음향방출기법은 대형 구조물의 구조건전성감시(SHM)를 위한 매우 효율적인 방법이지만, 롤러코스터 지지구조물처럼 승용물의 운행으로 인한 매우 큰 잡음이 일상적으로 존재하는 경우에는 균열 진전 신호만을 분류하여 실시간 감시를 수행하기가 쉽지 않다. 이와 같은 문제의 해결을 위해 본 연구에서는 실시간으로 음원의 분류가 가능한 파형 파라미터 필터링 기법을 제안하였다. 파형 파라미터 필터링 기법은 음향방출 신호의 파형 파라미터를 이용하여 음향방출 히트를 사전에 필터링함으로써 실시간으로 감시하고자 하는 대상 음원만을 분류해내는데 매우 유리한 점이 있다. 다양한 음원에 대해 음향방출 파형 파라미터를 측정 및 분석하여 제안한 기법의 타당성을 살펴보았다. 또한 파형 파라미터 필터가 내장된 음향 방출 시스템을 구축하고 이를 실제 롤러코스터 지지구조물에 적용하여 실시간 균열진전 감시를 위한 가능성을 타진하였다.
Civil infrastructure, in both its construction and maintenance, represents the largest societal investment in this country, outside of the health care industry. Despite being the lifeline of US commerce, civil infrastructure has scarcely benefited from the latest sensor technological advances. Our future should focus on harnessing these technologies to enhance the robustness, longevity and economic viability of this vast, societal investment, in light of inherent uncertainties and their exposure to service and even extreme loadings. One of the principal means of insuring the robustness and longevity of infrastructure is to strategically deploy smart sensors in them. Therefore, the objective is to develop novel, durable, smart sensors that are especially applicable to major infrastructure and the facilities to validate their reliability and long-term functionality. In some cases, this implies the development of new sensing elements themselves, while in other cases involves innovative packaging and use of existing sensor technologies. In either case, a parallel focus will be the integration and networking of these smart sensing elements for reliable data acquisition, transmission, and fusion, within a decision-making framework targeting efficient management and maintenance of infrastructure systems. In this paper, prudent and viable sensor and health monitoring technologies have been developed and used in several large structural systems. Discussion will also include several practical bridge health monitoring applications including their design, construction, and operation of the systems.
Current maintenance operations and integrity checks on a wide array of structures require personnel entry into normally-inaccessible or hazardous areas to perform necessary nondestructive inspections. To gain access for these inspections, structure must be disassembled and removed or personnel must be transported to remote locations. The use of in-situ sensors, coupled with remote interrogation, can be employed to overcome a myriad of inspection impediments stemming from accessibility limitations, complex geometries, the location and depth of hidden damage, and the isolated location of the structure. Furthermore, prevention of unexpected flaw growth and structural failure could be improved if on-board health monitoring systems were used to more regularly assess structural integrity. A research program has been completed to develop and validate Comparative Vacuum Monitoring (CVM) Sensors for surface crack detection. Statistical methods using one-sided tolerance intervals were employed to derive Probability of Detection (POD) levels for a wide array of application scenarios. Multi-year field tests were also conducted to study the deployment and long-term operation of CVM sensors on aircraft. This paper presents the quantitative crack detection capabilities of the CVM sensor, its performance in actual flight environments, and the prospects for structural health monitoring applications on aircraft and other civil structures.
This is the story of a bell-tower and its monitoring. The Civic Tower in Portogruaro is a 59 m high masonry bell-tower, originally built in the XIII century, today leaning more than a meter out of plumb. Since 2003, the building inclination has been continuously monitored with an optical inclinometer in an effort to see whether the tilt is still in progress. When the monitoring started, it was thought highly unlikely that the Tower would tilt further. After three years of monitoring and historical investigation, this idea was completely overturned. We show here how the initial view developed to a final awareness via a probabilistic analysis of the information acquired, based on Bayesian logic. We illustrate how the joint use of instrumental monitoring and historical documentation allowed timely recognition of signs of ongoing tilting and accurate calculation not only of the mean inclination trend, but also the credibility of this information.
본 논문은 RFID를 이용하여 환자, 의료진, 의약품을 관리하는 UHISRL(Ubiquitous Healthcare Information System based on Real Time Location)을 제안하였다. 제안하는 UHISRL은 환자의 건강상태를 모니터링하고, 그 결과를 스마트 폰과 태블릿 PC로 확인할 수 있다. 또한, 본 논문에서 설계된 ERHL(Extended Randomized Hash Lock) 인증 기법을 사용하여 재전송공격과 스푸핑 공격을 차단하였고, 환자의 프라이버시는 CP-ABE(Cipher Text - Attributed based Encryption)기법을 이용하여 UHISRL DB 접근을 속성에 따라 제한함으로써 보안을 강화시켰다. 특히, UHISRL는 만성질환자의 응급 상황을 실시간으로 모니터링 함으로써 불의의 사고를 방지할 수 있도록 하였다.
This study develops a novel recursive algorithm to significantly enhance the computation efficiency of a recently proposed stochastic subspace identification (SSI) methodology based on an alternative stabilization diagram. Exemplified by the measurements taken from the two investigated office buildings, it is first demonstrated that merely one sixth of computation time and one fifth of computer memory are required with the new recursive algorithm. Such a progress would enable the realization of on-line and almost real-time monitoring for these two steel framed structures. This recursive SSI algorithm is further applied to analyze 20 months of monitoring data and comprehensively assess the environmental effects. It is certified that the root-mean-square (RMS) response can be utilized as an excellent index to represent most of the environmental effects and its variation strongly correlates with that of the modal frequency. More detailed examination by comparing the monthly correlation coefficient discloses that larger variations in modal frequency induced by greater RMS responses would typically lead to a higher correlation.
Objectives: This study is intended to seek credible and efficient measurements on airborne asbestos concentrations that allow immediate action by establishing complementary data through comparative analysis with existing PCM and KF-100 method real-time monitoring equipment in working areas in Seoul where asbestos-containing buildings are being demolished, including living environment surroundings. Materials: We measured airborne asbestos concentrations using PCM and KF-100 at research institutes, monitoring networks, subway stations and demolition sites of asbestos-containing buildings. Through this measurement data and KF-100 performance testing, we drew a conversion factor and applied it via KF-100. Finally we verified the relationship between PCM and KF-100 with statistical methods. Results: The airborne asbestos concentrations by PCM for the objects of study were less than the detection limit(7 fiber/$mm^2$) in three (20%) out of 15 samples. The highest concentration was 0.009 f/cc. The airborne asbestos concentrations by PCM in laboratories, monitoring networks, subway stations and demolition sites of asbestos-containing buildings were respectively $0.002{\pm}0.000$ f/cc, $0.004{\pm}0.001$ f/cc, $0.009{\pm}0.001$ f/cc, and $0.002{\pm}0.000$ f/cc. As a result of KF-100 performance testson rooftops, the conversion factor was 0.1958. Applying the conversion factor to KF-100 for laboratories, the airborne asbestos concentrations ratio of the two ways was nearly 1:1.5($R^2$=0.8852). Also,the airborne asbestos concentration ratio of the two ways was nearly 1:1($R^2$=0.9071) for monitoring networks, subway stations, and demolition sites of asbestos-containing buildings. As a result of independent sample t-tests, there was no distinction between airborne asbestos concentrations monitored in the two ways. Conclusions: In working areas where asbestos-containing buildings are being demolished, including living environment surroundings, quickly and accurately monitoring airborne asbestos scattered in the air around the working area is highly important. For this, we believea mutual interface of existing PCM and a real-time monitoring equipment method is possible.
최근 U-health 분야에서는 EEG(Electroencephalograph) 뇌파를 전송하여 환자뿐만 아니라 일반 노약자를 대상으로 졸음운전이나 뇌졸중, 또는 심장마비와 같은 위기상황에 대처하기 위해 실시간으로 뇌파를 모니터링하는 시스템을 연구하고 있다. 이러한 시스템은 병원이나 요양원등 다양한 지역에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 자동차 통신망에 적용하여 운전자의 뇌파를 실시간으로 모니터링하고 미연에 사고를 방지할 수 있는 통신망 시스템의 성능을 평가하고자 한다. 이를 위해 VANET환경에서 EEG뇌파 전송을 효율적으로 할 수 있도록 옵넷 시뮬레이터에서 제공하는 모바일 애드혹 노드를 사용하였다. 운전자의 뇌파를 노변기지국으로 전송하는 애드혹한 자동차 통신망을 설계하고 시뮬레이션을 통하여 도심 지역에 적합한 환경을 도출하였다.
High-Pressure gas Pipeline which is buried in underground has the Possibility that will be exposed to unexpected dangerous impact of construction equipment. To protect from this kind of danger, the real-time health monitoring system of the high-pressure gas pipeline is necessary. First of all, to make the real-time health monitoring system clearly, the acoustic wave propagation characteristics which are made from various construction equipment impacts must be identified. In link of technical development that prevents the damage of high-pressure gas pipeline, this paper gives FEM(finite element method) and BEM(boundary element method) solutions to identify the acoustic wave propagation characteristic of the various impact input signals which consist of Direc delta function and convolution signal of 45 Hz square signal and random signal.
As the elderly population is becoming an aging society, the elderly are experiencing many problems. Social security costs for the elderly are increasing and the un-linked social phenomenon is emerging. Thus, the social infrastructure and welfare system established in the past economic growth period are in danger of not functioning properly. People socially isolated or with chronic diseases among the elderly are exposed to various accidents. Thus, an active healthcare management service is imperative. Additionally, in the event of a dangerous situation, the system must have ways to notify guardians (family or medical personnel) regarding appropriate action. Thus, in this paper, we propose the smartphone-based healthcare and emergency response service platform. The proposed service platform aggregates movement of relevant data in real-time using a smartphone. Based on aggregated data, it will always recognize the user's movements and current state using the human motion recognition mechanism. Thus, the proposed service platform provides real-time status monitoring, activity reports, a health calendar, location-based hospital information, emergency situation detection, and cloud messaging server-based efficient notification to several subscribers such as family, guardians, and medical personnel. Through this service, users or guardians can augment the level of care for the elderly through the reports. Also, if an emergency situation is detected, the system immediately informs guardians so as to minimize the risk through immediate response.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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