사용자가 필요로 하는 서비스를 제공하기 위해서는, 일상생활 곳곳에 편재된 센서가 수집한 각종 환경 정보를 효율적으로 상호 공유하여 주변 상황을 인식하는 기술이 필요하다. 그러나 이를 위한 센서의 종류는 다양하고 각각의 센서는 고유의 특성과 서로 다른 방식으로 통신을 하기 때문에 센서의 활용에 제한이 있다. 이에 센서와 네트워크 계층과의 통신 프로토콜 표준화를 위한 IEEE 1451이 발표되었다. 그러나 IEEE 1451은 트랜스듀서(Transducer)의 표준화를 위한 프로토콜이므로 미들웨어에 접속되지 않는다. 본 논문에서는 XML을 이용하여 주변상황 정보를 얻기 위한 프로토콜을 정의함으로써 상황인식 미들웨어에 연결되는 트랜스듀서 인터페이스 및 응용 인터페이스 프로토콜을 제안한다. 그리고 서로 다른 센서와 응용 프로그램을 이용한 교량 건전성 감시 시스템과 철로 감시 시스템을 구현하고 제안한 인터페이스 프로토콜의 효용성을 확인하였다.
This paper reviews studies on information searching behavior in process control systems and discusses some implications learned from previous studies for use in human factors studies on nuclear power plants (NPPs) main control rooms (MCRs). Information searching behavior in NPPs depends on expectancy, value, salience, and effort. The first quantitative scanning model developed by Senders for instrument panel monitoring considered bandwidth (change rate) of instruments as a determining factor in scanning behavior. Senders' model was subsequently elaborated by other researchers to account for value in addition to bandwidth. There is also another type of model based on the operator's situation awareness (SA) which has been developed for NPP application. In these SA-based models, situation-event relations or rules on system dynamics are considered the most significant factor forming expectancy. From the review of previous studies it is recommended that, for NPP application, (1) a set of symptomatic information sources including both changed and unchanged symptoms should be considered along with bandwidth as determining factors governing information searching (or visual sampling) behavior; (2) both data-driven monitoring and knowledge-driven monitoring should be considered and balanced in a systematic way; (3) sound models describing mechanisms of cognitive activities during information searching tasks should be developed so as to bridge studies on information searching behavior and design improvement in HMI; (4) the attention-situation awareness (A-SA) modeling approach should be recognized as a promising approach to be examined further; and (5) information displays should be expected to have totally different characteristics in advanced control rooms. Hence much attention should be devoted to information searching behavior including human-machine interface (HMI) design and human cognitive processes.
Various monitoring systems have been implemented in civil infrastructure to ensure structural safety and integrity. In long-term monitoring, these systems generate a large amount of data, where anomalies are not unusual and can pose unique challenges for structural health monitoring applications, such as system identification and damage detection. Therefore, developing efficient techniques is quite essential to recognize the anomalies in monitoring data. In this study, several machine learning techniques are explored and implemented to detect and classify various types of data anomalies. A field dataset, which consists of one month long acceleration data obtained from a long-span cable-stayed bridge in China, is employed to examine the machine learning techniques for automated data anomaly detection. These techniques include the statistic-based pattern recognition network, spectrogram-based convolutional neural network, image-based time history convolutional neural network, image-based time-frequency hybrid convolution neural network (GoogLeNet), and proposed ensemble neural network model. The ensemble model deliberately combines different machine learning models to enhance anomaly classification performance. The results show that all these techniques can successfully detect and classify six types of data anomalies (i.e., missing, minor, outlier, square, trend, drift). Moreover, both image-based time history convolutional neural network and GoogLeNet are further investigated for the capability of autonomous online anomaly classification and found to effectively classify anomalies with decent performance. As seen in comparison with accuracy, the proposed ensemble neural network model outperforms the other three machine learning techniques. This study also evaluates the proposed ensemble neural network model to a blind test dataset. As found in the results, this ensemble model is effective for data anomaly detection and applicable for the signal characteristics changing over time.
In this paper, a Holder exponent, a measure of the degree to which a signal is differentiable, is presented to detect the presence of a discontinuity and when the discontinuity occurs in a dynamic signal. This discontinuity detection has potential applications to structural health monitoring because discontinuities are often introduced into dynamic response data as a result of certain types of damage. Wavelet transforms are incorporated with the Holder exponent to capture the time varying nature of discontinuities, and a classification procedure is developed to quantify when changes in the Holder exponent are significant. The proposed Holder exponent analysis is applied to various experimental signals to reveal underlying damage causing events from the signals. Signals being analyzed include acceleration response of a mechanical system with a rattling internal part, acceleration signals of a three-story building model with a loosing bolt, and strain records of an in-situ bridge during construction. The experimental results presented in this paper demonstrate that the Holder exponent can be an effective tool for identifying certain types of events that introduce discontinuities into the measured dynamic response data.
Nonstationary features existing in tropical storms have been frequently captured in recent field measurements, and the applicability of the stationary theory to the analysis of wind characteristics needs to be discussed. In this study, a tropical storm called Nakri measured at Taizhou Bridge site based on structural health monitoring (SHM) system in 2014 is analyzed to give a comparison of the stationary and nonstationary characteristics. The stationarity of the wind records in the view of mean and variance is first evaluated with the run test method. Then the wind data are respectively analyzed with the traditional stationary model and the wavelet-based nonstationary model. The obtained wind characteristics such as the mean wind velocity, turbulence intensity, turbulence integral scale and power spectral density (PSD) are compared accordingly. Also, the stationary and nonstationary PSDs are fitted to present the turbulence energy distribution in frequency domain, among which a modulating function is included in the nonstationary PSD to revise the non-monotonicity. The modulated nonstationary PSD can be utilized to unconditionally simulate the turbulence presented by the nonstationary wind model. The results of this study recommend a transition from stationarity to nonstationarity in the analysis of wind characteristics, and further in the accurate prediction of wind-induced vibrations for engineering structures.
KIEE International Transactions on Electrophysics and Applications
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제4C권3호
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pp.96-100
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2004
The Nd: YAG laser is commonly used throughout many fields such as accurate material processing, IC marking, semiconductor annealing, medical operation devices, etc., due to the fact that it has good thermal and mechanical properties and is easy to maintain. In materials processing, it is essential to vary the laser power density for specific materials. The laser power density can be mainly controlled by the current pulse width and pulse repetition rate. It is important to control the laser energy in those fields using a pulsed laser. In this paper we propose the constant-frequency current resonant half-bridge converter and monitoring of capacitor charging voltage. This laser power supply is designed and fabricated to have less switching loss, compact size, isolation with primary and secondary transformers, and detection of capacitor charging voltage. Also, the output stabilization characteristics of this Nd: YAG laser system are investigated. The test results are described as a function of laser output energy and flashlamp arc discharging constant. At the energy storage capacitor charges constant voltage, the laser output power is 2.3% error range in 600[V].
The specific characteristics of near-field earthquake records can lead to different dynamic responses of bridges compared to far-field records. However, the effect of near-field strong ground motion has often been neglected in the seismic performance assessment of the bridges. Furthermore, damage to horizontally curved multi-frame RC box-girder bridges in the past earthquakes has intensified the potential of seismic vulnerability of these structures due to their distinctive dynamic behavior. Based on the nonlinear time history analyses in OpenSEES, this article, assesses the effects of near-field versus far-field earthquakes on the seismic performance of horizontally curved multi-frame RC box-girder bridges by accounting the vertical component of the earthquake records. Analytical seismic fragility curves have been derived thru considering uncertainties in the earthquake records, material and geometric properties of bridges. The findings indicate that near-field effects reasonably increase the seismic vulnerability in this bridge sub-class. The results pave the way for future regional risk assessments regarding the importance of either including or excluding near-field effects on the seismic performance of horizontally curved bridges.
공용 중인 교량의 버페팅 응답을 해석적으로 평가하기 위해서는 교량 현장의 난류강도, 난류 스펙트럼, 조도계수, 거스트 계수 등 풍하중에 대한 분석이 우선되어야 하고, 해석 결과는 정적 공기력 계수, 플러터계수, 구조 감쇠비, 공기역학적 감쇠비, 고유 진동수 등 여러 변수에 의해 영향을 받는다. 본 논문에서 대상으로 한 교량은 32년째 공용 중에 있는 교량으로써 교량 주변의 지형조건은 설계 및 시공 당시에 비해 많은 변화가 발생하였으며 최근 기후 변화로 인한 풍 환경 역시 큰 변화가 있다. 이러한 이유로 대상교량에서 실측한 풍속 데이터를 분석하여 난류강도, 난류길이, 지표조도계수, 풍속 스펙트럼 등 교량 현장의 풍하중을 평가하였다. 교량 주변의 풍환경 평가 결과, 대상 교량은 해상교량임에도 불구하고 지표조도구분 II의 특성을 나타내고 있었다. 또한 실측한 구조물의 가속도, 변위 응답 데이터를 통해 대상교량의 감쇠비, 정적 공기력 계수, 고유진동수를 평가하여 계측기반 버페팅 해석 변수를 산정하였다. 계측데이터 기반의 해석 변수와 케이블강교량설계지침에 제시된 해석 변수를 적용하여 총 4가지 경우에 대한 버페팅 해석을 수행하였으며, 그 결과 10분 평균 풍속 25m/s이하에서 측정된 버페팅 응답과 계측 기반 해석 변수를 적용한 해석 응답이 가장 잘 일치함을 확인하였고, 계측 풍속과 Gumbel 확률분포를 이용하여 추정한 200년 재현기대 풍속인 45m/s에서의 버페팅 응답을 제시하였다.
Modal identification based on ambient vibration data has attracted extensive attention in the past few decades. Since the excitation for ambient vibration tests is mainly from the environmental effects such as wind and traffic loading and no artificial excitation is applied, the signal to noise (s/n) ratio of the data acquired plays an important role in mode identifiability. Under ambient vibration conditions, certain modes may not be identifiable due to a low s/n ratio. This paper presents a study on the mode identifiability of an instrumented cable-stayed bridge with the use of acceleration response data measured by a long-term structural health monitoring system. A recently developed fast Bayesian FFT method is utilized to perform output-only modal identification. In addition to identifying the most probable values (MPVs) of modal parameters, the associated posterior uncertainties can be obtained by this method. Likewise, the power spectral density of modal force can be identified, and thus it is possible to obtain the modal s/n ratio. This provides an efficient way to investigate the mode identifiability. Three groups of data are utilized in this study: the first one is 10 data sets including six collected under normal wind conditions and four collected during typhoons; the second one is three data sets with wind speeds of about 7.5 m/s; and the third one is some blind data. The first two groups of data are used to perform ambient modal identification and help to estimate a critical value of the s/n ratio above which the deficient mode is identifiable, while the third group of data is used to perform verification. A couple of fundamental modes are identified, including the ones in the vertical and transverse directions respectively and coupled in both directions. The uncertainty and s/n ratio of the deficient mode are investigated and discussed. A critical value of the modal s/n ratio is suggested to evaluate the mode identifiability of the deficient mode. The work presented in this paper could provide a base for the vibration-based condition assessment in future.
최근 재료 및 시공 기술의 지속적 발전으로 인하여, 사장교, 현수교 등 장대교량의 건설이 증가하고 있다. 이러한 장대교량들은 사회적 및 경제적인 중요성이 매우 크므로 교량 완공 후 유지관리 및 구조적 건전성을 모니터링하기 위하여 교량 각 주요 구조부재에 다양한 센서를 설치함으로써 교량모니터링시스템을 구축하여 외부하중에 의한 교량구조물의 거동을 감지, 수집, 분석하여 교량의 건전성을 파악하기 위하여 장대교량의 공용성과 안전성 확보에 많은 연구가 진행 되고 있으며 현재 국내외 다수의 장대교량들에는 다양한 센서로 이루어진 구조 건전성 모니터링 시스템이 설치, 운용되고 있다. 실제로 서해대교, 광안대교, 홍콩 TsingMa Bridge, 미국 Bill Emerson Memorial Bridge와 같은 실제 교량에도 적용된 바 있다. 하지만, 이상의 구조 건전성 모니터링 시스템 기술이 널리 활용되는 데는 여러 가지 장애물이 있는데, 그 중에서 가장 큰 것이 시스템을 구축하는 데 과다한 비용이 소요된다는 점이다. 예로 홍콩의 Tsing Ma 대교의 경우 350개의 센서를 설치하는데 약 8백만불이 넘는 금액이 들었으며(Farrar 등, 2004), Celeby(2002)의 보고에 의하면 각 센서의 채널 당 케이블의 설치 비용으로 약 5000불의 비용이 소모되고 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 불편함을 극복하기 위하여 무선 센서를 개발하고, 이를 한강 상 교량 중 올림픽대교에 적용, 사장교의 구조 건전성을 저비용 및 높은 편의성으로 모니터링 하기 위한 테스트베드를 구축하여 무선 계측 시스템의 정확성 및 적용성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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