The Chongok karst cave which is located in Donghae-city, has high tourist and educational value due to existence of many doline(sink hole). Whereas this cave is easy to approach for the tourists, because this cave is located near the downtown, a high environmental riskiness such as sewage flowing has been also involved. In study, we observed the variation of water quality with long-term monitoring and investigated the possibility of existence of impact factor to water eco-system and determined the proper long-term monitoring factor among many monitoring criteria. The groundwater quality was maintained in the range of about $14^{\circ}C$ in temperature, over 10mg/l in dissolved oxygen and 7-8 in pH, so the impact factor in water eco-system was not observed. The guide line to make sure of tourist safety was determined to 60mm/d as daily rainfall. The conductivity was suggested to main factor for long-term monitoring main factor and pH/turbidity was suitable for the supplementary factor. For the seasonal variation monitoring, ORP was recommended.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.32
no.7
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pp.37-42
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2004
In order to monitor the impact locations in smart structures, multipoint ultrasonic sensors are to be employed. In this study, a multiplexing demodulator with wide dynamic range was proposed to detect the impact locations using FBG sensors, and a stabilization controlling system was also developed for the maintenance of maximum sensitivity of sensors. Two FBG sensors were attached on the bottom side of the aluminum beam specimen and low velocity impact tests were performed to detect the one-dimensional impact locations. As a result, multiplexed in-line FBG sensors could detect the moment of impact precisely, and found the impact locations with the average location error below 0.58mm.
Project monitoring and evaluation is very important, as it can be used to indicate progress and success, including problems and impact of the project. It can also be used for improving project plan, administration, and management. GIS is the visualization method that is extremely helpful in decision making and planning. So GIS is an appropriate tool for agricultural project and program monitoring and evaluation. There are three ways of using GIS in project undertakings i.e. GIS for feasibility studies, GIS for project and program monitoring, and GIS for project and program evaluation.
Kim, Jung-Soo;Hwang, In-Koo;Kim, Jung-Tak;Moon, Byung-Soo;Lyou, Joon
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.2
no.2
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pp.95-99
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2002
The Loose Part Monitoring System(LPMS) has been designed to detect. locate and evaluate detached or loosened parts and foreign objects in the reactor coolant system. In this paper, at first, we presents an application of the back propagation neural network. At the preprocessing step, the moving window average filter is adopted to reject the reject the low frequency background noise components. And then, extracting the acoustic signature such as Starting point of impact signal. Rising time. Half period. and Global time, they are used as the inputs to neural network . Secondly, we applied the neural network algorithm to LPMS in order to estimate the mass of loose parts. We trained the impact test data of YGN3 using the backpropagation method. The input parameter for training is Rising clime. Half Period amplitude. The result shored that the neural network would be applied to LPMS. Also, applying the neural network to thin practical false alarm data during startup and impact test signal at nuclear power plant, the false alarms are reduced effectively.
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.32
no.6
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pp.703-710
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2012
A structural health monitoring technique for locating impact position in a composite plate is presented in this paper. The method employs a single sensor and spatial focusing properties of time reversal(TR) and inverse filtering(IF). We first examine the spatial focusing efficiency of both approaches at the impact position and its surroundings through impact experiments. The imaging results of impact localization show that the impact location can be accurately estimated in any position of the plate. Compared to existing techniques for locating impact or acoustic emission source, the proposed method has the benefits of using a single sensor and not requiring knowledge of anisotropic material properties and geometry of structures. Furthermore, it does not depend on a particular mode of dispersive Lamb waves that is frequently used in other ultrasonic testing of plate-like structures.
Impact forces induced by external object collisions can cause serious damages to civil engineering structures. While accurate and prompt identification of such impact forces is a critical task in structural health monitoring, it is not readily feasible for civil structures because the force measurement is extremely challenging and the force location is unpredictable for full-scale field structures. This study proposes a novel approach for identification of impact force including its location and time history using a small number of multi-metric observations. The method combines an augmented Kalman filter (AKF) and Genetic algorithm for accurate identification of impact force. The location of impact force is statistically determined in the way to minimize the AKF response estimate error at measured locations and then time history of the impact force is accurately constructed by optimizing the error co-variances of AKF using Genetic algorithm. The efficacy of proposed approach is numerically demonstrated using a truss and a plate model considering the presence of modelling error and measurement noises.
Investigations of the commercial aircraft impact effect on nuclear island infrastructures have been drawing extensive attention, and this paper aims to perform the safety assessment of Generation III nuclear power plant (NPP) buildings subjected to typical commercial aircrafts crash. At present Part III, the local damage of the rigid components of aircraft, e.g., engine and landing gear, impacting the steel concrete (SC) structures of NPP containment is mainly discussed. Two typical SC target panels with the thicknesses of 40 mm and 100 mm, as well as the steel cylindrical projectile with a mass of 2.15 kg and a diameter of 80 mm are fabricated. By using a large-caliber air gas gun, both the projectile penetration and perforation test are conducted, in which the striking velocities were ranged from 96 m/s to 157 m/s. The bulging velocity and the maximal deflection of rear steel plate, as well as penetration depth of projectile are derived, and the local deformation and failure modes of SC panels are assessed experimentally. Then, the commercial finite element program LS-DYNA is utilized to perform the numerical simulations, by comparisons with the experimental and simulated projectile impact process and SC panel damage, the numerical algorithm, constitutive models and the corresponding parameters are verified. The present work can provide helpful references for the evaluation of the local impact resistance of NPP buildings against the aircraft engine.
The objective of this study is to improve the survivability and reliability of the FBG sensor network in the structural health monitoring (SHM) system. Therefore, a model reconstruction soft computing recognition algorithm based on support vector regression (SVR) is proposed to achieve the high reliability of the FBG sensor network, and the grid search algorithm is used to optimize the parameters of SVR model. Furthermore, in order to demonstrate the effectiveness of the proposed model reconstruction algorithm, a SHM system based on an eight-point fiber Bragg grating (FBG) sensor network is designed to monitor the foreign-object low velocity impact of a CFRP composite plate. Simultaneously, some sensors data are neglected to simulate different kinds of FBG sensor network failure modes, the predicting results are compared with non-reconstruction for the same failure mode. The comparative results indicate that the performance of the model reconstruction recognition algorithm based on SVR has more excellence than that of non-reconstruction, and the model reconstruction algorithm almost keeps the consistent predicting accuracy when no sensor, one sensor and two sensors are invalid in the FBG sensor network, thus the reliability is improved when there are FBG sensors are invalid in the structural health monitoring system.
The purpose of this study was to investigate the gender difference in adolescent's problem behavior and depression, and to analyze the effects of marital conflict, parenting behavior, parent's monitoring on adolescents' problem behavior and depression. Data obtained from 453 students in middle school was used for final analysis. This study found that female adolescents showed higher level of depression than male adolescents. Male adolescents reported higher level of marital conflict than female adolescents. On the other hand, female adolescents showed more mother's monitoring than male adolescents. Path analysis revealed that parenting behavior and parent's monitoring were negatively influenced by marital conflict. Adolescents' depression was negatively influenced by parenting behavior, but problem behavior was not influenced by parenting behavior. Father's monitoring had an impact on problem behavior of male and female adolescents. Depression was influenced directly by marital conflict, but problem behaviors were not directly influenced by marital conflict.
In the automobile industry, structural health monitoring of fiber reinforced polymer composite parts is a widespread need for maintenance before breakdown of the functional elements or a complete vehicle. High performance sensors are generally used in many of the structural health monitoring operations. Within this study, a carbon fiber sewing thread has been used as a low cost laminate failure sensing element. The experimentation plan was set up according to the electrical conductance and flexibility of carbon fiber threads, advantages of preforming operations, and sewing mechanisms. The influence of the single thread damages by changing the electrical resistance and monitoring the impact location by using carbon thread sensors has been performed. Innovative utilization of relatively cost-effective carbon threads for monitoring the delamination of metallic inserts from the basic composite laminate structure is a highlighting feature of this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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