This paper is to introduce the a system which monitors and detects the object position in reinforced the concrete structure using UWB-RF. This system is able to check any changes in the inside of the concrete structure using its penetration and reflection characteristics and it can also numerically measure the position of rebar in the concrete structure. For the verification of the performance of this system, we set up the internal compositions of concrete in 3 different types of test-bed. On the other hand, for the measuring of the location of rebar, which varies depending on the type of structure, the software which shows the distance in the structure were used. The result shows that the position in the concrete could be measured within the tolerance of ${\pm}1{\sim}4mm$ depending on the type of structure in the concrete.
For structural health monitoring of a complex shaped structure a new sensor that can compensate for the drawbacks of the current sensors such as brittleness is needed and the sensor should be highly flexible and durable. In this study a textile sensor made of polyvinylidene fluoride trifluoroethylene (PVDF-TrFE) which is a type of electroactive polymer was fabricated. And the textile sensors were applied to a complex shaped structure (an egg-box panel made of carbon/epoxy composite) for checking their feasibility of structural health monitoring. To correlate the collapse response with failure mechanisms of the structure the multiply-interrupted compressive test was carried out. During the test, the textile sensors succeeded to prove their applicability for damage detection (crack initiation) by generating electric voltages (0.05 V-0.25 V) in the real time.
Yun, Chung-Bang;Sohn, Hoon;Chung, Myung-Jin;Lee, Jong-Jae;Park, Seung-Hee;Wang, Ming L.;Zhang, Yunfeng;Lynch, Jerome P.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2009.04a
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pp.106-109
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2009
본 논문에서는 교량의 상태감시 테스트베드 구축을 위한 한-미 국제공동연구의 현황 및 활동 내용들을 논하였다. 이 국제공동연구는 최첨단 센서와 구조건전도 모니터링 방법의 유용성 및 통합화하는데 그 목적을 두고 있다. 테스트베드 구축을 위해 가속도계과 동적 FBG 센서, 압전 센서 등과 같은 스마트 센서를 사용하였으며, 무선 데이터수집 시스템이 도입되었다. 교량 모니터링 기법으로는 압전 센서 및 EM센서로부터 취합된 데이터를 이용하여 국부손상검색을 수행하였으며, 가속도계, 동적 FBG센서 및 이미지 프로세싱을 이용하여 진동기반 전역손상검색을 수행하였다. 테스트베드 교량으로는 PC박스 거더교, 강상자형교, 강판형교, 사장교의 4가지 형식의 교량이 사용되었다. 테스트베드 교량에 최신 이동통신 인터넷 연결기술을 이용하여 교량에 설치된 센서로부터 취합된 데이터와 모니터링 시스템으로부터 교량의 상태를 실시간 감시할 수 있는 네트워크 시스템을 구축하였다. 이러한 원거리 이동통신시스템을 통하여 구조물의 건전성 평가결과를 실시간으로 전송 및 분석할 수 있도록 하였다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2010.04a
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pp.662-665
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2010
본 연구에서는 전역적-국부적 구조건전성 모니터링을 위한 무선센서노드로서 가속도 및 임피던스 응답신호의 계측이 가능한 다기능 무선센서노드를 개발하였다. 이를 위해 첫째, 가속도 및 임피던스 응답의 계측이 가능한 다기능 무선센서노드를 설계 및 제작하였다. 둘째, 다기능 무선센서노드의 성능검증을 위하여 트러스교 모형을 대상으로 진동실험을 수행하였다. 셋째, 다기능 무선센서노드로부터 취득된 가속도 및 임피던스 응답을 이용하여 트러스 구조물의 구조 건전성 모니터링을 통해 다기능 무선센서노드의 적용성을 검증하였다.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.32
no.6
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pp.375-381
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2019
Structural health monitoring to determine structural conditions at an early stage and to efficiently manage the energy requirements of buildings using systems that collects relevant data, is under active investigation. Structural monitoring requires cutting-edge technology in which construction, sensing, and ICT technologies are combined. However, the scope of application is limited because expensive sensors and specialized technical skills are often required. In this study, a Raspberry Pi module, one of the most widely used single board computers, a Lora module that is capable of long-distance communication at low power, and a high-performance accelerometer are used to construct a wireless edge computing system that can monitor building response over an extended time period. In addition, the Raspberry Pi module utilizes an edge computing algorithm, and only meaningful data is obtained from the vast amount of acceleration data acquired in real-time. The raw data acquired using Wi-Fi communication are compared to the Laura data to evaluate the accuracy of the data obtained using the system.
Park, Woong Ki;Lee, Chang Gil;Park, Seung Hee;You, Young Jun;Park, Ki Tae
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.17
no.2
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pp.1-9
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2013
In recent years, numerous mega-size and complex civil infrastructures have been constructed worldwide. For the more precise construction and maintenance process management of these civil infrastructures, the application of a variety of smart sensor-based structural health monitoring (SHM) systems is required. The efficient management of both sensors and collected databases is also very important. Recently, several kinds of database access technologies using Quick Response (QR) code and Augmented Reality (AR) applications have been developed. These technologies provide software tools incorporated with mobile devices, such as smart phone, tablet PC and smart pad systems, so that databases can be accessed very quickly and easily. In this paper, an AR-based structural health monitoring technique is suggested for sensor management and the efficient access of databases collected from sensor networks that are distributed at target structures. The global positioning system (GPS) in mobile devices simultaneously recognizes the user location and sensor location, and calculates the distance between the two locations. In addition, the processed health monitoring results are sent from a main server to the user's mobile device, via the RSS (really simple syndication) feed format. It can be confirmed that the AR-based structural health monitoring technique is very useful for the real-time construction process management of numerous mega-size and complex civil infrastructures.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.34
no.4
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pp.183-189
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2021
In recent years, active research has been devoted toward developing a monitoring system using ambient vibration data in order to quantitatively determine the deterioration occurring in a structure over a long period of time. This study developed a low-cost edge computing system that detects the abnormalities in structures by utilizing the dynamic characteristics acquired from the structure over the long term for ensemble learning. The system hardware consists of the Raspberry Pi, an accelerometer, an inclinometer, a GPS RTK module, and a LoRa communication module. The structural abnormality detection afforded by the ensemble learning using dynamic characteristics is verified using a laboratory-scale structure model vibration experiment. A real-time distributed processing algorithm with dynamic feature extraction based on the experiment is installed on the Raspberry Pi. Based on the stable operation of installed systems at the Community Service Center, Pohang-si, Korea, the validity of the developed system was verified on-site.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.36
no.3
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pp.211-216
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2016
In several industrial fields, epoxy resin is widely used as an adhesive for co-curing and manufacturing various structures. Controlling the manufacturing process is required for ensuring robust bonding performance and the stability of the structures. A fiber optic sensor is suitable for the cure monitoring of epoxy resin owing to the thready shape of the sensor. In this paper, a fiber Bragg grating (FBG) sensor was applied for the cure monitoring of epoxy resin. Based on the experimental results, it was demonstrated that the FBG sensor can monitor the status of epoxy resin curing by measuring the strain caused by volume shrinkage and considering the compensation of temperature. In addition, two types of epoxy resin were used for the cure-monitoring; moreover, when compared to each other, it was found that the two types of epoxy had different cure-processes in terms of the change of strain during the curing. Therefore, the study proved that the FBG sensor is very profitable for the cure-monitoring of epoxy resin.
Jong-Hwa Yi;Seung-Hyeon Lee;Young-seok Kim;Chul Park
Journal of the Society of Disaster Information
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v.18
no.4
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pp.847-860
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2022
Purpose: The purpose of this paper is to present a basic study on the development of a self-generation infrastructure for monitoring the health of harbour structures. Method: By developing a self-generation system and fiber optic sensors for seawater, the study provides basic research data on port structure health monitoring. Result: Through sunlight simulation analysis, 4-5 hours of sunlight can be secure in the domestic environment. Through this, the optical splitter (Introgate) that collects the raw data from the FBG sensor applicable to seawater, the MCU that calculates it, the IoT module with wireless communication functionality, the monitoring server and the supply system are set up. Conclusion: Monitoring port structures directly with fiber optic probes (FBG) and the possibility of using selfpowered systems were confirmed.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.676-680
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2004
산지 소하천인 설마천 시험유역의 물순환 해석을 위한 기초자료로 강우량, 유출량, 지하수이용량, 지하수위 변화에 의한 유역 저류량 등의 관측자료를 이용하여 민간 물수지 분석을 수행하였다. 설마천 시험유역의 유역의 물순환 구조는 자연계의 유입과 유출이 지배적이며, 이들의 수문성분을 규명하기 위해서는 각각의 수문성분들의 관측 및 해석이 필요하며, 각 수문성분들의 물수지 분석을 통하여 정량적인 합의 결과를 가시적으로 확보함이 매우 중요하다. 신뢰도와 정확성에 근거한 관측자료를 이용한 물순환 해석결과는 수문성분들의 총체적 표현이라 할 수 있는 모형(model)의 중요 입력자료이며, 모형의 분석결과를 검증할 수 있는 중요한 기준이 된다. 설마천 시험유역에 기 설치된 수문모니터링 자료로 물순환 해석을 수행하는 데는 부족함이 있다. 따라서, 추가적인 수문관측 및 모니터링이 필요하며, 지속적인 수문모니터링이 이루어진다면 보다 구체적인 물순환 관계를 규명할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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