도시부 교통정보 수집은 VDS, DSRC, 레이더 등 다양한 시스템에 의해 수집되고 있다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 스마트교차로시스템이 확대 보급되고 있으며 교통량, 속도, 차종 등 다양한 정보수집이 가능하다. 그러나 관련 문헌을 고찰한 결과 지금까지의 성능평가 기준은 딥러닝 영역을 고려하지 않은 RBS기반 평가체계로 '기준값-측정값'의 퍼센트 오차만 고려하고 있어 기존 평가방식으로는 딥러닝 부분의 평가를 수행할 수 없어 새로운 성능평가 방법이 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 데이터 비율 및 가중치를 고려하여 Precision과 Recall 등 딥러닝 성능지표를 고려한 오차산정식을 개발하여 개별오차와 구간 오차, 전체오차를 산정하였다. 연구결과, 측정값 1의 오차율은 3.99와 3.54, 측정값 2는 5.34와 5.07로 기존 산정식과 오차율에 차이가 있는 것으로 나타났으며, 반복측정 분석결과 개발 산정식이 우수한 것으로 나타났다.
최근 4차 산업혁명의 도래로 지능형 시스템의 필요성이 커지고 있으며, 이에 따라 자율제어 시스템이 중요한 이슈가 되고 있다. 자율제어 시스템이 대상 시스템을 모니터링 하기 위해서는 설비 및 센서의 데이터를 수집할 수 있어야 한다. 그러나 기존 공장의 설비 및 센서 데이터는 제조사마다 형식이 다르기 때문에 데이터 수집에 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 표준 제조설비 데이터 수집 미들웨어인 'MTConnect'를 이용해 이를 보완하였다. 데이터를 수집하고 공통된 형식으로 변경하는 MTConnect를 이용해 1) parseBuffer, 2) processData, 3) addToBuffer, 의 3단계 프로세스를 가지는 데이터 수집 및 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템을 통해 우리는 자율제어 시스템에서 사용 가능한 공통된 형식의 데이터를 얻을 수 있다. 우리는 사례연구로서 공장 내 무인 운반 시스템인 AGV(Automated Guided Vehicle)의 데이터 생성 및 수집을 실험했다. 이를 위해 MTConnect 표준을 준수하여 데이터 타입을 정의하고 제안된 시스템을 통해 수집된 데이터를 확인했다.
Fatigue crack is a fatal problem for steel structures. Early detection and maintenance can help extend the service life and prevent hazards. This paper presents the ultrasonic guided waves-based (UGWs-based) fatigue crack detection of a steel I-beam. The semi-analytical finite element model has been built to obtain the wave propagation characteristics. Damage indices in both time and frequency domains were analyzed by considering the characteristic variations of UGWs including the amplitude, phase angle, and wave packet energy. The pulse-echo and pitch-catch methods were combined in the detection scheme. Lab-scale experiments were conducted on welded steel I-beams to verify the proposed method. Results show that the damage indices based on the characteristic variations in the time domain can identify and localize the fatigue crack before it enters the rapid growth stage. The damage severity can be reasonably evaluated by analyzing the time-domain damage indices. Two nonlinear damage indices in the frequency domain give earlier warnings of the fatigue crack than the time-domain damage indices do. The identification results based on the above two nonlinear indices are found to be less consistent under various excitation frequencies. More robust nonlinear techniques needed to be searched and tested for early crack detection in steel I-beams in further study.
최근 지능형 교통 시스템의 발전에 따라 딥러닝을 기술을 적용한 다양한 기술들이 활용되고 있다. 도로를 주행하는 불법 차량 및 범죄 차량 단속을 위해서는 차량 종류를 정확히 판별할 수 있는 차종 분류 시스템이 필요하다. 본 연구는 YOLO(You Only Look Once)를 이용하여 이동식 차량 단속 시스템에 최적화된 차종 분류 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 차량을 승용차, 경·소·중형 승합차, 대형 승합차, 화물차, 이륜차, 특수차, 건설기계, 7가지 클래스로 구분하여 탐지하기 위해 단일 단계 방식의 객체 탐지 알고리즘 YOLOv5를 사용한다. 인공지능 기술개발을 위하여 한국과학기술연구원에서 구축한 약 5천 장의 국내 차량 이미지 데이터를 학습 데이터로 사용하였다. 한 대의 카메라로 정면과 측면 각도를 모두 인식할 수 있는 차종 분류 알고리즘을 적용한 지정차로제 단속 시스템을 제안하고자 한다.
He, Xiaoqiang;Li, Jialing;Hani, Ibrahim Rasool;Nhu, B.N.;Assilzadeh, H.;Ali, H. Elhosiny;Elattar, Samia
Smart Structures and Systems
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제30권5호
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pp.545-556
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2022
Through the examination of literatures, electronic commerce is a subject which is accepted in enterprises to define e-commerce adoption, trends, and issues that are assisting and obstructing its efficacy. E-commerce offers numerous advantages to consumer satisfaction in any place and helps the company to get a competitive benefit over its competitors. The Internet has expanded the scope of business. Many business information is available by the global network that supports information gathering between organizations, businesses and their clients, while various divisions of a business is increasing at an exponential rate. Meanwhile, there are a few barriers to proper e-commerce usage and adoption, such as reliable internet connections, poor e-commerce supporting infrastructures, logistics systems presenting socio-regulatory and poor transportation barriers and demonstrating the significant improvement of e-commerce reliable and affordable Internet provisions, i.e., Internet cost, intensity, and reasonable level of e-readiness. The operational and strategic significance of information-based virtual value chains for all organizations cannot be emphasized. As a consequence, this study confirms worldwide market elements of e-commerce, such as its issues, benefits, relevance, scope, facilitators and projects prospective obstacles in a developing economy.
연구목적: 본 연구는 재가노인과 시설노인의 재난정보이해능력 수준 및 영향요인을 분석함으로써 정책적, 실천적 개입 방향을 제시하는 것을 목표로 한다. 연구방법: 전국의 만 65세 이상의 재가노인 및 시설노인을 대상으로 재난정보이해능력(E-DLS)척도를 포함한 설문조사를 실시하였다. 연구결과: 재가노인은 학력, ADL 장애, 사회적지지 정도, 시설노인의 경우 월평균수입, 스마트폰사용여부, 사회적지지 정도가 재난정보이해능력에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 결론: 본 연구를 통해 노인의 재난정보이해능력 향상을 위한 다양한 방안을 제안하였다.
To properly extract the strain components under varying operational conditions is very important in bridge health monitoring. The abnormal sensor readings can be correctly identified and the expected operational performance of the bridge can be better understood if each strain components can be accurately quantified. In this study, strain components under varying load conditions, i.e., temperature variation and live-load variation are evaluated based on field strain measurements collected from a real concrete box-girder bridge. Temperature-induced strain is mainly regarded as the trend variation along with the ambient temperature, thus a smoothing technique based on the wavelet packet decomposition method is proposed to estimate the temperature-induced strain. However, how to effectively extract the vehicle-induced strain is always troublesome because conventional threshold setting-based methods cease to function: if the threshold is set too large, the minor response will be ignored, and if too small, noise will be introduced. Therefore, an autoencoder framework is proposed to evaluate the vehicle-induced strain. After the elimination of temperature and vehicle-induced strain, the left of which, defined as the model error, is used to assess the operational performance of the bridge. As empirical techniques fail to detect the degraded state of the structure, a clustering technique based on Gaussian Mixture Model is employed to identify the damage occurrence and the validity is verified in a simulation study.
The evaluation of dynamic characteristics of bridges under operational traffic loads is a crucial aspect of bridge structural health monitoring. In the vehicle-bridge interaction (VBI) system, the vibration responses of bridge exhibit time-varying characteristics. To address this issue, an accurate time-frequency analysis method that combines the autoregressive power spectrum based empirical wavelet transform (AR-EWT) and local maximum synchrosqueezing transform (LMSST) is proposed to identify the time-varying instantaneous frequencies (IFs) of the bridge in the VBI system. The AR-EWT method decomposes the vibration response of the bridge into mono-component signals. Then, LMSST is employed to identify the IFs of each mono-component signal. The AR-EWT combined with the LMSST method (AR-EWT+LMSST) can resolve the problem that LMSST cannot effectively identify the multi-component signals with weak amplitude components. The proposed AR-EWT+LMSST method is compared with some advanced time-frequency analysis techniques such as synchrosqueezing transform (SST), synchroextracting transform (SET), and LMSST. The results demonstrate that the proposed AR-EWT+LMSST method can improve the accuracy of identified IFs. The effectiveness and applicability of the proposed method are validated through a multi-component signal, a VBI numerical model with a four-degree-of-freedom half-car, and a VBI model experiment. The effect of vehicle characteristics, vehicle speed, and road surface roughness on the identified IFs of bridge are investigated.
Rotating beams play a crucial role in representing complex mechanical components that are prevalent in vital sectors like energy and transportation industries. These components are susceptible to the initiation and propagation of cracks, posing a substantial risk to their structural integrity. This study presents a two-stage methodology for detecting the location and estimating the size of an open-edge transverse crack in a rotating Euler-Bernoulli beam with a uniform cross-section. Understanding the dynamic behavior of beams is vital for the effective design and evaluation of their operational performance. In this regard, modal parameters such as natural frequencies and eigenmodes are frequently employed to detect and identify damages in mechanical components. In this instance, the Frobenius method has been employed to determine the first two natural frequencies and corresponding eigenmodes associated with flapwise bending vibration. These calculations have been performed by solving the governing differential equation that describes the motion of the beam. Various parameters have been considered, such as rotational speed, beam slenderness, hub radius, and crack size and location. The effect of the crack has been replaced by a rotational spring whose stiffness represents the increase in local flexibility as a result of the damage presence. In the initial phase of the proposed methodology, a damage index utilizing the slope of the beam's eigenmode has been employed to estimate the location of the crack. After detecting the presence of damage, the size of the crack is determined using a Genetic Algorithm optimization technique. The ultimate goal of the proposed methodology is to enable the development of more suitable and reliable maintenance plans.
연구목적: 본 연구는 포스트 코로나 시대에 생활 SOC 시설을 설치하고, 운영하기 위해 우리나라 특성에 적합한 생활권 위계를 설정하고, 유형을 구분하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 생활권과 관련된 정책과 선행연구들을 통해 생활권의 개념을 정립하였고, 생활권 위계에 따라 생활권의 유형을 인구, 고용, 교통, 경제, 교육 등 다양한 분야의 데이터를 z-score 기법을 이용하여 유형구분을 하였다. 연구결과: 우리나라 생활권은 규모에 따라 광역생활권, 권역생활권, 도시생활권, 마을생활권, 동네생활권으로 구분할 수 있으며, 역할에 따라 중심생활권, 직주균형생활권, 주거생활권, 산업생활권, 저밀생활권으로 유형구분을 할 수 있다. 결론: 본 연구의 결과는 타당한 생활권 설정과 적절한 생활 SOC공급은 낙후지역의 쇠퇴를 막고, 지역 간 균형발전에 기여할 수 있다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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