A cost-effective automated slope monitoring system is developed to monitor hazardous cut slopes along highways. This automated slope monitoring system consists of data-collection and visual monitoring, data-transmitting, database and internet service, and alarm system. Wire-line extensometer, automatic raingauge, and CCD camera are selected as monitoring instruments in this system, after consideration of failure characteristics of roadside cut slopes in the country. This paper describes the important features of this newly developed automated slope monitoring system.
연약지반 계측에 있어, 원거리 측량에 의한 지표침하 측정 및 수동 방식의 층별침하 측정 방식을 탈피하고 기존 자동 침하 계측기술의 한계를 극복하고자, 디지털 홀센서를 이용한 자력감지 시스템 및 원위치 지반침하 자동 계측시스템을 개발하였다. 본 연구를 통한 개발 시스템은 지표침하와 다수 층별침하를 NX 규격의 단일 시추공내에서 동시에 측정할 수 있다. 개발 시스템의 실제 연약지반 개량현장 적용 및 기존 수동계측 결과와의 비교, 분석을 통해 그 기술검증 및 안정성을 확인할 수 있었다.
At present, automated monitoring of water quality in Han river has been operated at each water treatment plant. But the automated measurement sites must be choosen newly because water source in Seoul move to the upper stream of Chamshil weir. In this study, automated monitoring sites in Han river were reviewed, and the proper sites for automated monitoring of water quality have been selected by Qual2E model, RMA model, water sampling guidline, Sanders' method and topograpical characteristics of Han river in order to resonable operate. 8 sites have been selected as follows: (1) the site of immediately after Paldang drainage (2) the left site and a right site of $Gu{\check{u}}i$ water intake (3) the left site and a right site at Noryangjin(Han river bridge) (4) the site between Shingok weir and Anyangchun confluence point(Hangju bridge) (5) the site of Chungryangchun downstream(existence) (6) the site of Tanchun downstream(existence) (7) the site of Anyangchun downstream(existence) (8) the site of Wangsukchun downstream. The results proposed resonable operating management of network and economical system built up.
Ensuring the designed prestress force is very important for the safety of prestressed concrete bridge. The loss of prestress force in tendon could significantly reduce load carrying capacity of the structure. In this study, an automated prestress-loss monitoring system for prestressed concrete girder using PZT-interface and wireless impedance sensor node is presented. The following approaches are carried out to achieve the objective. Firstly, wireless impedance sensor nodes are designed for automated impedance-based monitoring technique. The sensor node is mounted on the high-performance Imote2 sensor platform to fulfill high operating speed, low power requirement and large storage memory. Secondly, a smart PZT-interface designed for monitoring prestress force is described. A linear regression model is established to predict prestress-loss. Finally, a system of the PZT-interface interacted with the wireless sensor node is evaluated from a lab-scale tendon-anchorage connection of a prestressed concrete girder.
자율주행시스템은 자율주행 센서, 판단 및 제어 알고리즘 등을 기반으로 스스로 자율주행할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 자율주행의 안전성은 도로 네트워크의 운영 상태와 관련성이 높고 도로 인프라와의 협력이 필요하다. 자율주행의 안전한 운행을 위해서는 지속적으로 도로와 교통 조건이 적합한지를 모니터링 할 필요가 있다. 본 연구는 자율주행시스템의 ODD (Operational Design Domain) 특성에 따라 선정된 모니터링 항목을 관리할 수 있는 체계를 구축하기 위한 노드와 링크 체계를 제시하였다. 확장성을 고려하여 기존의 ITS 표준 노드링크 체계를 기반으로 하였으며, 모니터링 대상을 노드와 링크로 표출하는 방안을 제시하였다. 위험도를 5단계로 구분하고 관리하는 방안과 최적경로 탐색 및 통제 시 노드와 링크의 정보를 활용하는 방안을 제시하였다. 세종시를 대상으로 제시된 노드와 링크체계를 기반으로 한 시스템구축 사례를 소개하였다.
Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1481-1498
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2014
Automated activity monitoring has become important in many applications. In particular, automated monitoring is an important issue in large-scale management of group-housed livestock because it can save a significant part of farm workers' time or minimize the damage caused by livestock problems. In this paper, we propose an automated solution for measuring the daily-life activities of pigs by using video data in order to manage the group-housed pigs. Especially, we focus on the circadian rhythm of group-housed pigs under windowless and 24-hour light-on conditions. Also, we derive a cost-effective solution within the acceptable range of quality for the activity monitoring application. From the experimental results with the video monitoring data obtained from two pig farms, we believe our method based on circadian rhythm can be applied for detecting management problems of group-housed pigs in a cost-effective way.
이 논문은 선체 외판 자동 생산 시스템의 효과적인 구축을 위하여 기존의 객체 지향 시스템 개발 이론을 개선한 ESBD(Evolutionary Simulation Based Design)을 제안한다. 목표 시스템인 AHMS(Automated Hull-piece Manufacturing System)는 가공 이전 평후판의 입고, 선처리, 절단, 1차 곡가공, 2차 곡가공 그리고 출고에 이르는 가상화된 자동화 공정의 분산 제어 시스템으로서 ESBD에 의해 개발된다. 실시간 원격 제품 모니터링(Product Monitoring)과 제품 정보 관리(Product Data Management)를 실현하기 위하여 분산 제어 및 물류 시뮬레이션을 통한 시스템 개발을 적용한다. 실험적으로 개발된 시스템은 새로운 공장의 배치 및 설계에 기본적인 가이드 라인을 제시하는 역할도 수행한다.
This study presents a method to monitor cable force using wireless sensor nodes and piezoelectric sensors. The following approaches are carried out to achieve the objective. Firstly, the principle of piezoelectric materials (e.g., PZT) as strain sensors is reviewed. A cable force estimation method using dynamic features of cables measured by piezoelectric materials is presented. Secondly, the design of an automated cable force monitoring system using the data acquisition sensor-node Imote2/SHM-DAQ is described. The sensor node is originally developed by University of Illinois at Urbana-Champaign and is adopted in this study to monitor strain-induced voltage from PZT sensors. The advantages of the system are cheap, and eligible for wireless communication and automated operation. Finally, the feasibility of the proposed monitoring system is evaluated on a lab-scaled cable.
In this paper, a method to detect and diagnose faults in Automated Manufacturing Systems(AMS) is proposed. In AMS, it is necessary to monitor the process-status. The detection and diagnosis of faults are often difficult in monitoring level with given passive data. We propose the model-based monitoring system for faults detection and diagnosis using Petri Nets to model AMS efficiently and easily. Simulation results show the validity of proposed method with example of Reverse Mill Process in Automated Mill Lines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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