The reliability of a Bridge management System depends on the quality of visual inspection and the reliable estimation of bridge condition rating. However, the current practices of visual inspection have been identified with several limitations, such as: they are time-consuming, provide incomplete information, and their reliance on inspectors' experience. To overcome such limitations, this paper presents an approach of automating the prediction of condition rating for bridges based on digital image analysis. The proposed methodology encompasses image acquisition, development of 3D visualization model, image processing, and condition rating model. Under this method, scaling defect in concrete bridge components is considered as a candidate defect and the guidelines in the Ontario Structure Inspection Manual (OSIM) have been adopted for developing and testing the proposed method. The automated algorithms for scaling depth prediction and mapping of condition ratings are based on training of back propagation neural networks. The result of developed models showed better prediction capability of condition rating over the existing methods such as, Naïve Bayes Classifiers and Bagged Decision Tree.
Vehicle Inspection System is to examine the condition of vehicle regularly at the national level to protect lives and properties of the people from traffic accidents due to vehicle's fault. However, the vehicle inspection method, criteria, period and effectiveness have become a controversial issue, because of examining safety management of vehicle by drivers regardless of regular vehicle inspection. Therefore, the aim of this study is to investigate vehicle inspection timeliness and risk level of inspection items through basic statistical survey and portfolio analysis. The results of the research through practical analysis are: (1) The inspection failure rates between 3 and 6 model year tend to increase. (2) The failure of inspection items for safety highly impacts on traffic accident rate in terms of accident risks. (3) According to the result of portfolio analysis, faulty items located 1st quadrant are riding device, driveline system, controlling device, steering actuator, and fuel system.
The operation and management of a plant require proper accounting for the constraints coming from reliability requirements as well as from budget and resource considerations. Most of the mathematical methods to decide the inspection time interval for plant maintenance by reliability theory are too complicated to be solved. Moreover, the mathematical and theoretical models are not usually cases in the practical applications. In order to overcome these problems, we propose a new the decision-making method of optimal inspection interval to minimize the maintenance cost by reliability theory and genetic algorithm (GA). The most merit of the proposed method is to decide the inspection interval for a plant machine of which failure rate $\lambda$(t) conforms to any probability distribution. Therefore, this method is more practical. The efficiency of the proposed method is verified by comparing the results obtained by GA-based method with the inspection model haying regular time interval.
The primary objective of this paper is to develop an interactive computer graphic aided decision su, pp.rt system for the design of inspection plans for complex production systems. This research first develops a computer simulator, called Simulator for Inspection Systems(SIS), in order to represent the production system as a network model. The simulator elicits fundamental information about the system from the decision maker(DM) in an interactive manner. A decision su, pp.rt system is then proposed by combining SIS and Compromise Programming. The system simulates a set of possible inspection strategies implicitly, observes all the important measurements about the inspection system, and employs the compromise programming a, pp.oach to help the DM determine the best compromising allocation of inspection effort considering his/her preferences. Finally, the performance of the proposed system is evaluated using two test cases. The pros and cons of the system are also discussed.
무기체계는 최근 고도의 신기술과 막대한 비용이 투자되어 첨단화, 정밀화, 장사정화, 은밀화, 복합 기능화의 특징을 가진 고비용 무기체계로 변화하고 있다. 이에 따라 유도무기체계의 경우도 경제적인 운용과 사용자의 안전성을 보장하는 측면에서 고도의 신뢰성이 보장되어야 한다. 따라서 유도무기 체계를 개발하고 생산하는 단계에서의 신뢰도 평가뿐만 아니라 주어진 저장 환경조건이나 운용환경에서의 일정한 저장 신뢰도의 유지를 위한 기준이 제시 되고 이를 유지하기 위한 최적화된 검사주기가 필요하다고 할 수 있다. 본 연구는 현재 해군에서 운용중인 대함 유도탄(Harpoon Block 1)을 대상으로 검사주기 간 고장건수 및 정비현황을 기초로 수학적 기법과 신뢰도 분석 S/W를 활용하여 저장고장률과 MTBF를 도출하고 이를 바탕으로 체계 운용유지를 위한 최적 검사주기를 결정하여 향후 대함 유도무기체계 신뢰도 예측 및 평가를 통한 검사주기 개선방안을 제시하였다.
We propose an image segmentation method for auto-teaching system of PCB (Printed Circuit Board) assembly inspection machines. The inspection machine acquires images of all components in PCB, and then compares each image with its standard image to find the assembly errors such as misalignment, inverse polarity, and tombstone. The component window that is the area of component to be acquired by camera, is one of the teaching data for operating the inspection machines. To reduce the teaching time of the machine, we newly develop the image processing method to extract the component window automatically from the image of PCB. The proposed method segments the component window by excluding the soldering parts as well as board background. We binarize the input image by use of HSI color model because it is difficult to discriminate the RGB colors between components and backgrounds. The linear combination of the binarized images then enhances the component window from the background. By use of the horizontal and vertical projection of histogram, we finally obtain the component widow. The experimental results are presented to verify the usefulness of the proposed method.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권1호
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pp.210-217
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2021
In the case of an agile-based project, it was inadequate to perform a comprehensive inspection and evaluation on the establishment and operation of an information system by performing audit only with the audit and inspection elements provided by the existing information system audit and inspection system. In particular, in the case of the test activity area, it was necessary to improve the test activity audit check items to comprehensively check the agile-based development process by applying the existing audit system. To this end, a test activity improvement check model of the agile methodology audit model was presented by applying the repetition concept, a characteristic of the agile methodology. In order to empirically verify the model of this study, a survey was conducted for auditors and designers/developers who have experience in performing agile-based projects and auditing information systems. As a result of the questionnaire on the integrated test and system test in the test stage, more than 70% of the respondents were found to be suitable. More than 80% of the respondents judged that it was appropriate as a result of the questionnaire on "improvement and regression test progress according to integrated test and system test results" and "integrated test and functional actions of components and subsystems".
The method of emission inspection for Heavy-duty diesel vehicles has been engine speed type Lug-down 3mode. This method could bring damage to decrepit vehicles under high speed and high load condition and it could not apply the driving pattern on the road. For these reasons, this study has started to create new emission inspection which is appropriate for Korea's road infrastructure. KD 147 would be applied to light-duty diesel vehicles from july 2010 after model operations. Therefore, this study has investigated new emission inspection system for heavy-duty diesel vehicles, except for light-duty diesel vehicles. In consideration of domestic conditions to meet the new load test method in this study, the Lug-down3 mode vehicle speed method was developed for the first time in korea.
국가의 중요 방재시설인 대형 댐 시설물은 노후화와 홍수, 지진 등의 위험으로 디지털 전환 기술을 적용한 보다 나은 댐 안전점검 및 진단이 필수적이다. 종래의 인력에 의한 육안 안전점검 방식은 인력 접근의 어려움과 고소작업의 위험성, 노하우 중심의 점검에서 오는 데이터의 신뢰성 등의 문제가 있었다. 본 연구에서는 2개 대규모 댐 시설물을 대상으로 드론 photogrammetry에 의한 디지털 데이터 기반 댐 안전점검의 적용성을 검토하고, 지속적 활용을 위한 데이터 관리 방법론을 제시하였다. 댐 높이 42 m 및 99.9 m의 댐들에 대해 수면 및 전자기장 간섭, 심한 고저차에도 불구하고 평면적 더블그리드 및 수동 촬영 방식으로 GSD 2.5 cm/pixel 이내의 양호한 3D 디지털 모델을 생성하였다. 생성된 3D 메쉬 모델, 정사영상, 수치표면모형으로 as-built 조건의 종단 및 횡단 선형을 손쉽게 추출하여 댐의 변형 모니터링에 효과적임을 확인하였다. 댐 여수로 등 콘크리트 시설물에 대한 디지털 3D 모델로부터 균열 및 손상부를 효과적으로 검출하고 시각화하였으며, 이는 고소작업의 위험성 및 접근 제약 시설의 안전점검에 활용가능하다. 또한 댐의 안전점검 시 외관 조사망도를 3D 디지털 모델 상에서 매핑하는 방법과 손상 정보 이력 관리를 위한 관계형 데이터베이스 구조화 방안을 제안하였다. SYG댐 여수로 안전점검에 대한 투입 노동력과 시간을 실측한 결과, 드론 photogrammetry 방법은 기존 인력 육안점검에 비해 48%의 생산성 향상 효과를 확인하였다. 드론 photogrammetry 기반 댐 안전점검 디지털 전환은 업무의 생산성과 데이터 신뢰성 향상에 매우 효과적인 것으로 판단된다.
The viscoelastic dampers are considered to be one of the most efficient means of upgrading existing structures against seismic loads. Generally in the dynamic analysis of a structure with added viscoelastic dampers the internal forces of the dampers are represented by constants that are linearly proportional to displacement and velocity. The purpose of this study is to verify the validity of the linear Kelvin model by comparing the results from the linear analysis with those obtained from the more rigorous nonlinear model such as fractional derivative model. According to the results the structural responses of 1-DOF structure obtained using the linear model are very close to those obtained from nonlinear model. However for multi-D0F structure the difference between the results from both models is enlarged as a results of the assumptions associated with the linear modeling of the viscoelastic dampers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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