• Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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• v.39 no.3
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• pp.347-352
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• 2015

Time domain reflectometry (TDR) is widely used for wire failure detection. It transmits a pulse that is reflected at the boundaries of different characteristic impedances. By analyzing the reflected signal, TDR makes it possible to locate the failure. In this study, TDR was used to detect the water leakage at a pipe joint. A wire attached to the pipe surface was soaked by water when a leak occurred, which affected the characteristic impedance of the wet part, resulting in a change in the reflected signal. To infer the leakage from the TDR signal, we first developed a finite difference time domain-based forward model that provided the output of the TDR signal given the configuration of the transmission line. Then, by solving the inverse problem, the locations of the leaks were found.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.7 no.4
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• pp.567-578
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• 2004

GIS technique enhanced a space data manipulation ability and we are offering a geographic information service through various analysis. The quantity used of the water was increased in such situation according to a population increase and a city concentration phenomenon. But, to secure clear water are difficult, owing to the water shortage phenomenon, seepage and the quality of water change for worse. We decide the seepage and the system to retrieve the seepage location using GIS in order to reduce vast loss from the seepage. In this paper we proposed Leakage Sensing System using TDR technology in GIS, constructed a GIS database and pilot system to prove the validity, and simulated it using TDR in GIS.

• Proceedings of the Korean Society of Disaster Information Conference
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• 2015.11a
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• pp.195-196
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• 2015

유해화학물질 이송관로의 실시간 유지관리를 위하여 파손사전 예방감시를 위한 이중구조 파이프 제작, GIS관망 구축을 위한 측량 및 시공 속성정보 수집을 위한 스마트 폰 앱 프로그램 개발, 실시간 감시를 위한 서버프로그램 개발을 수행하였다. 또한, 파일럿규모의 야외시험시설을 구축하여 시스템 동작여부를 확인하였다. 파손 예방은 파이프에 부착된 센서 케이블을 통하여 감지하도록 하였고, 누수는 압력센서를 일정한 간격으로 설치하여 시험하였다. VRS 측량장비와 스마트폰을 연계할 수 있는 앱 프로그램으로 실시간 자료 수집을 수행할 수 있도록 하였고, 감시 서버프로그램을 통하여 실시간 감시 및 알람이 가능하도록 하였다.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2011.02a
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• pp.94-94
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• 2011

배관 구조물에서는 내부 미세 균열에서부터 국부 좌굴, 볼트 풀림, 피로 균열 등과 같이 다양한 형태의 손상이 복합적으로 발생 가능하다. 이러한 복합 손상은 배관 구조물의 누수, 누유 등의 사고를 야기할 수 있다. 하지만 기존의 단일 스케일 계측 시스템으로부터 복합 손상에 의한 실시간 누수를 진단하기는 매우 어렵다. 본 연구 단계에서는 누수를 야기하는 복합 손상을 효율적으로 진단하기 위하여 선행 연구에서 제안된 압전센서를 이용한 자가 계측 회로 기반의 다중 스케일 계측 시스템을 구조물의 복합 손상 진단에 적용하였다. 자가 계측 회로 기반 다중 스케일 계측 시스템은 크게 두 가지 형태의 신호를 계측한다. 첫 번째 스케일은 임피던스 계측으로부터 특정 주파수 대역폭에 대한 구조 응답을 계측하며, 두 번째 스케일은 유도 초음파 계측으로부터 단일 중심 주파수에 해당하는 구조물의 응답을 계측한다. 복합 손상을 손상 유형별로 분류하기 위하여 E/M 임피던스(Electro-mechanical impedance)및 유도 초음파(Guided wave) 계측으로부터 추출한 특성을 이용하여 2차원 손상지수를 계산하고 이를 지도학습 기반 패턴인식 기법(Supervised learning based pattern recognition) 중 확률론적 신경망 기법(Probabilistic Neural Network, PNN)에 적용한다. 제안된 기법의 적용성 검토를 위하여 파이프 구조물에 인위적으로 다중 손상을 생성시켜 시험을 수행하였다. 본 연구에서 제안된 기법이 실제 배관 구조물에 성공적으로 적용된다면 손상 부재의 거동 및 구조물 성능의 손상에 대한 영향을 효율적으로 진단하고 평가함으로써 배관 구조물의 효과적인 유지관리가 가능할 것으로 예상된다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.11
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• pp.1450-1457
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• 2011

Currently most of leak detection monitoring systems use digital maps with paying royalties, and this increases the cost of system construction and financial burdens on local self-governing bodies that manage such systems. Moreover, they have inefficiencies in repair and maintenance, functional expansion, and compatibility with other systems. Thus, this study developed a waterworks pipe network monitoring system that pursues low cost and high efficiency using general-purpose maps on the Internet such as google maps. As this system uses highly compatible free maps, it costs less in construction and its hardware requirements are lower than existing systems, and consequently, overall monitoring performance is enhanced and the cost of construction goes down sharply. This study also proposed a method for pipeline DB construction, which can be started together with the construction of the monitoring system, in order to improve the field applicability of the system.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.13 no.2
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• pp.41-47
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• 2024

When there were disparities in performance between models trained in the time and frequency domains, even after conducting an ensemble, we observed that the performance of the ensemble was compromised due to imbalances in the individual model performances. Therefore, this paper proposes a leakage detection technique to enhance the accuracy of pipeline leakage detection through a step-wise learning approach that extracts features from both the time and frequency domains and integrates them. This method involves a two-step learning process. In the Stage 1, independent model training is conducted in the time and frequency domains to effectively extract crucial features from the provided data in each domain. In Stage 2, the pre-trained models were utilized by removing their respective classifiers. Subsequently, the features from both domains were fused, and a new classifier was added for retraining. The proposed transfer learning-based feature fusion technique in this paper performs model training by integrating features extracted from the time and frequency domains. This integration exploits the complementary nature of features from both domains, allowing the model to leverage diverse information. As a result, it achieved a high accuracy of 99.88%, demonstrating outstanding performance in pipeline leakage detection.