Landslides triggered by the combination of heavy precipitation and anthropological disturbance in hilly areas cause severe damage to human lives, properties, and infrastructure constructions. A comprehensive investigation of the influencing factors and failure mechanisms of landslides are significant for disaster mitigation and prevention. This paper utilized the combination of detailed geological investigation, physical experimental testing as well as numerical modelling to determine the failure mechanism, and proposed a countermeasures of the Lantian landslide occurred on 2, July 2017. The results reveal that the Lantian landslide is a catastrophic reactivated slide which occurred in an active tectonic region in Southwest China. Because of the unique geological settings, the fully to highly weathered basalts in the study area with well-developed fractures favored the rainwater infiltration, which is the beneficial to slide reactivation. Engineering excavation and heavy precipitation are the main triggering factors to activate the slide motion. Two failure stages have been identified in the landslide. The first phase involves a shallow mass collapse originated at the upper slopes, which extends from the road to platform at rear part, which is triggered by excavation in the landslide region. Subjected to the following prolonged rainfall from 19 June to 2 July, 2017, the pore water pressure of the slope continually increased, and the groundwater table successively rise, resulting in a significant decrease of soil strength which leads to successive large-scale deep slide. Thereinto, the shallow collapse played a significant role in the formation of the deep slide. Based on the formation mechanisms of the landslide, detailed engineering mitigation measures, involving slope cutting, anchor cable frame, shotcrete and anchorage, retaining wall and intercepting ditch were suggested to reduce the future failure risk of the landslide.
Recently, an increasing number of cutting-edged studies have shown that designing a smart active control for real-time implementation requires piles of hard-work criteria in the design process, including performance controllers to reduce the tracking errors and tolerance to external interference and measure system disturbed perturbations. This article proposes an effective artificial-intelligence method using these rigorous criteria, which can be translated into general control plants for the management of civil engineering installations. To facilitate the calculation, an efficient solution process based on linear matrix (LMI) inequality has been introduced to verify the relevance of the proposed method, and extensive simulators have been carried out for the numerical constructive model in the seismic stimulation of the active rigidity. Additionally, a fuzzy model of the neural network based system (NN) is developed using an interconnected method for LDI (linear differential) representation determined for arbitrary dynamics. This expression is constructed with a nonlinear sector which converts the nonlinear model into a multiple linear deformation of the linear model and a new state sufficient to guarantee the asymptomatic stability of the Lyapunov function of the linear matrix inequality. In the control design, we incorporated H Infinity optimized development algorithm and performance analysis stability. Finally, there is a numerical practical example with simulations to show the results. The implication results in the RMS response with as well as without tuned mass damper (TMD) of the benchmark building under the external excitation, the El-Centro Earthquake, in which it also showed the simulation using evolved bat algorithmic LMI fuzzy controllers in term of RMS in acceleration and displacement of the building.
In manufacturing and semiconductor industries, transfer robots increase productivity through accurate and continuous work. Due to the nature of the semiconductor process, there are environments where humans cannot intervene to maintain internal temperature and humidity in a clean room. So, transport robots take responsibility over humans. In such an environment where the manpower of the process is cutting down, the lack of maintenance and management technology of the machine may adversely affect the production, and that's why it is necessary to develop a technology for the machine failure diagnosis system. Therefore, this paper tries to identify various causes of failure of transport robots that are widely used in semiconductor automation, and the Prognostics and Health Management (PHM) method is considered for determining and predicting the process of failures. The robot mainly fails in the driving unit due to long-term repetitive motion, and the core components of the driving unit are motors and gear reducer. A simulation drive unit was manufactured and tested around this component and then applied to 6-axis vertical multi-joint robots used in actual industrial sites. Vibration data was collected for each cause of failure of the robot, and then the collected data was processed through signal processing and frequency analysis. The processed data can determine the fault of the robot by utilizing machine learning algorithms such as SVM (Support Vector Machine) and KNN (K-Nearest Neighbor). As a result, the PHM environment was built based on machine learning algorithms using SVM and KNN, confirming that failure prediction was partially possible.
최근 보다 경제적이고 쉽게 적용이 가능한 차량간 무선통신과 같은 첨단 기술들은 고비용의 교통시설과 미래의 교통수요에 대한 공간적 시스템 확장이 제한적인 고속도로에서 주로 시행되고 있는 중앙제어식 인프라기반 교통정보시스템의 가능한 대안으로 간주되고 있다. 본 논문은 차량간 무선통신을 이용한 분산식 첨단교통정보시스템을 개발하고 제안된 시스템의 효과 (운전자의 통행시간단축)를 향상시키는 세가지 보조기능(독립자동유고감지알고리즘, 실험차량 샘플 모델, 운전자행태 모델)을 소개하고자 한다. 그리고 전형적인 $6{\times}6$ 도시형 도로망에서 미시적 시뮤레이션모델(VISSIM)을 이용해서 세가지 중요한 패러미터(교통류, 무선통신 라디오 레인지, 통신차량의 보급율)에 따른 그 효과를 교통사고 시나리오에서 평가하고자 한다. 본 논문의 연구결과로는 세가지 시스템 패러미터가 증가함에 따라 보다 많은 무선통신 차량이 교통데이터 전송에 관련되었고 데이터전송 속도도 더 빨라짐을 보였다. 또한 통신차량들은 동적으로 현재의 교통상황 파악과 교통사고로 야기된 정체지역을 우회하는 최적의 경로를 탐색함으로써 운전자의 통행시간을 단축시키는 결과를 보였다. 교통사고로 인한 혼잡교통류 상황에 순간적으로 반응(통행시간 데이터베이스 갱신과 최적 경로 탐색)하는 차량들을 중심으로, 상대적으로 교통량이 적은 상황에서는 보다 시스템 효율적인 시간대에 운전자들이 경로를 변경하는 행태를 보인 반면에 교통량이 많은 상황에서는 많은 운전자들이 덜 효율적인 시간대, 예를 들면 교통사고가 해소된 후에도 경로를 변경하는 경우가 목격되었다. 따라서 차량당 평균통행시간단축은 교통수요와 밀접한 관계를 보였다. 그리고 실제 교통사고 시간 동안 교통사고의 직접적인 영향에 의해서 경로를 변경하는 통신차량들을 제외하면 도로망에 진입하는 차로에 있는 통신차량이 도로망내에 있는 다른 통신차량보다 통행시간이 짧은 것으로 나타났다. 또한 교통사고지점의 위치와 방향은 경로변경차량의 공간적인 분포를 결정하는 것으로 나타났다.
일차원 어레이 변환자를 기계적으로 움직여 3차원 영상을 얻는 기존의 3차원 초음파 영상 기법은 일차원 배열 변환기가 갖는 고도방향 해상도의 저하를 극복하기 어렵다. 한편 이차원 위상 어레이 변환자를 이용하는 실시간 3차원 영상 시스템은 많은 수의 채널 수를 가지기 때문에 고비용의 매우 큰 빔집속부를 필요로 한다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 본 논문에서는 2차원 곡면 어레이 상에서 256 채널의 송수신 부구경을 전기적으로 움직이면서 관심영역의 입체영상을 얻을 수 있는 3차원 영상화 기법을 제안하였다. 이를 위해 본 논문에서는 상용 3차원 영상 장치에 사용되는 기계 주사식 일차원 곡면 어레이 변환자와 측방향과 고도방향으로 동일한 시야각을 갖는 이차원 곡면 어레이 변환자를 설계하였다. 또한 제안된 방법에서는 256 개의 제한된 채널 수를 이용하면서도 송수신 부구경의 크기를 증가시켜 보다 향상된 해상도의 영상을 구현하기 위해 직사각형 모양의 부구경에서 네 모서리 부분의 어레이 소자들을 적절히 제거한 형태의 부구경을 사용하였다. 특히 수신시는 고도방향이나 측방향으로한 배열 소자씩 건너뛰는 희박 어레이 기법을 적용하여 수신 부구경의 크기를 증가시켰다. 또한 수신시 희박 어레이로 인한 소자간의 간격 증가로 인해 유발되는 그레이팅 로브 상승을 억제하기 위해 송신시에는 희박 어레이를 적용하지 않고 폴드-오버 어레이 기법을 적용함으로써 송신부구경의 크기를 측방향과 고도방향으로 각각 두배만큼 증가시키는 효과를 얻었다. 제안한 방법을 통해 기존의 기계 주사식 일차원 어레이 변환자를 이용한 실시간 3차원 시스템과 비교하여 측방향으로는 거의 같고 고도방향으로는 훨씬 우수한 해상도의 영상을 획득할 수 있음을 컴퓨터 모사실험을 통해 검증하였다.
멀티미디어 스트리밍 서비스의 증가는 인터넷 콘텐츠의 새로운 국면으로 나타나고 있다. 특히, 무선이동통신망에서 증가하는 멀티미디어 응용에 대한 QoS 제공은 무엇보다 중요하다. 서비스 제공자는 클라이언트 가까이에 있는 프락시에서 자주 억세스되어지는 멀티미디어 스트림의 초기 세그먼트를 캐슁함으로써 성능을 향상 시킬 수 있다. 프락시는 서버로부터 스트림의 나머지 부분을 요구함과 동시에 클라이언트에 전송을 시작할 수 있다. 본 논문에서는 IETF의 RTSP 환경에서 프리픽스 캐슁 서비스를 무선망에 적용시키고, 무선 상황이나 핸드오프 시에 네트 워크 상황에 적응적으로 대응하고 단절현상을 줄일 수 있는 효과적인 RTSP 핸들링 기법을 제안 한다. 또한 캐슁 프락시의 성능을 향상시키기 위해 트래픽 기반 캐슁 기법(TSLRU)을 제안한다, TSLRU는 트래픽을 세 종류로 분류하여 캐슁하며, 교체 대상 결정시 여러 요소(traffic types, recency, frequency, object size)를 반영함으로써 캐슁 프락시의 성능을 향상 시킨다. 모의실험에서 캐슁 알고리즘은 byte hit Rate와 startup latency에서 높은 성능을 보였으며, 제안한 RTSP 핸들링 기법 역시 throughput에서 좋은 성능을 보였다.
한국작물학회 2017년도 9th Asian Crop Science Association conference
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pp.303-303
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2017
Japanese agriculture has faced to several threats: aging and decrease of farmer population, global competition, and the risk of climate change as well as harsh and variable weather. On the other hands, the number of large scale farms is increasing, because farm lands have been being aggregated to fewer numbers of farms. Cost cutting, development of efficient ways to manage complicatedly scattered farm lands, maintaining yield and quality under variable weather conditions, are required to adapt to changing environments. Information and communications technology (ICT) would contribute to solve such problems and to create innovative technologies. Thus we have been developing an early warning and decision support system to reduce weather and climate risks for rice, wheat and soybean production in Japan. The concept and prototype of the system will be shown. The system consists of a weather data system (Agro-Meteorological Grid Square Data System, AMGSDS), decision support contents where information is automatically created by crop models and delivers information to users via internet. AMGSDS combines JMA's Automated Meteorological Data Acquisition System (AMeDAS) data, numerical weather forecast data and normal values, for all of Japan with about 1km Grid Square throughout years. Our climate-smart system provides information on the prediction of crop phenology, created with weather forecast data and crop phenology models, as an important function. The system also makes recommendations for crop management, such as nitrogen-topdressing, suitable harvest time, water control, pesticide spray. We are also developing methods to perform risk analysis on weather-related damage to crop production. For example, we have developed an algorism to determine the best transplanting date in rice under a given environment, using the results of multi-year simulation, in order to answer the question "when is the best transplanting date to minimize yield loss, to avoid low temperature damage and to avoid high temperature damage?".
토공작업은 건설공사에 기본이 되는 공종으로 건설장비에 의한 작업이 주를 이루고 있다. 최적 토량배분 및 장비운용은 건설공사 생산성에 많은 영향을 미치는 요소이다. 토공작업은 다수의 건설장비들의 협업에 의하여 진행되어지는 기계화 작업이며 건설장비로 인하여 많은 연료가 소비되는 작업이다. 현장에서 실질적으로 이루어지는 토공작업은 건설장비 운전자의 경험과 직관에만 의존하여 작업이 수행되고 있어서 비효율적인 측면이 있으며, 토공 작업 시에 많은 연료사용으로 인한 탄소배출은 환경적인 문제점을 발생시키고 있다. 근래에는 토공작업의 효율성을 향상시키기 위한 건설사업의 자동화 및 정보화 기술을 적용한 연구가 지속적으로 이루어지고 있다. 토공작업을 위한 휴리스틱스(Heuristics)는 시간이나 정보가 불충분하여 합리적인 판단을 할 수 없는 상황에서 신속하게 사용하는 전문가의 노하우이다. 이를 의사결정 요소로 고려하여 토량배분 계획에 적용하였으며, 토량배분 계획에 의하여 형성된 작업패키지를 형성하고 해당 작업을 위하여 건설장비의 효율적인 작업경로를 생성하도록 하였다. 시뮬레이션을 수행을 통하여 제시된 방법론이 건설장비의 공간간섭 및 전체 이동거리 측면에서의 효율을 검증하였다. 본 연구의 시스템을 적용하여 검증한 결과 건설장비의 공간 간섭률이 최소화되고 이동거리가 단축되어 생산성이 좋아지는 효율을 보였다.
오차 신호에 대해 가우시안 커널이 가지는 과도신호 차단효과를 기반으로 설계된 오차분포와 델타함수 사이의 유클리드 거리(ED)가 충격성 잡음하에서 효과적인 성능준거로 사용되어왔다. ED의 최소화 과정에서 필요한 기울기는 두 가지 성분, 즉, 오차 쌍의 커널함수에 대한 성분$A_k$와 오차 샘플 자체의 커널함수에 대한 성분 $B_k$를 가진다. 이 논문에서는 성분 $A_k$가 오차 샘플들을 서로 결집시키는 역할과 관련되어 있으며, 성분 $B_k$는 오차샘플들의 결집위치가 영(0)이 되는 문제와 관련되어 있다고 분석되었다. 이 분석에 기반하여, 이 논문에서는 오차 샘플간 간격을 좁히는 역할을 강화하고자 $A_k$를 커널 통과된 오차쌍의 전력으로 정규화하고, 오차 샘플들을 0점에 당기는 역할을 강화하고자 $B_k$를 커널 통과된 오차샘플 자체의 전력으로 정규화하는 방안을 제안하였다. 충격성 잡음과 다중경로 페이딩 채널 환경하에서 시뮬레이션을 시행하여, 정상상태의 MSE 가지는 흔들림 정도와 최소 MSE 값을 비교 분석하였다. 그 결과, 제안된 방식이 가지는 효용성과 두 성분의 역할이 분석과 일치함이 규명되었다.
선박 건조공정의 초기 단계인 강재적치처리공정에서는 입수한 강재를 어느 선박블록을 제작하는데 사용될 것인가에 따라 수십 개의 적치장을 이용하여 분류한다. 이 과정에서 강재를 잘못된 적치장에 적치하는 적치 오류, 무거운 강재를 다루는데 수반되는 작업자 안전 취약성, 각 적치장의 강재 정보 관리의 미비로 인한 작업 계획의 불확실성 등으로 인하여 생산성이 크게 저하된다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 상황인식 컴퓨팅 기술을 적용하여 지능형 강재적치처리시스템을 구축하였다. 연구의 효율성을 위하여 강재적치처리 작업과정을 보여줄 수 있는 시뮬레이터를 제작하였으며, 센서, RFID 태그, 실시간 위치추적시스템과 같은 기술을 활용하여 공간 내에 있는 객체들의 위치 및 작업 처리 상태 등, 상황정보를 실시간으로 획득할 수 있도록 유비쿼터스 컴퓨팅 공간을 구축 하였다. 본 연구는 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 적용한 선박 건조 생산성 제고는 물론 대규모 생산현장에 IT를 적용하는 제조IT 융합연구의 새로운 모델을 제시하였다는데 의미가 크다고 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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