The purpose of this study was to estimate the economic evaluation of a smart farm investment for tomatoes and strawberries. In addition, the potential adoption rate of the smart farm was derived for different scenarios. This study analyzed the economic evaluation with the net present value (NPV) method and estimated the adoption potential of the smart farm with the trade-off analysis, minimum data (TOA-MD) model. The results were as follows: The analysis of the net present value shows that the smart farm investment for the two crops are economically feasible, and the minimum prices for the tomatoes and strawberries should be 1,179 and 3,797 won/kg to secure a sufficient economic feasibility for the smart farm investment. Next, the analysis of the potential adoption rates for smart farms through the TOA-MD model showed that when the support ratio for the adoption of a smart farm system was 50% and the price increase rates were, respectively, - 5, 2.5, 0, 2.5, and 5%, the conversion rates for tomato farms to switch to smart farms were 0.97, 1.78, 3.05, 4.91, and 7.47%, while the ratios of the strawberry farms to switch to smart farms were 0.12, 0.29, 0.65, 1.33, and 2.53%, respectively. This study has some known limitations, but it provides useful information on decision making about smart farm adoption and can contribute to government policies on smart farms.
In this paper, a study of stability and health of a newly-built railway tunnel is presented. The field test was implemented to monitor the secondary lining due to the significant cracking behaviors influenced the stability and health of the tunnel structure. Surface strain gauges were installed for monitoring the status of crack openings, and the monitoring outputs demonstrated that the cracks were still in the developing stage. Additionally, adjacent tunnel and poor condition of surrounding rock were identified as the causes of the lining cracking by systematically characterizing the crack spatial distribution, tunnel site and surrounding rock conditions. Reconstruction of partial lining and reconstruction of the whole secondary lining were designed as the maintenance projects for different cracking regions based on the construction feasibility. For assessing the health conditions of the reinforced lining, embedded strain gauges were set up to continuously measure the strain and the internal force of the reconstructed structures. For the partially reconstructed lining, the outputs show the maximum tensile elongation is 0.018 mm during 227 days, which means the structure has no obvious deformation after maintenance. The one-year monitoring of full-section was implemented in the other two completely reconstructed cross-sections by embedded strain gauge. The outputs show the reconstructed secondary lining has undertaken the pressure of surrounding rock with the time passing. According to the calculated compressive and tensile safety factors, the completely reconstructed lining has been in reliable and safe condition during the past year after reinforcement. It can conclude that the aforementioned maintenance projects can effectively ensure the stability and health of this tunnel.
이 연구에서는 펌핑 후 콘크리트의 작업성 변화를 실내에서 평가하기 위한 새로운 실험 장비를 개발하였다. 이 장비는 실제 펌핑 중 콘크리트가 받는 압력과 전단을 모사할 수 있도록 설계되었다. 실내 실험 장비를 사용한 펌핑 후 콘크리트 작업성 변화 평가 가능성을 검토하기 위하여 실규모 펌핑 실험과 실내 모사 실험을 동시에 수행하였다. 실규모 펌핑 실험에 사용한 콘크리트의 설계기준압축강도는 24, 35, 60MPa이며, 배관의 길이는 130, 304, 518m이다. 펌핑 실험과 동일한 콘크리트를 사용하여 실제 펌핑 조건(압력, 전단, 펌핑 시간)을 고려한 실내 모사 실험을 수행하였다. 실험 전, 실규모 펌핑 실험 후, 실내 모사 실험 후 콘크리트의 작업성(슬럼프 또는 슬럼프 플로)을 측정하였다. 실규모 펌핑 실험과 실내 실험 모두 콘크리트의 작업성이 감소하였으며, 두 실험의 결과가 매우 유사하게 측정되었다.
공공 정보통신기술(ICT)사업의 투자 평가 체계를 세우는 것은 궁극적으로 정부 재정이 투자되는 공공 ICT사업의 성공률을 높이고 사업의 활성화를 꾀함으로써 국가 경제 성장 기반 구축 및 글로벌 ICT산업 경쟁력을 제고 하는 것이다. 본 연구에서는 기존 평가 체계에 따라 수립된 공공 ICT사업 투자 평가 요인이 실제 사업 성공에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고, 향후 투자 평가 요인에 대한 방향을 제시하고자 하였다. 선행 연구를 통해 공익성, 경제성, 기술성, 정책성 및 예산효율성 등 다섯 개의 평가 요인을 도출하였고, 이를 실제 사업에 직접 참여했던 전문가들의 설문을 통해 이러한 평가 기준이 실제 사업 성공에 미치는 영향을 검증하였다. 또한 ICT사업의 투자 평가 요인과 사업성공 사이에서 정부의 지원제도에 대한 조절 작용 여부도 확인하였다. 측정 도구의 신뢰도 및 타당도, 구조 모형 분석, 경로 분석 등을 실증분석하고, 기존 ICT 투자 평가 요인의 유의성을 검증하였다.
Suspension bridges bear large eccentric live loads in rush hours when most vehicles travel in one direction on the left or right side of the bridge. With the increasing number and weight of vehicles and the girder widening, the eccentric live load effect on the bridge behavior, including bending and distortion of the main girder, gets more pronounced, even jeopardizing bridge safety. This study proposes an analytical algorithm based on multi-catenary theory for predicting the suspension bridge responses to eccentric live load via the nonlinear generalized reduced gradient method. A set of governing equations is derived to solve the following unknown values: the girder rigid-body displacement in the longitudinal direction; the horizontal projection lengths of main cable's segments; the parameters of catenary equations and horizontal forces of the side span cable segments and the leftmost segments of middle span cables; the suspender tensions and the bearing reactions. Then girder's responses, including rigid-body displacement in the longitudinal direction, deflections, and torsion angles; suspenders' responses, including the suspender tensions and the hanging point displacements; main cables' responses, including the horizontal forces of each segment; and the longitudinal displacement of the pylons' tower top under eccentric load can be calculated. The response of an exemplar suspension bridge with three spans of 168, 548, and 168 m is calculated by the proposed analytical method and the finite element method in two eccentric live load cases, and their results prove the former's feasibility. The nonuniform distribution of the live load in the lateral direction is shown to impose a greater threat to suspension bridge safety than that in the longitudinal direction, while some other specific features revealed by the proposed method are discussed in detail.
Piezoelectric composite films which are enabled by inorganic piezoelectric nanomaterials-embedded polymer, have attracted enormous attention as a sustainable power source for low powered electronics, because of their ease of fabrication and flexible nature. However, the absorption of applied stress by the soft polymeric matrices is a major issue that must be solved to expand the fields of piezoelectric composite applications. Herein, a flexible and porous piezoelectric composite (piezoelectric sponge) comprised of BaTiO3 nanoparticles and polydimethylsiloxane was developed using template method to enhance the energy conversion efficiency by minimizing the stress that vanishes into the polymer matrix. In the porous structure, effective stress transfer can occur between the piezoelectric active materials in compression mode due to direct contact between the ceramic particles embedded in the pore-polymer interface. The piezoelectric sponge with 30 wt% of BaTiO3 particles generated an open-circuit voltage of ~12 V and a short-circuit current of ~150 nA. A finite element method-based simulation was conducted to theoretically back up that the piezoelectric output performance was effectively improved by introducing the sponge structure. Furthermore, to demonstrate the feasibility of pressure detecting applications using the BaTiO3 particles-embedded piezoelectric sponge, the composite was arranged in a 3 × 3 array and integrated into a single pressure sensor. The fabricated sensor array successfully detected the shape of the applied pressure. This work can provide a cost-effective, biocompatible, and structural strategy for realizing piezoelectric composite-based energy harvesters and self-powered sensors with improved energy conversion efficiency.
Steel plate shear walls (SPSWs) are commonly utilized to provide lateral stiffness in high-rise structures. The simplified model is frequently used instead of the fine-scale model in the design of buildings with SPSWs. To predict the lateral strength of steel plate shear walls with diagonal stiffeners (DS-SPSWs), a simplified model is presented, namely the cross brace-strip model (CBSM). The bearing capacity and internal forces of columns for DS-SPSWs are calculated. In addition, a modification coefficient is introduced to account for the shear action of the thin plate. The feasibility of the CBSM is validated by comparing the numerical results with theoretical and experimental results. The numerical results from the CBSM and fine-scale model, which represent the bearing capacity of the DS-SPSW with varied stiffened plate dimensions, are in good accord with the theoretical values. The difference in bearing capacity between the CBSM and the fine-scale model is less than 1.35%. The errors of the bearing capacity from the CBSM are less than 5.67% when compared to the test results of the DS-SPSW. Furthermore, the shear and axial forces of CBSM agree with the results of the fine-scale model and theoretical analysis. As a result, the CBSM, which reflects the contribution of diagonal stiffeners to the lateral resistance of the SPSW as well as the effects on the shear and axial forces of the columns, can significantly improve the design accuracy and efficiency of buildings with DS-SPSWs.
Abhishek Subedi;Wen Tang;Tarutal Ghosh Mondal;Rih-Teng Wu;Mohammad R. Jahanshahi
Smart Structures and Systems
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제31권4호
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pp.335-349
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2023
Bridges constantly undergo deterioration and damage, the most common ones being concrete damage and exposed rebar. Periodic inspection of bridges to identify damages can aid in their quick remediation. Likewise, identifying components can provide context for damage assessment and help gauge a bridge's state of interaction with its surroundings. Current inspection techniques rely on manual site visits, which can be time-consuming and costly. More recently, robotic inspection assisted by autonomous data analytics based on Computer Vision (CV) and Artificial Intelligence (AI) has been viewed as a suitable alternative to manual inspection because of its efficiency and accuracy. To aid research in this avenue, this study performs a comparative assessment of different architectures, loss functions, and ensembling strategies for the autonomous segmentation of bridge components and damages. The experiments lead to several interesting discoveries. Nested Reg-UNet architecture is found to outperform five other state-of-the-art architectures in both damage and component segmentation tasks. The architecture is built by combining a Nested UNet style dense configuration with a pretrained RegNet encoder. In terms of the mean Intersection over Union (mIoU) metric, the Nested Reg-UNet architecture provides an improvement of 2.86% on the damage segmentation task and 1.66% on the component segmentation task compared to the state-of-the-art UNet architecture. Furthermore, it is demonstrated that incorporating the Lovasz-Softmax loss function to counter class imbalance can boost performance by 3.44% in the component segmentation task over the most employed alternative, weighted Cross Entropy (wCE). Finally, weighted softmax ensembling is found to be quite effective when used synchronously with the Nested Reg-UNet architecture by providing mIoU improvement of 0.74% in the component segmentation task and 1.14% in the damage segmentation task over a single-architecture baseline. Overall, the best mIoU of 92.50% for the component segmentation task and 84.19% for the damage segmentation task validate the feasibility of these techniques for autonomous bridge component and damage segmentation using RGB images.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.700-706
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2009
Bridges are vital components of any road network which demand crucial and timely decision-making for Maintenance, Repair and Rehabilitation (MR&R) activities. Bridge Management Systems (BMSs) as a decision support system (DSS), have been developed since the early 1990's to assist in the management of a large bridge network. Historical condition ratings obtained from biennial bridge inspections are major resources for predicting future bridge deteriorations via BMSs. Available historical condition ratings in most bridge agencies, however, are very limited, and thus posing a major barrier for obtaining reliable future structural performances. To alleviate this problem, the verified Backward Prediction Model (BPM) technique has been developed to help generate missing historical condition ratings. This is achieved through establishing the correlation between known condition ratings and such non-bridge factors as climate and environmental conditions, traffic volumes and population growth. Such correlations can then be used to obtain the bridge condition ratings of the missing years. With the help of these generated datasets, the currently available bridge deterioration model can be utilized to more reliably forecast future bridge conditions. In this paper, the prediction accuracy based on 4 and 9 BPM-generated historical condition ratings as input data are compared, using deterministic and stochastic bridge deterioration models. The comparison outcomes indicate that the prediction error decreases as more historical condition ratings obtained. This implies that the BPM can be utilised to generate unavailable historical data, which is crucial for bridge deterioration models to achieve more accurate prediction results. Nevertheless, there are considerable limitations in the existing bridge deterioration models. Thus, further research is essential to improve the prediction accuracy of bridge deterioration models.
Glucose detection is particularly important for clinical diagnosis and personal prevention and control. Herein, the smartphone-based amperometric glucose sensors were constructed using the NiS/CuS nanorods (NRs) as sensing electrodes. The NiS/CuS NRs were prepared through a facile hydrothermal process accompanied by the subsequent vulcanization treatment. The morphological and structural properties of NiS/CuS NRs were characterized with SEM, EDS, XRD, and XPS. Electrochemical measurements including cyclic voltammetry, chronoamperometry, and electrochemical impedance spectroscopy display that NiS/CuS NRs can act as highly efficient electrocatalyst for glucose detection. The NiS/CuS NRs electrodes present a wide detection range of 1-8000 µM for glucose sensing with the sensitivity of 956.38 µA·mM-1·cm-2. The detection limit was 0.35 µM (S/N=3). When employed in smartphone-based glucose sensing device, they also display a high sensitivity of 738.09 µA·mM-1·cm-2 and low detection limit of 1.67 µM. Moreover, the smartphone-based glucose sensing device also presents favorable feasibility in determination of glucose in serum samples with the recoveries ranging between 99.5 and 105.8%. The results may provide a promising viewpoint to design other new portable glucose sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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