다중 반송파 기반의 DS/CDMA 다중 접속 및 데이터 전송 기법은 여러 종류의 모바일 통신과 무선 통신 분야에 적용 가능한 것으로 알려지고 있다. 특히, 다양한 센서를 탑재한 차세대 지능형 자동차에서 이들 무선 센서 간의 통신 및 네트워킹을 수행함에 있어서 MC-DS/CDMA 기술은 가장 먼저 고려 될 수 있는 기법중의 하나이다. 본 논문에서는 자동차 내부의 센서간의 통신 및 네트워킹을 위해서 부심벌 단위로 순환 접두부를 삽입하는 새로운 방식의 MC-DS/CDMA 기법을 제안하고 우리가 제안한 기법의 간섭 잡음 제한 성능을 주파수 밴드 사용 효율, 코드화 이득 및 동시 접속 센서의 개수 등의 파라미터를 대상으로 비교 평가하였다. 차량의내부는 일반적인 모바일 통신 환경에 비하여 채널 지연 확산이 매우 작은 경우이므로 본 논문에서 제안한 기법은 다수의 무선 센서가 동시에 작동하는 지능형 차량의 센서 간의 통신과 네트워킹에 효과적인 적용이 가능할 것으로 사료된다.
In recent years the monitoring of structural behavior through acquisition of vibrational data has become common practice. In addition, recent advances in sensor development have made the collection of diverse dynamic information feasible. Other than the commonly collected acceleration information, Global Position System (GPS) receivers and non-contact, optical techniques have also allowed for the synchronous collection of highly accurate displacement data. The fusion of this heterogeneous information is crucial for the successful monitoring and control of structural systems especially when aiming at real-time estimation. This task is not a straightforward one as measurements are inevitably corrupted with some percentage of noise, often leading to imprecise estimation. Quite commonly, the presence of noise in acceleration signals results in drifting estimates of displacement states, as a result of numerical integration. In this study, a new approach based on a time domain identification method, namely the Unscented Kalman Filter (UKF), is proposed for correcting the "drift effect" in displacement or rotation estimates in an online manner, i.e., on the fly as data is attained. The method relies on the introduction of artificial white noise (WN) observations into the filter equations, which is shown to achieve an online correction of the drift issue, thus yielding highly accurate motion data. The proposed approach is demonstrated for two cases; firstly, the illustrative example of a single degree of freedom linear oscillator is examined, where availability of acceleration measurements is exclusively assumed. Secondly, a field inspired implementation is presented for the torsional identification of a tall tower structure, where acceleration measurements are obtained at a high sampling rate and non-collocated GPS displacement measurements are assumed available at a lower sampling rate. A multi-rate Kalman Filter is incorporated into the analysis in order to successfully fuse data sampled at different rates.
Karayannis, Chris G.;Voutetaki, Maristella E.;Chalioris, Constantin E.;Providakis, Costas P.;Angeli, Georgia M.
Smart Structures and Systems
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제15권4호
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pp.997-1018
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2015
Structural health monitoring along with damage detection and assessment of its severity level in non-accessible reinforced concrete members using piezoelectric materials becomes essential since engineers often face the problem of detecting hidden damage. In this study, the potential of the detection of flexural damage state in the lower part of the mid-span area of a simply supported reinforced concrete beam using piezoelectric sensors is analytically investigated. Two common severity levels of flexural damage are examined: (i) cracking of concrete that extends from the external lower fiber of concrete up to the steel reinforcement and (ii) yielding of reinforcing bars that occurs for higher levels of bending moment and after the flexural cracking. The purpose of this investigation is to apply finite element modeling using admittance based signature data to analyze its accuracy and to check the potential use of this technique to monitor structural damage in real-time. It has been indicated that damage detection capability greatly depends on the frequency selection rather than on the level of the harmonic excitation loading. This way, the excitation loading sequence can have a level low enough that the technique may be considered as applicable and effective for real structures. Further, it is concluded that the closest applied piezoelectric sensor to the flexural damage demonstrates higher overall sensitivity to structural damage in the entire frequency band for both damage states with respect to the other used sensors. However, the observed sensitivity of the other sensors becomes comparatively high in the peak values of the root mean square deviation index.
As a testbed for various structural health monitoring (SHM) technologies, a super-tall structure - the 610 m-tall Guangzhou Television and Sightseeing Tower (GTST) in southern China - is currently under construction. This study aims to explore state-of-the-art wireless sensing technologies for monitoring the ambient vibration of such a super-tall structure during construction. The very nature of wireless sensing frees the system from the need for extensive cabling and renders the system suitable for use on construction sites where conditions continuously change. On the other hand, unique technical hurdles exist when deploying wireless sensors in real-life structural monitoring applications. For example, the low-frequency and low-amplitude ambient vibration of the GTST poses significant challenges to sensor signal conditioning and digitization. Reliable wireless transmission over long distances is another technical challenge when utilized in such a super-tall structure. In this study, wireless sensing measurements are conducted at multiple heights of the GTST tower. Data transmission between a wireless sensing device installed at the upper levels of the tower and a base station located at the ground level (a distance that exceeds 443 m) is implemented. To verify the quality of the wireless measurements, the wireless data is compared with data collected by a conventional cable-based monitoring system. This preliminary study demonstrates that wireless sensing technologies have the capability of monitoring the low-amplitude and low-frequency ambient vibration of a super-tall and slender structure like the GTST.
Nondestructive testing methods are required to assess the condition of civil structures and formulate their maintenance programs. Axial force identification is required for several structural members of truss bridges, pipe racks, and space roof trusses. An accurate evaluation of in situ axial forces supports the safety assessment of the entire truss. A considerable redistribution of internal forces may indicate structural damage. In this paper, a novel compressive force identification method for prismatic members implemented using static deflections is applied to steel beams. The procedure uses the Euler-Bernoulli beam model and estimates the compressive load by using the measured displacement along the beam's length. Knowledge of flexural rigidity of the member under investigation is required. In this study, the deflected shape of a compressed steel beam is subjected to an additional vertical load that was short-term measured in several laboratory tests by using fiber Bragg grating-differential settlement measurement (FBG-DSM) sensors at specific cross sections along the beam's length. The accuracy of midspan deflections offered by the FBG-DSM sensors provided excellent force estimations. Compressive load detection accuracy can be improved if substantial second-order effects are induced in the tests. In conclusion, the proposed method can be successfully applied to steel beams with low slenderness under real conditions.
In the water-filling and preloading test, the sensing cables were installed on the surface of steel spiral case and in the surrounding concrete to monitor the strain distribution of several cross-sections by using Brillouin Optical Time Domain Analysis (BOTDA), a kind of distributed optical fiber sensing (DOFS) technology. The average hoop strain of the spiral case was about $330{\mu}{\varepsilon}$ and $590{\mu}{\varepsilon}$ when the water-filling pressure in the spiral case was 2.6 MPa and 4.1 MPa. The difference between the measured and the calculated strain was only about $50{\mu}{\varepsilon}$. It was the first time that the stress adjustment of the spiral case was monitored by the sensing cable when the pressure was increased to 1 MPa and the residual strain of $20{\mu}{\varepsilon}$ was obtained after preloading. Meanwhile, the shrinkage of $70{\sim}100{\mu}{\varepsilon}$ of the surrounding concrete was effectively monitored during the depressurization. It is estimated that the width of the gap between the steel spiral case and the surrounding concrete was 0.51 ~ 0.75 mm. BOTDA based distributed optical fiber sensing technology can obtain continuous strain of the structure and it is more reliable than traditional point sensor. The strain distribution obtained by BOTDA provides strong support for the design and optimization of the spiral case structure.
Demand for stone products used as building materials is increasing. The construction industry, the value of the stone industry is sufficient, but the domestic stone industry is very lag regarding IT utilization. However, the overseas stone industry produces high-quality products using IT. In this study, we want to offer an IT application technology priority fit for the stone industries. We identify the current status and production process of the stone industries, then set the priority of various IT, so that obtain competitiveness in the domestic stone industries, and minimize the gap between the overseas stone industries. Therefore, we used AHP method; stone industry production processes were selected as the Enterprise Operation Management, Quarrying, Manufacturing, Construction and Maintenance of first-tier. The second-tier ones are consisted of 30 factors out of IT elements. Focus group interviews were conducted to confirm the validity of each factor. As a result, most important factors of first-tier was selected as the order of Manufacturing, Quarrying, Enterprise Operation Management, and Construction & Maintenance. The top 5 of 30 factors in the second-tier were selected Smart Sensor, Mobile Device, Robot of manufacturing, GIS of quarrying, and SCM of enterprise operation management. And the factor that relatively less important was GPS of construction and maintenance. If properly applied an IT application technology for stone industry, we expect to provide efficient production lines and increase customer satisfaction, which will ultimately expand the promotion for the industry and thus act as positive factor in promoting the stone industry.
Internet of things (IoT) is a new paradigm for collecting, processing and analyzing various contents in order to detect anomalies and to monitor particular patterns in a specific environment. The collected data can be used to discover new patterns and to offer new insights. IoT-enabled data mashup is a new technology to combine various types of information from multiple sources into a single web service. Mashup services create a new horizon for different applications. Environmental monitoring is a serious tool for the state and private organizations, which are located in regions with environmental hazards and seek to gain insights to detect hazards and locate them clearly. These organizations may utilize IoT - enabled data mashup service to merge different types of datasets from different IoT sensor networks in order to leverage their data analytics performance and the accuracy of the predictions. This paper presents an IoT - enabled data mashup service, where the multimedia data is collected from the various IoT platforms, then fed into an environmental cognition service which executes different image processing techniques such as noise removal, segmentation, and feature extraction, in order to detect interesting patterns in hazardous areas. The noise present in the captured images is eliminated with the help of a noise removal and background subtraction processes. Markov based approach was utilized to segment the possible regions of interest. The viable features within each region were extracted using a multiresolution wavelet transform, then fed into a discriminative classifier to extract various patterns. Experimental results have shown an accurate detection performance and adequate processing time for the proposed approach. We also provide a data mashup scenario for an IoT-enabled environmental hazard detection service and experimentation results.
최근 우리나라에서는 자전거 열풍이 불고 있으며 자전거는 가까운 거리의 이동수단이 되었다. 또한 사물인터넷에 대한 관심이 집중되어 있고 최근에 사물인터넷에 많은 관심이 집중되고 있다. 하지만 이와 같은 자전거 시장의 발전에도 불구하고 자전거 거치대는 이렇다 할 발전이 없는 점이 현실이며 여전히 잠금을 위해서는 별도의 자물쇠가 필요하다는 단점이 있다. 이와 관련해서 몇 가지 문제점을 발견하여 해결 하려고 한다. 본 논문에서는 현재의자전거 거치대가 갖는 문제점인 방치 자전거의 수거 또는 회수를 도울 수 있도록 하며 앱과 아두이노를 통신하여 자전거 거치대의 위치 및 사용여부를 실시간으로 제어 할 수 있는 시스템을 구현하였고 사용자에게 도움이 되는 스마트 거치대를 제공한다. 또한 지인, 타인과의 공유하는 서비스를 제공하여 사물인터넷 기반의 공유경제 시스템을 확립하고, 실시간 서비스 제공으로 사용자 편의성을 높일 수 있는 방안에 대하여 제시하고자 한다.
본 논문에서는 영상처리기술과 네트워크와 연동이 가능한 센서 기술을 활용하여 발빠른 첨단기술에 맞춘 사물 인터넷을 기반으로 한 가정 및 사업 환경을 구축하고자 하였다. OpenCV 라이브러리의 분석 알고리즘을 활용한 영상 처리 기술을 사용하여 객체를 탐지 및 추적하고 그에 대한 데이터로 객체를 추적하고 다양한 센서들을 제어한다. 또한, 마스터 싱글보드와 슬레이브 싱글보드를 통하여 다양한 센서들을 통제하고 센싱 네트워크 환경을 구축 및 연계하여 데이터를 수집하고 기록하여 다양한 서비스를 제공 할 수 있는 플랫폼을 구현하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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