The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.736-743
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2022
Construction workers experience a high rate of fatal incidents from mobile equipment in the industry. One of the major causes is the decline in the acoustic condition of workers due to the constant exposure to construction noise. Previous studies have proposed various ways in which audio sensing and machine learning techniques can be used to track equipment's movement on the construction site but not on the audibility of safety signals. This study develops a novel framework to help automate safety surveillance in the construction site. This is done by detecting the audio sound at a different signal-to-noise ratio of -10db, -5db, 0db, 5db, and 10db to notify the worker of imminent dangers of mobile equipment. The scope of this study is focused on developing a signal processing model to help improve the audible sense of mobile equipment for workers. This study includes three-phase: (a) collect audio data of construction equipment, (b) develop a novel audio-based machine learning model for automated detection of collision hazards to be integrated into intelligent hearing protection devices, and (c) conduct field experiments to investigate the system' efficiency and latency. The outcomes showed that the proposed model detects equipment correctly and can timely notify the workers of hazardous situations.
A track circuit is a critical piece of equipment that allows the existence of the trains on the track to be detected. Train detection is very important for the signal safety equipment. It allows for the confirmation of a train's location, the locking of switch points, the coordination of safe distance between trains, and the advance notice of a train's arrival. Track circuits can be powered by AC or DC. The DC track circuits are usually used on non-electrified tracks. On these tracks, many signal errors can be caused by lightning or problems with the power source. These problems can also cause damages to the rectifiers which must be repaired or replaced, promptly. This issue is especially problematic in the summer because of the higher frequency of thunderstorms. Issues with track circuits also cause problems for other equipment, such as railroad crossings and switch points. This further disrupts the safe operation of trains. This study aims to enhance maintenance efficiency and improve safety by utilizing parallel operation and multiplexing of a DC track circuit as well as installing an external surge protector. The experimental results on the operation of the proposed method is also presented.
This study aims to provide a fundamental material for identifying fire and no-fire signals using the detection signal characteristics of IoT-based fire-detection systems. Unlike analog automatic fire-detection equipment, IoT-based fire-detection systems employ wireless digital communication and are connected to a server. If a detection signal exceeds a threshold value, the measured values are saved to a server within seconds. This study was conducted with the detection data saved from seven fire accidents that took place in traditional markets from 2020 to 2021, in addition to 233 fire alarm data that have been saved in the K institute from 2016 to 2020. The saved values demonstrated variable and continuous VC-Signals. Additionally, we discovered that the detection signals of two fire accidents in the K institution had a VC-Signal. In the 233 fire alarms that took place over the span of 5 years, 31% of smoke alarms and 30% of temperature alarms demonstrated a VC-Signal. Therefore, if we selectively recognize VC-Signals as fire signals, we can reduce about 70% of false alarms.
Recently, the development of diagnosis technique with high confidence is important on power equipment, for this reason is use for measurement and analysis of PD with prior appearance of insulation breakdown In this paper, we presents the analysis of trouble signal to use ${\Phi}$-Q method which display 2D and 3D Equipment of simulation has made independently DS for 170kV GIS of one phase with same on field. The detected signal through the sensor of Induction and Acoustic Emission is classified to use characteristic neural network algorithm and then it is analysis.
Fire-alarm systems are safety equipment that facilitate rapid evacuation and early suppression in case of fire. It is highly desirable that fire-alarm systems have low false-alarm rates and are thus reliable. Until now, researchers have attempted to improve detector performance by applying new technologies such as IoT. To this end, IoT-based fire-detection systems have been developed. However, due to scarcity of large-scale operational data, researchers have barely studied malfunctioning in fire-alarm systems or attempted to reduce false-alarm rates in these systems. In this study, we analyzed false-alarm rates of smoke/temperature detectors and unwanted fire-alarm signal patterns at K institution, where Korea's largest IoT-based fire-detection system operates. After analyzing the fire alarm occurrences at the institution for five years, we inferred that the IoT-based fire-detection system showed lower false-alarm rates compared to the automatic fire-detection equipment. We analyzed the detection pattern by dividing it into two parts: normal operation and unwanted fire alarms. When a specific signal pattern was filtered out, the false-alarm rate was reduced to 66.9% in the smoke detector and to 46.9% in the temperature detector.
When doing maintenance works at the trackside of railway, the method which delivers information on approaching of train to maintenance workers through alarm devices such as the flag or indication light, etc., is being used by locating persons in charge of safety alarm in addition to the maintenance workers at fixed distances in the front and rear of the workplace. Workers maintaining at the trackside may collide with the train since they cannot recognize the approach of train although it approaches to the vicinity of maintenance workplace because of the sensory block phenomenon occurred due to their long hours of continued monotonous maintenance work. The clash or rear-end collision accidents between many maintenance trains called motor-cars can be occurred since there are cases where the signal systems for safe operation of motor-car such as track circuit etc. are blocked or not operated normally. We developed the new safety equipment for protection of trackside maintenance workers using radio frequency signals and bidirectional detection mechanism. The developed safety equipment must analyze the several operational mechanism for each different operation situations. In this paper the analysis results are represented.
Han, Younghoon;Ko, Jaeyoung;Shin, Mi Young;Cho, Deuk Jae
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제2권1호
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pp.33-40
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2013
In this paper, GPS signal anomaly generation software is proposed which can be used for the analysis of GPS signal anomaly effect and the design, verification, and operation test of anomalous signal monitoring technique. For the implementation of anomalous signal generation technique, anomalous signals are generated using a commercial signal generation simulator, and their effects and characteristics are analyzed. An error model equation is proposed from the result of analysis, and the anomalous signal generation software is constructed based on this equation. The proposed anomalous signal generation software has high scalability so that users can easily utilize and apply, and is economical as the additional cost for purchasing equipment is not necessary. Also, it is capable of anomalous signal generation based on real-time signal by comparing with the commercial signal generation simulator.
The Seoul Subway is one of the most heavily used Subway System in the world. It provides reliable transportation services, conveys nearly 4 million Passengers across 117 subway stations with a length of 134.9 Km. Over the years the safety for the Subway has been a major concern, trains going off the track, equipment failure, careless operation, Signal failure are increasing day by day. In a Recent Public opinion 40% said the causes to above facts are Vehicle breakdown because of Operators, Old rail defect, Quality of material. 20% of the opinion said the obstacles were because of Operation, crew carelessness, negligence in signal operation. In case of any accident the crew members cannot resolve the issue on site (Aid insufficiency), because of lack of knowledge and carelessness. The main obstacles for Subway are vehicle breakdown, Electric equipment failure, Signal Equipment failure, and Crew carelessness. This paper aims to provide major problems which are needed to be solved as quickly as possible for citizen's safety for a comfortable subway system making a comfortable ride and providing better service gradually.
This article presents safety review experience of microprocessor-based Interposing Logic System(ILS) of Engineering Safety Feature Actuation System(ESFAS). The ILS is the first application of computerized logic design to safety system in Korean nuclear power plants without verification of the system reliability by proven technology concept. As a result of evaluation for the ILS, Korea Institute of Nuclear Safety(KINS) concluded that the microprocessor-based ILS is not acceptable in some features detailed enough to defend against software common mode failures(CMF). Therefore, we required licensee to install hardwired interlock signal configuration and a Hardwired Backup Panel to control safety-related equipment. We believe that the microprocessor-based ILS with the hardwired backup panel and inter-connection of interlock signal by hardwired configuration will improve the plant safety.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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