Timber structures are susceptible to structural damages caused by variations in moisture content (MC), inducing severe durability deterioration and safety issues. Therefore, it is of great significance to detect MC levels in timber structures. Compared to current methods for timber MC detection, which are time-consuming and require bulky equipment deployment, Lead Zirconate Titanate (PZT)-enabled stress wave sensing combined with statistic machine learning classification proposed in this paper show the advantage of the portable device and ease of operation. First, stress wave signals from different MC cases are excited and received by PZT sensors through active sensing. Subsequently, two non-baseline features are extracted from these stress wave signals. Finally, these features are fed to a statistic machine learning classifier (i.e., naïve Bayesian classification) to achieve MC detection of timber structures. Numerical simulations validate the feasibility of PZT-enabled sensing to perceive MC variations. Tests referring to five MC cases are conducted to verify the effectiveness of the proposed method. Results present high accuracy for timber MC detection, showing a great potential to conduct rapid and long-term monitoring of the MC level of timber structures in future field applications.
As civil infrastructure has continued to age worldwide, its structural integrity has been threatened owing to material deteriorations and continual loadings from the external environment. Structural Health Monitoring (SHM) has emerged as a cost-efficient method for ensuring structural safety and durability. As SHM research has gradually addressed an increasing number of structure-related problems, it has become difficult to understand the changing research topic trends. Although previous review papers have analyzed research trends on specific SHM topics, these studies have faced challenges in providing (1) consistent insights regarding macroscopic SHM research trends, (2) empirical evidence for research topic changes in overall SHM fields, and (3) methodological validations for the insights. To overcome these challenges, this study proposes a framework tailored to capturing the trends of research topics in SHM through a bibliometric and network analysis. The framework is applied to track SHM research topics over 15 years by identifying both quantitative and relational changes in the author keywords provided from representative SHM journals. The results of this study confirm that overall SHM research has become diversified and multi-disciplinary. Especially, the rapidly growing research topics are tightly related to applying machine learning and computer vision techniques to solve SHM-related issues. In addition, the research topic network indicates that damage detection and vibration control have been both steadily and actively studied in SHM research.
J-R curve tests were performed on 1T compact specimens of SA516 Gr. 70 carbon steels under reverse cyclic loading. A Direct-Current Potential Drop (DCPD) method, one of the nondestructive techniques to detect flaw of structure, is being increasingly used for monitoring crack initiation and stable crack growth in typical fracture mechanics specimens for J-R testing. In many aspects this method is simpler than the unloading compliance method. The objective of this paper is to evaluate the J-R Curve according to the crack length measurement techniques under reverse cyclic loading. In order to prove the reliability and repeatability of the DCPD method, the crack length measured by using DCPD method was compared to one determined from unloading compliance. Consequently, this DCPD method correlated well with J-R curves and crack extension measurements determined from unloading compliance method.
This study intend to make easy modification, even if there is a new job or structure change, by modularizing program and computerize and automation of production control management used in CIM. Under the condition where manager control production on the job-site, for increasing connection with other operation and management on the computer by monitoring center computer, Recognizing information by computer is needed, it is possible by converting transaction. So production increase and quality improvement are possible by diminishing manager's and producer's work with the result of the study combining POP and CIM, after that, in e-business and m-business period that every enterprise must pass, customer satisfaction and sales promotion are possible with employee's computerizing minds. These study result also can knowledge process condition with theoretical class and have a power in finding a solution with foundation of theoretical knowledge.
Analysis for landslides was studied in framework of Chungju dam right abutment, 6.5km northeast of Chungju city. $5.5{\times}10^6m^3$ landslide materials were excavated during dam construction for safety of the Chungju dam. Geology of study area is composed mainly of meta sediments such as dolomitic limestone, quartzite and schist which are dipping toward the Nam Han river. Scanline survey of discontinuities was performed for slope stability, resistivity exploration was performed for the evaluation of potential failure plane, and direct shear strength test of rocks and soils was performed for the effect on landslide. Monitoring systems of tiltmeter, tensiometer, ground water observation hole and level monument were installed during dam construction and interpreted for the evaluation of slope instability. Kinematic solution of the geological structure and evaluation using safety factor for slope may prove the failure of the slope.
As society develops, the demand for safety and security services increases. Developed nations such as the United States use advanced technology to lower crime rate and promote intelligent security services. First, this article examines intelligent systems that are used for monitoring and detecting crimes and dangerous situations. Recently, we have been studying technologies that enable preemptive responses through prediction of crime and hazardous situations. In this paper, we examine the cases of security services based on a crime/risk prediction model and explain the structure and major technologies of an intelligent security system. In addition, we propose a direction for technological development for achieving future security services.
This paper presents structural assessment of a steel railway bridge for current condition using modal parameter to upgrade finite element modeling in order to gather accurate result. An adequate monitoring, such as acceleration, displacement, strain monitoring, is important tool to understand behavior and to assess structural performance of the structure under surround vibration by means of the dynamic analysis. Evaluation of conditions of an existing steel railway bridge consist of 4 decks, three of them are 14 m, one of them is 9.7 m, was performed with a numerical analysis and a series of dynamic tests. Numerical analysis was performed implementing finite element model of the bridge using SAP2000 software. Dynamic tests were performed by collecting acceleration data caused by surrounding vibrations and dynamic analysis is performed by Operational Modal Analysis (OMA) using collected acceleration data. The acceleration response of the steel bridge is assumed to be governing response quantity for structural assessment and provide valuable information about the current statute of the structure. Modal identification determined based on response of the structure play significant role for upgrading finite element model of the structure and helping structural evaluation. Numerical and experimental dynamic properties are compared and finite element model of the bridge is updated by changing of material properties to reduce the differences between the results. In this paper, an existing steel railway bridge with four spans is evaluated by finite element model improved using operational modal analysis. Structural analysis performed for the bridge both for original and calibrated models, and results are compared. It is demonstrated that differences in natural frequencies are reduced between 0.2% to 5% by calibrating finite element modeling and stiffness properties.
Finite element analysis is one of the important methods to study the structural performance. Due to the simplification, discretization and error of structural parameters, numerical model errors always exist. Besides, structural characteristics may also change because of material aging, structural damage, etc., making the initial finite element model cannot simulate the operational response of the structure accurately. Based on Bayesian methods, the initial model can be updated to obtain a more accurate numerical model. This paper presents the work on the field test, modal identification and model updating of a Chinese reinforced concrete pagoda. Based on the ambient vibration test, the acceleration response of the structure under operational environment was collected. The first six translational modes of the structure were identified by the enhanced frequency domain decomposition method. The initial finite element model of the pagoda was established, and the elastic modulus of columns, beams and slabs were selected as model parameters to be updated. Assuming the error between the measured mode and the calculated one follows a Gaussian distribution, the posterior probability density function (PDF) of the parameter to be updated is obtained and the uncertainty is quantitatively evaluated based on the Bayesian statistical theory and the Metropolis-Hastings algorithm, and then the optimal values of model parameters can be obtained. The results show that the difference between the calculated frequency of the finite element model and the measured one is reduced, and the modal correlation of the mode shape is improved. The updated numerical model can be used to evaluate the safety of the structure as a benchmark model for structural health monitoring (SHM).
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.7
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pp.1246-1252
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2006
Recently, customers interest increase in the agricultural product safety when receiving the many information about food problem due to the development of media. Such amid, domestic agricultural environment don't have a system that safety certification of agricultural product. At this rate, domestic agricultural products will decrease the competitive power and apprehend by the giving a market to foreign agricultural product. In this paper, we designed and implementation of AIGT system for the improvement of agricultural environment to producing the agricultural product safety and customers' reliability increase to offering clear information. Also, we defined the right data structure for agricultural environment. The monitoring and video conference are imported for efficient improvement of environment.
Babamiri, Mohammad;Siegrist, Johannes;Zemestani, Mehdi
Safety and Health at Work
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v.9
no.3
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pp.334-338
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2018
Background: With global changes in the current state of work and employment, the role of health-adverse psychosocial work environments has received increasing attention in developed as well as in rapidly developing countries. Thus, there is a need to apply valid measurement tools for monitoring and preventive purposes. This study aims to examine the factorial structure and psychometric properties of the Persian version of the effort-reward imbalance (ERI) questionnaire, assessing one of the internationally leading concepts of stressful work. Methods: This descriptive cross-sectional study of a random sample of 202 white collar employees in an industrial company in Iran analyzes the ERI scales by exploratory and confirmatory factor analysis. Moreover, aspects of construct and criterion validity are tested. To this end, correlations of ERI scales with subscales of organizational injustice, a complementary work stress model, and also the correlations of ERI scales with a questionnaire assessing psychosomatic symptoms are performed. Results: Internal consistency of the three ERI scales was satisfactoryy (Cronbach ${\alpha}$ effort: 0.76, reward: 0.79, overcommitment: 0.75). Fit indices of confirmatory factor analsis pointed to an adequate representation of the theoretical construct (e.g., adjusted goodness of fit index (AGFI): 0.73, goodness of fit index (GFI): 0.78). Negative correlations with subscales of organizational injustice supported the notion of construct validity of the ERI scales, and positive correlations of ERI scales with psychosomatic symptoms indicated preliminary criterion validity. Conclusion: The Persian version of the ERI questionnaire has acceptable psychometric properties and can be used as a valid instrument in research on this topic.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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