0
  • DE
  • EN
  • FR
  • Base de données et galerie internationale d'ouvrages d'art et du génie civil

Publicité

La bibliographie suivante contient toutes les publications répertoriées dans la base de données qui sont reliées à ce nom en tant qu'auteur, éditeur ou collaborateur.

  1. Kim, Namgyu / Lee, Jong-Jae (2021): Noncontact stress measurement technique for concrete structure using photoluminescence piezospectroscopy. Dans: Journal of Civil Structural Health Monitoring, v. 11, n. 5 (6 septembre 2021).

    https://doi.org/10.1007/s13349-021-00501-z

  2. Kim, Namgyu / Yun, Hae-Bum (2017): Noncontact mobile sensing for absolute stress in rail using photoluminescence piezospectroscopy. Dans: Structural Health Monitoring, v. 17, n. 5 (octobre 2017).

    https://doi.org/10.1177/1475921717742102

  3. Park, Young-Soo / Kim, Sehoon / Kim, Namgyu / Lee, Jong-Jae (2018): Evaluation of bridge support condition using bridge responses. Dans: Structural Health Monitoring, v. 18, n. 3 (mars 2018).

    https://doi.org/10.1177/1475921718773672

  4. Jang, Keunyoung / Kim, Namgyu / An, Yun-Kyu (2018): Deep learning–based autonomous concrete crack evaluation through hybrid image scanning. Dans: Structural Health Monitoring, v. 18, n. 5-6 (septembre 2018).

    https://doi.org/10.1177/1475921718821719

  5. Kang, Man-Sung / Kim, Namgyu / Lee, Jong Jae / An, Yun-Kyu (2018): Deep learning-based automated underground cavity detection using three-dimensional ground penetrating radar. Dans: Structural Health Monitoring, v. 19, n. 1 (octobre 2018).

    https://doi.org/10.1177/1475921719838081

  6. Khudoyarov, Shekhroz / Kim, Namgyu / Lee, Jong-Jae (2019): Three-dimensional convolutional neural network–based underground object classification using three-dimensional ground penetrating radar data. Dans: Structural Health Monitoring, v. 19, n. 6 (décembre 2019).

    https://doi.org/10.1177/1475921720902700

  7. Park, Young-Soo / Kim, Sehoon / Kim, Namgyu / Lee, Jong-Jae (2017): Finite element model updating considering boundary conditions using neural networks. Dans: Engineering Structures, v. 150 (novembre 2017).

    https://doi.org/10.1016/j.engstruct.2017.07.032

Rechercher une publication...

Disponible seulement avec
Mon Structurae

Texte intégral
Structurae coopère avec
International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE)
e-mosty Magazine
e-BrIM Magazine