이 논문에서는 공용중인 구조물의 상시 계측 자료를 사용한 온라인 유한요소 모델 업데이트 방법을 제안한다. 일반적인 최적화 방법에 기반한 기존의 방법은 최적해를 찾기까지 반복적으로 고유치 해석을 수행해야 하므로 상시 업데이트에 사용하기에는 효과적이지 못하다. 제안하는 방법은 별도의 오프라인 작업이나 사용자의 개입이 없이 자동화된 과정으로 계측과 동시에 온라인 유한요소모델 업데이트를 수행할 수 있는 새로운 방법이다. 자동화된 Cov-SSI 알고리즘을 통해 구조물의 진동 계측 신호로부터 고유진동수 및 모드 형상을 식별하고, 이를 다시 역 고유치 신경망에 입력하여 최종적으로 업데이트된 유한요소 모델의 파라미터를 추정한다. 풍하중을 받는 20층 전단 빌딩 구조 모형에 대한 수치예제를 통해 제시한 방법이 자동으로 연속적인 유한요소모델 업데이트를 할 수 있었음을 확인하였다. 또한, 계측 도중 구조물의 특성이 변화하는 시나리오에 대한 예제에서 구조물의 변화가 일어나는 시점과 변화 후 변동된 구조 모델 파라미터 값을 성공적으로 추정할 수 있음을 확인하였다.

디지털 환경에서 단일 콘텐츠의 연속체적 진화 방식이라고 볼 수 있는 업데이트는 완벽함과 새로움을 동시에 지향한다. MMORPG와 같은 온라인 게임의 업데이트는 영속적인 월드라는 하나의 장(場)에 대해 지속적인 개선과 함께 새로운 콘텐츠를 생성하는 작업이다. 본 연구는 콘텐츠 진화의 관점에서 온라인 게임 업데이트의 유형을 분류하고, 기호학 이론을 통해 온라인 게임 업데이트가 이루어지는 구조를 살펴본다. 업데이트의 양태를 밝히는 것은 온라인 게임 월드에서 이루어지는 서사의 양상과 의미 형성 구조를 이해하는데 유의미하다고 할 수 있다.