This study proposes an improved method for updating finite element models (FEM) by incorporating the random field characteristics of concrete material properties in reinforced concrete structures. Traditional FEM often assumes homogeneous material properties, which can lead to significant discrepancies between predicted and actual dynamic responses, especially in structures where the Young’s modulus (E) of concrete varies due to factors like curing conditions, material composition, and construction methods. We employed a Gaussian random field model and a system identification (SI) technique to address this limitation to optimize sensor placement. We developed an FEM updating method that incorporates the spatial variability of concrete elasticity. This optimization allowed for a more accurate capture of dynamic properties across various structural locations, resulting in FEM updates that reflect concrete’s inherent heterogeneity. The proposed method was validated through numerical examples, comparing dynamic response accuracy in models before and after updating. Results demonstrated that error values, measured in terms of maximum value error and normalized root mean squared Error (NRMSE), were significantly reduced in the updated models compared to the pre-update model. This approach effectively addresses the limitations of homogeneous assumptions in FEM.

공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링 을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단 (11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별 (RCP 4.5/8.5) 연대별 (2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설 계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수 (CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.

The numerical simulations associated with the interaction of High Velocity Clouds (HVC) with the Magnetized Galactic Interstellar Medium (ISM) are a powerful tool to describe the evolution of the interaction of these objects in our Galaxy. In this work we present a new project referred to as Theoretical Virtual i Observatories. It is oriented toward to perform numerical simulations in real time through a Web page. This is a powerful astrophysical computational tool that consists of an intuitive graphical user interface (GUI) and a database produced by numerical calculations. In this Website the user can make use of the existing numerical simulations from the database or run a new simulation introducing initial conditions such as temperatures, densities, velocities, and magnetic field intensities for both the ISM and HVC. The prototype is programmed using Linux, Apache, MySQL, and PHP (LAMP), based on the open source philosophy. All simulations were performed with the MHD code ZEUS-3D, which solves the ideal MHD equations by finite differences on a fixed Eulerian mesh. Finally, we present typical results that can be obtained with this tool.