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학술저널
저자정보
진승섭 (한국건설기술연구원 구조연구본부) 민지영 (한국건설기술연구원 구조연구본부) 김영택 (한국건설기술연구원 수자원하천연구본부) 김률리 (한국건설기술연구원 구조연구본부)
저널정보
한국연안방재학회 한국연안방재학회지 한국연안방재학회지 제10권 제1호
발행연도
2023.1
수록면
1 - 12 (12page)

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Most port structures are massive and data measured on them sensitively changes to the surrounding environment including sea waves, tides, wind, and other operational conditions so it might be difficult to extract and long-term monitor their own features such as natural frequencies and mode shapes. To solve this problem, an anomaly detection algorithm with online learning was developed for the analysis of monitoring data on the port structures. For this, data were first measured on a 1/50 scaled model of caisson type breakwater through hydraulic model experiments, and the characteristics of data were investigated. Then an unsupervised algorithm was developed to online detect abnormal conditions caused by the drift, which can track the reconstruction error from the principal component analysis and the Euclidean distance between original and reconstructed signals. The experimental results showed that the proposed algorithm could be successfully applied to time-dependent dataset shifts with high accuracy and automatically calculate the threshold based on the adaptive model.
#Unsupervised model #Online learning #Anomaly detection #Monitoring #Caisson type breakwater

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