This paper discusses the applicability of Acoustic Emission (AE) to assess the damage in reinforced concrete (RC) structures subjected to complex dynamic loadings such as those induced by earthquakes. The AE signals recorded during this type of event can be complicated due to the arbitrary and random nature of seismicity and the fact that the signals are highly contaminated by many spurious sources of noise. This paper demonstrates that by properly filtering the AE signals, a very good correlation can be found between AE and damage on the RC structure. The basic experimental data used for this research are the results of fourteen seismic simulations conducted with a shake table on an RC slab supported on four steel columns. The AE signals were recorded by several low-frequency piezoelectric sensors located on the bottom surface of the slab. The evolution of damage under increasing values of peak acceleration applied to the shake table was monitored in terms of AE and dissipated plastic strain energy. A strong correlation was found between the energy dissipated by the concrete through plastic deformations and the AE energy calculated after properly filtering the signals. For this reason, a procedure is proposed to analyze the AE measured in a RC structure during a seismic event so that it can be used for damage assessment.
세계의 많은 도시들은 국제 행사의 개최를 통해 각 도시의 인지도와 이미지를 제고하려는 노력을 기울이고 있다. 본 연구에서는 대형 스포츠 이벤트인 2008 베이징 올림픽이 베이징 이미지에 미치는 영향에 대해 부산시민 197명에 대한 설문조사를 실시하여 살펴보았다. 수집된 자료의 분석 결과, 주말의 베이징올림픽 시청시간은 베이징에 대한 친밀감, 베이징에 대한 태도와 정적인 상관관계를 갖는 것으로 나타났다. 베이징에 대한 친밀감과 베이징 올림픽 게임 운영에 대한 평가는 베이징에 대한 이미지, 베이징에 대한 태도, 베이징에 대한 방문의도에 유의미한 영향을 미치고, 그 중에서 베이징에 대한 친밀감이 더욱 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다.
산불발생 위험성이 높은 봄철(2~5월)을 대상으로 2000년부터 2008년까지의 한반도 황사 관측 유무에 따른 산불발생과의 상관관계를 알아보고 황사로 인한 산불발생 패턴을 파악하기 위하여 9개의 황사 영향권역을 설정한 후 황사가 관측된 날과 황사가 관측되지 않았던 전 후 3일에 대한 지역별 자료를 ArcGIS 9.2에서 1km${\times}$1km 공간 해상도로 거리역산가중(IDW) 분석을 실시하였다. 그리고 산불발화지 인근 기상관측소의 기온, 상대습도, 풍속 자료는 황사가 있던 날과 없던 전 후 3일에 대한 산불발생패턴을 파악하고 황사와 산불발생위험의 상관분석을 실시하였다. 2000~2008년 황사 관측은 3월에 36회, 4월에 30회 순으로 발생하였고, 권역별로는 황사빈도가 경기와 충북 권역에서 가장 높게 나타났다. 황사관측 유무에 따른 지역별 산불발생빈도는 황사 3일 전이 가장 높게 나타났으며, 경기와 강원 영서 권역이 경계한 인접지역과 충청 및 경북 내륙에서 가장 높게 나타났다. 반대로 경남 권역은 2건 이하로 가장 낮은 산불발생빈도를 보였다. 황사관측 유무에 따른 산불발생과 위험지수의 상관관계는 황사 전 후 3일에만 상관계수($R^2$)가 0.50038과 0.53978로 1% 유의수준에서 상관하는 것으로 나타났다. 그러나 황사가 관측된 날에는 서로 상관하지 않는 것으로 나타났다. 산불발생빈도와 기상과의 관계를 분석한 결과는 황사관측 유무 모두에서 풍속이 산불발생과 1% 유의수준에 -0.58623 ~ -0.61245로 상관이 높은 것으로 나타났다. 또한 상대습도는 황사관측 일과 3일 후에 -0.2568, -0.35309(p${\leq}$0.01)로 유의한 것으로 나타났으며, 황사3일 전은 -0.23701(p${\leq}$0.05)의 상관을 보였다. 그러나 평균기온은 황사관측 유무에 따라 산불발생이 전혀 상관하지 않았다. 따라서 우리나라 산불의 대부분은 인위적으로 발생하기 때문에 지역별로 황사 관측 유무에 따라 야외활동의 증감이 산불발생에 영향을 주는 것으로 판단되며, 기상 요소 중에서 평균풍속은 황사 관측과 무관하게 산불발생에 가장 큰 영향을 주었다.
This study was Performed to classify the acoustic emission(AE) signal due to surface cracking and moisture movement in the flat-sawn boards of oak(Quercus Variablilis) during drying using the principal component analysis(PCA) and artificial neural network(ANN). To reduce the multicollinearity among AE parameters such as peak amplitude, ring-down count event duration, ring-down count divided by event duration, energy, rise time, and peak amplitude divided by rise time and to extract the significant AE parameters, correlation analysis was performed. Over 96 of the variance of AE parameters could be accounted for by the first and second principal components. An ANN analysis was successfully used to classify the Af signals into two patterns. The ANN classifier based on PCA appeared to be a promising tool to classify the AE signals from wood drying.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제30권2호
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pp.247-252
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2006
Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn until signal is growing to abnormal state that the signal is over or under the set point. therefore cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without any additional sensors. By analyzing the data with high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be defined. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC. FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.
Almost ship monitoring systems are event driven alarm system which warn only when the measurement value is over or under set point. These kinds of system cannot warn while signal is growing to abnormal state until the signal is over or under the set point and cannot play a role for preventive maintenance system. This paper proposes fault diagnosis method which is able to diagnose and forecast the fault from present operating condition by analyzing monitored signals with present ship monitoring system without additional sensors. By analyzing this data having high correlation coefficient(CC), correlation level of interactive data can be understood. Knowledge base of abnormal detection can be built by referring level of CC(Fault Detection CC, FDCC) to detect abnormal data among monitored data from monitoring system and knowledge base of diagnosis built by referring CC among interactive data for related machine each other to diagnose fault part.
We present an analysis of the soft X-ray emission of MRK 841 to investigate its long-term variation. The light variation of MRK 841 for three different energy bands of soft, medium, and hard values were studied. The maximum variability with a factor of 5 for about two years was confirmed at all three different bands. The light curves exhibit a gradual variation of brightness. In addition to a gradual variation, the short- term or micro variation was also confirmed with a factor of about two for all three different bands. The light variation of each band did not exhibit a correlation between them, but the flare event is strongest in the soft band. The hardness ratio for hard and soft bands shows irregular variation but there was no correlation between them. It was confirmed that there is a gradual decrease of the photon index. Results of our analysis are discussed within the framework of the accretion disk phenomenon.
최근 정보화가 고도화됨에 따라 해킹, 웜 바이러스 등 사이버 침해사고 또한 증가하고 있다. 이에 따라 사이버 침해사고를 예방하고 대응하기 위하여 보안관제의 필요성이 대두되고 있으며 이를 지원하기 위한 시스템이 등장하고 있다. 단순한 사이버 공격을 탐지하는 수준에서 벗어나 분석 및 대응 등 넓은 의미의 보안관제 활동을 수행하기 위한 시스템은 이기종 환경에서 대용량의 데이터를 처리하여 신속하고 정확한 탐지 결과를 보여줄 수 있어야 한다. 또한 다양한 보안관제 활동을 원활히 수행할 수 있는 기능을 제공하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 요구사항을 반영하여 대용량 보안이벤트 데이터를 동적으로 상관 분석하여 탐지 효율성과 신속성을 향상시킬 수 있는 보안관제시스템을 설계 제안한다.
We have examined the runoff characteristics of nonpoint source (NPS) in fields. Two monitoring sites were equipped with an automatic velocity meter and water sampler. Monitoring was conducted at fields 1 and field 2 during the rainfall event. Ten rainfall-runoff events were monitored and analyzed during the study period. The results show that runoff occurred if daily rainfall and intensity were higher than 40 mm and 1.6 mm/hr except a few extreme rainfall events with very high intensity. Runoff of field 1 was approximately twice of that of field 2. Event mean concentrations (EMC) and pollution load of analyzed water quality indices were also higher in field 2 than in field 1. Especially, TN load from field 2 was $75.4 mg/m^2$ and was about 5 times higher than that from field 1. Analysis of Pearson correlation coefficient of water quality parameter indicates that besides of TN all items in fields 1 have tight relationship respectively (p < 0.01). But those of fields 2 have a significant (p < 0.05). Estimating units loading of NPS, we suggested that variable such as soil texture, rainfall amount and intensity and slope were needed to be considered from agricultural landuses. The results of this study can be used as a basic data in the development and implementation of total maximum daily loads (TMDL) in Korea.
In Human Reliability Analysis(HRA), the uncertainties involved in many factors that affect human reliability have to be represented as the quantitative forms. Conventional probability- based human reliability theory is used to evaluate the effect of those uncertainties but it is pointed out that the actual human reliability should be different from that of conventional one. Conventional HRA makes use of error rates, however, it is difficult to collect data enough to estimate these error rates, and the estimates of error rates are dependent only on engineering judgement. In this paper, the error possibility that is proposed by Onisawa is used to represent human reliability, and the error possibility is obtained by use of fuzzy reasoning that plays an important role to clarify the relation between human reliability and human error. Also, assuming these factors are connected to the top event through Fault Tree structure, the influence and correlation of these factors are measured by fuzzy operation. When a fuzzy operation is applied to Fault Tree Analysis, it is possible to simplify the operation applying the logic disjuction and logic conjuction to structure function, and the structure of human reliability can be represented as membership function of the top event. Also, on the basis of the the membership function, the characteristics of human reliability can be evaluated by use of the concept of pattern recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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