Following the intuition that the local information in time instances is hardly incorporated into the posterior sequence in long short-term memory (LSTM), this paper proposes an attention augmented mechanism for fault diagnosis of the complex chemical process data. Unlike conventional fault diagnosis and classification methods, an attention mechanism layer architecture is introduced to detect and focus on local temporal information. The augmented deep network results preserve each local instance's importance and contribution and allow the interpretable feature representation and classification simultaneously. The comprehensive comparative analyses demonstrate that the developed model has a high-quality fault classification rate of 95.49%, on average. The results are comparable to those obtained using various other techniques for the Tennessee Eastman benchmark process.
Objectives: This paper describes an experience of implementing seamless service trials online and offline by adopting Internet of Things (IoT) technology based on near-field communication (NFC) tags and Bluetooth low-energy (BLE) beacons. The services were provided for both patients and health professionals. Methods: The pilot services were implemented to enhance healthcare service quality, improve patient safety, and provide an effective business process to health professionals in a tertiary hospital in Seoul, Korea. The services to enhance healthcare service quality include healing tours, cancer information/education, psychological assessments, indoor navigation, and exercise volume checking. The services to improve patient safety are monitoring of high-risk inpatients and delivery of real-time health information in emergency situations. In addition, the services to provide an effective business process to health professionals include surveys and web services for patient management. Results: Considering the sustainability of the pilot services, we decided to pause navigation and patient monitoring services until the interference problem could be completely resolved because beacon signal interference significantly influences the quality of services. On the other hand, we had to continue to provide new wearable beacons to high-risk patients because of hygiene issues, so the cost increased over time and was much higher than expected. Conclusions: To make the smart connected hospital services sustainable, technical feasibility (e.g., beacon signal interference), economic feasibility (e.g., continuous provision of new necklace beacons), and organizational commitment and support (e.g., renewal of new alternative medical devices and infrastructure) are required.
Radio frequency identification (RFID) sensor tag provides several advantages including battery-less operation and low cost, which are suitable for long-term monitoring. This paper presents a self-powered RFID temperature sensor tag for online temperature monitoring in substation. The proposed sensor tag is used to measure and process the temperature of high voltage equipments in substation, and then wireless deliver the data. The proposed temperature sensor employs a novel phased-locked loop (PLL)-based architecture and can convert the temperature sensor in frequency domain without a reference clock, which can significantly improve the temperature accuracy. A two-stage rectifier adopts a series of auxiliary floating rectifier to boost its gate voltage for higher power conversion efficiency. The sensor tag chip was fabricated in TSMC $0.18{\mu}m$ 1P6M CMOS process. The measurement results show that the proposed temperature sensor tag achieve a resolution of $0.15^{\circ}C$/LSB and a temperature error of $-0.6/0.7^{\circ}C$ within the range from $-30^{\circ}C$ to $70^{\circ}C$. The proposed sensor tag achieves maximum communication distance of 11.8 m.
Wu, Baijian;Li, Zhaoxia;Chan, Tommy H.T.;Wang, Ying
Smart Structures and Systems
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제14권4호
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pp.679-697
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2014
The strain data acquired from structural health monitoring (SHM) systems play an important role in the state monitoring and damage identification of bridges. Due to the environmental complexity of civil structures, a better understanding of the actual strain data will help filling the gap between theoretical/laboratorial results and practical application. In the study, the multi-scale features of strain response are first revealed after abundant investigations on the actual data from two typical long-span bridges. Results show that, strain types at the three typical temporal scales of $10^5$, $10^2$ and $10^0$ sec are caused by temperature change, trains and heavy trucks, and have their respective cut-off frequency in the order of $10^{-2}$, $10^{-1}$ and $10^0$ Hz. Multi-resolution analysis and wavelet shrinkage are applied for separating and extracting these strain types. During the above process, two methods for determining thresholds are introduced. The excellent ability of wavelet transform on simultaneously time-frequency analysis leads to an effective information extraction. After extraction, the strain data will be compressed at an attractive ratio. This research may contribute to a further understanding of actual strain data of long-span bridges; also, the proposed extracting methodology is applicable on actual SHM systems.
To maintain safety and reliability of reactors, redundant sensors are usually used to measure critical variables and estimate their averaged time-dependency. Nonhealthy sensors can badly influence the estimation result of the process variable. Since online condition monitoring was introduced, the online cross-calibration method has been widely used to detect any anomaly of sensor readings among the redundant group. The cross-calibration method has four main averaging techniques: simple averaging, band averaging, weighted averaging, and parity space averaging (PSA). PSA is used to weigh redundant signals based on their error bounds and their band consistency. Using the consistency weighting factor (C), PSA assigns more weight to consistent signals that have shared bands, based on how many bands they share, and gives inconsistent signals of very low weight. In this article, three approaches are introduced for improving the PSA technique: the first is to add another consistency factor, so called trend consistency (TC), to include a consideration of the preserving of any characteristic edge that reflects the behavior of equipment/component measured by the process parameter; the second approach proposes replacing the error bound/accuracy based weighting factor ($W^a$) with a weighting factor based on the Euclidean distance ($W^d$), and the third approach proposes applying $W^d$, TC, and C, all together. Cold neutron source data sets of four redundant hydrogen pressure transmitters from a research reactor were used to perform the validation and verification. Results showed that the second and third modified approaches lead to reasonable improvement of the PSA technique. All approaches implemented in this study were similar in that they have the capability to (1) identify and isolate a drifted sensor that should undergo calibration, (2) identify a faulty sensor/s due to long and continuous missing data range, and (3) identify a healthy sensor.
A standard engineering model that reflects the current organization system and engineering operation process of domestic nuclear power plants was developed based on the Standard Nuclear Performance Model developed by the American Nuclear Energy Association. The level 0 screen, which is the main screen of the engineering model computer system, consisted of an object tree structure, which provided information that is phased down from a higher structure level to a lower structure level (i.e., level 3). The level 1 screen provided information related to the sub-process of the engineering operation, whereas the Level 2 screen provided information related to each engineering operation activity. In addition, the Level 2 screen provided additional functions, such as linking electronic procedures/guidelines, providing electronic performance forms, and connecting legacy computer systems (such as total equipment reliability monitoring system, configuration management systems, technical information systems, risk monitoring systems, regulatory information, and electronic drawing system). This screen level increased the convenience of user's engineering tasks by implementing them. The computerization of an engineering model that connects the entire engineering tasks of an establishment enables the easy understanding of information related to the engineering process before and after the operation, and builds a foundation for the enhancement of the work efficiency and employee capacity. In addition, KHNP developed an online training module, which operates as an e-learning process, on the overview and utilization of a standard engineering model to expand the understanding of standard engineering models by plant employees and to secure competitiveness.
The collaboration hub has been developed since 2004 as an online collaboration space, which supports the various collaborative works amongst small and medium enterprises using information sharing, collaboration project management, and project history management. Because of the change of manufacturing environment and rapid development of information technologies, it should be evolved from the existing version called Collaboration Hub 1.0. Recently, a lot of manufacturing enterprises know the importance of business process management(BPM) and start to introduce BPM systems. Our research group has developed the new version of Collaboration Hub 1.0 called Collaboration Hub 2.0 which contains the BPM concept, the consistent product data management, and the specialized functions overcoming the various variation of manufacturing. This study scrutinizes the meaning and role of the Collaboration Hub 2.0 and introduces an application study of it to the value chain of automobile module development consisted of a leading company and subcontractors. The case study covers the definition, execution and monitoring of collaboration process, the specialized functions overcoming the manufacturing variation and the key performance index of collaboration business.
정수장에서 수도꼭지까지 전체적인 물 공급 체계에서 수돗물의 수질은 먹는 물 기준에 적합해야 하지만 수돗물 공급과정에서 수질 모니터링과 충분한 관리가 이루어지지 않고 있다. 특히 대부분의 소규모 저수조(지하저수조 또는 고가(高架)저수조)의 수도관은 다양한 오염원에 노출되어 있다. 최근의 수질 모니터링 시스템은 몇몇 대형 정수장과 배수지 등에 설치되어 운영하고 있다. 특히 인터넷을 이용한 수질 모니터링은 언제 어디서나 주민들이 확인할 수 있도록 몇몇 지방자치단체에서 채택하고 있다. 이러한 시스템을 구축하는 것은 대규모 시설을 필요로 하기 때문에, 아파트, 공공건물, 소규모 지하저수조 또는 고가저수조와 같은 규모가 적은 물 공급시설에는 제한적으로 적용된다. 본 연구에서는 저렴한 각각의 수질센서 모듈을 집적화하여 개발한 다항목 수질계측기를 이용하여 인터넷에서 운용되는 온라인 모니터링 프로그램을 개발하였다. 저수조 관리자는 온라인으로 먹는 물의 수질 측정값을 모니터링할 수 있다. 제안된 다항목 수질측정기를 집적화하였으며, 저수조의 크기와 관계없이 저가로 다양한 저수조에 쉽게 적용할 수 있는 시스템이다.
Bolted joint connection is the most commonly used connection element in structures and devices. The loosening due to external dynamic loads cannot be observed and measured easily and may cause catastrophic loss especially in an extreme requirement and/or environment. In this paper, an innovative Real-time Cross-Correlation Method (RCCM) for monitoring of the bolted joint loosening was proposed. We apply time reversal process on stress wave propagation to obtain correlation signal. The correlation signal's peak amplitude represents the cross-correlation between the loosening state and the baseline working state; therefore, it can detect the state of loosening. Since the bolt states are uncorrelated with noise, the peak amplitude will not be affected by noise and disturbance while it increases SNR level and increases the measured signals' reliability. The correlation process is carried out online through physical wave propagation without any other post offline complicated analyses and calculations. We implemented the proposed RCCM on a single bolt/nut joint experimental device to quantitatively detect the loosening states successfully. After that we implemented the proposed method on a real large structure (reaction wall) with multiple bolted joint connections. Loosening indexes were built for both experiments to indicate the loosening states. Finally, we demonstrated the proposed method's great anti-noise and/or disturbance ability. In the instrumentation, we simply mounted Lead Zirconium Titanate (PZT) patches on the device/structure surface without any modifications of the bolted connection. The low-cost PZTs used as actuators and sensors for active sensing are easily extended to a sensing network for large scale bolted joint network monitoring.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권8호
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pp.153-162
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2022
Relevance. Innovative activities in education should be aimed at ensuring the comprehensive development of the individual and professional development of students. The main idea of modular technology is that the student should learn by himself, and the teacher manages his learning activities. The advantage of modular technology is the ability of the teacher to design the study of the material in the most interesting and accessible forms for this part of the study group and at the same time achieve the best learning results. Innovative Moodle technology. it is gaining popularity every day, significantly expanding the space of teaching and learning, allowing students to study inter-faculty university programs in depth. The purpose of this study is to assess the quality of implementation of the e-learning system Moodle. The study was conducted at the South Ukrainian National Pedagogical University named after K. D. Ushinsky in order to identify barriers to the effective implementation of innovative distance learning technologies Moodle and introduce a new model that will have a positive impact on the development of e-learning. Methodology. The paper used a combination of theoretical and empirical research methods. These include: scientific analysis of sources on this issue, which allowed us to formulate the initial provisions of the study; analysis of the results of students 'educational activities; pedagogical experiment; questionnaires; monitoring of students' activities in practical classes. Results. This article evaluates the implementation of the principles of distance learning in the process of teaching and learning at the University in terms of quality. The experiment involved 1,250 students studying at the South Ukrainian National Pedagogical University named after K. D. Ushinsky. The survey helped to identify the main barriers to the effective implementation of modern distance learning technologies in the educational process of the University: the lack of readiness of teachers and parents, the lack of necessary skills in applying computer systems of online learning, the inability to interact with the teaching staff and teachers, the lack of a sufficient number of academic consultants online. In addition, internal problems are investigated: limited resources, unevenly distributed marketing advantages, inappropriate administrative structure, and lack of innovative physical capabilities. The article allows us to solve these problems by gradually implementing a distance learning model that is suitable for any university, regardless of its specialization. The Moodle-based e-learning system proposed in this paper was designed to eliminate the identified barriers. Models for implementing distance learning in the learning process were built according to the CAPDM methodology, which helps universities and other educational service providers develop and manage world-class online distance learning programs. Prospects for further research focus on evaluating students' knowledge and abilities over the next six months after the introduction of the proposed Moodle-based program.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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