본 연구는 타일링에 있어 시공성이 우수한 사각형 구조를 가지면서도 단일유닛의 연속패턴이 갖는 시각적 단순성에서 벗어 날 수 있는, 다시 말해 구조는 사각형이지만 시각적으로는 다각형패턴처럼 인식될 수 있는 장식용 입체타일 개발을 목적으로 했다. 연구는 도형의 분할문제와 관련된 이론연구를 토대로 연속패턴 속에서 다양한 형태를 인식할 수 있는 표면 형상 화 계획을 마련하고, 이어 3D프린터를 이용해 총 122가지의 입체타일 모형을 개발한 다음 그 중 27가지의 대표적인 모형을 선정해 시각적 효과를 검증했다. 결과적으로 개발된 입체타일은 대부분 다각형패턴으로 느껴지는 것으로 나타났다. 특히 다각형패턴의 인상이 강한 사례를 요약하면, 분할된 셀의 조합에 의해 자연스럽게 본래의 다각형이 인식되는 경우와 대칭조작을 비롯해 이형(異形)의 셀을 가진 유닛의 전개, 그리고 셀의 입체화 단계를 세분화시킨 유닛의 전개 등으로써 이러한 방식들이 추상적인 패턴 속에서 특정한 형태를 표상해 사람들이 다각형패턴으로 인식할 수 있도록 돕는 것으로 추찰된다. 또한, 입체타일 개발을 통해 확인된 디자인수법은 매우 단순하지만, 이를 활용하면 다양한 입체적 패턴의 표현이 가능하다는 것이 장점이라 할 수 있다. 때문에 도형의 분할과 입체화와 관련된 디자인적 제안은 다양한 사람들에게 탐구의 기회를 제공하고 새로운 결과를 만들어 낼 수 있는 토대가 될 것으로 기대된다.

In this paper, real-time damage assessment technology was developed for detection the damage of bridges in real time and the performance of the developed technology was verified by vibration test. Real-time damage assessment technology was developed by combining statistical pattern recognition technology and simulation technology. In order to verify the developed technology, the earthquake response acquisition experiment was conducted according to the cable damage of the model cable-stayed bridge. As a result, it was confirmed that the developed real-time damage assessment technology can provide information on the location of damaged cable.

This paper aims to assess the structural damage caused by fatigue and random impact load using a statistical pattern recognition technology. For experimental studies, a model of cable-stayed bridge was built, and a shaker was to inflict load on the model. Data for damage detection were obtained from the signals of the model on which repetitive load and earthquake load were imposed. Applying the statistical pattern recognition technology which constitutes a control chart by using Mahalanobis distance, a commonly used method for the measurement of statistical distance, we preliminarily assessed structural damage. On the basis of the damage assessment, we developed a Improved Mahalanobis Distance(IMD) to be applicable to a cable-stayed bridge which was damaged by random impact load. Then, we evaluated its performance for the assessment of structural condition. The evaluation showed that the control chart.

최근 사회 기반 시설물에서 구조물의 안전성 및 적정 성능 수준을 확보하기 위하여 구조물의 결함 빛 노후화에 의한 성능 저하 등을 상시적으로 모니터링하기 위한 관심이 높아지고 있다. 이 중 배관 구조물은 국가 주요 자원의 수송을 책임지는 핵심 사회 기반 시설물임에도 불구하고 지중에 매립된다는 위치적 특성 상 상시적으로 구조물의 상태를 모니터링하기는 매우 어렵다. 또한 배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 따라서 본 연구에서는 이러한 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 유도 초음파 계측 시스템을 복합 손상 진단에 적용하였다. 유도 초음파 자가 계측으로부터 특정 중심 주파수에 해당하는 구조물의 웨이블렛 응답을 계측한다. 복합 손상을 유형별로 분류하기 위하여 유도 초음파 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 배관 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다.

신경회로망은 어떤 사상에 대한 인과관계를 연상기억능력을 통하여 인식할 수 있는 기능을 가지고 있을 뿐 아니라 비선형현상에 대한 적응능력이 뛰어나 수문계의 강우-유출 현상에 대한 적용가능성은 많으나 이를 수문학적으로 검증하는데는 아직 검토단계라 할 수 있으며 적용에 따른 방법론에 대한 연구가 필요하다 할 수있다. 본 연구에서는 하천유역에서 호우의 발생에 따른 하천의 홍수유출수문곡선을 모의하기 위한 블랙박스모형으로서 신경회로망이론의 적용에 따른 문제를 수문