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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김법렬 (경일대학교) 최세운 (대구가톨릭대학교)
저널정보
한국전산구조공학회 한국전산구조공학회논문집 한국전산구조공학회논문집 제33권 제5호
발행연도
2020.1
수록면
303 - 310 (8page)

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본 연구에서는 인공신경망을 이용해 건물 구조물의 가속도계 설치 위치 및 개수를 선정하는 방법을 제안한다. 인공신경망의 입력층에는 층에 설치되는 가속도계로부터 얻는 가속도이력데이터가 입력되며, 출력층에는 구조물을 정의하는 각 층의 질량과 강성 값을 출력하도록 신경망을 구성한다. 가속도계의 설치 위치 및 개수를 선정하기 위해 여러 설치 시나리오를 가정하고 훈련을 통해 인공신경망을 구한다. 훈련에 사용되지 않은 예제를 이용해 예측 성능을 비교하였다. 센서 개수 및 위치에 따른 예측 성능을 비교하여 설치위치 및 개수를 선정한다. 6층과 10층 예제 적용을 통해 제안하는 방법을 검증하였다.
#인공신경망 #시스템 식별 #설치 위치 #센서 개수

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Brincker, R. / 2001 / Modal Identification of Output-only Systems Using Frequency Domain Decomposition / Smart Mater. & Struct 10:441~445 google schola 최세운 / 2018 / 인공신경망을 이용한 철골모멘트골조 접합부의 회전강성 손상예측 / 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 22(1):107~114 dbpia 정철헌 / 2014 / 계측데이터 분석을 통한 모니터링 데이터의 계측관리기준 재설정 / 한국구조물진단유지관리공학회 논문집 18(6):105~113 dbpia Cross, E. J. / 2013 / Long-term Monitoring and Data Analysis of the Tamar Bridge / Mech. Syst. & Signal Proc. 35(1-2):16~34 google schola 김강수 / 2005 / 인공신경망을 이용한 전단보강근이 없는 철근콘크리트 보의 전단강도에 대한 예측 / 한국전산구조공학회논문집 18(2):201~216 dbpia

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