Structural monitoring is the most important part of the construction and operation of the embankment dams. Appropriate instruments selection for dams is vital, as inappropriate selection causes irreparable loss in critical condition. Due to the lack of a systematic approach to determine adequate instruments, a framework based on three comparable Multi-Attribute Decision Making (MADM) methods, which are VIKOR, technique of order preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) and Preference ranking organization method for enrichment evaluation (PROMETHEE), has been developed. MADM techniques have been widely used for optimizing priorities and determination of the most suitable alternatives. However, the results of the different methods of MADM have indicated inconsistency in ranking alternatives due to closeness of judgements from decision makers. In this study, 9 criteria and 42 geotechnical instruments have been applied. A new method has been developed to determine the decision makers' importance weights and an aggregation method has been introduced to optimally select the most suitable instruments. Consequently, the outcomes of the aggregation ranking correlate about 94% with TOPSIS and VIKOR, and 83% with PROMETHEE methods' results providing remarkably appropriate prioritisation of instruments for embankment dams.
Due to the undeniable importance of approximating the concrete compressive strength (CSC) in civil engineering, this paper focuses on presenting four novel optimizations of multi-layer perceptron (MLP) neural network, namely artificial bee colony (ABC-MLP), grasshopper optimization algorithm (GOA-MLP), shuffled frog leaping algorithm (SFLA-MLP), and salp swarm algorithm (SSA-MLP) for predicting this crucial parameter. The used dataset consists of 103 rows of information concerning seven influential parameters (cement, slag, water, fly ash, superplasticizer, fine aggregate, and coarse aggregate). In this work, the best-fitted complexity of each ensemble is determined by a population-based sensitivity analysis. The GOA distinguished its self by the least complexity (population size = 50) and emerged as the second time-effective optimizer. Referring to the prediction results, all tested algorithms are able to construct reliable networks. However, the SSA (Correlation = 0.9652 and Error = 1.3939) and GOA (Correlation = 0.9629 and Error = 1.3922) performed more accurately than ABC (Correlation = 0.7060 and Error = 4.0161) and SFLA (Correlation = 0.8890 and Error = 2.5480). Therefore, the SSA-MLP and GOA-MLP can be promising alternatives to laboratorial and traditional CSC evaluative methods.
Tube Lines has carried out a "knowledge and investigation programme" on the deep tube tunnels comprising the Jubilee, Northern and Piccadilly lines, as required by the PPP contract with London Underground. Many of the tunnels have been in use for over 100 years, so this assessment was considered essential to the future safe functioning of the system. This programme has involved a number of generic investigations which guide the assessment methodology and the analysis of some 5,000 individual structures. A significant amount of investigation has been carried out, including ultrasonic thickness measurement, detection of brickwork laminations using radar, stress measurement using magnetic techniques, determination of soil parameters using CPT, pressuremeter and laboratory testing, installation of piezometers, material and tunnel segment testing, and trialling of remote photographic techniques for inspection of large tunnels and shafts. Vibrating wire, potentiometer, electro level, optical and fibre-optic monitoring has been used, and laser measurement and laser scanning has been employed to measure tunnel circularity. It is considered that there is scope for considerable improvements in non-destructive testing technology for structural assessment in particular, and some ideas are offered as a "wish-list". Assessment reports have now been produced for all assets forming Tube Lines' deep tube tunnel network. For assets which are non-compliant with London Underground standards, the risk to the operating railway has to be maintained as low as reasonably practicable (ALARP) using enhanced inspection and monitoring, or repair where required. Monitoring techniques have developed greatly during recent years and further advances will continue to support the economic whole life asset management of infrastructure networks.
Control of vibrations against extraordinary excitations such as wind and earthquake is very important to the protection of life and financial concerns. One of the methods of structural control is to use Tuned Liquid Damper (TLD), however due to the nature of TLD only one sloshing frequency can be created when the water is sloshing. Among various ideas proposed to compensate this problem, by changing the angle of some rotatable baffles embedded inside a TLD, a frequency range is created such that these baffles are tuned manually at different frequencies. In this study, the effect of cross sectional shape of container with rotating baffles on seismic behavior of TLD is experimentally studied. For this purpose, rectangular and cylindrical containers are designed and used to suppress the vibrations of a Single Degree-Of-Freedom (SDOF) structure under harmonic and earthquake excitations considering three baffle angles. The results show that the rectangular-shaped damper reduces the structural response in all load cases more than the damper with a cylindrical shape, such that maximum differences of two dampers to reduce the structural displacement and structural acceleration are 5.5% and 3% respectively, when compared to the cases where no baffles are employed.
본 논문에서는 효율적인 환자관리를 위한 링거액 감지기 및 송수신기를 설계 하고자 한다. 링거액 감지기 및 송수신기는 메인 제어부, 링거액 감지부, 디스플레이 및 경고 발생부, 무선 송수신부, 전원 공급부로 구성된다. 메인 제어부에서는 GC89L591A0-MQ44IP의 CPU를 사용하여 전체 시스템을 제어하고 링거액 감지부는 수광부에 TSL235R-LF 포토다이오드, 투광부에 Water-Clear Type LED를 적용하였다. 또한, 디스플레이 및 경고 발생부는 7-세그먼트와 적색 LED를 적용하였으며 무선 송수신부는 NR-FPCX 모듈을 사용하여 데이터를 송수신하였다. 전원 공급부는 건전지를 사용하며 일반 전원이나 충전식 전원도 사용할 수 있도록 하였다. 따라서, 효율적인 환자관리를 위한 링거액 감지기 및 송수신기 설계에 대한 연구 결과 링거액이 포토다이오드에 의해 감지되었을 때 주파수는 11.95kHz이며, 감지되지 않았을 때는 9.6kHz로 측정되었다. 이때, 링거액의 감지 데이터가 링거액 송신기를 통해 출력되지 않을 때는 "0" 으로, 출력되었을 때는 해당 병실의 호실 정보가 링거액 수신기에 표시됨을 확인 할 수 있었다. 또한, 링거액 감지기의 사용전원은 신호가 감지되지 않을 때에는 Sleep 모드로 전환하여 배터리 절약 모드로 동작하며 링거액 송수신기는 대략 700m이내의 거리에서 무선 송수신이 가능하다.
낙동강 하굿둑(이하 하굿둑)은 1987년 부산 사하구와 강서구 사이에 건설되어 하류 지역의 바닷물 유입을 막아 부산, 울산, 경남 등에 안정적으로 생활·농업·공업 등의 분야에 용수를 공급하는 역할을 해왔다. 현재, 하굿둑의 수문은 낙동강 상류로부터 하류로 흘러내려오는 민물(담수)을 방류하기 위해서만 하굿둑 수문을 개방하고 있다. 하구는 하천의 담수와 바다의 염수가 서로 만나는 구역으로 바닷물과 염수의 밀도차에 의한 혼합으로 자연상태의 하구에서는 담수와 염수가 섞이는 기수역이 형성되며, 이러한 특성으로 하구 인근의 지역에서는 일반적인 하천 및 해양, 연안과는 분명히 구별되는 생태계가 조성된다. 하굿둑 건설이후 바닷물(해수)과 민물(담수)이 만나는 낙동강 어귀에 기수생태계가 사라지면서 바닷물이 유입될 수 있도록 하여 생태계를 복원해야 한다는 필요성이 제기되어 왔으며, 하굿둑이 지역에 기여해온 사실은 분명하나 하굿둑으로 인해 생태계 단절이 발생하고 기수생태계가 파괴되었기 때문에 이를 해결하기 위해서는 하굿둑을 개방하여 과거 기수생태계를 복원해야 한다는 목소리가 높아지고 있다. 이에 따라 정부에서는 하굿둑의 기수생태계 복원을 위해서 관계기관 합동으로 의사결정을 하고 효율적인 개방 방안을 모색하는 실무협의회를 구성하여 운영 중이고, 실무협의회 논의를 통해 5개 주요 관계기관(환경부, 국토부, 해양수산부, 부산광역시, K-water) 공동으로 "낙동강하굿둑 운영개선 및 생태복원 방안 연구용역"을 추진 중이다. 2018년 1단계 용역이 완료되었으며, 2019년부터 2단계 연구용역을 추진 중이고 하굿둑 개방의 수준별로 각종 영향을 검토한 후 대책을 마련하여 기수생태계 복원 방안을 수립하는데 그 목적이 있다. 2단계 연구용역에서는 과학적이고 합리적인 기수생태계 복원방안 마련을 위해서 실제로 해수를 유입시키는 3차례의 실증실험 및 수리모형실험 등을 추진한다. 기존 연구들에서도 수문개방에 따른 해수유입 영향에 대해 모델링을 통해서 분석했지만 이는 검증이 이루어지지 않은 결과로 이번 용역에서는 실제 해수를 유입시키고 염분의 침투 및 각종 수생태 영향을 모니터링 한 후 그 결과를 반영하여 모델링을 고도화하고 있다. 최종적으로 고도화된 모델링 결과를 기반으로 기수생태계 조성 방안별로 염분, 수질, 수생태, 침퇴적 등 각종 분야에 대한 정확한 영향을 분석하고 이에 대한 대책을 포함하여 최종적으로 바람직한 기수생태계 복원 방안을 제시할 계획이다. 기수생태계 복원 방안이 계획에만 그치지 않고 실행으로 연결시키기 위해서 필요성에 대한 이해를 바탕으로 공감대를 형성해 나아가고 있으며 지역주민, 전문가, 관계기관 등 민(民)·관(官)·학(學) 다양한 의견을 수렴하여 하구지역내 수량-수질-수생태를 종합적으로 고려하여 복원 방안을 마련 후 사회적인 합의를 추진하여 확정할 예정이며, 하구의 안정적인 관리를 위해 AI 등 4차 산업혁명기술을 적극 적용하는 스마트한 하구물관리(Smart Estuary Watershed Management)"를 활용한 "하구통합물관리" (Estuary Integrated Watershed Management) 등 과학적인 관리를 추진할 계획이다.
부산 에코델타시티는 세종 5-1 생활권과 더불어 스마트시티 국가시범도시이며, 사업대상지역은 평강천이 관류하여 맥도강, 서낙동강 본류로 흐르는 세물머리지역이 그 중심에 위치하고 있다. 하천을 중심으로 스마트시티가 조성되고 있으나 하천관리는 유역내 홍수관리, 수질관리 등등에 관한 정부주체 상위계획에 종속성이 강한 공공분야로서 단위사업에서 스마트시티에 걸맞는 하천관리계획을 수립하고 시행하는 것은 많은 어려움이 존재한다. 하천관리의 주 관심 대상은 이수를 제외하면 치수, 하천환경, 친수, 하천시설물로 대별할 수 있으며, 스마트 하천관리란 이들에 대한 현황 정보구축 및 지속적인 현행화, 그리고 이들 실제 정보를 토대로 한 합리적 운영과 실시간 연계운영 실현으로 공공서비스를 제공하는 것이라 할 수 있을 것이다. 본 연구는 국가연구개발사업에서 연구한 각 분야별 하천관리기법을 에코델타시티에 시범적용하여 스마트하천관리를 구현할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 에코델타시티 조성사업의 진행수준으로 인해 취득하기 어려운 정보들은 수립된 계획을 참조하여 적용하였다. 유역내 주 대상 하천들은 델타지역에서 수문으로 통제되므로 일반적인 하천과 달리 정수역에 가까운 특이한 수리특성을 보이고 있지만, 우선 스마트 하천관리를 위한 일반적인 과정들을 시범적용 해보고 필요에 따라 특성 고려 방안을 찾고자 하였다. 유역내 정량적 홍수위험도 평가, 하천환경 평가 적용방안, 하천시설물 관리방안, 주요 지점의 실시간 모니터링 방안 등이 에코델타시티 조성사업 진행단계를 고려하여 수행되고 있다. 사용편의성과 지속가능성을 담보하기 위한 하천연계플랫폼을 구축하여, 개발된 기법들을 각각 내부 모듈로 장착하거나 완성도에 따라 외부모듈로 연계할 수 있도록 하였다. 현재 개발된 기법들의 시스템화 완성 및 관련 정보들의 데이터베이스 확대를 위한 노력이 진행되고 있으며, 향후 하천관리연계플랫폼의 실제 운영을 통하여 완성도를 높여갈 계획이다.
스마트시티 하천관리를 위해 선행된 연구에서는 도시하천관련 데이터를 수집-정제-제공하는 도시하천 통합데이터 플랫폼을 개발하였다. 이에 하천 분석을 위한 유역 유출, 하천 흐름 그리고 도시유출 등의 모듈과 하천 환경, 친수, 종합 평가 모델을 연계하여 도시하천관리 연계플랫폼으로 연구개발을 진행하였다. 본 연구에서는 스마트시티 하천관리를 위한 시나리오 기반 제방 파제 시뮬레이션 분석 결과 가시화 모듈에 관한 연구를 진행한다. 부산 EDC 지역을 대상으로 DEM, 항공영상, 위성영상, 하천 지리 정보, 하천 단면도 등의 데이터를 결합하여 하천 및 유역 전산 3D 형상 모델링을 진행한다. 또한 하천 내부 유량 및 파제 제체 모델링, 유동장 격자 모델링을 통해 제방 붕괴 범람 시뮬레이션 대상 지역을 구현한다. 해당 EDC 지역 구현 모델에 연속방정식, 운동량방정식, 수송방정식 등 지배방정식과 삼상 유동 기법 등 수치 해석 기법을 활용하여 제방 파제 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이션의 침수범위 및 침수심 분포 결과는 위경도를 포함한 ASCII Grid로 반환되며 GeoServer를 통한 좌표계 설정 및 도시하천 연계플랫폼에서 가시화하는 연구를 진행하였다. 제방 파제 시나리오는 제방 높이 2m, 제방 폭 7.5m, 파제 길이 20m로 설정하여 4개의 붕괴 위치를 지정하였고, 지정된 위치에 대한 제방 파제 3D 시뮬레이션을 통해 도출된 Case 별 2D/3D 영상과 침수심 공간 분포에 대한 Raster Graphics를 전처리하여 시나리오별 침수범위-침수심을 도시하천 연계플랫폼 상에서 가시화하는 연구를 진행하였다. 도시하천 연계플랫폼의 시나리오 기반 제방 파제 시뮬레이션 모듈을 통하여 스마트시티의 제방 파제 피해 양상 및 대책 마련 의사결정 보조로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
Seungjun Lee;Jaebeom Lee;Minsun Kim;Sangmok Lee;Young-Joo Lee
Smart Structures and Systems
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제33권2호
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pp.93-103
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2024
Despite the rapid development of sensors, structural health monitoring (SHM) still faces challenges in monitoring due to the degradation of devices and harsh environmental loads. These challenges can lead to measurement errors, missing data, or outliers, which can affect the accuracy and reliability of SHM systems. To address this problem, this study proposes a classification method that detects anomaly patterns in sensor data. The proposed classification method involves several steps. First, data scaling is conducted to adjust the scale of the raw data, which may have different magnitudes and ranges. This step ensures that the data is on the same scale, facilitating the comparison of data across different sensors. Next, informative features in the time and frequency domains are extracted and used as input for a deep neural network model. The model can effectively detect the most probable anomaly pattern, allowing for the timely identification of potential issues. To demonstrate the effectiveness of the proposed method, it was applied to actual data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China. The results of the study have successfully verified the proposed method's applicability to practical SHM systems for civil infrastructures. The method has the potential to significantly enhance the safety and reliability of civil infrastructures by detecting potential issues and anomalies at an early stage.
프로세스 산업 군에 속하는 압출 공정에서도 스마트팩토리 구축의 필요성은 증가하고 있다. 그러나 대부분의 압출 생산 현장에서는 생산방식이 연속적이며, 데이터의 속성이 비정형적이므로 데이터 처리의 어려움을 겪고 있다. 많은 중소기업 공장에서는 데이터 수집을 위해 수기 기록을 주로 하고, 바코드를 많이 활용하고 있다. 생산에 관련된 데이터를 종이양식에 수기 기록하게 되면 별도의 EXCEL프로그램 등에 다시 기록해야 하는 이중 작업을 할 수 밖에 없는 단점이 있다. 바코드는 주로 재고관리에 활용하고 있으며 프린팅을 위한 유지보수 비용이 요구된다. 또한 설치를 완료하면 변경이 어려워 활용성이 낮다고 할 수 있다. 이를 해결하기 위해 데이터의 수기입력이 아닌 NFC 센서를 활용한 방법론을 제시하였다. 이를 가능하게하기 위해 공장 내에 인터넷이 가능하도록 무선 네트워크 환경을 구축하였고 생산 공정프로세스를 분석하고 이를 기반으로 관계형 데이터베이스를 구축하였다. 비접촉 근거리 통신방식(NFC: Near Field Communication, 이하 NFC)을 통한 생산 실적 자료 입력 방법을 연구하였고, EXCEL 프로그램의 피벗 기능을 사용하여 제품 생산 시 발생할 수 있는 품질문제에 대해 쉽고 빠르게 분석하여 원인을 파악하고 조치할 수 있게 하는 분석방법을 구현하였다. 결과적으로 NFC 기능을 활용한 데이터 입력이 자동화되었으며, 작업자의 데이터 처리 시간 감소라는 정량적 효과를 얻게 되었다. 또한 입력된 데이터를 활용하여 품질 문제로 인한 Bottleneck이 개선된 사례를 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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