Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.10
no.6
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pp.545-550
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2004
Recent natural disasters like flooding and slope collapse have shown the need for natural risk management system, as they endanger directly public health and cause severe damages on the national economy. In order to improve the efficiency of risk management systems, this management system based on AANN(Auto-Associative Neural Network)is proposed in this paper. AANN can be effectively used for identification of abnormal data and data compression. The proposed AANN-based risk management system collects and stores measurement data from sensors and transmits them to remote server for web-monitoring. Generally, it is desirable to transmit the compressed data instead of raw data in normal state. However, if dangerous situation happens, rapid tramission of measurement data should be required. These requirements are easily satisfied by using AANN. In order to verify the feasibilities of the proposed system, The AANN-based risk management system is applied to slope collapse monitoring system.
Recently, due to the advance of computer, network and Internet technology, control/monitoring systems are required to process the massive data, At the same time, the software development environment uses more and more component-based methodology. This paper proposes the services for the control /monitoring domain. Especially we define domain-specific interfaces and categories to acquire compatibility between products, and implement architecture for lightweight event service. As it is very important to support compatibility between heterogeneous systems, the proposed system provides modules for the web service and communication protocols based on the XML. And as proposed architecture consists of cluster of servers and Windows 2000's NLB service, it can guarantee more stable operation,
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.3
no.1
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pp.112-120
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2003
This paper reports the development work carried out in respect of a proposed application of Neural Network approach for the Korean Next generation Reactor (KNGR) now referred as APR-1400. The emphasis is on establishing the methodology and the approach to be adopted towards realizing this application in the next generation reactors. Keeping in view the advantages and limitation of Artificial Neural Network Approach, the role of ANN has been limited to plant status or to be more precise plant transient monitoring. The simulation work carried out so far and the results obtained shows that artificial neural network approach caters to the requirements of plant status monitoring and qualifies to be incorporated as a part of proposed operator support systems of the referenced nuclear power plant.
This paper provides an overview of the use of different Distributed Optical Fiber Sensor systems (DOFSs) to perform Structural Health Monitoring (SHM) in the specific case of civil engineering structures. Nowadays, there are several methods available for extracting distributed measurements from optical fiber, and their use have to be according with the aims of the SHM performance. The continuous-in-space data is the common advantage of the different DOFSs over other conventional health monitoring systems and, depending on the particular characteristics of each DOFS, a global and/or local health structural evaluation is possible with different accuracy. Firstly, the fundamentals of different DOFSs and their principal advantages and disadvantages are presented. Then, laboratory and field tests using different DOFSs systems to measure strain in structural elements and civil structures are presented and discussed. Finally, based on the current applications, conclusions and future trends of DOFSs in SHM in civil structures are proposed.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.40
no.1
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pp.34-42
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2014
SCADA and DCS that have performed automatic control and monitoring activities increase the productivity of enterprise in industries. In such systems, although their performance had been improved, there are still many deficiencies in predictive maintenance which can foresee the risk of any kinds of accidents. Because the data acquisition systems of main facilities are being distributed throughout the whole plant and therefore, integration of data obtained from the systems is very difficult. Accordingly, techniques that acquire meaningful information from the gathered data through realtime analysis still need to be improved. This paper introduces a developed facility monitoring system which can predict equipment failure and diagnose facility status through big data analysis to improve equipment efficiency and prevent safety accidents.
Among all transportations, railway transports have been promisingly offering excellent energy conservation and travelling time. Inevitably, they become a main role in not only transport goods but also passengers. With leap in development of technology, trains have tremendously enhanced their services in terms of speed, accessibility and comfort. However, the safety and ride quality have become a main issue as the train speed increased. The higher speeds have led the structural dynamics and health must be monitored from time to time to ensure that they are in good condition to provide reliable ride. Among all monitoring systems, the structural health monitoring (SHM) systems are imperative important due to its capability of in-situ monitoring and inherently reduce the maintenance frequencies and the huge associated cost. In this paper, SHM systems and the related non-destructive test and evaluation methods were discussed. The types of damages related to train vehicles as well as the damage hot spots are also included in this paper.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.163-164
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2014
Pseudolite systems are used for backup systems of GPS satellite or indoor navigation systems. The pseudolite transmits GPS-like signal on the ground. Fundamentally, to estimate a position, clock synchronization among satellites is essential, because GPS receiver uses measurement based on TOA. Therefore, in order to improve the navigation performance in applications using pseudolite, clock synchronization with GPS satellites is required. This paper proposes design of monitoring system for pseudolite clock synchronization. The monitoring system analyzes clock synchronization accuracy of pseudolite and can be used for clock adjustment.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.6
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pp.55-62
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2010
Monitoring systems are able to report certain events at region of interest(ROI) and to take an appropriate action. From industrial product line full of robots to fire detection, intrusion detection, smart grid application, environmental pollution alarm system, monitoring system has widely used in diverse industry sector. Recently, due to advance of wireless communication technology and availability of low cost sensors, intelligent and/or smart monitoring systems such as sensor networks has been developed. Several deployment methods are introduced to meet various monitoring needs and deployment performance criteria are also summarized to be used to identify weak point and be useful at designing monitoring systems. Both efficiency during deployment and usefulness after the deployment should be assessed. Efficiency factors during deployment are elapsed time, energy required, deployment cost, safety, sensor node failure rate, scalability. Usefulness factors after deployment are ROI coverage, connectivity, uniformity, target density similarity, energy consumption rate per unit time and so on.
Structural Health Monitoring (SHM) gradually becomes a technique for ensuring the health and safety of civil infrastructures and is also an important approach for the research of the damage accumulation and disaster evolving characteristics of civil infrastructures. It is attracting prodigious research interests and the active development interests of scientists and engineers because a great number of civil infrastructures are planned and built every year in mainland China. In a SHM system the sheer number of accompanying wires, fiber optic cables, and other physical transmission medium is usually prohibitive, particularly for such structures as offshore platforms and long-span structures. Fortunately, with recent advances in technologies in sensing, wireless communication, and micro electro mechanical systems (MEMS), wireless sensor technique has been developing rapidly and is being used gradually in the SHM of civil engineering structures. In this paper, some recent advances in the research, development, and implementation of wireless sensors for the SHM of civil infrastructures in mainland China, especially in Dalian University of Technology (DUT) and Harbin Institute of Technology (HIT), are introduced. Firstly, a kind of wireless digital acceleration sensors for structural global monitoring is designed and validated in an offshore structure model. Secondly, wireless inclination sensor systems based on Frequency-hopping techniques are developed and applied successfully to swing monitoring of large-scale hook structures. Thirdly, wireless acquisition systems integrating with different sensing materials, such as Polyvinylidene Fluoride(PVDF), strain gauge, piezoresistive stress/strain sensors fabricated by using the nickel powder-filled cement-based composite, are proposed for structural local monitoring, and validating the characteristics of the above materials. Finally, solutions to the key problem of finite energy for wireless sensors networks are discussed, with future works also being introduced, for example, the wireless sensor networks powered by corrosion signal for corrosion monitoring and rapid diagnosis for large structures.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.11
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pp.1463-1470
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2021
With the development of ICT technology, a monitoring system to check the status of an object to be managed in real time in various industrial fields is widely used. Existing monitoring systems implemented individual systems according to monitoring targets, but recently, monitoring systems have been implemented using open sources such as Prometheus and Grafana. When using Prometheus and Grafana, many parts become more convenient compared to the existing monitoring system development method, but there are still problems. In this paper, to solve this problem, we propose an integrated monitoring system that supports Prometheus and Grafana. The proposed system is a detailed module that collects, stores, visualizes, and manages data to be monitored, and each module is implemented so that roles can be divided and existing problems can be solved. The proposed system can conveniently manage and monitor monitoring targets stored in heterogeneous databases, and create dashboards through simple operation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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