In this paper, an overload detecting algorithm for an excavator is presented. The proposed overload detecting algorithm is based on the time series analysis especially correlation function. The main purpose of this paper is to prevent damage or crack from the fatigue loaded on an excavator in advance. Generally, the larger data, the longer processing time, and the amount of the data used in this paper are also large, especially every sampling period, 1600 data are gathered and calculated. So this paper focuses on minimizing the number of required sensors by using the correlation function. From the cross correlation function, similar pattern sensors are eliminated and dissimilar pattern sensors are considered, and from the auto correlation function, the overload can be detected. To prove the efficiency of the proposed overload detecting algorithm, this paper shows the computer simulation results.
In this paper, an overload detecting algorithm for an excavator is presented. The proposed overload detecting algorithm is based on the time series analysis especially moving window. The main purpose of this paper is to prevent a damage or crack from the fatigue in advance. 16 channel sensors data are considered and maximum stress is computed by a sensor fusion method every moving window. After the maximum stress every window is compared with a given threshold, this overload detecting algorithm decides overload or not.
Recently, traffic accidents and damage on the highway have increased because of overloaded vehicles. The existing overload-detecting system has a low accuracy rate. An overload-detecting system using a weigh-in-motion (WIM) system has been developed to solve this problem. The WIM system can be used to detect overloaded vehicles by measuring the weight of the vehicles. The WIM system is divided into high-speed and low-speed types. The inaccuracy rate in the low-speed WIM system results mainly from the low response rate of the sensor when the velocity is moving at more than 20 km/h. In this study, a low-speed overload-detecting pad with a hydraulic structure using a WIM system was developed to make the system more accurate. The structural and formal analysis was carried out by using a finite element method (FEM) in order to analyze the structural stability and the extrusion velocity of the system. In addition, a static load test was performed to confirm the linearity and accuracy of the pad.
누전, 아크 그리고 과부하로 인한 전기화재를 탐지하고 제어할 수 있는 시스템보드(system- on-board)를 구현하였다. 이를 위하여 화재방지제어 시스템 IC를 사용하였으며, 누설전류 검출을 위한 GF(ground fault)신호 검출회로, 아크(arc fault)신호 검출회로, 그리고 과전류가 발생할 경우 입력전압을 제어할 수 있는 과부하신호 검출회로를 설계하였다. GF신호 검출회로와 아크신호 검출회로는 누설전류와 아크신호에 각각 잘 동작하였으며, 과부하(overload) 신호 검출회로는 노이즈나 부하변동에 따른 오동작 없이 과부하시에만 동작함을 확인하였다.
오늘날 작업능률 및 운용효율의 향상을 위해 장비의 대형화 추세가 진행되고 있으나 이와 더불어 사고 발생 시에는 많은 인명 피해와 함께 크나큰 경제적인 손실을 초래하게 되어 대형장비의 안전성 문제에 대하여 많은 연구가 진행되고 있다. 대형구조물의 안전성 감시를 위해 외부의 부하에 따른 구조물의 변형은 스트레인게이지로, 순간적인 충격에 의한 진동은 가속도 센서를 이용한다. 본 연구에서는 고분자 압전 필름센서인 PVDF(PolyVinyliDene Fluoride)를 이용하여 구조물의 변형에 대한 측정뿐만 아니라 충격에 대해서도 민감하게 반응하여 하나의 센서로 부하와 충격을 모두 검출하여 산업적 효율성과 실효성 향상을 도모하였다. 개발된 센서는 스트레인 게이지의 출력값에 대해 14% 이내의 오차를 나타내고 가속도 센서와는 충격에 대해 동일한 패턴의 충격신호를 나타내었다.
과적차량은 도로관련 사회간접자본과 국가 경제적 측면, 교통류, 도로안전 등 다양한 측면에서 악영향을 미치고 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 지능형 과적차량 단속시스템 개발을 위하여 유비쿼터스 센서네트워크(USN) 시스템을 구성하였다. 그리고 WIM(Weight-in-motion) 시스템과 달리 도로자체의 변형을 측정하여 주행중인 차량의 축을 감지한 후, 도로 하면에 부착된 변형률센서를 통하여 얻은 신호와 해석방법을 이용하여 차량의 중량을 계산하는 방안을 제시하였다. 또한 유전자알고리즘 기법의 차량하중 분석방법을 위한 시뮬레이션 실험을 실시하였고, USN구성을 위한 센서의 무선화 테스트를 실시하였다.
This research aims to investigate the structural behavior of concentrically braced frames after element loss by performing nonlinear static and dynamic analyses such as Time History Analysis (THA), Pushdown Analysis (PDA), Vertical Incremental Dynamic Analyses (VIDA) and Performance-Based Analysis (PBA). Such analyses are to assess the potential and capacity of this structural system for occurrence of progressive collapse. Besides, by determining the Failure Overload Factors (FOFs) and associated failure modes, it is possible to relate the results of various types of analysis in order to save the analysis time and effort. Analysis results showed that while VIDA and PBA according to FEMA 356 are mostly similar in detecting failure mode and FOFs, the Pushdown Overload Factors (PDOFs) differ from others at most to the rate of 23%. Furthermore, by sensitivity analysis it was observed that among the investigated structures, the eight-story frame had the most FOF. Finally, in this research the trend of FOF and the FOF to critical member capacity ratio for the plane split-X braced frames were introduced as a function of the number of frame stories.
Purpose: Patients who receive frequent blood transfusions are at an elevated risk of developing hepatic fibrosis due to iron overload in the liver. In this study, we evaluated the effectiveness of transient elastography (TE) (FibroScan®) for assessing liver fibrosis in patients with pediatric cancer. Methods: We enrolled 106 consecutive cases of acute leukemia in individuals under 21 years of age. The participants were followed for 2 years. Based on their serum ferritin (SF) levels, the patients were divided into two groups: group 1 (SF≥300 ng/mL) and group 2 (SF<300 ng/mL). A liver FibroScan® was performed, and a p-value of less than 0.05 was considered statistically significant. Results: Among the various parameters in the liver function test (LFT), alkaline phosphatase was significantly higher in a subgroup of patients aged 5-8 years in group 2 compared to those in group 1. The indices of liver fibrosis determined by TE, including the FibroScan score, controlled attenuation parameter score, steatosis percentage, and meta-analysis of histological data in viral hepatitis score, as well as indirect serum markers of liver fibrosis such as the aminotransferase (AST)/alanine aminotransferase (ALT) ratio, Fibrosis 4 score, and AST to platelet ratio index, did not differ significantly between the two groups. The association between the TE results and LFT parameters was only significant for ALT. Conclusion: Transfusion-associated iron overload does not have a significant correlation with severe liver fibrosis. FibroScan® is not a sensitive tool for detecting early stages of fibrosis in survivors of pediatric leukemia.
The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.179-182
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2015
Detecting and assessing human-related risks is critical to improve the on-site safety condition and reduce the loss in lives, time and budget for construction industry. Recent research in neural science and psychology suggest inattentional blindness that caused by overload in working memory is the major cause of unexpected human related accidents. Due to the limitation of human mental workload, laborers are vulnerable to unexpected hazards while focusing on complicated and dangerous construction tasks. Therefore, detecting the risk perception abilities of workers could help to identify vulnerable individuals and reduce unexpected injuries. However, there are no available measurement approaches or devices capable of monitoring construction workers' mental conditions. The research proposed in this paper aims to develop such a measurement framework to evaluate hazards through monitoring electroencephalogram of labors. The research team developed a wearable safety monitoring helmet, which can collect the brain waves of users for analysis. A bispectrum approach has been developed in this paper to enrich the data source and improve accuracy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권7호
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pp.1721-1736
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2013
Black and gray hole attack is one kind of routing disturbing attacks and can bring great damage to the network. As a result, an efficient algorithm to detect black and gray attack is important. This paper demonstrate an adaptive approach to detecting black and gray hole attacks in ad hoc network based on a cross layer design. In network layer, we proposed a path-based method to overhear the next hop's action. This scheme does not send out extra control packets and saves the system resources of the detecting node. In MAC layer, a collision rate reporting system is established to estimate dynamic detecting threshold so as to lower the false positive rate under high network overload. We choose DSR protocol to test our algorithm and ns-2 as our simulation tool. Our experiment result verifies our theory: the average detection rate is above 90% and the false positive rate is below 10%. Moreover, the adaptive threshold strategy contributes to decrease the false positive rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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