Multivariate statistics based damage detection algorithms employed in conjunction with novel sensing technologies are attracting more attention for long term Structural Health Monitoring of civil infrastructure. In this study, two practical data driven methods are investigated utilizing strain data captured from a 4-span bridge model by Fiber Bragg Grating (FBG) sensors as part of a bridge health monitoring study. The most common and critical bridge damage scenarios were simulated on the representative bridge model equipped with FBG sensors. A high speed FBG interrogator system is developed by the authors to collect the strain responses under moving vehicle loads using FBG sensors. Two data driven methods, Moving Principal Component Analysis (MPCA) and Moving Cross Correlation Analysis (MCCA), are coded and implemented to handle and process the large amount of data. The efficiency of the SHM system with FBG sensors, MPCA and MCCA methods for detecting and localizing damage is explored with several experiments. Based on the findings presented in this paper, the MPCA and MCCA coupled with FBG sensors can be deemed to deliver promising results to detect both local and global damage implemented on the bridge structure.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2004.05b
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pp.209-214
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2004
Time Domain Reflectometry with multiplex system has been installed to configure the spatial and temporal characteristics of soil moisture in a mountainous hillslope. An intensive surveying was performed to build a refined digital elevation model and flow determination algorithms with inverse surveying have been applied to establish an efficient soil monitoring system. Steady state wetness index, quasi-dynamic wetness index and fully dynamic wetness index have been calculated. Continuous monitoring of soil moisture data were analyized with wetness indices. Limitations and hydrological interpretations of this approach have beer discussed.
Bennett, V.;Abdoun, T.;Shantz, T.;Jang, D.;Thevanayagam, S.
Smart Structures and Systems
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v.5
no.6
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pp.663-679
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2009
The use of Micro-Electro-Mechanical Systems (MEMS) accelerometers in geotechnical instrumentation is relatively new but on the rise. This paper describes a new MEMS-based system for in situ deformation and vibration monitoring. The system has been developed in an effort to combine recent advances in the miniaturization of sensors and electronics with an established wireless infrastructure for on-line geotechnical monitoring. The concept is based on triaxial MEMS accelerometer measurements of static acceleration (angles relative to gravity) and dynamic accelerations. The dynamic acceleration sensitivity range provides signals proportional to vibration during earthquakes or construction activities. This MEMS-based in-place inclinometer system utilizes the measurements to obtain three-dimensional (3D) ground acceleration and permanent deformation profiles up to a depth of one hundred meters. Each sensor array or group of arrays can be connected to a wireless earth station to enable real-time monitoring as well as remote sensor configuration. This paper provides a technical assessment of MEMS-based in-place inclinometer systems for geotechnical instrumentation applications by reviewing the sensor characteristics and providing small- and full-scale laboratory calibration tests. A description and validation of recorded field data from an instrumented unstable slope in California is also presented.
The degradation of wheel tread may result in serious hazards in the railway operation system. Therefore, timely wheel defect diagnosis of in-service trains to avoid tragic events is of particular importance. The focus of this study is to develop a novel wheel defect detection approach based on the relevance vector machine (RVM) which enables online detection of potentially defective wheels with trackside monitoring data acquired under different running-speed conditions. With the dynamic strain responses collected by a trackside monitoring system, the cumulative Fourier amplitudes (CFA) characterizing the effect of individual wheels are extracted to formulate multiple probabilistic regression models (MPRMs) in terms of multi-kernel RVM, which accommodate both variables of vibration frequency and running speed. Compared with the general single-kernel RVM-based model, the proposed multi-kernel MPRM approach bears better local and global representation ability and generalization performance, which are prerequisite for reliable wheel defect detection by means of data acquired under different running-speed conditions. After formulating the MPRMs, we adopt a Bayesian null hypothesis indicator for wheel defect identification and quantification, and the proposed method is demonstrated by utilizing real-world monitoring data acquired by an FBG-based trackside monitoring system deployed on a high-speed trial railway. The results testify the validity of the proposed method for wheel defect detection under different running-speed conditions.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.33
no.6
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pp.544-553
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2017
There is an overall guideline of the installation of air quality monitoring stations in Korea, but specified steps for the selection of monitoring sites for hazardous air pollutants(HAPs) are not provided. In this study, we proposed a systematic method for the selection of monitoring sites for HAPs using geographic information system (GIS). As a case study, the Seoul metropolitan area (Seoul, Incheon, and Gyeonggi Province) was chosen, and 15 factors including population, vehicle registration, and emission data were compiled for each grid cell ($7km{\times}7km$). The number of factors above the top 30% of individual data for each grid cell was used to select priority monitoring sites for HAPs. In addition, several background sites were added for data comparison and source identification. Three scenarios were suggested: Scenario 1 with 7 sites, Scenario 2 with 17 sites, and Scenario 3 with 30 sites. This proposal is not the final result for an intensive monitoring program, but it is an example of method development for selecting appropriate sampling sites. These results can be applied not only to HAPs monitoring in megacities but also to the national HAPs monitoring network.
Kim, Young-Bok;Lee, Kwon-Soon;Watanabe, Kazuhiro;Sasaki, Hiroyuki;Choi, Yong-Woon
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.21
no.3
s.76
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pp.46-51
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2007
A multi-purpose environmental monitoring system has been developed as a commercially available standard using the technique of hetero-core spliced fiber optic sensors, for the purposes of monitoring large-scale structures and preserving natural environments. The monitoring system has been tested and evaluated in a possible outdoor condition, in view of the full-scale operation at actual sites to be monitored. Additionally, the developed system in this work conveniently provides us with various options of sensor modules intended for monitoring such physical quantities as displacement, distortion, pressure, binary states, and liquid adhesion. Two channels of optical fiber line were monitored in each channel, three displacement sensor modules were connected in series, in order to examine the performance to a pseudo-cracking experiment in the outdoor situation and to clarify temperature influences an the system, in terms of the coupling of optical connectors and the OTDR stability. The results from the pseudo-cracking experiment agreed with the actual cracks, by means of calculation, based an the detected displacement values and their geometrical arrangement of the used sensor modules. The temperature change, ranging from 10 to $20^{\circ}C$ resulting from the 10-days free running operation, was found to influence the system stability of ${\pm}10{\mu}m$, primarily due to the coupling instability of the used optical connectors. It was found that fusion splicing, rather than the use of connectors, reduced the fluctuation dawn to ${\pm}2{\mu}m$. The specification and performance of various option modules have been demonstrated to show the capability of inspecting various physical quantities by use of the single system, which would be suitable for multi-purpose environmental monitoring.
This study was carried out to design, construct, and test a greenhouse monitoring system fur the environment and status of control devices in a greenhouse from a remote site using internet. The measuring items selected out of many environmental factors were temperature, humidity, solar radiation, CO$_2$, SOx, NOx concentration, EC, pH of nutrient solution, the state of control devices, and the image of greenhouse. The developed greenhouse monitoring system was composed of the network system and the measuring module. The network system consists of the three kinds of monitors named the Croup Monitor. the Client Monitor and the Server Monitor. The results of the study are summarized as follows. 1. The measuring module named the House Monitor. which is used to watch the state of the control device and the environment of the greenhouse, was developed to a embedded monitoring module using one chip microprocessor 2. For all measuring items. the House Monitor showed a satisfactory accuracy within the range of ${\pm}$0.3%FS. The House Monitors were connected to the Croup Monitor by communication method of RS-485 type and could operate under power and communication fault condition within 10 hours. The Croup Monitor was developed to receive and display measurement data received from the House Monitors and to control the greenhouse environmental devices. 3. The images of the plants inside greenhouse were captured by PC camera and sent to the Group Monitor. The greenhouse manager was able to monitor the growth state of plants inside greenhouse without visiting individual greenhouses. 4. Remote monitoring the greenhouse environment and status of control devices was implemented in a client/server environment. The client monitor of the greenhouse manager at a remote site or other greenhouse manager was able to monitor the greenhouse environment and the state of control devices from the Server Monitor using internet.
The increased use of carbon fiber reinforced polymer (CFRP) in retrofitting reinforced concrete (RC) members has led to the need to develop non-destructive techniques that can monitor and characterize the unique damage mechanisms exhibited by such structural systems. This paper presented the damage characterization results of six CFRP retrofitted RC beam specimens tested in the laboratory and monitored using acoustic emission (AE). The focus of this study was to continuously monitor the change in AE parameters and analyze them both qualitatively and quantitatively, when brittle failure modes such as debonding occur in these beams. Although deterioration of structural integrity was traceable and can be quantified by monitoring the AE data, individual failure mode characteristics could not be identified due to the complexity of the system failure modes. In all, AE was an effective non-destructive monitoring tool that can trace the failure progression in RC beams retrofitted with CFRP. It would be advantageous to isolate signals originating from the CFRP and concrete, leading to a more clear understanding of the progression of the brittle damage mechanism involved in such a structural system. For practical applications, future studies should focus on spectral analysis of AE data from broadband sensors and automated pattern recognition tools to classify and better correlate AE parameters to failure modes observed.
Environmental monitoring systems are widely developed for analyzing environment and understanding an ecosystem according to the advance of wireless communication and various sensing techniques. To extract useful information, it requires high cost for processing a query, because these systems have to handle huge volume of raw sensor data which is transmitted from a wide area in environmental monitoring applications. Besides, it is also hard to answer an user defined query which requests to check current and near future condition. In this paper, we propose the monitoring system structure for processing a user defined query for environmental monitoring. It also describes the utilization of sensor data filtering and abstraction model. The designed abstraction model which is based on the slope grid in GIS supports fast data access and update. To analyze condition, the extracted data from abstraction model of each sensor type is combined in a query processor. It is useful to provide meaningful information to users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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