The purpose of this study is to verify the long - range measurement performance for practical field application of VDMS. The reliability of the VDMS was verified by comparison with the existing monitoring sensor, GPS, Accelerometer and LDS. It showed the ability to accurately measure the dynamic displacement by tracking a motion of free vibration of target. And using the PSD function of measured data, the results in the frequency domain were also analyzed. We judged that VDMS is able to identify the higher system mode and has sufficient reliability. Based on the reliability verification, we conducted tests for long-distance applicability for actual application of VDMS. The distance from the stationary target model structure was increased by 50m interval, and the maximum distance was set to 400m. From the distance of 150m, the image obtained by the commercial camcorder has an error in the analysis, so the measured displacement comparison was performed between the LDS and the refractor telescope measurement results. In the measurement results of the displacement area of VDMS, the data validity was deteriorated due to the data shift by the external force and the quality degradation of the enlarged image. However, even under the condition that the effectiveness of the displacement measurement data of VDMS is low, the first mode characteristic included in the free vibration of the object is clearly measured. If the influence from the external environment is controlled and stable data is collected, It is judged that reliability of long-distance VDMS can be secured.
구조물에 장기적으로 발생하는 노후화를 정량적으로 파악하기 위해 상시진동 데이터를 활용한 일반화된 모니터링 시스템에 관한 연구가 세계적으로 활발히 수행중이다. 본 연구에서는 구조물에서 장기적으로 취득되는 동특성을 앙상블 학습에 활용하여 구조물의 이상을 감지하기 위한 보급형 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 시스템의 하드웨어는 라즈베리파이와 보급형 가속도계, 기울기센서, GPS RTK 모듈, 로라 모듈로 구성됐다. 실험실 규모의 구조물 모형 진동실험을 통해 동특성을 활용한 앙상블 학습의 구조물 이상감지를 검증하였으며, 실험을 기반으로 한 실시간 동특성 추출 분산처리 알고리즘을 라즈베리파이에 탑재하였다. 구축된 시스템을 하우징하고 포항시 행정복지센터에 설치하여 데이터를 취득함으로써 개발된 시스템의 현장 적용성을 검증하였다.
본 논문에서는 고령자의 낙상상황을 감지할 수 있는 텐서플로우 장단기 메모리 기반 낙상감지 시스템의 정규화에 대하여 소개한다. 낙상감지는 고령자의 몸에 부착한 3축 가속도 센서 데이터를 사용하며, 총 7가지의 행동 패턴들에 대하여 학습하며, 각각 4가지는 일상생활에서 일어나는 패턴이고, 나머지 3가지는 낙상에 대한 패턴이다. 학습시에는 손실함수(loss function)를 효과적으로 줄이기 위하여 정규화 과정을 진행하며, 정규화 과정은 데이터에 대하여 최대최소 정규화, 손실함수에 대하여 L2 정규화 과정을 진행한다. 3축 가속도 센서를 이용하여 구한 다양한 파라미터에 대하여 정규화 과정의 최적의 조건을 제시한다. 낙상 검출율면에서 SVM을 이용하고 정규화 127과 정규화율 λ 0.00015일 때 Sensitivity 98.4%, Specificity 94.8%, Accuracy 96.9%로 가장 좋은 모습을 보였다.
Rithy Prak;Ji Ho Park;Sanggi Jeong;Arum Jang;Min Jae Park;Thomas H.-K. Kang;Young K. Ju
Computers and Concrete
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제31권5호
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pp.457-468
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2023
Buildings, bridges, and dams are examples of civil infrastructure that play an important role in public life. These structures are prone to structural variations over time as a result of external forces that might disrupt the operation of the structures, cause structural integrity issues, and raise safety concerns for the occupants. Therefore, monitoring the state of a structure, also known as structural health monitoring (SHM), is essential. Owing to the emergence of the fourth industrial revolution, next-generation sensors, such as wireless sensors, UAVs, and video cameras, have recently been utilized to improve the quality and efficiency of building forensics. This study presents a method that uses a target-based system to estimate the dynamic displacement and its corresponding dynamic properties of structures using UAV-based video. A laboratory experiment was performed to verify the tracking technique using a shaking table to excite an SDOF specimen and comparing the results between a laser distance sensor, accelerometer, and fixed camera. Then a field test was conducted to validate the proposed framework. One target marker is placed on the specimen, and another marker is attached to the ground, which serves as a stationary reference to account for the undesired UAV movement. The results from the UAV and stationary camera displayed a root mean square (RMS) error of 2.02% for the displacement, and after post-processing the displacement data using an OMA method, the identified natural frequency and damping ratio showed significant accuracy and similarities. The findings illustrate the capabilities and reliabilities of the methodology using UAV to evaluate the dynamic properties of structures.
Daehyun Kim;Woo-Sung Kwon;Jaejung Ha;Joonho Moon;Junkoo Yi
Journal of Animal Science and Technology
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제65권4호
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pp.759-766
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2023
Visual estrus observation can only be confirmed at a rate of 50%-60%, which is lower than that obtained using a biosensor. Thus, the use of biosensors provides more opportunities for artificial insemination because it is easier to confirm estrus than by visual observation. This study determines the accuracy of estrus prediction using a ruminoreticular biosensor by analyzing ruminoreticular temperature during the estrus cycle and measuring changes in body activity. One hundred and twenty-five Hanwoo cows (64 with a ruminal biosensor in the test group and 61 without biosensors in the control group) were studied. Ruminoreticular temperatures and body activities were measured every 10 min. The first service of artificial insemination used gonadotropin-releasing hormone (GnRH)-based fixed-time artificial insemination protocol in the control and test groups. The test group received artificial insemination based on the estrus prediction made by the biosensor, and the control group received artificial insemination according to visual estrus observation. Before artificial insemination, the ruminoreticular temperature was maintained at an average of 38.95 ± 0.05℃ for 13 h (-21 to -9 h), 0.73℃ higher than the average temperature observed at -48 h (38.22 ± 0.06℃). The body activity, measured using an indwelling 3-axis accelerometer, averaged 1502.57 ± 27.35 for approximately 21 h from -4 to -24 h before artificial insemination, showing 203 indexes higher body activity than -48 hours (1299 ± 9.72). Therefore, using an information and communication techonology (ICT)-based biosensor is highly effective because it can reduce the reproductive cost of a farm by accurately detecting estrus and increasing the rate of estrus confirmation in cattle.
최근 구조물 계측분야에서 구조물의 동적 변위응답 측정에 관한 연구가 주목을 받고 있다. 본 연구는 이와 같은 동적 변위데이터의 활용도를 넓히고자 구조안전도 평가를 위한 방법론 제시를 목표로, 동적 변위데이터를 활용하여 부공간 시스템 식별법이 적용된 구조물 물리량 추정기법을 개발하였다. 진동 변위 데이터로부터의 상태공간모델을 추정하기 위한 부공간 시스템 식별 이론과 시스템의 물리량을 도출하기 위한 물리해석 기법을 제시하였고 실험적 검증을 위해 동적 실험을 수행하였다. 3자유도 철골 구조물을 제작하여 진동대를 활용해 지반 가진하여 각 층의 변위 데이터와 진동대의 가속도 데이터를 계측하였다. 계측된 데이터를 활용해 이산화 된 상태공간모델을 생성하였고 정밀도 파악을 위해 상태공간방정식을 통한 전산 해석을 수행하였으며, 철제 구조물의 상태공간모델로부터 층강성을 추출하였다. 또한 상태공간모델로부터 추출된 층강성을 기준으로 5가지의 기둥강성 보강 및 손상 시나리오를 설정하여 매 시나리오별 층강성 변화율을 추출하였으며 동일한 조건의 보강 및 손상의 경우, 강성 변화가 높은 일치율을 보이는 것을 확인하였다.
스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.
전주(Electric Pole)는 전력 송/배전에 사용되는 지지물로 환경적인 요인의 외력 변화에 민감하다. 전력 설비는 외부 환경변화와 재해로 부터 유지/보수적 관점에서 많은 어려움이 있다. 기상변화는 전주 피해에 주요인으로 작용하며, 경제적으로 미치는 영향이 매우 크다. 가공전선(Aerial Wire)은 온도 영향으로 탄성(Elasticity)변화가 나타나며, 탄성의 변화는 풍속, 풍향 등의 요인에 의해 영향력이 가중된다. 전선에 작용하는 외력은 전주의 피로누적으로 작용된다. 전주의 안전도 평가는 설계 단계에서 이루어지며, 운영중인 전주에 대한 영향도는 고려되지 않는다. 보수/안전성 확보 목적으로 외력의 기상요인 영향도를 분석하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 유지/안전성 확보 목적수행을 위해 전주에 설치된 센서노드의 가속도 데이터를 분석하고, 잡음(Noise) 보상 방법으로 칼만필터를 이용했다. 기상 요인별 영향도를 분석하기 위해 고속 푸리에 변환(Fast Fourier Transform)을 수행하고, 주파수 성분별 기상요인 영향도를 분석했다. 영향도 분석 결과 온도, 습도, 일사량, 일조시간, 대기압, 풍향, 풍속의 기상요인 영향이 크게 작용했다. 본 논문에서는 주파수 성분별로 기상요인의 영향도가 다름을 보였으며, 유지보수와 안정성 확보의 목적 달성에 중요한 요소로 작용될 수 있으리라 생각한다.
일반적으로 UAV를 이용한 항공촬영은 약 430 MHz 대역폭의 radio frequency (RF) 모뎀을 이용하여 UAV와 지상관제시스템간의 연결을 통해 UAV의 통제 및 원격 조종을 한다. 기존의 방법을 이용한 경우 1~2 km 정도의 통신 범위를 가지고 있으며 잦은 혼선이 일어나고, 무선통신은 전파를 매개로 정보를 전달하기 때문에 신호세기를 10 mW로 제한을 두고 있어 장거리 통신을 하는데 제약이 있었다. 본 연구에서는 스마트 카메라의 long-term evolution (LTE), 블루투스, WiFi와 같은 무선 데이터 통신 기술을 이용하여 데이터 송수신이 가능한 통신 모듈 시스템과 카메라를 이용하여 영상 획득이 필요한 지역에서 UAV에 영상을 획득하는 자동촬영 시스템을 설계하고 개발하는데 그 목적은 둔다. 본 연구에서 제안한 안드로이드 기반의 UAV 촬영 및 통신모듈시스템은 스마트 카메라 하나로 영상 획득뿐만 아니라 UAV 시스템과 지상관제 시스템을 연결해주며, UAV 시스템의 GPS와 자이로스코프, 가속도계, 자기 계측 센서 등의 센서로 부터 획득된 3차원 위치정보와 3차원 자세정보를 실시간으로 제공받을 수 있어서 항공삼각측량을 통한 UAV의 위치 및 보정 작업에 실시간으로 이용될 수 있을 것으로 판단된다.
This study was to develop a portable digital radiography (PDR) system with a function measuring the X-ray source-with-detector angle (SDA) and to evaluate the imaging performance for the diagnosis of chest imaging. The SDA device consisted of an Arduino, an accelerometer and gyro sensor, and a Bluetooth module. According to different angle degrees, five anatomical landmarks on chest images were assessed using a 5-point scale. Mean signal-to-noise ratio and contrast-to-noise ratio were 182.47 and 141.43. Spatial resolution (10% MTF) and entrance surface dose were 3.17 lp/mm ($157{\mu}m$) and 0.266mGy. The angle values of SDA device were not significant difference as compared to those of the digital angle meter. In chest imaging, SNR and CNR values were not significantly different according to different angle degrees (repeated-measures ANOVA, p>0.05). The visibility scores of the border of heart, 5th rib and scapula showed significant differences according to different angles (rmANOVA, p<0.05), whereas the scores of the clavicle and 1st rib were not significant. It is noticeable that the increase in SDA degree was consistent with the increase of visibility score. Our PDR with SDA device would be useful to be applicable to clinical radiography setting according to the standard radiography guideline at various fields.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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