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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2011.10
- 수록면
- 281 - 286 (6page)
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Station structures, one of important infrastructures, which have been being operated since the 1970s, are especially vulnerable to even the medium-level earthquake and they could be damaged by long-term internal or external vibrations such as ambient vibrations. Recently, much attention has been paid to real-time monitoring of the fatal defect or long-term deterioration of civil infrastructures to ensure their safety and adequate performance throughout their life span. In this study, a structural health monitoring methodology using acceleration responses is proposed to evaluate the health-state of the station structures and to detect initial damage-stage. A damage index is developed using the acceleration data and it is applied to outlier analysis, one of unsupervised learning based pattern recognition methods. A threshold value for the outlier analysis is determined based on confidence level of the probabilistic distribution of the acceleration data. The probabilistic distribution is selected according to the feature of the collected data.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. 패턴인식 기반 역사 구조물 건전성 평가 알고리즘
3. 수치해석을 통한 자가학습 기반 건전성 평가 알고리즘 검증
4. 결론
참고문헌
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