계측점의 규모가 제한되어 있는 경우에 대형구조물의 모든 부재의 손상을 추정하는 것은 기술적으로 불가능하다. 따라서 본 연구에서는 최근에 국내외에서 많이 연구되고 있는 인공신경망이론을 이용하여 구조물의 손상을 추정하는 기법을 개발하였으며, 대형구조물의 손상을 계측자료로부터 보다 효과적으로 평가하기 위해 두 단계로 수행되는 손상부재 평가과정을 개발하였다. 먼저 합리적인 평가대상 부재선택을 위해 구조물의 파괴 또는 이상거동 등에 가장 큰 영향을 미치는 부재를 민감도분석을 통해 선정한 후, 선정된 부재의 손상추정에 가장 영향을 미치는 계측점과 적절한 계측기의 수를 민감도분석기법을 이용해 선정하는 기법이다. 다양한 예제를 통하여 본 연구에서 제안된 방법들의 적용가능성을 검증한 결과, 본 연구에서 개발한 기법을 적용하면 제한된 수의 계측자료를 가지고 보다 효과적으로 대형구조물의 파괴나 이상거동을 사전에 감지할 수 있는 것으로 분석되었다.
CCTV를 이용한 감시는 범죄를 억제하고 공적관계를 기록할 수 있는 효율적인 방법으로 활용도가 높아지고 있지만, 이를 정량적으로 비교평가 할 수 있는 방법론은 부재한 상황이다. 이에 본 연구의 목적은 3차원 가상모델 시뮬레이션 기술을 이용하여 카메라의 설치대안에 따른 카메라의 공간적 대응성능 변화를 측정할 수 있는 방법론과 분석어플리케이션을 구축하는 것이다. 분석방법은 래스터기반의 ISOVIST분석방법론을 3차원적으로 확장하여, 각 시점에 입사되는 시선량을 누적시키고, 동시에 각 측정지점에 연결되는 카메라의 중복감시량을 누적시켜 교차분석하는 것이다. 충돌감지모델을 이용한 분석어플리케이션을 구축하고, 예시를 적용하여 분석한 결과 카메라의 배치대안별로 감시성능의 변화를 정량화시킬 수 있었으며, 가시음영지역을 그래프로 재현하여 직관적인 검토와 보완이 가능하도록 하였다.
센서시스템을 이용한 상시감시는 발전소의 효율적인 운전과 안전을 담보하는 데 필수적이다. 상시감시기술을 구현하기 위해서는 우선 센서로부터 전송된 신호로부터 발전소 운전파라미터의 참값을 예측하는 모델 즉 Auto-association (AA) 모델을 확보하는 것이 중요하다. 이를 위해 본 논문에서는 Support Vector Regression (SVR)과 Partial Least Square Regression (PLSR)을 이용하는 방안을 각각 제시한다. 이렇게 해서 구축된 모델은 모니터해야 할 파라미터가 많을 때에도 쉽게 적용할 수 있다. 실제 발전소에서 수집된 데이터셋을 이용하여 AA 모델링의 정확도 및 민감도를 비교한 결과, 정확도 면에서는 SVR이 우수한 반면 민감도 면에서는 PLSR이 다소 나은 것으로 나타났다.
The Seoul National University AGN Monitoring Project (SAMP) is a welldesigned long-term AGN reverberation mapping project. SAMP focuses on the luminous AGNs out to z~0.5 with relative long time lags between AGN continuum and broad emission lines and aims to probe the high-end of the AGN broad line region (BLR) size-luminosity (R-L) relation. The pilot observations started in October 2015 for 100 AGNs to confirm the variability and the H and [O III] emission line strengths. Based on the initial variability test, 48 quasars has been continued spectroscopic monitoring since Feb. 2016 with Lick 3m and MDM 2.4m telescopes with a cadence of ~20 days. Supporting photometric monitoring in B and V band was conducted at multiple facilities including the MDM 1.3m, LOAO, and DOAO telescopes with a cadence of ~10 days. By the time of Feb. 2021, we have obtained five years spectroscopic and photometric data. More than 30 AGNs shows significant variability in five-year baseline and 16 of them show well detected lags between B-band and H. Here, we report some examples of SAMP light curves and lag detections using the first five-year data as well as the location of our 16 targets in the AGN BLR R-L relation. These measurements are consistent with the existing R-L relation and located at the high-end. With the coming data, SAMP are hopefully to report more AGNs with well detected lags. Our results demonstrate the general feasibility and potential of long-term reverberation project with medium cadence for luminous AGNs.
Damage detection of structures is one of the most important topics in structural health monitoring. In practice, the response is not available at all structural degrees of freedom, and due to the installation of sensors at some degrees of freedom, responses exist only in limited number of degrees of freedom. This paper is investigated the damage detection of structures by applying two approaches, AllDOF and Dynamic Condensation Method (DCM), based on the Modified Modal Strain Energy Method (MMSEBI). In the AllDOF method, mode shapes in all degrees of freedom is available, but in the DCM the mode shapes only in some degrees of freedom are available. Therefore by methods like the DCM, mode shapes are obtained in slave degrees of freedom. So, in the first step, the responses at slave degrees of freedom extracted using the responses at master degrees of freedom. Then, using the reconstructed mode shape and obtaining the modified modal strain energy, the damages are detected. Two standard examples are used in different damage cases to evaluate the accuracy of the mentioned method. The results showed the capability of the DCM is acceptable for low mode shapes to detect the damage in structures. By increasing the number of modes, the AllDOF method identifies the locations of the damage more accurately.
Near-infrared spectroscopy (NIRS) is potentially a powerful and revolutionary technology for environmental analysis. It is supported by a large body of scientific and experiential knowledge. The instrumentation is well-developed, with easy-to-use, highly dependable instruments, but at the same time it is still developing, particularly with the production of more portable and rapid instruments, and more powerful software. NIRS is used globally in numerous industries for commodity analysis. Yet NIRS is largely unknown in the field of environmental chemistry and monitoring, and is not even routinely used in soil analysis, where the research literature on NIRS extends over four decades. Part of the explanation for the poor visibility of NIRS is the fact that NIRS is not routinely taught in Chemistry programs in universities, where most environmental chemists and environmental technicians are trained. This presentation examines the unique capabilities of NIRS, such as rapid, real-time analysis; analysis of whole samples; simultaneous analysis of multiple constituents; cost-effectiveness, and portability, as they match needs for analysis in several environmental areas. Examples of NIRS usage and published and unpublished results will be described for such areas as soil and sediment analysis; water quality monitoring; and nutrient loading in application of manures and sewage sludge (biosolids) to land. Present barriers to the use of NIRS in environmental analysis will be discussed. It is argued that emerging environmental problems and increasing attention to some traditional problems will enhance the application of NIRS in the future.
Hong Joo-Hyun;Kim Nam-Jin;Cha Eun-Jong;Lee Tae-Soo
대한의용생체공학회:의공학회지
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제26권5호
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pp.331-335
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2005
The fusion technology of small sensor and wireless communication was followed by various application examples of the embedded system, where the social infrastructural facilities and ecological environment were wirelessly monitored. In addition, this technology represents the primary application area being extended into the healthcare field. In this study, a body area network for ubiquitous healthcare is presented. More specifically this represents a wireless biomedical signal acquisition device characterized by small size, low power consumption, pre-processing and archiving capability. Using this device, a new method for monitoring vital signs and activity is created. A PDA-based wireless sensor network enables patients to be monitored during their daily living, without any constraints. Therefore, the proposed method can be used to develop Activities of Daily Living (ADL) monitoring devices for the elderly or movement impaired people. A medical center would be able to remotely monitor the current state of elderly people and support first-aid in emergency cases. In addition, this method will reduce medical costs in society, where the average life expectancy is increasing.
A new cutting force estimating approach and machining state monitoring examples are presented which uses a cylindrical displacement sensor built into the spindle. To identify the tool-spindle system dynamics with frequency up to 2 kHz, a home-built electro-magnetic exciter is used. The result is used to build an algorithm to extract the dynamic cutting force signal from the spindle error motion; because the built-in spindle sensor signal contains both spindle-tool dynamics and tool-workpiece interactions. This sensor is very sensitive and can measure broadband signal without affecting the system dynamics. The main characteristic is that it is designed so that the measurement is irrelevant to the geometric errors by covering the entire circumferential area between the target and sensor. It is also very simple to be installed. Usually the spindle front cover part is copied and replaced with a new one with this sensor added. It gives valuable information about the operating condition of the spindle at any time. It can be used to monitor cutting force and chatter vibration, to predict roughness and to compensate the form error by overriding spindle speed or feed rate. This approach is particularly useful in monitoring a high speed machining process.
Park, Sunkyung;Lee, Jeong-Eun;Pyo, Tae-Soo;Sung, Hyun-Il;Lee, Sang-Gak;Kang, Wonseok;Yoon, Tae Seog;Park, Won-Kee
천문학회보
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제43권1호
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pp.65.3-66
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2018
We present the results of high-resolution optical (R ~ 30,000) and near-infrared (R ~ 45,000) spectroscopic monitoring observations of a new FU Orionis-like young stellar object, 2MASS J06593158-0405277. FU Orionis objects (FUors) are well-studied examples of episodic accretion because of their outburst phenomenon. Recently, 2MASS J06593158-0405277 exhibited an outburst and was identified as a FUor. It provides an important opportunity to investigate the whole FUors phenomenon from its pre-outburst to its post-outburst phase. We monitored 2MASS J06593158-0405277 with the BOES and the IGRINS since Dec 25, 2014 (UT). We detected several wind and disk features and present here our analysis for time variations of those spectral lines.
본 논문은 좁은 폭이지만 장거리에 걸쳐있는 지상목적물 (15m 폭에 400km길이)에 대한 새로운 원격탐사 및 GIS기법의 개발을 보고한다 (송유관건설로 파괴된 식생의 복원실태를 모니터링하고자). 비디오는 visual 또는 quantitative해석방식에서 신뢰할만한 정확도를 가지고 복원된 주요식생군락을 분별해냈다. 또한 GIS환경에서 digital change-detection 기법을 통해 복원된 식생의 공간적인 patch dynamics의 분포실태를 평가하는 도구로서 비디오가 아주 유용하게 사용될 수 있음을 보여주었다. 본 연구의 결론은 비디오선형지도화가 송유관선로의 환경감시를 위해 현실운용이 가능한 기술이다는 것이며. 여타의 선형목적물에 대한 환경감시를 위해서도 효율적으로 사용될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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