In recent times, multilevel inverters are given high priority in many large industrial drive applications. However, the reliability of multilevel inverters are mainly affected by the failure of power electronic switches. In this paper, open-switch and short-switch failure of multilevel inverters and its identification using a high performance diagnostic system is discussed. Experimental and simulation studies were carried out on five level cascaded H-Bridge multilevel inverter and its output voltage waveforms were analyzed at different switch fault cases and at different modulation index values. Salient frequency domain features of the output voltage signal were extracted using the discrete wavelet transform multi resolution signal decomposition technique. Real time application of the proposed fault diagnostic system was implemented through the LabVIEW software. Artificial neural network was trained offline using the Matlab software and the resultant network parameters were transferred to LabVIEW real time system. In the proposed system, it is possible to precisely identify the individual faulty switch (may be due to open-switch (or) short-switch failure) of multilevel inverters.
In the last decade, wireless sensor networks have emerged as a promising technology that could accelerate progress in the field of structural monitoring. The main advantages of wireless sensor networks compared to conventional monitoring technologies are fast deployment, small interference with the surroundings, self-organization, flexibility and scalability. These features could enable mass application of monitoring systems, even on smaller structures. However, since wireless sensor network nodes are battery powered and data communication is the most energy consuming task, transferring all the acquired raw data through the network would dramatically limit system lifetime. Hence, data reduction has to be achieved at the node level in order to meet the system lifetime requirements of real life applications. The objective of this paper is to discuss some general aspects of data processing and management in monitoring systems based on wireless sensor networks, to present a prototype monitoring system for civil engineering structures, and to illustrate long-term field test results.
The transition zone between an earthwork and a bridge effect to the vehicle's running stability because support stiffness of the roadbed is suddenly changed. The design criteria for the transition structure on ballast track were not particular in the past. However with the introduction of concrete track is introduced, it requires there is a higher performance level required because of maintenance and running stability. In this present paper, a transition structure reinforced with geosynthetics is suggested to improve the performance of existing bridge-earthwork transition structures. The suggested transition structure, in which there is reinforcing of the approach block using high-tension geosynthetics, has a structure similar to that of earth reinforced abutments. The utilized backfill materials are cement treated soil and gravel. These materials are used to reduce water intrusion into the approach block and to increase the recycling of surplus earth materials. An experiment was performed under the same conditions in order to allow a comparison of this new structure with the existing transition structure. Evaluation items are elastic displacement, cumulative settlement, and earth pressure. As for the results of the real-scale accelerated testing, the suggested transition structure has excellent performance for the reduction of earth pressure and settlement. Above all, it has high resistance the variation of the water content.
As the bridges are an integral part of the transportation network, their function as one of the most important vital arteries during an earthquake is fundamental. In a design point of view, the bridges piers, and in particular the wall piers, are considered as effective structural elements in the seismic response of bridge structures due to their cantilever performance. Owing to reduced seismic load during design procedure, the response of these structural components should be ductile. This ductile behavior has a direct and decisive correlation to the development of plastic hinge region at the base of the wall pier. Several international seismic design codes and guidelines have suggested special detailing to assure ductile response in this region. In this paper, the parameters which affect the length of plastic hinge region in the reinforced concrete bridge with wall piers were examined and the sensitivity of these parameters was evaluated on the length of the plastic hinge region. Sensitivity analysis was accomplished by independently variable parameters with one standard deviation away from their means. For this aim, the Monte Carlo simulation, tornado diagram analysis, and first order second moment method were used to determine the uncertainties associated with analysis parameters. The results showed that, among the considered design variables, the aspect ratio of the pier wall (length to width ratio) and axial load level were the most important design parameters in the plastic hinge region, while the yield strength of transverse reinforcements had the least effect on determining the length of this region.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.30
no.6
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pp.376-384
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2016
Systems biology is an emerging field aiming at a systems level understanding of living organisms and focusing on the characteristics of the whole network of them. The emergence of systems biology is partly because of the availability of huge amounts of data on organisms and the extensive support of computational technologies as the tools for understanding complex biological systems. The scientific understanding of Korean medicine has been obstructed because of the lack of proper methods examining the complex nature and the unique property of it. However, systems biology could give a chance understanding Korean medicine objectively and scientifically. Pattern classification is a unique tool of Korean medicine to diagnose and treat patients and systems biology would give a useful tool to interpret pattern classification. Various omics technologies has been used to explain the relations between pattern classification and biological factors and then many characteristics of pattern classification in various diseases have been discovered. Therefore, pattern classification could be a bridge to understand the features and differences of western medicine and Korean medicine and it could be a basis to develop pattern-based personalized medicine.
There are constraints on truck weight, axle configurations and size imposed by departments of transportation around the globe due to structural capacity limitations of highway pavements and bridges. In spite of that, freight movers demand some vehicles that surpass the maximum size and legal weight limits to use the transportation network. Oversized trucks serve the purpose of spreading the load on the bridge; thus, reducing the load effect on the superstructure. For such vehicles, often a quick structural analysis of the existing bridges along the traveled route is needed to ensure that the structural capacity is not exceeded. For a wide vehicle having wheel gage larger than the standard 1830 mm, the girder distribution factors in the design specifications cannot be directly used to estimate the live load in the supporting girders. In this study, a simple approach that is based on finite element analysis is developed by modifying the AASHTO LRFD's girder distribution factors for slab-on-steel-girder bridges to overcome this problem. The proposed factors allow for determining the oversized vehicle bending moment and shear force effect in the individual girders as a function of the gage width characteristics. Findings of the study showed that the relationship between the girder distribution factor and gage width is more nonlinear in shear than in flexure. The proposed factors yield reasonable results compared with the finite element analysis with adequate level of conservatism.
Kim, Tae-Woo;Yang, Hyun-Soo;Park, Byeong-Woo;Yoon, Jong-Sung
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.32
no.5
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pp.361-366
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2018
The present study analyzed the variation factors in inducing a salinity change using the existing observation network in the section between the Nakdong River Estuary Barrage and Changnyeong-Haman Weir, and also examined the seasonal changes in precipitation, salinity, and discharge. Furthermore, this study analyzed the causes of a salinity increase by collecting observational data during a period when abnormal salinity occurred, and further investigated the salinity transfer time in a section of approximately 5.3 km from the Nakdong River Estuary Barrage to Nakdong River Bridge to understand the behavioral characteristics of the salinity moving upstream. The study results would make it possible to control the increase in salinity and block salt water from moving upstream by understanding the salinity variation characteristics according to the discharge amount. This will provide stability in collecting water from various residential, agricultural, and industrial sources through water intake facilities scattered near the Nakdong River Estuary Barrage.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.16
no.12
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pp.57-68
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2018
A system to prevent disasters by collecting and analyzing environmental information such as road surface sedimentation, sinkholes, collapse risk of bridges, temperature and humidity around tram station is continuously monitored by monitoring the condition of road surface when constructing tram which is one of the urban railways. In this paper, we propose a wireless network security management system for tram roads based on LPWA that can recognize risk factors of road surface, bridge and tram station of tram in advance and prevent risk. The proposed system consists of a sensor node that detects the state of the tram road surface, a gateway that collects sensor information, and a safety management system that monitors the safety and environmental conditions of the tram road surface, and applies the low power long distance communication technology. As a result of comparing the proposed system with the LTE system in the field test, it was confirmed that there is no significant difference between the sensor information value and the critical alarm level in the monitoring system.
The machine learning algorithm has been widely used in water-related fields such as water resources, water management, hydrology, atmospheric science, water quality, water level prediction, weather forecasting, water discharge prediction, water quality forecasting, etc. However, water quality prediction studies based on the machine learning algorithm are limited compared to other water-related applications because of the limited water quality data. Most of the previous water quality prediction studies have predicted monthly water quality, which is useful information but not enough from a practical aspect. In this study, we predicted the dissolved oxygen (DO) using recurrent neural network with long short-term memory model recurrent neural network long-short term memory (RNN-LSTM) algorithms with hourly- and daily-datasets. Bugok Bridge in Oncheoncheon, located in Busan, where the data was collected in real time, was selected as the target for the DO prediction. The 10-month (temperature, wind speed, and relative humidity) data were used as time prediction inputs, and the 5-year (temperature, wind speed, relative humidity, and rainfall) data were used as the daily forecast inputs. Missing data were filled by linear interpolation. The prediction model was coded based on TensorFlow, an open-source library developed by Google. The performance of the RNN-LSTM algorithm for the hourly- or daily-based water quality prediction was tested and analyzed. Research results showed that the hourly data for the water quality is useful for machine learning, and the RNN-LSTM algorithm has potential to be used for hourly- or daily-based water quality forecasting.
In recent years, as rainfall is concentrated and rainfall intensity increases worldwide due to climate change, the scale of flood damage is increasing. Rainfall of a previously unobserved magnitude falls, and the rainy season lasts for a long time on record. In particular, these damages are concentrated in ASEAN countries, and at least 20 million people among ASEAN countries are affected by frequent flooding due to recent sea level rise, typhoons and torrential rain. Korea supports the domestic flood warning system to ASEAN countries through various ODA projects, but the communication network is unstable, so there is a limit to the central control method alone. Therefore, in this study, an artificial intelligence-based flood prediction model was developed to develop an observation station that can observe water level and rainfall, and even predict and warn floods at once at one observation station. Training, validation and testing were carried out for 0.5, 1, 2, 3, and 6 hours of lead time using the rainfall and water level observation data in 10-minute units from 2009 to 2020 at Junjukbi-bridge station of Seolma stream. LSTM was applied to artificial intelligence algorithm. As a result of the study, it showed excellent results in model fit and error for all lead time. In the case of a short arrival time due to a small watershed and a large watershed slope such as Seolma stream, a lead time of 1 hour will show very good prediction results. In addition, it is expected that a longer lead time is possible depending on the size and slope of the watershed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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