Strauss, Alfred;Wendner, Roman;Frangopol, Dan M.;Bergmeister, Konrad
Smart Structures and Systems
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제9권1호
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pp.1-20
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2012
In bridge engineering, maintenance strategies and thus budgetary demands are highly influenced by construction type and quality of design. Nowadays bridge owners and planners tend to include life-cycle cost analyses in their decision processes regarding the overall design trying to optimize structural reliability and durability within financial constraints. Smart permanent and short term monitoring can reduce the associated risk of new design concepts by observing the performance of structural components during prescribed time periods. The objectives of this paper are the discussion and analysis of influence line or influence field approaches in terms of (a) an efficient incorporation of monitoring information in the structural performance assessment, (b) an efficient characterization of performance indicators for the assessment of structures, (c) the ability of optimizing the positions of sensors of a monitoring system, and (d) the ability of checking the robustness of the monitoring systems applied to a structure. The proposed influence line- model correction approach has been applied to an integrative monitoring system that has been installed for the performance assessment of an existing three-span jointless bridge.
고해상도 드론영상과 딥러닝 기술을 결합한 활성산불 감시는 이제 초기단계로 다방면의 연구개발을 필요로 한다. 이 단보에서는 드론영상 산불탐지에 아직 사용되지 않았던 state-of-the-art (SOTA) 모델인 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7) 기반의 활성산불 객체탐지를 수행하였으며, 동일한 데이터셋을 사용한 선행연구에 비해 F1점수가 약 0.05 향상된 성과를 거두었다. 향후 우리나라에서도 광역적인 산불감시에 적용될 수 있도록 추가적인 기술 개발이 계속 필요할 것이다.
This paper presents the use of a novel fiber optic accelerometer system to monitor ambient vibration (both wind-induced one and vehicle-induced) of a real bridge structure. This sensor system integrates the $Moir\'{e}$ fringe phenomenon with fiber optics to achieve accurate and reliable measurements. A low-cost signal processing unit implements unique algorithms to further enhance the resolution and increase the dynamic bandwidth of the sensors. The fiber optic accelerometer has two major benefits in using this fiber optic accelerometer system for monitoring civil engineering structures. One is its immunity to electromagnetic (EM) interference making it suitable for difficult applications in such environments involving strong EM fields, electrical spark-induced explosion risks, and cabling problems, prohibiting the use of conventional electromagnetic accelerometers. The other is its ability to measure both low- and high-amplitude vibrations with a constantly high resolution without pre-setting a gain level, as usually required in a conventional accelerometer. The second benefit makes the sensor system particularly useful for real-time measurement of both ambient vibration (that is often used for structural health monitoring) and strong motion such as earthquake. Especially, the semi-strong motion and the small ambient one are successfully simulated and measured by using the new fiber optic accelerometer in the experiment of the structural health monitoring of a real bridge.
최근 실내 공기오염으로부터 발생되는 많은 문제점에 대한 관심이 증가하고 있으며, 실내 환경정보를 측정하여 사용자에게 사전 조치를 취할 수 있는 시스템에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 이와 관련하여 본 논문에서는 휴대용 단말기, 환경 센서를 이용하여 각종 실내 환경정보를 측정할 수 있는 근거리 무선통신을 이용한 실내 환경정보 모니터링 시스템을 설계하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 사용자의 휴대 단말기로 센서노드가 설치되어 있는 실내 환경 정보를 사전 인지하고, 위험 요소가 인지될 경우 적절한 대비를 취할 수 있는 장점이 있다.
Monitoring system is constructed for evaluating and analyzing performance of installed 50kW grid-connected PV system and have been monitored since October 2005. As climatic and irradiation conditions have been varied through long-term operation, there is necessity for evaluating numerical values of PV(Photovoltaic) system performance to observe the overall effect of environmental conditions on their operation characteristics. This paper presents performance monitoring results and analysis on component perspective(PV array and power conditioning system) and global perspective(yield, losses) of PV system for one year monitoring periods.
This paper assessed environmental impacts of marine sand mining on coastal areas and Exclusive Economic Zones (EEZs) of Korea, and diagnosed problems of the related assessment statements for suggesting key assessment items (scoping) and system improvement. To mitigate conflicts and environmental impacts caused by large-scale, concentrated sand mining, we suggest it is critical to promote sustainable and eco-friendly utilization of marine resources while listening opinions from various stakeholders and analyzing alternative plans. Especially, it should be mandatory as a scoping item to provide verifiable data on the amount of sand, potential and accumulative impacts by mining, and key assessment items (e.g. erosion and sedimentation by submarine topography, benthic change, spreading of suspended solids, water pollution, grain-size change, and impact on fisheries resources). We also suggest that postassessment and monitoring should be improved to enable tracking of environmental impacts caused by sand mining through seasonal monitoring together with intermittent short-term surveys. In addition, effective measures to mitigate the impacts is also essential. As repeated sand mining at large-scale can damage marine ecosystems by long-term accumulated impacts, we suggest that assessment systems and regulatory policies should be developed and established, especially for ensuring reliability of assessment and review on selected major sandmining projects.
In the past two decades, structural health monitoring (SHM) systems have been widely installed on various civil infrastructures for the tracking of the state of their structural health and the detection of structural damage or abnormality, through long-term monitoring of environmental conditions as well as structural loadings and responses. In an SHM system, there are plenty of sensors to acquire a huge number of monitoring data, which can factually reflect the in-service condition of the target structure. In order to bridge the gap between SHM and structural maintenance and management (SMM), it is necessary to employ advanced data processing methods to convert the original multi-source heterogeneous field monitoring data into different types of specific physical indicators in order to make effective decisions regarding inspection, maintenance and management. Conventional approaches to data analysis are confronted with challenges from environmental noise, the volume of measurement data, the complexity of computation, etc., and they severely constrain the pervasive application of SHM technology. In recent years, with the rapid progress of computing hardware and image acquisition equipment, the deep learning-based data processing approach offers a new channel for excavating the massive data from an SHM system, towards autonomous, accurate and robust processing of the monitoring data. Many researchers from the SHM community have made efforts to explore the applications of deep learning-based approaches for structural damage detection and structural condition assessment. This paper gives a review on the deep learning-based SHM of civil infrastructures with the main content, including a brief summary of the history of the development of deep learning, the applications of deep learning-based data processing approaches in the SHM of many kinds of civil infrastructures, and the key challenges and future trends of the strategy of deep learning-based SHM.
Synthetic Aperture Radar (SAR) at C-band is an ideal remote sensing system for crop monitoring owing to its short wavelength, which interacts with the upper parts of the crop canopy. This study evaluated the potential of dual polarimetric Sentinel-1 at C-band for monitoring rice phenology. Rice phenological variations occur in a short period. Hence, the short revisit time of Sentinel-1 SAR system can facilitate the tracking of short-term temporal morphological variations in rice crop growth. The sensitivity of SAR backscattering coefficients, backscattering ratio, and polarimetric decomposition parameters on rice phenological stages were investigated through a time-series analysis of 33 Sentinel-1 Single Look Complex images collected from 10th April to 25th October 2020 in Gimhae, South Korea. Based on the observed temporal variations in SAR parameters, we could identify and distinguish the phenological stages of the Gimhae rice growth cycle. The backscattering coefficient in VH polarisation and polarimetric decomposition parameters showed high sensitivity to rice growth. However, amongst SAR parameters estimated in this study, the VH backscattering coefficient realistically identifies all phenological stages, and its temporal variation patterns are preserved in both Sentinel-1A (S1A) and Sentinel-1B (S1B). Polarimetric decomposition parameters exhibited some offsets in successive acquisitions from S1A and S1B. Further studies with data collected from various incidence angles are crucial to determine the impact of different incidence angles on polarimetric decomposition parameters in rice paddy fields.
The intensive habitats loss of natural organisms as a consequence of anthropogenic activities has lead to the use of alternative habitats for species conservation. We reviewed the current status of alternative habitats and suggest the improvement of alternative habitats. Most of alternative habitats regarded in this study are not following the pre-arranged consultation at environmental impact assessment. These alternative habitats are rendered useless due to the insufficient consideration of ecological characteristics of species and lack of detailed plans. A number of alternative habitats are influenced by disturbance such as environmental pollution and construction. Post-monitoring of alternative habitats are needed to estimate immigration rate of species. Post management is also needed to assess the status of population stability. Overall, low effectiveness of alternative habitats is presented in this study. According to the status survey, methods for improvement of alternative habitats are required such as detailed guidelines, establishment of post-monitoring system, improvement of habitat restoration techniques, and guidelines for management and operation of alternative habitats.
Rithy Prak;Ji Ho Park;Sanggi Jeong;Arum Jang;Min Jae Park;Thomas H.-K. Kang;Young K. Ju
Computers and Concrete
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제31권5호
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pp.457-468
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2023
Buildings, bridges, and dams are examples of civil infrastructure that play an important role in public life. These structures are prone to structural variations over time as a result of external forces that might disrupt the operation of the structures, cause structural integrity issues, and raise safety concerns for the occupants. Therefore, monitoring the state of a structure, also known as structural health monitoring (SHM), is essential. Owing to the emergence of the fourth industrial revolution, next-generation sensors, such as wireless sensors, UAVs, and video cameras, have recently been utilized to improve the quality and efficiency of building forensics. This study presents a method that uses a target-based system to estimate the dynamic displacement and its corresponding dynamic properties of structures using UAV-based video. A laboratory experiment was performed to verify the tracking technique using a shaking table to excite an SDOF specimen and comparing the results between a laser distance sensor, accelerometer, and fixed camera. Then a field test was conducted to validate the proposed framework. One target marker is placed on the specimen, and another marker is attached to the ground, which serves as a stationary reference to account for the undesired UAV movement. The results from the UAV and stationary camera displayed a root mean square (RMS) error of 2.02% for the displacement, and after post-processing the displacement data using an OMA method, the identified natural frequency and damping ratio showed significant accuracy and similarities. The findings illustrate the capabilities and reliabilities of the methodology using UAV to evaluate the dynamic properties of structures.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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