International Journal of Control, Automation, and Systems
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제4권3호
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pp.359-364
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2006
This article describes the useful way to measure the torque and RPM of the geared motor. For this we have made the planetary geared reduction motor including 2 Hall sensors in it and the monitoring system. The monitoring system displays the sensing values (torque, rpm) and the calculated value (power) and it also has the network capability using the Bluetooth protocol. We will show that our solution is much more inexpensive and simple method to measure torque and rpm than before.
Since air quality monitoring data sets are important base for developing of air quality management strategies including policy making and policy performance assessment, the environmental protection authorities need to organize and operate monitoring network properly. Air quality monitoring network of Busan, consisting of 18 stations, was allocated under unscientific and irrational principles. Thus the current state of air quality monitoring networks was reassessed the effect and appropriateness of monitoring objectives such as population protection and sources surveillance. In the process of the reassessment, a GIS-based decision support system was constructed and used to simulate air quality over complex terrain and to conduct optimization analysis for air quality monitoring network with multi-objective. The maximization of protection capability for population appears to be the most effective and principal objective among various objectives. The relocation of current monitoring stations through optimization analysis of multi-objective appears to be better than the network building for maximization of population protection capability. The decision support system developed in this study on the basis of GIS-based database appear to be useful for the environmental protection authorities to plan and manage air quality monitoring network over complex terrain.
도시의 많은 교량 구조물은 내구연한 및 노후 상태에 따라 외형적 변형이 발생하고, 지진과 태풍 등은 노후 시설물의 변형을 더욱 악화시키고 있다. 불규칙하고 미세한 점진적 외형 변형은 육안으로 확인하기 어렵고, 시설물의 성능을 저하시키게 된다. 따라서 최근에 교량 구조물의 이상 거동을 실시간의 무선 방식으로 검지하는 기술이 연구되고 있다. 본 연구는 자이로스코프를 이용하여 구조물의 미소한 물리적 변화량을 실시간으로 측정하는 변위측정모듈을 개발하였다. 개발된 계측 모듈의 성능은 시뮬레이션 실험을 통해 검증하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제13권2호
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pp.285-294
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2002
The control chart is widely used tool for monitoring of the process. This paper deals with an interpretation of the process capability index(PCI) and process performance index(PPI) when the control chart is used for monitoring of the process. The main difference between the PCI and PPI is how we did estimate the process deviation. The PCI uses the within process variation and the PPI uses the total process variation, which is conceptually defined as sum of between process variation and within process variation. Easy interpretations of the PCI and PPI for field engineers are described. And some new approaches to interpretation of the process capability and performance index may be useful in early stabilization of new process.
Since management of information resources is getting more complicated in the distributed, heterogeneous computing environment, the capability of monitoring and controlling the dispersed information resources is perceived as a critical success factor for the effective enterprise-wide information resource management. Integrated Control Architecture(ICA) provides that capability. Utilizing such architecture, we can manage corporate information resources more efficiently, perform impact analysis for changes in information resources, and alleviate the human effort by automating the monitoring of critical information resources. In this paper, we propose a conceptual framework and metamodel of ICA.
The powerful data mapping capability of computational deep learning methods has been recently explored in academic works to develop strategies for structural health monitoring through appropriate characterization of dynamic responses. In many cases, these studies concern laboratory prototypes and finite element models to validate the proposed methodologies. Therefore, the present work aims to investigate the capability of a deep learning algorithm called Sparse Autoencoder (SAE) specifically focused on detecting structural alterations in real-case studies. The idea is to characterize the dynamic responses via SAE models and, subsequently, to detect the onset of abnormal behavior through the Shewhart T control chart, calculated with SAE extracted features. The anomaly detection approach is exemplified using data from the Z24 bridge, a classical benchmark, and data from the continuous monitoring of the San Vittore bell-tower, Italy. In both cases, the influence of temperature is also evaluated. The proposed approach achieved good performance, detecting structural changes even under temperature variations.
Condition assessment and monitoring of bridges is critical for safe passenger travel, public transportation, and efficient freight. In monitoring, displacement measurement capability is important to keep track of performance of bridge, in part or as whole. One of the most important parts of a bridge is the expansion joint, which accommodates continuous cyclic thermal expansion of the whole bridge. Though expansion joint is critical for bridge performance, its inspection and monitoring has not been considered significantly because the monitoring requires long-term data using cost intensive equipment. Recently, a wireless smart sensor network (WSSN) has drawn significant attention for transportation infrastructure monitoring because of its merits in low cost, easy installation, and versatile on-board computation capability. In this paper, a rapid wireless displacement monitoring system, wireless hybrid sensor (WHS), has been developed to monitor displacement of expansion joints of bridges. The WHS has been calibrated for both static and dynamic displacement measurement in laboratory environment, and deployed on an in-service highway bridge to demonstrate rapid expansion joint monitoring. The test-bed is a continuous steel girder bridge, the Founders Bridge, in East Hartford, Connecticut. Using the WHS system, the static and dynamic displacement of the expansion joint has been measured. The short-term displacement trend in terms of temperature is calculated. With the WHS system, approximately 6% of the time has been spent for installation, and 94% of time for the measurement showing strong potential of the developed system for rapid displacement monitoring.
High variance observed in the measurement system can cause high process variation that can affect process capability badly. Therefore, measurement system analysis is closely related to process capability analysis. Generally, the evaluation for measurement system and process variance is performed separately in the industry. That is, the measurement system analysis is implemented before process monitoring, process capability and process performance analysis even though these analyses are closely related. This paper presents the effective concurrent evaluation procedure for measurement system analysis and process capability analysis using the table that contains Process Performance (Pp), Gage Repeatability & Reproducibility (%R&R) and Number of Distinct Categories (NDC). Furthermore, the long-term process capability index (Pp), which takes into account both gage variance and process variance, is used instead of the short-term process capability (Cp) considering only process variance. The long-term capability index can reflect well the relationship between the measurement system and process capability. The quality measurement and improvement guidelines by region scale are also described in detail. In conclusion, this research proposes the procedure that can execute the measurement system analysis and process capability analysis at the same time. The proposed procedure can contribute to reduction of the measurement staff's effort and to improvement of accurate evaluation.
It is necessary to deal with the process capability index carefully because it has been developed with certain assumptions. Companies make a decision on processes through the results obtained by using and treating data extracted from the processes. However if they have incorrect or wrong results, they cannot lead to proper outputs but also bring to loss of the competition in quality. Therefore, this study will show a method to analysis Cp (process capability ; CP) and an idea of mass-production on Pp (process performance ; PP) based on the Sigma Estimate which is one of the uncertainty in the process capability index and makes a lot of error. To apply this method, it is essential to understand and to analyze the processes exactly. Especially, it is required to establish the more accurate process capability index that can quickly and properly respond to changes on processes to recognize the small changes on the process which lies in specification in mass production system that the continual monitoring of quality managers is required.
SNMP is a standard protocol for management of networking devices. Nowadays, most computer systems have capability to act as SNMP agents. In this paper, we describe our system monitoring software based on SNMP. It consists of a monitoring server, SNMP agents, and client programs. The monitoring server collects status information from the SNMP agents running on the monitoring target graphical display. We developed two version of clients, Java based standalone program and Web based program. Since most known SNMP packages are too big and heavy, we developed an efficient version of SNMP library for out system monitoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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