• 제목/요약/키워드: Anomalies, multiple

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Mechanisms of thermally induced deflection of a long-span cable-stayed bridge

  • Zhou, Yi;Sun, Limin;Peng, Zhijian
    • Smart Structures and Systems
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    • 제15권3호
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    • pp.505-522
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    • 2015
  • Variation of temperature is a primary environmental factor that affects the behavior of structures. Therefore, understanding the mechanisms of normal temperature-induced variations of structural behavior would help in distinguishing them from anomalies. In this study, we used the structural health monitoring data of the Shanghai Yangtze River Bridge, a steel girder cable-stayed bridge, to investigate the mechanisms of thermally induced vertical deflection ($D_T$) at mid-span of such bridges. The $D_T$ results from a multisource combination of thermal expansion effects of the cable temperature ($T_{Cab}$), girder temperature ($T_{Gir}$), girder differential temperature ($T_{Dif}$), and tower temperature ($T_{Tow}$). It could be approximated by multiple linear superpositions under operational conditions. The sensitivities of $D_T$ of the Shanghai Yangtze River Bridge to the above temperatures were in the following order: $T_{Cab}$ > $T_{Gir}$ > $T_{Tow}$ > $T_{Dif}$. However, the direction of the effect of $T_{Cab}$ was observed to be opposite to that of the other three temperatures, and the magnitudes of the effects of $T_{Cab}$ and $T_{Gir}$ were found to be almost one order greater than those of $T_{Dif}$ and $T_{Tow}$. The mechanisms of the thermally induced vertical deflection variation at mid-span of a cable-stayed bridge as well as the analytical methodology adopted in this study could be applicable for other long-span cable-stayed bridges.

Abnormal Behavior Recognition Based on Spatio-temporal Context

  • Yang, Yuanfeng;Li, Lin;Liu, Zhaobin;Liu, Gang
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제16권3호
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    • pp.612-628
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    • 2020
  • This paper presents a new approach for detecting abnormal behaviors in complex surveillance scenes where anomalies are subtle and difficult to distinguish due to the intricate correlations among multiple objects' behaviors. Specifically, a cascaded probabilistic topic model was put forward for learning the spatial context of local behavior and the temporal context of global behavior in two different stages. In the first stage of topic modeling, unlike the existing approaches using either optical flows or complete trajectories, spatio-temporal correlations between the trajectory fragments in video clips were modeled by the latent Dirichlet allocation (LDA) topic model based on Markov random fields to obtain the spatial context of local behavior in each video clip. The local behavior topic categories were then obtained by exploiting the spectral clustering algorithm. Based on the construction of a dictionary through the process of local behavior topic clustering, the second phase of the LDA topic model learns the correlations of global behaviors and temporal context. In particular, an abnormal behavior recognition method was developed based on the learned spatio-temporal context of behaviors. The specific identification method adopts a top-down strategy and consists of two stages: anomaly recognition of video clip and anomalous behavior recognition within each video clip. Evaluation was performed using the validity of spatio-temporal context learning for local behavior topics and abnormal behavior recognition. Furthermore, the performance of the proposed approach in abnormal behavior recognition improved effectively and significantly in complex surveillance scenes.

염색체 Microarray 검사의 임상적 적용 (Clinical Applications of Chromosomal Microarray Analysis)

  • 서을주
    • Journal of Genetic Medicine
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    • 제7권2호
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    • pp.111-118
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    • 2010
  • 염색체 microarray 검사는 유전체 전체를 한번에 검색하여 초현미경적인 염색체 이상을 매우 정밀하고 정확하게 검출할 수 있다. 외국에서는 현재 자주 활용되는 임상 진단 검사로 자리잡았고, 염색체 검사 또는 표적 부위를 검출하는 FISH 검사나 PCR 기반의 분자유전학적 방법을 대체하고 있다. 최근 발표된 consensus 들은 염색체 microarray 검사를 비특이적인 다발성 기형, 발달지연 또는 정신지체, 자폐증상질환의 환자에서는 염색체 검사보다 먼저 시행할 수 있는 검사로 제안하였다. 염색체 microarray 검사는 핵형 분석에서 검출된 염색체 불균형을 검증하기 위해 염색체 검사에 보조적으로 활용할 수 있고, 염색체 이상에 대한 보다 정확하고 종합적인 분석이 가능하다. 그러나 염색체 microarray 검사는 균형재배열의 염색체 이상과 low-level 모자이시즘을 검출하기 어렵고, 임상적 중요성이 불명확한 CNV에 대한 해석과 검사비용이 고가라는 한계점이 있다. 이러한 이유로 인해 현재로서는 염색체 microarray 검사가 산전 진단 목적으로는 고식적인 염색체 검사를 대신할 수는 없다는 의견이다. 임상검사실에서 염색체 microarray 검사 시행 시, 유전학적 및 세포유전학적 지식과 경험이 결과 분석과 해석 과정에서 요구되며, 적절한 검증 과정 단계와 유전상담이 동반되어야 한다.

색소실조증 환자의 치과적 특성 : 증례보고 (DENTAL CHARACTERISTICS OF A PATIENT WITH INCONTINENTIA PIGMENTI : A CASE REPORT)

  • 송지혜;이고은;송제선;이제호;최형준
    • 대한장애인치과학회지
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    • 제14권2호
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    • pp.88-91
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    • 2018
  • 본 증례는 유전적 피부질환의 하나로 피부의 착색과 망막의 이상 그리고 다수의 유치 및 영구치 결손과 치아의 형태 이상을 나타내는 색소실조증 환자에 대한 보고이다. 현재 환자는 큰 불편감 없이 유치를 유지하고 있으며 향후 영구치열기까지 정기적인 관찰과 관리가 필요하며, 영구치열 완성 후 영구적인 보철적 수복이 필요할 것으로 사료된다.

대용량 로그 데이터 처리를 위한 분산 실시간 자가 진단 시스템 (A Distributed Real-time Self-Diagnosis System for Processing Large Amounts of Log Data)

  • 손시운;김다솔;문양세;최형진
    • 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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    • 제34권3호
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    • pp.58-68
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    • 2018
  • 분산 컴퓨팅이란 다수의 서버로 구성된 분산 시스템에서 데이터를 효율적으로 저장 및 처리하는 기술이다. 따라서 분산 시스템을 구성하는 서버의 상태에 따라 분산 컴퓨팅의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 분산 시스템에서 실시간으로 발생하는 시스템 자원의 로그 데이터를 수집하고 이상을 탐지하여 결과를 시각화하는 자가 진단 시스템을 제안한다. 먼저, 자가 진단 과정을 수집, 전달, 분석, 저장, 시각화의 다섯 단계로 구분한다. 다음으로, 자가 진단 과정이 실시간성, 확장성, 고가용성의 목표를 만족하도록 실시간 자가 진단 시스템을 설계한다. 본 시스템은 대표적인 실시간 분산 기술인 Apache Flume, Apache Kafka, Apache Storm을 기반으로 구현되어 실시간성, 확장성, 고가용성의 세 가지 목표를 만족할 수 있다. 또한, 자가 진단 과정에서 로그 데이터 처리의 지연을 최소화하도록 간단하지만 효과적인 이동 평균 및 3-시그마 기반 이상 탐지 기법을 사용한다. 본 논문의 결과를 통해, 분산 시스템 내에서 서버 상태를 실시간으로 진단할 수 있는 분산 실시간 자가 진단 시스템을 구축할 수 있다.

Energetic Electron and Proton Interactions with Pc5 Ultra Low Frequency (ULF) Waves during the Great Geomagnetic Storm of 15-16 July 2000

  • Lee, Eunah;Mann, Ian R.;Ozeke, Louis G.
    • Journal of Astronomy and Space Sciences
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    • 제39권4호
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    • pp.145-158
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    • 2022
  • The dynamics of the outer zone radiation belt has received a lot of attention mainly due to the correlation between the occurrence of enhancing relativistic electron flux and spacecraft operation anomalies or even failures (e.g., Baker et al. 1994). Relativistic electron events are often observed during great storms associated with ultra low frequency (ULF) waves. For example, a large buildup of relativistic electrons was observed during the great storm of March 24, 1991 (e.g., Li et al. 1993; Hudson et al. 1995; Mann et al. 2013). However, the dominant processes which accelerate magnetospheric radiation belt electrons to MeV energies are not well understood. In this paper, we present observations of Pc5 ULF waves in the recovery phase of the Bastille day storm of July 16, 2000 and electron and proton flux simultaneously oscillating with the same frequencies as the waves. The mechanism for the observed electron and proton flux modulations is examined using ground-based and satellite observations. During this storm time, multiple packets of discrete frequency Pc5 ULF waves appeared associated with energetic particle flux oscillations. We model the drift paths of electrons and protons to determine if the particles drift through the ULF wave to understand why some particle fluxes are modulated by the ULF waves and others are not. We also analyze the flux oscillations of electrons and protons as a function of energy to determine if the particle modulations are caused by a ULF wave drift resonance or advection of a particle density gradient. We suggest that the energetic electron and proton modulations by Pc5 ULF waves provide further evidence in support of the important role that ULF waves play in outer radiation belt dyanamics during storm times.

Structural health monitoring data anomaly detection by transformer enhanced densely connected neural networks

  • Jun, Li;Wupeng, Chen;Gao, Fan
    • Smart Structures and Systems
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    • 제30권6호
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    • pp.613-626
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    • 2022
  • Guaranteeing the quality and integrity of structural health monitoring (SHM) data is very important for an effective assessment of structural condition. However, sensory system may malfunction due to sensor fault or harsh operational environment, resulting in multiple types of data anomaly existing in the measured data. Efficiently and automatically identifying anomalies from the vast amounts of measured data is significant for assessing the structural conditions and early warning for structural failure in SHM. The major challenges of current automated data anomaly detection methods are the imbalance of dataset categories. In terms of the feature of actual anomalous data, this paper proposes a data anomaly detection method based on data-level and deep learning technique for SHM of civil engineering structures. The proposed method consists of a data balancing phase to prepare a comprehensive training dataset based on data-level technique, and an anomaly detection phase based on a sophisticatedly designed network. The advanced densely connected convolutional network (DenseNet) and Transformer encoder are embedded in the specific network to facilitate extraction of both detail and global features of response data, and to establish the mapping between the highest level of abstractive features and data anomaly class. Numerical studies on a steel frame model are conducted to evaluate the performance and noise immunity of using the proposed network for data anomaly detection. The applicability of the proposed method for data anomaly classification is validated with the measured data of a practical supertall structure. The proposed method presents a remarkable performance on data anomaly detection, which reaches a 95.7% overall accuracy with practical engineering structural monitoring data, which demonstrates the effectiveness of data balancing and the robust classification capability of the proposed network.

QR 코드로 인코딩된 소프트웨어 실행 제어 흐름 전력 소비 패턴 기반 시스템 이상 동작 감지 (Abnormal System Operation Detection by Comparing QR Code-Encoded Power Consumption Patterns in Software Execution Control Flow)

  • 강명진;박대진
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권11호
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    • pp.1581-1587
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    • 2021
  • 임베디드 시스템의 활발한 사용으로 스마트 팩토리와 같이 여러 에지가 모여서 함께 복합적인 동작을 하게 되는 멀티 에지 시스템들이 동작되고 있다. 멀티 에지 시스템에서 하나의 에지에서의 이상 동작이 다른 에지로 전달되거나 전체 시스템이 다운되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 시스템에서 각 에지의 이상 동작을 판단하고 제어하는 것이 중요하지만, 이는 성능의 한계가 존재하는 작은 에지의 임베디드 시스템에 부하를 가한다. 이러한 시스템에서 우리는 전력 소비 데이터를 사용하여 에지 장치의 상태를 확인하고 이를 QR코드 기반으로 데이터를 전송하여 서버에서 이상 동작을 확인하고 제어하려 한다. 논문에서 제안된 아키텍처는 에지의 전력 소모 데이터를 측정하기 위해 'chip-whisperer'를 사용하고 서버를 구현하기 위해 '라즈베리 파이'를 사용하여 구현하였다. 그 결과 제안된 아키텍처서버는 성공적인 데이터 전송 및 이상 동작 판정을 보였으며 에지에서 추가 부하가 나타나지 않음을 확인하였다.

Enhancing Installation Security for Naval Combat Management System through Encryption and Validation Research

  • Byeong-Wan Lee
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제29권1호
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    • pp.121-130
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    • 2024
  • 본 논문에서는 함정 전투체계 소프트웨어 설치 시 발생 가능한 데이터 이상을 확인하는 설치 방안을 제안한다. 최근 저궤도 위성 통신과 같은 무선 통신을 이용한 정보교환 방법이 대중화되며, 함정 전투체계에서도 무선망을 이용한 여러 활용 방안이 논의되고 있다. 활용 방안 중 하나로서 무선망 통신을 이용한 설치를 함정 전투체계에 적용함으로써 실시간으로 전투체계 성능을 향상시킬 수 있는 방법이 가능해질 것으로 기대한다. 하지만 무선망의 경우 유선망보다 상대적으로 보안상 취약하므로 더 많은 보안 대책이 강구된다. 본 논문에서는 암호화 방식을 통해 다수의 노드에 파일을 전송하고 파일 설치 이후 유효성 검사를 수행함으로써, 전송 도중 위/변조 여부를 판단하여 정상적으로 설치됨을 확인한다. 제안한 방법의 함정 전투체계 적용 가능성을 보이기 위하여 전송 성능 및 보안성, 안정성 등을 평가하였으며, 이를 바탕으로 함정 전투체계에 적용하기 충분한 수준의 결과물을 도출하였다.

Estimation of deep reservoir temperature of thermal groundwaters in Bugok and Magumsan areas, South Korea

  • Park, Seong-Sook;Yun, Seong-Taek;So, Chil-Sup
    • 한국지하수토양환경학회:학술대회논문집
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    • 한국지하수토양환경학회 2004년도 총회 및 춘계학술발표회
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    • pp.473-476
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    • 2004
  • In this study, hydrochemical studies of thermal waters in the Bugok and Magumsan areas showing geothermal anomalies were carried, and the applicability of ion seothermometers and multiple mineral equilibrium approach was examined to estimate their potential deep reservoir temperatures. Typical thermal waters of the two areas are clearly grouped into two major types, according to water chemistry: Na-Cl type (group A) and Na-SO4 type (group D). Compared to group A, group B and C waters show some modifications in chemistry. Group E waters show the modified chemistry from group D. Geothermal waters from the two areas showed some different chemical characteristics. The thermal waters of group A and B in Magumsan area are typically neutral to alkaline (pH=6.7 to 8.1) and Cl-rich (up to 446.1 mg/L), while the waters of group D and E in Bugok area are alkaline (pH=7.6 to 10.0) and SO$_4$-rich (up to 188.0 mg/L). The group A (Na-Cl type) and group D (Na-SO$_4$ type) waters correspond to mature or partially immature water, whereas the other types are immature water. The genesis of geothermal waters are considered as follows: group A and B waters were formed by seawater infiltration into reservoir rocks along faults and fracture zones and possibly affected by fossil connate waters in lithologic units through which deep hot waters circulate; on the other hand, group D and E waters were formed by the oxidation of sulfide minerals (mainly pyrite) in surrounding sedimentary rocks and/or hydrothermal veins occurring along restricted fracture channels and were possibly affected by the input and subsequent oxidation of S-bearing gases (e.g. H2S) from deep thermal reservoir (probably, cooling pluton). The application of quartz, Na-K, K-Mg geothermometers to the chemistry of representative group A and D waters yielded a reasonable temperature estimate (99-147$^{\circ}C$ and 90-142$^{\circ}C$) for deep geothermal reservoir. Aqueous liquid-rich fluid inclusions in fracture calcites obtained from drillcores in Bugok area have an average homogenization temperature of 128$^{\circ}C$, which corresponds to the results from ion geothermometers. The multiple mineral equilibrium approach yielded a similar temperature estimate (105-135$^{\circ}C$ and 100-14$0^{\circ}C$). We consider that deep reservoir temperatures of thermal waters in the Magumsan and Bugok areas can be estimated by the chemistry of typical Na-Cl and Na-SO$_4$ type waters and possibly approach 105-135$^{\circ}C$ and 100-14$0^{\circ}C$.

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