It is critically important to identify unexpected loose parts in a nuclear reactor pressure vessel, since they may collide with and cause damage to internal structures. Mass estimation can provide key information regarding the kind as well as the location of loose parts. This study proposes a mass estimation method based on an artificial neural network (ANN), which can overcome several unresolved issues involved in other conventional methods. In the ANN model, input parameters are the discrete cosine transform (DCT) coefficients of the auto-power spectrum density (APSD) of the measured impact acceleration signal. The performance of the proposed method is then evaluated through application to a large-sized plate and a 1/8-scaled mockup of a reactor pressure vessel. The results are compared with those obtained using a conventional method, the frequency ratio (FR) method. It is shown that the proposed method is capable of estimating the impact mass with 30% lower relative error than the FR method, thus improving the estimation performance.
Network management and anomaly detection are challenges in high-speed networks due to the high volume of packets that has to be analysed. Flow-based analysis is a scalable method which reduces the high volume of network traffic by dividing it into flows. As sampling methods are extensively used in flow generators such as NetFlow, the impact of sampling on the performance of flow-based analysis needs to be investigated. Monitoring using sampled traffic is a well-studied research area, however, the impact of sampling on flow-based anomaly detection is a poorly researched area. This paper investigates flow sampling methods and shows that these methods have negative impact on flow-based anomaly detection. Therefore, we propose an efficient probabilistic flow sampling method that can preserve flow traffic distribution. The proposed sampling method takes into account two flow features: Destination IP address and octet. The destination IP addresses are sampled based on the number of received bytes. Our method provides efficient sampled traffic which has the required traffic features for both flow-based anomaly detection and monitoring. The proposed sampling method is evaluated using a number of generated flow-based datasets. The results show improvement in preserved malicious flows.
Coastal development works generally increase the suspended sediment concentration of the ambient water, causing environmental impacts in various manners. The most active measures in three sides have been reviewed for their applicabilities in Korea. Referring to the cases in the USA, the legislation of environmental windows seems to be not proper for Environmentally Sound and Sustainable Developments (ESSD) until sufficient scientific data are obtained to address the individual issues of potential negative impacts. Feedback monitoring can be regarded as the best way for ESSD. Korea also has the basic legal system for the feedback monitoring as well as Environmental Impact Assessments (EIA). However, the frequency, period and parameter of related surveys should be improved for the true ESSD. Moreover, environmental facilities such as environmental dredgers should be widely used for mitigating environmental Impacts caused by coastal development works.
In this study, structural health monitoring (SHM) methods of carbon fiber reinforced plastics (CFRPs) were investigated using electrical resistance. The developed sensing technique monitored electrical resistance in accordance with the impact damage of a CFRP. The changes in electrical resistances with multiple electrode sets enabled SHM without extra sensors so that this technique can be called self-sensing. Moreover, this study proposed electrodes only at peripheral side of a structure to minimize the number of electrodes compared to those in an array which has square number of sensors as the sensing area increases. For the intensive investigation, electromechanical sensitivity in terms of electrode distance was analyzed and optimized under drop weight impact testing. Then, SHM methods with electrodes in an array and electrodes in peripheral edges were comparatively investigated. The developed methods successfully localized impact damages into 2D coordinates. Furthermore, damage severity can be shown with a damage map by calculating electrical resistance change ratio. Therefore, structural health self-sensing system using electrical resistance was successfully developed with the minimum number of electrodes.
The present study attempted to explore effective scanning and monitoring in process of risk management on agri-marine products distribution policy. The interest public's group interests clash in accordance with theme for issue on marking policy. For executing a better systematic scanning and monitoring on actual affairs of marketing, selecting information personnel, gathering and analysing information, issue and risk management and their valuation with ongoing and simultaneously. Especially, In order to explore effective scanning and monitoring as a model of risk management, the study attempted to analyze within and without environment of marketing, to analyze issue management strategy, to evaluate issue activity for likelihood and impact, risk cycle analysis, interest public's group concerned, grade of interest public's group threatened(power, legitimacy, willingness), rapport(staying close, credibility, meeting expectation). And the study make an ongoing observation progress of subjects, and the serious subjects need have made an close observation. The study suggested to establish friendly relationship between organization and interest public's group, and to regularly accomplish two-way symmetric communication.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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1999.10c
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pp.695-700
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1999
Stream and groundwater qualities of two rural watershes in the upper North Han river basin were monitored for 14months. Six to eight stream sampling sites and two to there groundwater monitoring wells were chosen and water samples were regularyl collected and analyzed with respect to total nitrogen(T-N), total phosphorus(T-P) and total suspended solids(TSS). Monitoring data were graphically analyzed with respect to time.Rainfall amout and intensity seemed to have an impact on stream T-N and T-P concentration changes. TSS concentrations were generally lower than the first class stream water quality standared, Both stream and groundwater qualities near livesstock feetlot areas were degraded indicating the feedlots have an impact on water quality.
Geostationary Ocean Color Imager(GOCI), the World's first spaceborne ocean color observation satellite operated in geostationary orbit, was successfully launched on May 2010. The main missions of GOCI is the coastal environment monitoring of GOCI in order to meet the necessity of long-term climate change monitoring and research. The GOCI have higher spatial resolution than MODIS, $500m{\times}500m$, and 8 spectral ocean color channels. GOCI have a capability for observation on the coastal environment change, GOCI perform the observation with 8 times a day. In this paper, we presented the more improved results for observation on the coastal environment change than MODIS ocean color sensor and detected the spatial difference of CDOM for monitoring coastal environment change.
Among the destruction instances of half-through arch bridges, the shorter hangers are more likely to be ruined. For a thorough investigation of the hanger system durability, we have studied vehicle impact effect on hangers with vehicle-bridge coupling method for a half-through concrete-filled-steel-tube arch bridge. A numerical method has been applied to simulate the variation of dynamic internal force (stress) in hangers under different vehicle speeds and road surface roughness. The characteristics and differences in impact effect among hangers with different length (position) are compared. The impact effect is further analyzed comprehensively based on the vehicle speed distribution model. Our results show that the dynamic internal force induced by moving vehicles inside the shorter hangers is significantly greater than that inside the longer ones. The largest difference of dynamic internal force among the hangers could be as high as 28%. Our results well explained a common phenomenon in several hanger damage accidents occurred in China. This work forms a basis for hanger system's fatigue analysis and service life evaluation. It also provides a reference to the design, management, maintenance, monitoring, and evaluation for this kind of bridge.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.32
no.3
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pp.269-275
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2012
Carbon-fiber reinforced plastic(CFRP) laminates made of nano-particle-coated carbon fibers and damaged by a simulated lightning strike were tested under compression-after-impact(CAI) mode, during which the damage progress due to compressive loading has been monitored by acoustic emission(AE). The impact damage was induced not by mechanical loading but by a simulated lightning strike. Conductive nano-particles were coated directly on the fibers, from which CFRP coupons were made. The coupon were subjected to the strikes with a high voltage/current impulse of 10~40 kA within a few ${\mu}s$. The effects of nano-particle coating and the degree of damage induced by the simulated lightning strikes on AE activities were examined, and the relationship between the compressive residual strength and AE behavior has been evaluated in terms of AE event counts and the onset of AE activity with the compressive loading. The degree of impact damage was also measured in terms of damage area by using ultrasonic C-scan images. The assessment during the CAI tests of damaged CFRP showed that AE monitoring appeared to be useful to differentiate the degree of damage hence the mechanical integrity of composite structures damaged by lightning strikes.
This paper proposes a loose part monitoring system (LPMS) design with a signal processing method based on fuzzy logic. Considering fuzzy characteristics of metallic impact waveform due to not only interferences from various types of noises in an operating nuclear power plant but also complex wave propagation paths within a monitored mechanical structure, the proposed LPMS design incorporates the comprehensive relation among impact signal features in the fuzzy rule bases for the purposes of alarm discrimination and impact diagnosis improvement. The impact signal features for the fuzzy rule bases include the rising time, the falling time, and the peak voltage values of the impact signal envelopes. Fuzzy inference results based on the fuzzy membership values of these impact signal features determine the confidence level data for each signal feature. The total integrated confidence level data is used for alarm discrimination and impact diagnosis purposes. Through the perpormance test of the proposed LPMS with mock-up structures and instrumentation facility, test results show that the system is effective in diagnosis of the loose part impact event(i.e., the evaluation of possible impacted area and degree of impact magnitude) as well as in suppressing false alarm generation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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