Despite efforts to reduce unexpected accidents at confined construction sites, choking accidents continue to occur. Because of the poorly ventilated atmosphere, particularly in long, confined underground spaces, workers are subject to dangerous working conditions despite the use of artificial ventilation. Moreover, the traditional monitoring methods of using portable gas detectors place safety inspectors in direct contact with hazardous conditions. In this study, a long-range (LoRa)-based wireless safety monitoring system that features the network organization, fault-tolerant, power management, and a graphical user interface (GUI) was developed for underground construction sites. The LoRa wireless data communication system was adopted to detect hazardous gases and oxygen deficiency within a confined underground space with adjustable communication range and low power consumption. Fault tolerance based on the mapping information of the entire wireless sensor network was particularly implemented to ensure the reliable operation of the monitoring system. Moreover, a sleep mode was implemented for the efficient power management. The GUI was also developed to control the entire safety-monitoring system and to manage the measured data. The developed safety-monitoring system was validated in an indoor testing and at two full-scale water pipeline construction sites.
This Study constructs a dashboard system to synthetically and systematically monitor national R&D information based on data warehouse. Managing the national R&D statistics and trend is important since it provides data for policies and decision making for national R&D. Many agencies related to national R&D information collect the basic R&D statistic data which provides the basis of logical decision making and R&D policies. The data has not well been used. The data has not been consistently collected nor managed. The raw data has not been organized nor processed to meet various demands. The needs has been arisen for a consistent national R&D monitoring system to increase the relevance, accessibility and efficiency of data for various users. This study selects 25 key indicators based on the user requirements and designs data warehouse for supporting the indicators using star schema. The dashboard system is developed in this study provides the infrastructure of monitoring national R&D information and analytic environment of supporting statistical analysis and time-series data analysis.
1. Introduction 2. Related Work 3. Secure Data Transmission on web-based monitoring and control System 3.1 Requirement facts with the Security for the Secure Data Transmission 3.2 Architecture for the Secure Data Transmission 4. Conclusions and Further Research
The engineering background of this article is an ancient wooden building with extremely high historic and cultural values in Tibet. A full understanding of the dynamic behaviour of this historic building under in-service environments is the basis to assess the condition of the structure, especially its responses to earthquake, environmental and operational loading. A dynamic monitoring system has been installed in the building for over one year and the large amounts of high quality data have been obtained. The paper aims at studying the dynamic behaviour of the wooden building in seismic and operational conditions using the field monitoring data. Specifically the effects of earthquake and crowd loading on the structure's dynamic response are investigated. The monitoring data are decomposed into principal components using the Singular Spectrum Analysis (SSA) technique. The relationship between the average acceleration amplitude and frequencies of the principle components and operational conditions has been discussed. One main contribution is to understand the health condition of complex ancient building based on large databases collected on the field.
This is the first of two companion papers that analyse ten years of on-site monitoring data for the Confederation Bridge to determine the validity of the original wind speeds and wind loads predicted in 1994 when the bridge was being designed. The check of the original design values is warranted because the design wind speed at the middle of Northumberland Strait was derived from data collected at shore-based weather stations, and the design wind loads were based on tests of section and full-aeroelastic models in the wind tunnel. This first paper uses wind, tilt, and acceleration monitoring data to determine the static and dynamic responses of the bridge, which are then used in the second paper to derive the static and dynamic wind loads. It is shown that the design ten-minute mean wind speed with a 100-year return period is 1.5% less than the 1994 design value, and that the bridge has been subjected to this design event once on November 7, 2001. The dynamic characteristics of the instrumented spans of the bridge including frequencies, mode shapes and damping are in good agreement with published values reported by others. The on-site monitoring data show bridge response to be that of turbulent buffeting which is consistent with the response predicted at the design stage.
This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the real-world driving study, 52 drivers drove approximately 11.0 km of rural road (about 20 min), 7.9 km of urban road (about 25 min), and 20.8 km of highway (about 20 min). The results suggested that the appropriate number of blinks during the last 60 seconds was 4 times, and the head movement interval was 35 seconds. The results from drowsy driving data will be presented in another paper - part 2.
This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the drowsy driving study, 10 drivers drove approximately 37 km of a monotonous highway (about 22 min) twice. The results suggested that the appropriate duration of eyes continuously closed was 4 seconds. The results from real-world driving data were presented in the other paper - part 1.
The real-time traffic data is generated continuous and unbounded stream data type while intelligent transport system (ITS) needs to provide various and high quality services by combining with spatial information. Traditional database techniques in ITS has shortage for processing dynamic real-time stream data and static spatial data simultaneously. In this paper, we design and implement an advanced traffic monitoring system (ATMS) with the integration of existed data stream management system (DSMS) and spatial DBMS using IntraMap. Besides, the developed ATMS can deal with the stream data of DSMS, the trajectory data of relational DBMS, and the spatial data of SDBMS concurrently. The implemented ATMS supports historical and one time query, continuous query and combined query. Application programmer can develop various intelligent services such as moving trajectory tracking, k-nearest neighbor (KNN) query and dynamic intelligent navigation by using components of the ATMS.
Kim, Yuhee;Kim, Hyunsoo;Shin, Soobong;Park, Jong-Chil
비파괴검사학회지
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제32권6호
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pp.648-660
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2012
Reliable response measurements are extremely important for proper bridge health monitoring but incomplete and unreliable data may be acquired due to sensor problems and environmental effects. In the case of a sensor malfunction, parts of the measured data can be missing so that the structural health condition cannot be monitored reliably. This means that the dynamic characteristics of natural frequencies can change as if the structure is damaged due to environmental effects, such as temperature variations. To overcome these problems, this paper proposes a systematic procedure of data analysis to recover missing data and eliminate the environmental effects from the measured data. It also proposes a health index calculated statistically using revised data to evaluate the health condition of a bridge. The proposed method was examined using numerically simulated data with a truss structure and then applied to a set of field data measured from a cable-stayed bridge.
Owing to the higher temporal resolution, meteorological satellite data is widely used to monitor the disasters happened on the earth's surface. However, the precision of identifying disaster information is limited by the poor spatial resolution. As known, GIS technology is good at processing and analyzing the geographic information. The result shows, integrating with GIS technology, the ability of monitoring forest fire using meteorological satellite data has been greatly improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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