This paper is focused on the analysis of the noise and vibration measured near the wheelset of the high-speed trains using a time-varying frequency transform as a preliminary research of running monitoring. Due to the non-stationary characteristics, it is necessary to examine noise and vibration of the train with time-varying frequency transforms. In this paper, the short-time Fourier transform method is utilized - the stored data is localized by modulating with a window function, and Fourier transform is taken to each localized data. For the examination, the non-stationary noise and vibration of the high-speed train's wheelset are measured by using some microphones and accelerometers, and those signals are stored in a on-board data acquisition system. The non-stationary random signal analyses with the short-time Fourier transform are performed, and the result are classified as follows; auto-spectral density, cross-spectral density, frequency response, and coherence functions. From those functions, it is possible to observe the frequency characteristics of sleepers, switchers, tunnels, and steel bridges. Also, some distinct peaks, which are not dependent upon the train's speed, are identified from the results.
In this study, the Bayesian probabilistic framework is investigated for modal identification and modal identifiability based on the field measurements provided in the structural health monitoring benchmark problem of an instrumented cable-stayed bridge named Ting Kau Bridge (TKB). The comprehensive structural health monitoring system on the cable-stayed TKB has been operated for more than ten years and it is recognized as one of the best test-beds with readily available field measurements. The benchmark problem of the cable-stayed bridge is established to stimulate investigations on modal identifiability and the present paper addresses this benchmark problem from the Bayesian prospective. In contrast to deterministic approaches, an appealing feature of the Bayesian approach is that not only the optimal values of the modal parameters can be obtained but also the associated estimation uncertainty can be quantified in the form of probability distribution. The uncertainty quantification provides necessary information to evaluate the reliability of parametric identification results as well as modal identifiability. Herein, the Bayesian spectral density approach is conducted for output-only modal identification and the Bayesian model class selection approach is used to evaluate the significance of different modes in modal identification. Detailed analysis on the modal identification and modal identifiability based on the measurements of the bridge will be presented. Moreover, the advantages and potentials of Bayesian probabilistic framework on structural health monitoring will be discussed.
지하 공동은 토지의 이용과 개발을 제한할 뿐 아니라 안전과 환경에 심각한 우려를 준다. 우리나라는 석회암이 널리 분포하고 폐광산이 많으며 도심이 확장되고 토지의 개발이 활발하여, 지하 공동에 의한 지반 안전과 환경 보존 문제를 안고 있다. 전남 무안군 덕보들에 한국지질자원연구원에서 마련한 물리탐사 실험장에서 지하 공동의 탐지와 모니터링을 위한 고정밀 중력탐사를 하였다. 중력은 약 30 m 간격의 논둑길을 따라 5 m 간격으로 모두 800여 측점에서 AutoGrav CG-3 중력계로 측정하였으며, 측점의 절대적 위치 오차는 수 mm 이하로 유지하였다. 중력 측선은 MS (minimum support) 역산으로 밀도 분포를 작성하였으며, 고분해능 3차원 중력 역해의 비유일성을 줄이기 위하여 Euler 디컨벌루션의 해를 제한 조건으로 이용하는 역산 방법을 고안하였다. 역산에 의하여 작성한 밀도 분포는 잔여 중력 분포와 전체적으로 잘 일치하였으며, 특히 공동과 관련된 것으로 예상되는 3곳의 중력 이상대의 밀도 분포 형태, 즉 공동의 위치 뿐 아니라 공동형태와 발달 양상을 잘 보여주었다. 이러한 해석 결과는 시추 주상도와 매우 잘 일치하였다. 탐사 실험장의 진입로에서 그라우팅을 전후하여 시간차 중력 모니터링을 하였다. 탐사 조건에 의한 불일치는 기준점의 관측 중력을 비교하여 조정하였다. MS 역산으로 작성한 그라우팅 전, 후의 밀도 분포를 비교하여 그라우팅의 효과를 검토하였다. 이 현장 사례를 통하여 ${\mu}Gal$ 수준의 정밀도와 정확도의 고정밀 중력탐사는 지하 공동을 탐지할 뿐 아니라 공동의 분포와 발달 양상을 확인하는 가장 직접적이고 효과적인 수단이 됨을 보여주었다. 또한, 시간차 중력 모니터링은, 여러 가지 오차 요인들이 있지만, 시간의 경과에 따른 지하 밀도 분포의 변화를 관측하는 데 효과적임을 보여주었다.
The objective of this study was to investigate the growth rate and the optimal stocking density of sea cucumbers. Grow-out was studied in situ by conducting a follow-up survey using visible implant elastomer (VIE) tags. The rearing systems were made of polypropylene pipe for the frames and netting. The experiment ran for 70 days near Yeosu, Korea in the water depth of about 7 m. A total of 576 sea cucumbers which have three groups of body sizes (small: 5.15, medium: 12.34 and large: 23.26 g) were used. The five groups of stocking densities (150, 300, 450, 600 and $850g/m^2$) in rearing system for sea cucumber were considered. Sea cucumbers were fed a mixed diet (mud, mineral, fish meal, etc.). The feed was supplied to 10% of their body wet weight once every 7 days. The survival rate (73%) of sea cucumber in $850g/m^2$ was lower than those of other density groups ($150g/m^2$: 89%, $300g/m^2$: 84%, $450g/m^2$: 78% and $600g/m^2$: 86%). The survival rate of medium size group was higher than those of small and large groups regardless of the density (P<0.05). Most of density groups have no significant difference except for $850g/m^2$ (P>0.05). The growth rate of small size group ($0.63%day^{-1}$) was higher than those of medium ($0.38%day^{-1}$) and large ($0.34%day^{-1}$) group regardless of the density (P<0.05). The threshold water temperature was $11.0^{\circ}C$ for sea cucumber growth in winter season.
본 연구에서는 무선센서네트워크기술(Wireless Sensor Network, WSN)의 산사태 모니터링 적용성을 연구하였다. WSN시스템은 IEEE 802.14e 표준규격을 사용하는 데이터의 수집과 전달을 위한 센서노드와 데이터를 수집 처리하고 최종 서버로 전송하는 게이트웨이로 구성하였다. 센서네트워크의 토폴로지는 유연성과 신뢰성이 높은 메쉬형을 채택하였으며, 서울시의 총 3개소에 테스트베드를 구축하였다. 산사태를 모니터링 하기 위하여 각 센서노드에는 함수비계, 모관흡수력계, 경사계, 강우량계를 설치하였다. 센서노드의 배치를 위해 산사태 위험도 해석, 임목밀도 및 지형분석을 통한 통신범위 분석을 수행하였다. 측정된 계측 데이터를 분석한 결과 네트워크의 연결은 양호하게 나타났으며, 강우에 의한 지반의 반응이 실내에서 측정한 함수비-모관흡수력과 유사한 결과를 나타났다. 따라서, 테스트베드 사례를 통해 산사태 모니터링에 적용이 가능함을 확인하였다.
리튬이온 배터리는 낮은 자체 방전율 특성과 고밀도 에너지 저장장치로 다양하게 응용되고 있으며, 단위 셀 배터리의 전압은 4V 보다 낮아, 직렬로 연결하여 사용해야 하는 것이 일반적이다. 배터리 셀전압의 직렬 연결 동작시, 각각의 단위 셀 배터리는 내부저항이 균일하지 않아, 충전 시, 특정 단위 셀 배터리는 4V 이상이 걸려, 폭발이 발생할 수도 있으며, 또한, 방전 시 배터리의 특성을 떨어뜨릴 수 있는 한계 전압 이하가 되는 심각한 문제가 존재한다. 따라서, 단위 셀 배터리의 충전 및 방전 동작에서는 과충전과 과방전을 사전에 감지하기 위한 전압 센싱 동작이 필요하며, 이에, 본 논문에서는 고속 배터리 전압 센싱 모듈 개발을 소개한다. 제작된 CVM(Cell Voltage Monitoring)은 단위 배터리 셀을 통하여, 전압 및 온도 채널 포함하여, 12채널을 모니터링할 수 있으며, 채널당 12-bits 분해능과 192 kbps 전송 속도를 가진다.
Through investing the criteria and evaluation for fire performance of interior components, this paper introduce the testing items and requirements for Flammability, Smoke density, and Toxicity properties of TTX(Tilting Train eXpress) interior parts. Next time, all trains including TTX will be occupied the components with superior fire-resistance and the sensing and monitoring system for fire in train.
본 연구는 고준위 방사성 폐기물 심층 처분시설의 장기적 건전성 모니터링을 위한 무선 통신 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. 기존의 유선 센서는 전원 공급과 데이터 전송을 위해 전선을 사용함으로써 완충재의 품질 저하 및 관리의 어려움을 초래할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 무선 통신 시스템의 도입을 제안하였으며, WiFi, ZigBee, LoRa 등의 모듈을 사용하여 벤토나이트 내 수신 감도를 비교 분석하였다. 벤토나이트의 건조밀도 증가와 송수신기 간 거리 증가에 따라 수신 감도가 감소하는 경향을 확인하였으며, 저주파수 대역에서 적은 신호 감쇠를 확인하였다. 이를 바탕으로 무선 네트워크 기반의 THM 통합 무선 센서 시스템의 개념 설계를 제안하였다. 이는 처분 구조물의 장기 건전성 모니터링을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 기대된다.
수장고 및 전시 공간의 종합적 유해생물 관리를 위하여 실시간 온습도 센서 및 모듈을 이용한 환경 데이터 수집, 실내 부유 진균류 농도 및 곤충 유입 자료의 데이터 시각화를 부여 정림사지 박물관 유물 공간을 대상으로 실시하였다. 실시간 온습도 모니터링 시스템은 30분 단위로 측정 데이터를 수집하였으며 연동 애플리케이션을 통해 측정 데이터를 실시간으로 확인 가능하도록 하였다. 또한 측정된 온습도 데이터가 미리 설정한 범위를 초과하였을 경우, 푸시 알림을 담당자의 단말기로 전송하여 현황 정보를 제공함으로써 상시적 관리 체계를 구축하였다. 이를 통해 8월 중 유물 권장 온도 범위를 초과한 상황의 즉각적인 인지 및 조치가 가능하였다. 수장고 내부 공간에 따른 시기별 부유진균류 농도 데이터를 국립문화재연구소에서 제시한 생물학적 유해환경요인 권고기준(안) 기준으로 범례화하여 시각화한 결과, 수장고 1층과 2층 유물 공간 모두 위험 기준인 80 C.F.U./m3 이하의 부유 진균류 농도가 유지되는 것이 확인되었다. 또한 곤충 유입 조사 결과, 수장고 내부에는 곤충이 포획되지 않았으며, 전시공간의 경우, 딱정그리마, 알락귀뚜라미, 알락꼽등이 등의 곤충이 포획되었다. 이를 바탕으로 구역별 포획 곤충의 개체 밀도에 따른 시각화를 실시한 결과, 곤충의 주요 유입 경로가 외부 출입구 및 화장실 구역임을 확인할 수 있었다.
This paper presents a set of techniques used in a real-time visual surveillance system. The system is implemented on a low-cost embedded DSP platform that is designed to work with stationary video sources. It consists of detection, a tracking and a classification module. The detector uses a statistical method to establish the background model and extract the foreground pixels. These pixels are grouped into blobs which are classified into single person, people in a group and other objects by the dynamic periodicity analysis. The tracking module uses mean shift algorithm to locate the target position. The system aims to control the human density in the surveilled scene and detect what happens abnormally. The major advantage of this system is the real-time capability and it only requires a video stream without other additional sensors. We evaluate the system in the real application, for example monitoring the subway entrance and the building hall, and the results prove the system's superior performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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