Tarutal Ghosh Mondal;Jau-Yu Chou;Yuguang Fu;Jianxiao Mao
Smart Structures and Systems
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제32권3호
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pp.179-193
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2023
This study explores an alternative to the existing centralized process for data anomaly detection in modern Internet of Things (IoT)-based structural health monitoring (SHM) systems. An edge intelligence framework is proposed for the early detection and classification of various data anomalies facilitating quality enhancement of acquired data before transmitting to a central system. State-of-the-art deep neural network pruning techniques are investigated and compared aiming to significantly reduce the network size so that it can run efficiently on resource-constrained edge devices such as wireless smart sensors. Further, depthwise separable convolution (DSC) is invoked, the integration of which with advanced structural pruning methods exhibited superior compression capability. Last but not least, quantization-aware training (QAT) is adopted for faster processing and lower memory and power consumption. The proposed edge intelligence framework will eventually lead to reduced network overload and latency. This will enable intelligent self-adaptation strategies to be employed to timely deal with a faulty sensor, minimizing the wasteful use of power, memory, and other resources in wireless smart sensors, increasing efficiency, and reducing maintenance costs for modern smart SHM systems. This study presents a theoretical foundation for the proposed framework, the validation of which through actual field trials is a scope for future work.
Agrophotovoltaic (APV) system is an integrated system producing crops as well as solar energy. Because crop production underneath Photovoltaic (PV) modules requires delicate management of crops, smart farming equipment such as real-time remote monitoring sensors (e.g., soil moisture sensors) and micro-climate monitoring sensors (e.g., thermometers and irradiance sensors) is installed in the APV system. This study aims at introducing a decision support system (DSS) for smart farming in an APV system. The proposed DSS is devised to provide a mobile application service, satellite image processing, real-time data monitoring, and performance estimation. Particularly, the real-time monitoring data is used as an input of the DSS system for performance estimation of an APV system in terms of production yields of crops and monetary benefit so that a data-driven function is implemented in the proposed system. The proposed DSS is validated with field data collected from an actual APV system at the Jeollanamdo Agricultural Research and Extension Services in South Korea. As a result, farmers and engineers enable to efficiently produce solar energy without causing harmful impact on regular crop production underneath PV modules. In addition, the proposed system will contribute to enhancement of the smart farming technology in the field of agriculture.
The emergence of the Smart Grid is an integrated solution for the next generation power system that combines IT technology in the power system to create optimal energy utilization and various services. However, these convergence technologies (power systems and information communications) are not only improving the related technologies but also producing various problems especially exposure to cyber risk. In particular, the intelligent power grid has security vulnerabilities through real-time information sharing among various organically linked systems, and it is more complicated than the cyber risk problem in the existing IT field and is directly connected to national disaster accidents. Therefore, in order to construct and operate a more stable smart grid, this paper analyzes the system of power system control system in Korea, and proposes a cyber security element definition and a countermeasure establishment method of power monitoring & control systems based on security standards of smart grid (No. SPS-SGSF-121-1-1).
Nagayama, T.;Spencer, B.F. Jr.;Mechitov, K.A.;Agha, G.A.
Smart Structures and Systems
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제5권2호
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pp.119-137
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2009
Smart sensors densely distributed over structures can use their computational and wireless communication capabilities to provide rich information for structural health monitoring (SHM). Though smart sensor technology has seen substantial advances during recent years, implementation of smart sensors on full-scale structures has been limited. Hardware resources available on smart sensors restrict data acquisition capabilities; intrinsic to these wireless systems are packet loss, data synchronization errors, and relatively slow communication speeds. This paper addresses these issues under the hardware limitation by developing corresponding middleware services. The reliable communication service requires only a few acknowledgement packets to compensate for packet loss. The synchronized sensing service employs a resampling approach leaving the need for strict control of sensing timing. The data aggregation service makes use of application specific knowledge and distributed computing to suppress data transfer requirements. These middleware services are implemented on the Imote2 smart sensor platform, and their efficacy demonstrated experimentally.
This paper introduces an approach to the realization of an ICT-based bridge remote monitoring system that enables real-time monitoring and controlled adjustments for unexpected heavy loads and also for damaging earthquakes or typhoons. In this paper, an integrated bridge remote monitoring system called the "Intelligent Bridge", which consists of a stand-alone monitoring system (SMS) and a web-based Internet monitoring system(IMS), was developed for not only bridge maintenance but also as an application for a para-stressing bridge system. To verify the possibility of controlling the actual structural performance of an "Intelligent Bridge", a model 2-span continuous cable-stayed bridge with adjustable cables was constructed. The experimental results demonstrate that the implemented monitoring system supplies detailed and accurate information about bridge behaviour for further evaluation and diagnosis, and it also opens up prospects for future application of a web-based remote system to actually adjust in-service bridges under field conditions.
In this paper, wireless health monitoring of stay cables using piezoelectric strain sensors and a smart skin technique is presented. For the cables, tension forces are estimated to examine their health status from vibration features with consideration of temperature effects. The following approaches are implemented to achieve the objective. Firstly, the tension force estimation utilizing the piezoelectric sensor-embedded smart skin is presented. A temperature correlation model to recalculate the tension force at a temperature of interest is designed by correlating the change in cable's dynamic features and temperature variation. Secondly, the wireless health monitoring system for stay cables is described. A piezoelectric strain sensor node and a tension force monitoring software which is embedded in the sensor are designed. Finally, the feasibility of the proposed monitoring technique is evaluated on stay cables of the Hwamyung Grand Bridge in Busan, Korea.
Developments and applications of the structural health monitoring (SHM) systems have become active particularity for long-span bridges in Korea. They are composed of sensors, data acquisition system, data transmission system, information processing, damage assessment, and information management. In this paper, current status of research and application activities on SHM systems for civil infra-structures in Korea are briefly introduced by 4 parts: (1) current status of bridge monitoring systems on existing and newly constructed bridges, (2) research and development activities on smart sensors such as optical fiber sensors and piezo-electric sensors, (3) structural damage detection methods using measured data, and (4) a test road project for pavement design verification and enhancement by the Korea Highway Corporation. Finally the R&D activities of a new engineering research center entitled Smart Infra-Structure Technology Center at Korea Advanced Institute of Science and Technology are also briefly described.
In this paper the recent research and application activities on smart structure technologies for civil infra structures in Korea are briefly introduced. The developments of structural health monitoring systems and effective retrofit/maintenance methodologies for infra structures have become active in Korea since the middle of 1990's, as the number of the deteriorated infra structures, mostly built on the rapidly industrialized period of 1970's, has increased very rapidly. Discussions are made on smart sensors, non destructive technologies, monitoring and assessment methods and systems for civil infra structures.
This paper discusses the design, implementation, and potential use of an ontology-based mobile pediatric consultation and monitoring system, which is a smart healthcare expert system for pediatric patients. The proposed system provides remote consultation and monitoring of pediatric patients during their illness at places distant from medical service areas. The system not only shares instant medical data with a pediatrician but also examines the data as a smart medical assistant to detect any emergency situation. In addition, it uses an inference engine to infer instant suggestions for performing certain initial medical treatment steps when necessary. The applied methodologies and main technical contributions have three aspects: (a) pediatric consultation and monitoring ontology, (b) semantic Web rule knowledge base, and (c) inference engine. Two case studies with real pediatric patients are provided and discussed. The reported results of the applied case studies are promising, and they demonstrate the applicability, effectiveness, and efficiency of the proposed approach.
Strauss, Alfred;Wendner, Roman;Frangopol, Dan M.;Bergmeister, Konrad
Smart Structures and Systems
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제9권1호
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pp.1-20
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2012
In bridge engineering, maintenance strategies and thus budgetary demands are highly influenced by construction type and quality of design. Nowadays bridge owners and planners tend to include life-cycle cost analyses in their decision processes regarding the overall design trying to optimize structural reliability and durability within financial constraints. Smart permanent and short term monitoring can reduce the associated risk of new design concepts by observing the performance of structural components during prescribed time periods. The objectives of this paper are the discussion and analysis of influence line or influence field approaches in terms of (a) an efficient incorporation of monitoring information in the structural performance assessment, (b) an efficient characterization of performance indicators for the assessment of structures, (c) the ability of optimizing the positions of sensors of a monitoring system, and (d) the ability of checking the robustness of the monitoring systems applied to a structure. The proposed influence line- model correction approach has been applied to an integrative monitoring system that has been installed for the performance assessment of an existing three-span jointless bridge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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