A novel index representing burden distribution form in the blast furnace is developed and index estimation model is built with an empirical modeling method to monitor inner condition of the furnace without expensive sensors. To find the best combination of index and modeling method, two candidates for the index and four modeling methods have been examined. Results have shown that 3-D index have more resolution in describing the distribution form than 1-D index and ANN model produces smallest RMSE due to nonlinearity between the indices and charging mode. Although ANN has shown the best prediction accuracy in this study, PLS can be a good alternative due to its advantages in generalization capability, consistency, simplicity and training time. The second best result of PLS in the prediction results supports this fact.
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.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.207-210
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2005
Ubiquitous computing is one of the key technology areas in the "Project on Development of Ubiquitous computing and network technology" promoted by the Ministry of Science and Technology as a frontier business of the $21^{st}$ century in Korea, which is based on the new concept merging physical space and computer-based cyber space. With recent advances in Micro Electro Mechanical System (MEMS) technology, low cost and low-power consumption wireless micro sensor nodes have been available. Using these smart sensor nodes, there are many activities to monitor real world, for example, habitat monitoring, earthquake monitoring and so on. In this paper, we introduce web-based real environment monitoring system incorporating wireless sensor nodes. It collects sensing data produced by some wireless sensor nodes and stores them into a database system to analyze. Our environment monitoring system is composed of a networked camera and environmental sensor nodes, which are called Mica2 and developed by University of California at Berkeley. We have modified and ported network protocols over TinyOS and developed a monitoring application program using the MTS310 and MTS420 sensors that are able to observe temperature, relative humidity, light and accelerator. The sensed data can be accessed user-friendly because our environment monitoring system supports web-based user interface. Moreover, in this system, we can setup threshold values so the system supports a function to inform some anomalous events to administrators. Especially, the system shows two useful pre-processed data as a kind of practical uses: a discomfort index and a septicity index. To make both index values, the system restores related data from the database system and calculates them according to each equation relatively. We can do enormous works using wireless sensor technologies, but just environment monitoring. In this paper, we show just one of the plentiful applications using sensor technologies.
The structural monitoring of multi-wire strands is of importance to prestressed concrete structures and cable-stayed or suspension bridges. This paper addresses the monitoring of strands by ultrasonic guided waves with emphasis on the signal processing and automatic defect classification. The detection of notch-like defects in the strands is based on the reflections of guided waves that are excited and detected by magnetostrictive ultrasonic transducers. The Discrete Wavelet Transform was used to extract damage-sensitive features from the detected signals and to construct a multi-dimensional Damage Index vector. The Damage Index vector was then fed to an Artificial Neural Network to provide the automatic classification of (a) the size of the notch and (b) the location of the notch from the receiving sensor. Following an optimization study of the network, it was determined that five damage-sensitive features provided the best defect classification performance with an overall success rate of 90.8%. It was thus demonstrated that the wavelet-based multidimensional analysis can provide excellent classification performance for notch-type defects in strands.
Recently natural disasters such as the frequency and intensity of drought have been increasing as a result of climate change. This study suggests a drought index, WADI (Water Availability Drought Index), that considers water availability using 6 components (water intake, groundwater level, agricultural reservoir water level, dam inflow, streamflow, and precipitation) using the Z score and data monitoring on a nationwide level. SPI (Standardized Precipitation Index) was applied in coastal area. For the severe droughts of 2001 spring and 2008 autumn, the index was evaluated by comparison with reported damage areas. suggested to combine The spatial concordance rate of WADI in 2001 and 2008 for estimation of the degree of drought severity was 50 % and 24 % compared to the actual recorded data respectively.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.80-83
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2008
Diverse researches using vegetation index have been carried out to monitor spring droughts that have frequently occurred since 2000. The strength of the drought monitoring using vegetation index lies in that it can reflect characteristics of satellite images: large area coverage, cyclicity, and promptness. However, vegetation index involve uncertainly caused by diverse factors that affect vegetation stress. In this study, multi-temporal vegetation index is compared with the most representative meteorological drought indices like PSDI, SPI. Based on the results from analyses, usability of vegetation index as a tool of drought analysis is proposed.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.673-678
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2002
A satellite remote sensing is useful for vegetation monitoring. But it has some problem. One of these, it is difficult to find a difference of vegetation surface roughness using satellite remote sensing. Each vegetation type has unique surface roughness, for example needle leaves forest, broad leaves forest and grassland. Difference of vegetation surface roughness can be detected by satellite multiangular observation. In this study, objective is to propose index of vegetation surface roughness using BRF property. General vegetation indices are calculated from nadir data of satellite data. A proposed index is calculated from two different observation zenith angle data. Two different zenith data can provide BRF (Bi-directional Reflectance Factor) property of satellite observation data. A proposed index was able to detect different value on where NDVI shows similar high value areas of rice field and forest. This index is useful for vegetation monitoring.
Bolted joints are commonly used in civil infrastructure and mechanical assembly structures. Monitoring and identifying the connection status of bolts is the frontier problem of structural research. The existing research is mainly on the looseness of a single bolt. This article presents a study of assessing the loosening/tightening health state and identifying the loose bolt by using ultrasonic guided wave in a bolt group joint. A bolt-tightening index was proposed for evaluating the looseness of a bolt connection based on correlation coefficient. The tightening/loosening state of the bolt was simulated by changing the bolt torque. More than 180 different measurement tests for total of six bolts were conducted. The results showed that with the bolt torque increases, value of the proposed bolt-tightening index increases. The proposed bolt-tightening index trend was very well reproduced by an analytical expression using a function of the torque applied with an overall percentage error lower than 5%. The developed damage index based on the proposed bolt-tightening index can also be applied to locate the loosest bolt in a bolt group joint. To verify the effectiveness of the proposed method, a bolt group joint experiment with different positions of bolt looseness was performed. Experimental results show that the proposed approach is effective to detect and locate bolt looseness and has a good prospect of finding applications in real-time structural monitoring.
Global warming-induced drought inflicts significant socio-economic and environmental damage. In Korea, the persistent drought in the southern region since 2022 has severely affected water supplies, agriculture, forests, and ecosystems due to uneven precipitation distribution. To effectively prepare for and mitigate such impacts, it is imperative to develop proactive measures supported by early monitoring systems. In this study, we analyzed the spatiotemporal changes of multiple evapotranspiration-based drought indices, focusing on the flash drought event in the southern region in 2022. The indices included the Evaporative Demand Drought Index (EDDI), Standardized Precipitation Evapotranspiration Index (SPEI) considering precipitation and temperature, and the Evaporative Stress Index (ESI) based on satellite images. The Standardized Precipitation Index (SPI) and SPEI indices utilized temperature and precipitation data from meteorological observation stations, while the ESI index was based on satellite image data provided by the MODIS sensor on the Terra satellite. Additionally, we utilized the Evaporative Demand Drought Index (EDDI) provided by the North Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) as a supplementary index to ESI, enabling us to perform more effective drought monitoring. We compared the degree and extent of drought in the southern region through four drought indices, and analyzed the causes and effects of drought from various perspectives. Findings indicate that the ESI is more sensitive in detecting the timing and scope of drought, aligning closely with observed drought trends.
Through the development of phasor measurement units (PMU), various aspects of power system dynamic behavior could be monitored and diagnosed. Monitoring dynamic voltage stability becomes one of achievements we can obtain from PMUs. It is very important to select the method appropriate to the KEPCO system since there are many voltage stability indices. In the paper, we propose an advanced WAVI (Wide Area Voltage Stability) for monitoring dynamic voltage stability. It reflects the PMU installation plan of KEPCO, thus it is suitable for KEPCO system specially. The salient features of the proposed index are; i) it uses only PMU measurements without coupling with EMS data. ii) it is computationally unburden so that it can be applied to real-time situation. The proposed index is applied to the KEPCO test system and the result shows that it successfully predicts voltage instability through the comparative studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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