Recently, an advanced video deflectometer based on the principle of off-axis digital image correlation was presented and advocated for remote and real-time deflection monitoring of large engineering structures. In engineering practice, measurement accuracy is one of the most important technical indicators of the video deflectometer. However, it has been observed in many outdoor experiments that data drift often presents in the measured deflection-time curves, which is caused by the instability of imaging system and the unavoidable influences of ambient interferences (e.g., ambient light changes, ambient temperature variations as well as ambient vibrations) in non-laboratory conditions. The non-ideal unstable imaging conditions seriously deteriorate the measurement accuracy of the video deflectometer. In this work, to perform high-accuracy deflection monitoring, potential sources for the drift error are analyzed, and a drift error model is established by considering these error sources. Based on this model, a simple, easy-to-implement yet effective reference point compensation method is proposed for real-time removal of the drift error in measured deflections. The practicality and effectiveness of the proposed method are demonstrated by in-situ deflection monitoring of railway and highway bridges.
Kim, Sophia;Im, Myungshin;Choi, Changsu;Im, Gu;Paek, Gregory S.
천문학회보
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제46권2호
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pp.80.1-80.1
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2021
Intensive Monitoring Survey of Nearby Galaxies (IMSNG) is a program monitoring nearby galaxies with a high cadence within a day. The main goal of the project is to constrain the SNe explosion mechanism and properties of their progenitors by catching the early lights from the shock-heated cooling emission. The observation campaign began in 2014 with two 1-m class telescopes in the northern hemisphere. Now more than ten telescopes are monitoring galaxies with 60 IMSNG targets, which have a high probability of supernova explosion every night all around the world. Since the project started, the following observations have been carried out on 14 SNe Ia(including -pec), 27 core-collapse supernovae (CCSNe), and around 40 transients in other types. In this poster, we present the current status of IMSNG SNe data first and then focus more on the CCSNe. CCSNe are the explosion of massive stars, more massive than eight times of the Sun. They have been studied for more than a half decades but still have key questions to be solved, such as distinct types, the characteristics driving their diversity, and so on. Here, we show our ongoing studies of CCSNe in IMSNG, focusing on their usefulness as distance indicators and properties of early light curves.
본 논문에서는 KNN 대체와 LOF 알고리즘의 결합 모델을 확장하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링을 위한 비정상 종료 예측 방법론을 제안하였다. 기존의 룰 기반 모니터링 방법론은 실시간 프로세스 진행 정도에 따른 비관측 정보에 기인하여 조기 경보 및 실시간 대응이 힘들다는 한계점을 안고 있다. 이를 해결하기 위하여 비관측 정보에 대한 가정 및 진행 중인 프로세스의 향후 경로 예측을 통해 종료 시점에서 예상되는 LOF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 과정에서 각 관측 시점마다 종료 시점에서의 결과를 예측함으로써, 전 시점에 걸친 추세를 살펴종료 패턴을 예측할 수 있다. 이를 통해 비즈니스 프로세스의 실시간 진척에 대한 정보를 가시화함으로써 기회 및 위협에 사전에 대응할 수 있게 하여 프로세스 관리 수준의 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
제품위주의 원가주도형 품질관리가 경영품질을 경쟁우위 요소로 하는 고객지향적 품질경영으로 전환되면서, 제조기업에서는 품질을 경쟁우위 확보의 핵심이자 경영혁신의 최우선 개념으로 간주하고 있다. 그러나 품질향상을 기업 경쟁력의 핵심 요소로 인식하고 있음에도, 여전히 기업 내 품질경영 추진 기반과 실행 프로그램은 전반적으로 미흡한 것으로 나타나고 있다. 한편 건설프로젝트 수행과정에서 상대적으로 일정 또는 원가에 비해 낮은 관리 비중을 지녀왔던 품질을 새롭게 인식하고 이를 개선하고자 하는 노력이 이어지고 있으나, 타산업에 비해 건설산업의 품질은 다소 낮은 수준에 머무르고 있다. 이러한 건설산업 전반의 품질 수준 저하는 명확하지 않은 품질관리 목표에 따라 현장에서 품질의 중요성에 대한 인식이 미흡하고, 결과 중심적인 품질관리에 기인한 바가 크다. 본 연구에서는 이러한 문제의 해결을 위해 품질성과를 객관적으로 측정할 수 있는 품질성과지표를 개발하고, 개발된 지표를 중심으로 지속적인 품질의 모니터링이 가능한 체계를 구축하고자 한다. 이러한 품질성과관리를 통해 건설프로젝트 성공의 선행지표를 모니터링함으로써 건설품질을 향상시키고, 궁극적으로는 건설조직의 경쟁력을 제고할 수 있을 것이다.
이 연구는 한국의 인천전략 이행 정도를 평가하고 효율적인 이행방안을 마련하기 위한 연구로 연구의 방법은 문헌연구와 모니터링 방법을 활용하였으며 연구결과를 요약하면 첫째, 이행과 미이행으로 구분되는 핵심지표 9개와 보충지표 7개에서 한국은 핵심지표 3개(활동보조서비스 프로그램, 차별금지법 입법, 장애 포괄적 관점의 국제개발)가 이행되었으며 1개 지표가 일부 이행(장애인권리협약 부분 비준), 5개 지표가 미이행(국가재난관리 기본계획의 장애 포괄적 대책, 재난관련 인력 장애교육, ICF기준 장애 출현율, 인천전략 이행 측정 데이터 구축, 장애여성 별도 데이터)이며, 보충지표의 경우 5개 지표가 이행(장애인 투표접근성입법, 접근성 검사 전문가 참여, BF유무, 웹 콘텐츠 접근성 규칙, 재난피해 심리사회적 서비스 인력), 2개 지표가 미이행(재난대비 장애인보조기구 및 기술 보유, 선택 의정서 비준)인 것으로 분석 되었다. 둘째, 10개의 목표 영역이 모두 이행이 부족하지만 목표 7의 장애포괄적인 재난 위험 감소 및 관리의 보장이 가장 심각한 수준으로 이행 정도가 부족하며, 목표 9의 장애인권리협약 비준 및 국내법의 조화 촉진이 다음 순이며, 목표 8의 장애 데이터의 신뢰성 및 비교 가능성 개선, 목표 6의 성 평등과 여성의 역량강화 보장 순으로 이행정도가 문제인 것으로 분석되었다. 이를 토대로 제3차 아 태지역 장애인 10년의 행동전략인 인천전략이 한국에서 성공적인 이행을 위한 방안을 제안하면 첫째, 인천전략 이행을 위한 정책이슈화와 이행방안 마련이 필요하며, 둘째, 인천전략 이행과 모니터링을 위한 전담 추진체계 구축과, 셋째, 목표와 세부목표, 핵심지표와 보충지표에 대한 한국적 기준 제시가 필요하다. 넷째, 목표이행의 우선순위 마련과 선제적 대응이 필요하며, 마지막으로 인천전략에 대한 교육과 홍보가 필요하다.
본 연구에서는 수면무호흡증이 다양한 합병증을 유발하는 질병으로서, 이를 위한 표준화된 수면다원검사가 고가이며 측정이 불편함을 고려하여, 환자가 익숙한 환경에서 검사를 받을 수 있도록 스트레치 섬유센서를 이용한 무구속 상태의 웨어러블 모니터링 시스템을 개발하고자 한다. 또한, 의복과 일체화된 디자인으로 제품화하여 그 유용성을 제안하고자 한다. 성인 남성용 롱 슬리브 티셔츠 형태로 착용형 수면무호흡 모니터링 스마트 의류를 개발하여, 수면무호흡 진단 지표 중 섬유형 센서를 기반으로 측정하는 호흡수(breathing rate)측정용 섬유센서, 산소포화도(oxygen saturation), 호흡기류(airflow)를 실시간 측정하였다. 최적의 조합비 샘플 4가지를 통한 gauge factor를 측정한 결과, gauge factor 20.3을 확인하였고, 3회 숨을 크게 내쉴 때 호흡유량이 최대 2048ml였다. 산소포화도 69.45%로 최소 측정 가능 산소포화도 70% 정도의 결과를 나타내었다. 세탁 후 인장에 따른 센서 성능 평가 결과는 전체적으로 gauge factor 18 수준의 값으로, 세탁에 대한 내구성이 입증되었다. 본 연구를 통하여 수면무호흡증 환자의 수면효율이 떨어지고 여러 합병증을 동반하는 문제에 대해, 가정에서 쉽게 사용할 수 있는 착용형 수면무호흡 모니터링 스마트 의류를 개발하여 호흡수, 호흡유량, 산소포화도의 3가지 지표를 측정 가능함을 확인하였다.
In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.
This study aims to develop the fuzzy risk assessment model of the debris flow to verify the accuracy of risk assessment in order to help related organizations reduce losses caused by landslides. In this study, actual cases of landslides that occurred are utilized as the database. The established models help us assess the occurrence of debris flows using computed indicators, and to verify the model errors. In addition, comparisons are made between the models to determine the best one to use in practical applications. The results prove that the risk assessment model systems are quite suitable for debris flow risk assessment. The reproduction consequences of highlight point discovery are shown in highlight guide coordinating toward discover steady and coordinating component focuses and effectively identified utilizing these two systems, by examining the variety in the distinguished highlights and the element coordinating.
Vibration transient generated by developing localized fault in gear can be used as indicators of condition monitoring in a gear. In this paper, we propose the phase map for a fault signal using continuous wavelet transform to detect this vibration transient. Local fault induces the abrupt fluctuation of load exciting tooth and phase lag in the vibration signal measured on the gearbox. The relatively large fault like "tip breakage" easily can be detected by the clear fluctuation of exciting load. However, minor fault like "initial pitting" cannot be detected using the load fluctuation. To detect this kind of minor fault, the phase map for a fault signal is taken into account. The phase lag by minor fault is observed well in the phase map.
Higher plants provide valuable genetic assay systems for screening and monitoring environmental pollutants. They are now recognized as excellent indicators of mutagenic effects of environmental chemicals and are applicable for the detection of environmental mutagens both indoor and outdoor. 2,4-dichlorophenoxyacetic acid (2,4-D) is a herbicide commonly used in agriculture. The residues of 2,4-D are present in air, water, soil and edible plants. It constitutes a real hazard to the public health because it's wide spread use in agriculture. Genotoxic effects of 2,4-D on plant cells and potential of higher plants as a biomonitoring system for detecting chemical mutagens are evaluated. It is recommended that higher plant systems have been accepted by regulatory authorities as an alternative biomonitoring system for the detection of possible genetic damage resulting from pollution and the use of environmental chemicals.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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