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초록
지하철은 대부분의 시설물이 지하에 위치하고 있는 관계로 안전이 최우선시 되어야하는 교통수단이다. 특히, 역사구조물의 경우 장기간의 반복적인 열차 진동과 역사 인접 공사, 지진 등 내외부에서의 진동, 충격 등으로 구조물이 손상 받을 수 있는 상황이므로, 구조물의 안전성과 이용승객의 안전을 위하여 이러한 위험 손상상태의 조기 감지를 통한 신속한 대처가 가능하도록상시 건전성 감시가 필요하다. 이에, 본 논문에서는 수치해석을 통해 획득한 가속도 응답 데이터를 이용, 자가학습 및 지도학습의 확률론적 패턴 인식 기법에 접목하여 역사 구조물의 구조 건전성을 평가하는 알고리즘을 제안하였고, 서울지하철 충무로 역사를 대상으로 수치해석을 수행하여 제안한 패턴인식 기반 구조건전성 평가 알고리즘의 적용성을 검증하였다.
키워드
패턴인식; 지도학습; 자가학습; Subway station; Structural-health; 구조 건전성; Pattern recognition; Supervised-learning; 지하철 역사; Unsupervised-learning
- 제목
- 패턴인식기반 역사구조물건전성평가기법에 대한 수치해석 검증분석
- 제목 (타언어)
- Numerical Verification on the Structural-health Evaluation of Subway Stations based on Statistical Pattern Recognition Technique
- 저자
- 신정열; 안태기; 김진호; 이창길; 남민준; 박승희
- 발행일
- 2012-04
- 저널명
- 한국방재학회논문집
- 권
- 12
- 호
- 2
- 페이지
- 47 ~ 53
- 언어
- KOR
- 출판사
- 한국방재학회
- 발행국가
- 대한민국
- 분량
- 7 페이지
- ISSN
- E 2287-6723
P 1738-2424