결함을 가진 시험체를 제작하여 데이터를 획득하였다. 조적벽체 결한 인식 방법으로 인공지능을 활용한 연구에서 많이 사용하고 있는 ResNet-50과 VGG16 모델을 사용하여 결함을 인식하였으며, 성능평가 결과 ResNet-50은 98.75%, VGG16은 96.88%의 정확도를 보여주었다. 해당 연구 결과는 모바일 3D 레이저 스캐닝 장치와 결합하여 조적벽체의 실시간 결함 인식 기술 개발에 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
자율주행 차량의 센서 고장으로 인한 Fallback 상황에서의 Minimal Risk Condition 달성에 관한 연구
황영서(Youngseo Hwang),이명수(Myungsu Lee),이윤화(Yunhwa Lee),김봉섭(Bongsuob Kim),임태호(Taeho Lim) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.2
본 논문은 자율주행 차량 내 탑재된 레이더, 카메라, 라이다와 같은 자율주행 센서 고장으로 인해 주변 환경을 오인지 또는 미인지로 인한 충돌 사고를 대응하기 위한 연구로 전방 인식 센서의 고장으로 인한 Fallback 상황에서의 MRC(Minimal Risk Condition) 달성 방안에 관한 연구이다. 국내 교통사고 유형 중 사고 및 부상자 비율이 가장 높았던 추돌 사고 분석을 통해 레벨 4 이상 자율주행 차량의 전방 인식 불가로 인한 Fallback 상황에서의 센서고장 분석을 통한 잠재적 위험 요소 식별을 통해 MRC달성 방안을 제안하고자 한다.
이재훈,황영서,양강혁 한국건설관리학회 2021 한국건설관리학회 논문집 Vol.22 No.5
According to the Ministry of Employment and Labor’s statistics on occupational fatalities in South Korea, more than half of the fatalities in the past five years have occurred in the construction industry. The stuck-by and caught-inbetween accidents associated with construction equipment is the major source of fatalities from construction sites. In order to prevent such accidents in construction sites, the government has spent lots of efforts including proposing the “special law on construction safety” and encouraging the implementation of new technology for accident prevention. However, numerous accidents are still occurred at construction sites and further efforts are still required. In this manner, this study developed a collision prevention technique that can prevent collision between equipment and worker by recognizing location and type of the nearby objects through ultrasound scanning. The study conducted a pilot experiment and the analysis results demonstrate the feasibility of achieving high performance in both object recognition and location estimation. The developed technique will contribute to prevent collision accidents at construction sites and provide the supplemental knowledge on developing automated collision prevention system for construction equipment.
건설 근로자의 족저압 정보를 활용한 신체부하 인식 기술
박근형,황영서,고성석,양강혁 대한건축학회지회연합회 2023 대한건축학회연합논문집 Vol.25 No.5
A lot of construction works are done by manually and often involves heavy materials handling, which increases the risk of musculoskeletal disorders. However, monitoring physical load levels applied to workers during construction work is difficult due to the large size of the site and a huge number of workforce. Under this circumstance, this study developed an approach to evaluate the lifting workload of construction workers using a smart insole sensor for the purpose of preventing musculoskeletal disorders. In the experiment, different level of risks were set by changing the lifting load according to the NIOSH Lifting Index. Participants wore a smart insole and performed repetitive lifting tasks. A analysis was conducted by applying the Bi-LSTM model, a deep learning algorithm based on a recurrent neural network. As a result of the analysis, an accuracy of up to 84.1% was confirmed when using data collected from the nearest foot to the lifting object. The approach introduced in this study utilizes foot-pressure data which is easier to acquire than other biometric data and would have a higher field applicability. The approach would help to manage the level of physical load during a heavy material handling tasks at construction sites and prevent musculoskeletal disorders of construction workers.