Communications for Statistical Applications and Methods
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제30권4호
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pp.369-388
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2023
In this paper, we develop the two-step procedure that detects and estimates the position of structural changes for multivariate nonstationary time series, either on mean parameters or second-order structures. We first investigate the presence of mean structural change by monitoring data through the aggregated cumulative sum (CUSUM) type statistic, a sequential procedure identifying the likely position of the change point on its trend. If no mean change point is detected, the proposed method proceeds to scan the second-order structural change by modeling the multivariate nonstationary time series with a multivariate locally stationary Wavelet process, allowing the time-localized auto-correlation and cross-dependence. Under this framework, the estimated dynamic spectral matrices derived from the local wavelet periodogram capture the time-evolving scale-specific auto- and cross-dependence features of data. We then monitor the change point from the lower-dimensional approximated space of the spectral matrices over time by applying the dynamic principal component analysis. Different from existing methods requiring prior information on the type of changes between mean and covariance structures as an input for the implementation, the proposed algorithm provides the output indicating the type of change and the estimated location of its occurrence. The performance of the proposed method is demonstrated in simulations and the analysis of two real finance datasets.
최근, 경주, 포항에서 발생된 지진과 건설공사현장 주변의 지반침하, 산사태 및 씽크홀 등으로 인한 재난 재해 피해로 국가적인 관심이 높아지고 있다. SAR는 광역지역에 대한 mm단위의 지반변위를 검출할 수 있다. 본 연구는 국내 인천 서구소재 수도권 제1 매립장을 대상지로 선정하여 약 3년간의 유럽 ESA의 Sentinel-1A 위성(SAR 센서)의 관측자료를 최신 SAR 간섭해석 기술(SqueeSAR 해석기법)을 적용 매립지의 지반침하량을 시계열적으로 산출하였다. 특히, 지반침하량과 지반침하 경향의 정확성을 검토하기위해 지상수준측량 성과와 비교 분석하였다. 또한, 3년간 지반침하량의 시계열 및 상관 추이 분석을 수행하여 지반 침하 추이 경향을 예측하였다. 본 연구를 통해 국토의 지각변동에 대한 시계열 감시로부터 씽크홀, 산사태 등의 재난 재해 예방 활용성이 기대된다.
DC electrolytic capacitor is widely used in the power converter including PWM inverter, switching power supply and PFC Boost converter system because of its large capacitance, small size and low cost. In this paper, basic characteristics of DC electrolytic capacitor vs. frequency is presented and the real-time estimation scheme of ESR and capacitance based on the bandpass filtering is adopted to the single phase boost converter of uninterruptible power supply to diagnose its split dc-link capacitors. The feasibility of this real-time failure prediction monitoring system is verified by the computer simulation of the 5[kW] singe phase PFC half-bridge boost converter.
Stay cables play an essential role in cable-stayed bridges. Severe vibrations and/or harsh environment may result in cable failures. Therefore, an efficient structural health monitoring (SHM) solution for cable damage detection is necessary. This study proposes a data-driven method for immediately detecting cable damage from measured cable forces by recognizing pattern transition from the intact condition when damage occurs. In the proposed method, pattern recognition for cable damage detection is realized by time series classification (TSC) using a deep learning (DL) model, namely, the long short term memory fully convolutional network (LSTM-FCN). First, a TSC classifier is trained and validated using the cable forces (or cable force ratios) collected from intact stay cables, setting the segmented data series as input and the cable (or cable pair) ID as class labels. Subsequently, the classifier is tested using the data collected under possible damaged conditions. Finally, the cable or cable pair corresponding to the least classification accuracy is recommended as the most probable damaged cable or cable pair. A case study using measured cable forces from an in-service cable-stayed bridge shows that the cable with damage can be correctly identified using the proposed DL-TSC method. Compared with existing cable damage detection methods in the literature, the DL-TSC method requires minor data preprocessing and feature engineering and thus enables fast and convenient early detection in real applications.
오늘날 우리는 전쟁과 기후 위기 등에 의해 에너지 위기 요소를 안고 있게 되었다. 이러한 에너지 위기를 대비하기 위해 많은 연구자가 에너지 관리 시스템이라는 에너지 절감 및 관리와 같은 에너지 모니터링 및 에너지 절감에 대한 시스템에 대한 연구를 지속하고, 이에 발맞춰 국가에서도 에너지 다소비 사업장에서 이를 의무화하고 있다. 이러한 공장은 공간과 에너지적 한계가 존재하여 이를 개선 하고자 낮은 성능의 임베디드 디바이스로 데이터 수집 시스템을 구동하는 방안에 대해 연구를 진행한다. 이때 임베디드 디바이스에서 기존의 데이터베이스가 아닌 Key-value store인 RocksDB의 최적화 버전이 시계열 데이터에 우수한 성능을 보임을 평가를 통해 보인다. 또한 이를 평가하기 위한 범용 데이터베이스 평가 도구를 통해 이종 데이터베이스와 평가를 진행한다. 그 결과 낮은 성능의 디바이스에서 타 데이터베이스 대비 11배 짧은 소요 시간을 기록하는 것을 볼 수 있었다.
화재를 예방하기 위해서는 그에 필요한 정책과 평가가 필요하며, 화재 발생에 대한 적절한 모니터링 기법이 있어야 한다. 이를 위해 품질관리의 기법중의 하나인 관리도를 화재 모니터링에 적용하는 연구가 진행된 바 있다. 그 결과, 통계적으로 겨울에는 많은 화재가 발생한다는 것이 증명되었고, 매년마다 어떤 주기를 띠고 변화한다는 것이 발견되었다. 그럼에도 불구하고, 여름철과 겨울철에 동일한 기준(관리한계선)을 적용할 경우 상대적으로 발생건수가 과다한 겨울에는 과도한 예방활동이 진행되고, 여름에는 잠재이상이 있는 경우에도 발생건수 감소에 따른 착시현상으로 인해 활동이 부족해질 가능성이 있다. 이때, 각 계절별로 다른 관리 한계선을 적용시킨다면 합리적인 예측과 보다 효과적인 이상 패턴의 모니터링이 가능해질 수 있다. 따라서 본 연구에서는 발생건수를 대상으로 시간에 따라 변하는 시계열 모델을 사용하여 화재발생 빈도 예측 모델계수의 체계적인 설정과정을 ARIMA 모델을 기반으로 제안하였다. 이를 바탕으로 화재발생 패턴의 개선된 분석과 이에 기반한 보다 체계적인 예방활동을 진행할 수 있을 것으로 기대한다.
최근 동해안의 연안 침식이 가속화되면서 광역의 지역에 대한 과학적이며 정량적인 연안침식 모니터링 기술의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 연안의 변화를 관측하는 주요 기술은 현장 측량에 의존한 정밀모니터링이 주로 수행되었지만 소규모 지역에 대해서만 적용이 가능하였다. 항공수심라이다(Airborne Bathymetric LiDAR, ABL) 시스템은 광역의 해변 및 해저 지형에 대한 경제적인 측량이 가능한 기술이다. 특히 해수의 유동이 심하고 파랑에너지가 높아 연안침식 모니터링에서 주요 관심 대상 지역인 조간대에 대해 해저 지형자료의 구축이 가능하다는 장점을 가진다. 본 연구에서는 씨호크(Seahawk) ABL 시스템을 활용하여 2021년 8월과 2022년 3월에 표사계 GW36 연안에 대해 측량 데이터를 취득하고 연안침식에 의한 기선 길이 및 종단 변화, 해안선 변화, Digital Terrain Model 변화를 정량적으로 관측하였다. 연구결과 항공수심라이다 데이터를 연안침식 모니터링에 효과적으로 활용이 가능함을 확인할 수 있었다.
Kim, Hee-jin;Jang, Gi-won;Kim, Dong-ho;Han, Sung-hyun
한국산업융합학회 논문집
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제23권4_1호
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pp.549-558
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2020
We describe a new approach to real-time implementation of track record and trajectory control of robotic manipulator with eight joints based on monitoring simulator. Trajectory generator uses the kinematic equations of the arm to convert the task description into a series of set points for each of the joint control loops, while the joint controllers, with simple algorithms for just one joint can move at a fast sampling rate, guaranteeing a smooth motion. The proposed control scheme is robust, fast in computation, and suitable for real-time control. Moreover, this scheme does not require any accurate parameter information, nor values of manipulator parameters and payload. Reliability of the proposed technology is veriefied by monitoring simulation and experimental of robot manipulator for the smart factory with eight degrees of freedom.
Magnetic flux sensors are commonly used in monitoring the cable force, but the application of the sensors in large diameter non-closed Galfan cables, as those adopted in Yueqing Gymnasium which is located in Yueqing City, Zhejiang Province, China and is the largest span hybrid space structure in the world, is seldom done in engineering. Based on the construction of Yueqing Gymnasium, this paper studies the cable tension monitoring using the magnetic flux method across two stages, namely, the pre-calibration stage before the cable leaves the rigging factory and the field tension formation stage of the cable system. In the pre-calibration stage in the cable factory, a series of 1:1 full-scale comparative tests were carried out to study the feasibility and relability of this kind of monitoring method, and the influence on the monitoring results of charging and discharging voltage, sensor location, cable diameter and fitting method were also studied. Some meaningful conclusions were obtained. On this basis, the real-time cable tension monitoring system of the structure based on the magnetic flux method is established. During the construction process, the monitoring results of the cables are in good agreement with the data of the on-site pressure gauge.The work of this paper will provide a useful reference for cable force monitoring in the construction process of long-span spatial structures.
Chen, Bei;Hua, Xu G.;Zhang, Zi L.;Basu, Biswajit;Nielsen, Soren R.K.
Structural Monitoring and Maintenance
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제4권2호
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pp.115-131
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2017
Classical flutter of wind turbine blades indicates a type of aeroelastic instability with fully attached boundary layer where a torsional blade mode couples to a flapwise bending mode, resulting in a mutual rapid growth of the amplitudes. In this paper the monitoring problem of onset of flutter is investigated from a detection point of view. The criterion is stated in terms of the exceeding of a defined envelope process of a specific maximum torsional vibration threshold. At a certain instant of time, a limited part of the previously measured torsional vibration signal at the tip of blade is decomposed through the Empirical Mode Decomposition (EMD) method, and the 1st Intrinsic Mode Function (IMF) is assumed to represent the response in the flutter mode. Next, an envelope time series of the indicated modal response is obtained in terms of a Hilbert transform. Finally, a flutter onset criterion is proposed, based on the indicated envelope process. The proposed online flutter monitoring method provided a practical and direct way to detect onset of flutter during operation. The algorithm has been illustrated by a 907-DOFs aeroelastic model for wind turbines, where the tower and the drive train is modelled by 7 DOFs, and each blade by means of 50 3-D Bernoulli-Euler beam elements.
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