• 제목/요약/키워드: Bridge height measurement system

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사물인터넷과 클라우드 기반의 실시간 교량 높이 계측 서비스 연구 (A Study on IoT and Cloud-based Real-time Bridge Height Measurement Service)

  • 최차환;천영만;정승훈;차득기;이영재
    • 지적과 국토정보
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    • 제47권2호
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    • pp.145-157
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    • 2017
  • 현재 부산항대교 아래를 통과할 수 있는 선박의 높이는 60m 이하로 제한되어 있어, 60m 이상의 대형 선박은 부산항 국제여객터미널을 이용하지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 60m 이상의 대형 선박의 안전한 교량 통과를 위하여 해수면 변화에 의한 교량 높이 변화를 지속적으로 측정하고, 이를 실시간으로 제공하는 서비스를 개발하였다. 고정밀 레이저거리측정기, GPS 센서, 광모듈, 댐핑구조물로 구성된 계측시스템을 통하여 해수면 변화에 따른 교량 높이 변화를 측정하고, 측정된 정보는 클라우드 기반의 모바일 앱을 통하여 실시간 제공된다. 또한 통항 지원 및 높이제한 변경을 위한 객관적 교량 높이 자료를 확보하기 위하여 관측데이터를 분석하고 예측모형을 도출하였다. 결과적으로 이번 연구의 결과는 부산항대교의 통항높이 규칙을 60미터에서 63미터로 개정하는데 객관적인 근거자료가 되었다.

기상자원 측정을 위한 와이파이 기반의 풍력용 데이터로거 시스템에 관한 연구 (A Study on a Wind Turbine Data Logger System based on WiFi for Meteorological Resource Measurement)

  • 정세훈;심춘보
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.55-64
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    • 2015
  • 풍력시장은 매년 연 30%정도의 고도 성장률을 보이고 있으며, 점차 늘어나고 있는 추세이다. 국내 풍력발전기 설치 총량은 380MW로 전 세계시장의 0.2%의 점유율을 보이고 있다. 그러나 국내에 설치된 풍력발전기의 90%이상이 해외기업 제품이다. 또한 해상 풍력 발전소 설치를 위한 사전 조사 시스템에 적용되는 데이터로거도 대부분 해외기업 제품으로 막대한 비용이 해외로 유출되는 실정이다. 이에 본 논문에서는 풍력 발전기건설 업무의 효율성과 투자 비용절감을 위한 사전 기상자원 측정 시스템을 제안한다. 사전 기상자원 측정 시스템은 기상탑의 기상 관측 데이터로거 H/W와 무선 브리지, 기상탑 주변의 풍향, 풍속, 온 습도, 일사량, 데이터로거의 전력 상태를 모니터링할 수 있며, 측정된 데이터를 분석할 수 있는 Wind Rose S/W로 구성된 무선 통신(Wifi)기반의 해양 기상자원 측정 데이터로거 및 분석 모니터링 시스템이다.

수치해석 및 현장계측을 통한 차량주행조건에 따른 BWIM 신호 변화 분석 (Analysis of BWIM Signal Variation Due to Different Vehicle Travelling Conditions Using Field Measurement and Numerical Analysis)

  • 이정휘
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제24권1호
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    • pp.79-85
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    • 2011
  • Bridge Weigh-in-Motion(BWIM) 시스템은 중량의 차량이 정상적으로 교량을 주행하는 상태에서 측정된 교량의 응답을 분석하여 교량을 통과한 차량의 중량을 산출하는 시스템으로, 현재 관심지역을 통행하는 차량의 하중분포를 파악하고 이로 부터 도로교의 설계 및 해석을 위한 설계 활하중 모델의 개발이나 교량의 잔존 수명의 예측을 위한 피로하중모델 등의 개발에 활용될 수 있다. 이러한 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적으로 수행되어야 하는 것이 다양한 하중조건에 대한 실물차량 주행시험이다. 이 논문에서는 BWIM 시스템의 개발을 위해 필수적이지만 비용 및 시간이 많이 소요되는 실차량 주행시험을 보완할 수 있는 수치해석 기법을 사용하여 차량동특성 및 주행조건의 변화에 대한 교량응답의 변화를 관찰하고자 하였다. 수치해석의 적절성을 검증하기 위하여 실물차량 주행시험이 수행된 동일한 경우에 대하여 차량주행 시뮬레이션을 수행하였으며, 실측결과와 유사한 해석결과를 얻을 수 있었다. 수치해석에서 고려한 변수는 차량의 주행속도, 차량의 고유진동수, 진입부의 단차크기, 횡방향 주행위치 등이며, 이들 변수의 변화에 대한 교량의 응답의 변화를 분석한 결과, 정확한 BWIM 시스템의 개발을 위해 횡방향 주행위치와 차량 고유진동수의 영향이 고려되어야 함을 확인하였다. 수치시뮬레이션 기법을 사용하여 다양한 조건에 대한 주행데이터를 적은 비용으로 생성할 수 있으므로, 최소한의 실차량 주행시험과 병행하여 다양한 하중조건에 대한 BWIM 알고리즘의 검증이 가능할 것으로 생각된다. 또한 신경망기법을 사용하는 BWIM 시스템의 경우에는 학습자료의 생성에 활용하여 신경망기법을 활용할 때 어려운 점 중 하나인 충분한 양의 신뢰성있는 학습자료 확보에 기여할 수 있을 것으로 생각된다.