Soman, Rohan N.;Onoufrioua, Toula;Kyriakidesb, Marios A.;Votsisc, Renos A.;Chrysostomou, Christis Z.
Smart Structures and Systems
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v.14
no.1
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pp.55-70
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2014
The paper presents a multi-objective optimization strategy for a multi-type sensor placement for Structural Health Monitoring (SHM) of long span bridges. The problem is formulated for simultaneous placement of strain sensors and accelerometers (heterogeneous network) based on application demands for SHM system. Modal Identification (MI) and Accurate Mode Shape Expansion (AMSE) were chosen as the application demands for SHM. The optimization problem is solved through the use of integer Genetic Algorithm (GA) to maximize a common metric to ensure adequate MI and AMSE. The performance of the joint optimization problem solved by GA is compared with other established methods for homogenous sensor placement. The results indicate that the use of a multi-type sensor system can improve the quality of SHM. It has also been demonstrated that use of GA improves the overall quality of the sensor placement compared to other methods for optimization of sensor placement.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.57
no.11
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pp.2027-2034
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2008
There are concerns on possible health effects from exposure to electromagnetic fields. One reflection of this concerns is the considerable controversy, delay, and cost increases involved in the construction of power lines and facilities. To cope with such challenges, in this paper we investigated magnetic fields reduction techniques such as general compaction, in' span compaction, cruciform, vertical, 3 way splits phase, and 4way splits phase. As results, we found general compaction and 4 way splits phase could reduce magnetic fields up to 90%, while cruciform, vertical, and 3 way splits phase gave lower reduction rates of 30% because these configurations were similar to a current type of low reactance arrangement. We also knew 1 spacer in span compaction was appropriate in Korea in view of effectiveness and economy.
Jo, Hongki;Park, Jong-Woong;Spencer, B.F. Jr.;Jung, Hyung-Jo
Smart Structures and Systems
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v.11
no.5
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pp.477-496
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2013
Due to their cost-effectiveness and ease of installation, wireless smart sensors (WSS) have received considerable recent attention for structural health monitoring of civil infrastructure. Though various wireless smart sensor networks (WSSN) have been successfully implemented for full-scale structural health monitoring (SHM) applications, monitoring of low-level ambient strain still remains a challenging problem for WSS due to A/D converter (ADC) resolution, inherent circuit noise, and the need for automatic operation. In this paper, the design and validation of high-precision strain sensor board for the Imote2 WSS platform and its application to SHM of a cable-stayed bridge are presented. By accurate and automated balancing of the Wheatstone bridge, signal amplification of up to 2507-times can be obtained, while keeping signal mean close to the center of the ADC span, which allows utilization of the full span of the ADC. For better applicability to SHM for real-world structures, temperature compensation and shunt calibration are also implemented. Moreover, the sensor board has been designed to accommodate a friction-type magnet strain sensor, in addition to traditional foil-type strain gages, facilitating fast and easy deployment. The wireless strain sensor board performance is verified through both laboratory-scale tests and deployment on a full-scale cable-stayed bridge.
Whelan, Matthew J.;Gangone, Michael V.;Janoyan, Kerop D.;Hoult, Neil A.;Middleton, Campbell R.;Soga, Kenichi
Smart Structures and Systems
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v.6
no.5_6
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pp.579-593
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2010
Low-power radio frequency (RF) chip transceiver technology and the associated structural health monitoring platforms have matured recently to enable high-rate, lossless transmission of measurement data across large-scale sensor networks. The intrinsic value of these advanced capabilities is the allowance for high-quality, rapid operational modal analysis of in-service structures using distributed accelerometers to experimentally characterize the dynamic response. From the analysis afforded through these dynamic data sets, structural identification techniques can then be utilized to develop a well calibrated finite element (FE) model of the structure for baseline development, extended analytical structural evaluation, and load response assessment. This paper presents a case study in which operational modal analysis is performed on a three-span prestressed reinforced concrete bridge using a wireless sensor network. The low-power wireless platform deployed supported a high-rate, lossless transmission protocol enabling real-time remote acquisition of the vibration response as recorded by twenty-nine accelerometers at a 256 Sps sampling rate. Several instrumentation layouts were utilized to assess the global multi-span response using a stationary sensor array as well as the spatially refined response of a single span using roving sensors and reference-based techniques. Subsequent structural identification using FE modeling and iterative updating through comparison with the experimental analysis is then documented to demonstrate the inherent value in dynamic response measurement across structural systems using high-rate wireless sensor networks.
Caenorhabditis elegans has been used as a major model organism to identify genetic factors that regulate organismal aging and longevity. Insulin/insulin-like growth factor 1 (IGF-1) signaling (IIS) regulates aging in many species, ranging from nematodes to humans. C. elegans is a nonpathogenic genetic nematode model, which has been extensively utilized to identify molecular and cellular components that function in organismal aging and longevity. Here, we review the recent progress in the role of IIS in aging and longevity, which involves direct regulation of protein and RNA homeostasis, stress resistance, metabolism and the activities of the endocrine system. We also discuss recently identified genetic factors that interact with canonical IIS components to regulate aging and health span in C. elegans. We expect this review to provide valuable insights into understanding animal aging, which could eventually help develop anti-aging drugs for humans.
Back ground : Arm span measurements provide a practical substitute for standing height to predict normal spirometric values in subjects unable to stand or those with a skeletal deformity such as kyphoscoliosis. The relationship between arm span and height has previously been reported as either a fixed ratio unaffected by age or as a regression equation in which the ratio varies as a function of age. The fixed ratio or regression equation is known to be specific for sex and race. Methods : We studied the relationship between standing height, arm span, and age in 381 Korean adult female subjects (ages 20 to 69 yrs) sampled in a general population. Results : The mean ratio for arm span to height is 1.004. Multiple linear analysis found arm span and age to be predictive of standing height (p=0.0001, $r^2$=0.76). We performed the analysis of the difference between the predicted height using either fixed ratio or regression equation and actual height. At the extremes of arm span and age, the ratio method either underestimated(at smaller arm span or younger age) or overestimated(at larger arm span or older age) as compared with actual height (p=0.0001). Conclusion : This results indicate that the estimated height using the fixed ratio method provides a less acceptable method of estimating height for the prediction of lung volumes in the Korean adult women when compared with the regression equations, especially at the extremes of stature or age.
Li, Hui;Ou, Jinping;Zhang, Xigang;Pei, Minshan;Li, Na
Smart Structures and Systems
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v.15
no.3
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pp.555-576
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2015
The large number of long-span bridges constructed in China motivates the applications of structural health monitoring (SHM) technology. Many bridges have been equipped with sophisticated SHM systems in the mainland of China and in Hong Kong of China. Recently, SHM technology has been extended to field test systems. In this view, SHM can serve as a tool to develop the methods of life-cycle performance design, evaluation, maintenance and management of bridges; to develop new structural analysis methods through validation and feedback from SHM results; and to understand the behavior of bridges under natural and man-made disasters, rapidly assess the damage and loss of structures over large regions after disasters, e.g., earthquake, typhoon, flood, etc. It is hoped that combining analytical methods, numerical simulation, small-scale tests and accelerated durability tests with SHM could become the main engine driving the development of bridge engineering. This paper demonstrates the above viewpoint.
The deployment of advanced structural health monitoring (SHM) systems in large-scale civil structures collects large amounts of data. Note that these data may contain multiple types of anomalies (e.g., missing, minor, outlier, etc.) caused by harsh environment, sensor faults, transfer omission and other factors. These anomalies seriously affect the evaluation of structural performance. Therefore, the effective analysis and mining of SHM data is an extremely important task. Inspired by the deep learning paradigm, this study develops a novel generative adversarial network (GAN) and convolutional neural network (CNN)-based data anomaly detection approach for SHM. The framework of the proposed approach includes three modules : (a) A three-channel input is established based on fast Fourier transform (FFT) and Gramian angular field (GAF) method; (b) A GANomaly is introduced and trained to extract features from normal samples alone for class-imbalanced problems; (c) Based on the output of GANomaly, a CNN is employed to distinguish the types of anomalies. In addition, a dataset-oriented method (i.e., multistage sampling) is adopted to obtain the optimal sampling ratios between all different samples. The proposed approach is tested with acceleration data from an SHM system of a long-span bridge. The results show that the proposed approach has a higher accuracy in detecting the multi-pattern anomalies of SHM data.
For happy life, it is first of all essential to live healthily although wealth is important too. Korean government has enforced National Health Insurance Program and has improved it every year. However, health security still leaves something to be desired in Korea. Although Korean government also enacted National Health Promotion Law in 1995, the national health promotion policy has not been effectively carried out because of the problems of institution related to policy implementation and expenses of organizations. Also, community health services have failed to realize the anticipated results. Especially, health education services which are deeply related to national health consciousness are not well accomplished. Therefore, the average life span of Korean people is 73.5 years which display the level of the developing countries, while it is 74.7 years in the developed countries. Various health education services which Korean government and private organizations are carrying out are not activated. At this time, national health behavior and Quality of life will be greatly enhanced if "Mobile Health Education Teams" play active roles with new image, visiting vulnerable areas to health problems all over the country.e country.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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