Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.6
no.4
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pp.369-385
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2008
The purpose of site monitoring and investigation is to offer the basic data for performance assessment and design of low- and intermediate-level radioactive waste(LILW) disposal facility by monitoring variations of main site properties continually in the stage of pre-operation, operation and post-closure. Main contents of site monitoring are as follows. In the stage of pre-operation, suitability evaluation for disposal facility and monitoring for constructing and operating disposal facility are performed. In the operation period, monitoring is performed including surroundings to research the influence to environment with operating disposal facility and operate safely and efficiently. In the post-closure period, monitoring about major site properties is performed to prevent the effect of radioactive waste from disposal facility and to secure long-term safety.
In the last decade, wireless sensor networks have emerged as a promising technology that could accelerate progress in the field of structural monitoring. The main advantages of wireless sensor networks compared to conventional monitoring technologies are fast deployment, small interference with the surroundings, self-organization, flexibility and scalability. These features could enable mass application of monitoring systems, even on smaller structures. However, since wireless sensor network nodes are battery powered and data communication is the most energy consuming task, transferring all the acquired raw data through the network would dramatically limit system lifetime. Hence, data reduction has to be achieved at the node level in order to meet the system lifetime requirements of real life applications. The objective of this paper is to discuss some general aspects of data processing and management in monitoring systems based on wireless sensor networks, to present a prototype monitoring system for civil engineering structures, and to illustrate long-term field test results.
This paper presents the results from the comparison analysis and evaluation between the air pollutant dispersion modeling results and the observation data in the area within a 10 km radius from the Boryong thermal power plants. The observation data used in this study were the air pollutant concentrations which had been continuously measured from 8 locations around the Boryong power plants by TMS(tele-monitoring system) for 3 months from September to November, 1996. The short-term and long-term predictions were carried out using ISC3 model and LPDM(Lagrangian Panicle Dispersion Model). The results of ISC3 modeling in a short-term showed highly as 0.7 in a correlation coefficient, but in a long-term showed just 0.54. On the other hand, LPDM showed 0.78 in a correlation coefficient for a long-term, but in a short-term showed highly value than the observation concentrations.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.10
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pp.7089-7097
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2015
Bed changes in the Nakdong River were analyzed with long-term monitoring data for analyzing riverbed change patterns after Four Major Rivers Restoration Project (FMRRP). Also, possible long-term bed changes were predicted using one-dimensional numerical model for the section where the largest change was observed after FMRRP. The sensitive analysis was performed with different incoming sediment discharge conditions and sediment transport equations. The numerical model was calibrated by comparing short-term monitoring data and simulated results, and was applied for predicting bed change after 10 years. As a result of monitoring data analysis, the largest change in bed elevation occurred at the section between the Changnyeong-Haman and Hapcheon-Changnyeong weirs. The result of one-dimensional numerical modeling for 10 years indicated that maximum depositions of 2.07 m and 3.26 m were produced in this section.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.20
no.4
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pp.35-43
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2016
Recently, the pipeline system for waste transportation has been increasingly constructed as new solution for the waste collection and disposal system by constantly increasing domestic waste which issued as social problem. The pipeline system is constructed through long distance, so proper long-term monitoring system is necessary which available to detect the damage location for the effective maintenance. In this paper, the experimental study is carried out to evaluate the applicability of optical strain gauge sensor based on FBG for the long-term monitoring system. Three test parameters such as pressure leaking, blockage and deformation are considered as typical damages for real-scale pipeline test specimen. In order to measure flexural and volumetric strain and temperature, three FBG sensors are installed at each monitoring sections. From the test results, this study suggested effective methods of sensor installation and arrangement. Also the sensor spacing for the design of monitoring system using FBG sensor is derived by the correlation of distances from deformation between sensor responses.
In this study the negative skin friction test of foundation pile was performed in order to monitor the negative skin frictional force acting on the steel pipe pile installed in soft soil. The monitored frictional stresses obtained from the long-term loading test. Through the long-term frictional stress monitoring test, the economical period for the construction of the superstructure was determined. The following conclusion were derived from this study: (1) In soft soil, negative skin friction increases with the increase in the rate of settlement. (2) In the friction relationship graph, the period where there is no frictional strain increase is verified and the time for the construction of the superstructure is determined. (3) The pile loading test was performed and the negative skin friction was compared with the test results. It was determined that the negative skin friction after driving was larger than the negative skin friction obtained from the loading test. 15 days after the construction, the monitored value was similar with the theoretical data. (4) It was determined that even during the occurrence of negative skin friction an economical construction management can be performed using the long-term monitoring method of negative skin friction.
Yi-Fan Li;Wen-Yu He;Wei-Xin Ren;Gang Liu;Hai-Peng Sun
Smart Structures and Systems
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v.32
no.5
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pp.297-308
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2023
Dynamic deflection is important for evaluating the performance of a long-span cable-stayed bridge, and its continuous measurement is still cumbersome. This study proposes a dynamic deflection monitoring method for cable-stayed bridge based on Bi-directional Long Short-term Memory (BiLSTM) neural network taking advantages of the characteristics of spatial variation of cable acceleration response (CAR) and main girder deflection response (MGDR). Firstly, the relationship between the spatial and temporal variation of the CAR and the MGDR is described based on the geometric deformation of the bridge. Then a data-driven relational model based on BiLSTM neural network is established using CAR and MGDR data, and it is further used to monitor the MGDR via measuring the CAR. Finally, numerical simulations and field test are conducted to verify the proposed method. The root mean squared error (RMSE) of the numerical simulations are less than 4 while the RMSE of the field test is 1.5782, which indicate that it provides a cost-effective and convenient method for real-time deflection monitoring of cable-stayed bridges.
Station structures, one of important infrastructures, which have been being operated since the 1970s, are especially vulnerable to even the medium-level earthquake and they could be damaged by long-term internal or external vibrations such as ambient vibrations. Recently, much attention has been paid to real-time monitoring of the fatal defect or long-term deterioration of civil infrastructures to ensure their safety and adequate performance throughout their life span. In this study, a structural health monitoring methodology using acceleration responses is proposed to evaluate the health-state of the station structures and to detect initial damage-stage. A damage index is developed using the acceleration data and it is applied to outlier analysis, one of unsupervised learning based pattern recognition methods. A threshold value for the outlier analysis is determined based on confidence level of the probabilistic distribution of the acceleration data. The probabilistic distribution is selected according to the feature of the collected data.
Recently the interest in the safety assessment of civil infrastructures has increased. As bridge structures become large-scale, it is necessary to monitor and maintain the safety of large bridges, which requires smart systems that can make long-term monitoring a reality . Civil engineers have applied monitoring systems to several bridges, such as the New Haeng-Ju Bridge and Riverside Urban Highway Bridge, but these applications have some problems with the sensors for long-term measurement, setup techniques for the bridge monitoring system and the assessment of measured data. In the present study, an optical fiber sensor smart system was tested and confirmed in laboratory tests on the concrete members. By Attaching optical fiber sensors to the structural parts of the Sung-San Bridge, the bridge load test was measured. These smart concrete structure systems can be applied to bridges and the load capacity of the bridge can assessed.
Spatial and temporal analyses of water qualities were performed for 11 monitoring stations located in Mangyung watershed in order to analyze the trends of monthly water quality data of Biochemical Oxygen Demand (BOD), Total Nitrogen (TN) and Total Phosphorus (TP) measured from 1995 to 2004. The long-term trends were analyzed utilizing Seasonal Mann-Kendall test, LOWESS and three-dimensional graphs were constructed with respect to distance and time. The graph can visualize spatial and temporal trend of the long-term water quality in a large river system. The results of trend analysis indicated that water quality of BOD and TN showed the downward trend. This quantitive and quantitative analysis is the useful tool to analyze and display the long-term trend of water quality in a large river system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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