Journal of the Korean Society for Aviation and Aeronautics
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v.29
no.2
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pp.55-66
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2021
ICAO recommended that airspace monitoring and periodic safety assessments in each Contracting State ensure the stability of the airspace, since reducing the aircraft lateral and vertical separation intervals would rather increase the risk of collision. The target level of safety of the AKARA-FUKUE Corridor at the southern end of Jeju was 247×10-9. In simple comparison, this means that the risk of an aircraft collision in this area (international safety standards, 5.0×10-9) is about 50 times higher. The scope of this study is to organize the concept of terms, analyze the air traffic volume, the current status of navigational safety facility usage fees, and investigations of an aircraft collision risk in Jeju southern air corridor. Analyzing government policies and overseas evaluations, revising some of the existing contents, presenting some of the additional contents of new routes, and changing the instrument procedure for Korean-Chinese routes, change of arrive/departure route between Incheon Airport and Shanghai Airport, reduce the risk of aircraft collisions. We hope to restore airspace sovereignty, contribute to policies for the government to take the lead in solving this problem, and expect stability and operational efficiency in air traffic.
The loss of cable tension for civil infrastructure reduces structural bearing capacity and causes harmful deformation of structures. Currently, most of the structural health monitoring (SHM) approaches for cables rely on contact transducers. This paper proposes a cable tension identification technology using percussion sound, which provides a fast determination of steel cable tension without physical contact between cables and sensors. Notably, inspired by the concept of tensioning strings for piano tuning, this proposed technology predicts cable tension value by deep learning assisted classification of "percussion" sound from tapping a steel cable. To simulate the non-linear mapping of human ears to sound and to better quantify the minor changes in the high-frequency bands of the sound spectrum generated by percussions, Mel-frequency cepstral coefficients (MFCCs) were extracted as acoustic features to train the deep learning network. A convolutional neural network (CNN) with four convolutional layers and two global pooling layers was employed to identify the cable tension in a certain designed range. Moreover, theoretical and finite element methods (FEM) were conducted to prove the feasibility of the proposed technology. Finally, the identification performance of the proposed technology was experimentally investigated. Overall, results show that the proposed percussion-based technology has great potentials for estimating cable tension for in-situ structural safety assessment.
Hyoung-Su Han;Trang An Duong;Chang Won Ahn;Byeong Woo Kim;Jae-Shin Lee
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.36
no.5
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pp.433-441
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2023
Piezoelectric ceramics play an important role in electrical and electronic devices such as sensors, actuators, and microelectronic devices. However, traditional ceramics are difficult to be used in various process industries due to their high brittleness and low flexibility. Therefore, piezoelectric paint sensors have been designed for application to the curved surfaces of complicated structures. Furthermore, recently, significant attention has been focused on the development of paint sensors that can be used as structure health monitoring sensors for vibration, impact, and acoustic emission. Several studies have successfully demonstrated the possibility that smart paint sensors can take the place of traditional ceramic sensors. In this review, we briefly introduce the concept of the piezoelectric paint sensors and the expected application field as well as their preparation and history.
Jung-Yeol Kim;Myung-Jin Chae;Giu Lee;Jae-Woo Park;Moon-Young Cho
International conference on construction engineering and project management
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2009.05a
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pp.1324-1327
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2009
Social infrastructure is the basis of public welfare and should be recognized and managed as important assets. Bridge is one of the most important infrastructures to be managed systematically because the impact of the failure is critical. It is essential to monitor the performance of bridges in order to manage them as an asset. But current analytical methods such as predictive modeling and structural analysis are very complicated and difficult to use in practice. To apply these methods, structural and material condition data collection should be performed in each element of bridge. But it is difficult to collect these detailed data in large numbers and various kinds of bridges. Therefore, it is necessary to collect data of major measurement items and predict the life of bridges roughly with advanced information technologies. When certain measurement items reach predefined limits in the monitoring bridges, precise performance measurement will be done by detailed site measurement. This paper describes the selection of major measurement items that can represent the tendency of bridge life and introduces automated bridge data collection test-bed using wireless sensor network technology. The following will be major parts of this paper: 1) Examining the features of conventional bridge management system and data collection method 2) Mileage concept as a bridge life indicator and measuring method of the indicator 3) Test-bed of automated and real-time based bridge life indicator monitoring system using wireless sensor network
While buildings in recent days become taller and larger, many problems occur during the management of construction. Particularly, as the vertical movement of manpower and materials during construction has become longer while the lifting frequency and load increase, the need for a good lifting management practice is also increasing. Therefore, this study presents a real-time lifting performance monitoring system that can store and manage lifting records for construction management. Through review of literature and preceding studies related to construction lift, the concept of lift planning and operation management was understood, leading to the development of a system to monitor lifting operation and performance information. This system enabled quick measurement of the lifting performance during construction phase while responding to changes in the project schedule. To verify this system, a case study was conducted in which the current status and characteristics of the sensing-based lifting performance were derived.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.5
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pp.1708-1734
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2022
In the development of logistics system, the breakthrough of important technologies such as technology platform for logistics information management and control is the key content of the study. Based on Javascript and JQuery, the logistics system realizes real-time monitoring, collection of historical status data, statistical analysis and display, intelligent recommendation and other functions. In order to strengthen the cooperation of warehouse storage, enhance the utilization rate of resources, and achieve the purpose of real-time and visual supervision of transportation equipment and cargo tracking, this paper studies the VNF dynamic deployment and SFC routing problem in the network load change scenario based on the logistics system. The BIP model is used to model the VNF dynamic deployment and routing problem. The optimization objective is to minimize the total cost overhead generated by each SFCR. Furthermore, the application of the SFC mapping algorithm in the routing topology solving problem is proposed. Based on the concept of relative cost and the idea of topology transformation, the SFC-map algorithm can efficiently complete the dynamic deployment of VNF and the routing calculation of SFC by using multi-layer graph. In the simulation platform based on the logistics system, the proposed algorithm is compared with VNF-DRA algorithm and Provision Traffic algorithm in the network receiving rate, throughput, path end-to-end delay, deployment number, running time and utilization rate. According to the test results, it is verified that the test results of the optimization algorithm in this paper are obviously improved compared with the comparison method, and it has higher practical application and promotion value.
Journal of the Korean institute of surface engineering
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v.57
no.3
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pp.208-213
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2024
With the development of industry, miniaturization and densification of semiconductor components are rapidly progressing. Particularly, as demand surges across various sectors, efficiency in productivity has emerged as a crucial issue in semiconductor component manufacturing. Maximizing semiconductor productivity requires real-time monitoring of semiconductor processes and continuous reflection of the results to stabilize processes. However, various unexpected variables and errors in judgment that occur during the process can cause significant losses in semiconductor productivity. Therefore, while the development of a reliable manufacturing system is important, the importance of developing sensor technology that can complement this and accurately monitor the process is also growing. In this study, conducted a basic research on the concept of diagnostic sensors for thickness based on the physical changes of thin films due to etching. It observed changes in resistance corresponding to variations in thin film thickness as etching processes progressed, and conducted research on the correlation between these physical changes and thickness variations. Furthermore, to assess the reliability of thin film thickness measurement sensors, it conducted multiple measurements and comparative analyses of physical changes in thin films according to various thicknesses.
Safety and structural integrity of civil structures, like bridges and buildings, can be substantially enhanced by employing appropriate structural health monitoring (SHM) techniques for timely diagnosis of incipient damages. The information gathered from health monitoring of important infrastructure helps in making informed decisions on their maintenance. This ensures smooth, uninterrupted operation of the civil infrastructure and also cuts down the overall maintenance cost. With an early warning system, SHM can protect human life during major structural failures. A real-time online damage localization technique is proposed using only the vibration measurements in this paper. The concept of the 'Degree of Scatter' (DoS) of the vibration measurements is used to generate a spatial profile, and fractal dimension theory is used for damage detection and localization in the proposed two-phase algorithm. Further, it ensures robustness against environmental and operational variability (EoV). The proposed method works only with output-only responses and does not require correlated finite element models. Investigations are carried out to test the presented algorithm, using the synthetic data generated from a simply supported beam, a 25-storey shear building model, and also experimental data obtained from the lab-level experiments on a steel I-beam and a ten-storey framed structure. The investigations suggest that the proposed damage localization algorithm is capable of isolating the influence of the confounding factors associated with EoV while detecting and localizing damage even with noisy measurements.
Structural health monitoring (SHM) systems are necessary to achieve smart predictive maintenance and repair planning as well as they lead to a safe operation of mechanical structures. In the context of vibration-based SHM the measured structural responses are employed to draw conclusions about the structural integrity. This usually leads to a mathematically illposed inverse problem which needs regularization. The restriction of the solution set of this inverse problem by using prior information about the damage properties is advisable to obtain meaningful solutions. Compared to the undamaged state typically only a few local stiffness changes occur while the other areas remain unchanged. This change can be described by a sparse damage parameter vector. Such a sparse vector can be identified by employing $L_1$-regularization techniques. This paper presents a novel framework for damage parameter identification by combining sparse solution techniques with an Extended Kalman Filter. In order to ensure sparsity of the damage parameter vector the measurement equation is expanded by an additional nonlinear $L_1$-minimizing observation. This fictive measurement equation accomplishes stability of the Extended Kalman Filter and leads to a sparse estimation. For verification, a proof-of-concept example on a quadratic aluminum plate is presented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.6
no.6
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pp.547-554
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2005
Virtual Laboratory is the new concept in the field of Control & Measurement as network technology development, it is used in many university and institute nowadays. It is possible to control and measure the instrument in anywhere, anytime by the use of Virtual Laboratory and we can raise the efficiency of experiment. In this paper, we review the concept and necessity of Virtual Laboratory at first and discuss about how we can implement Virtual Laboratory. Then we design framework of Client-Server based Virtual Laboratory fur operating of remote instrument through network, and finally we suggest system model of Virtual Laboratory capable of controlling & monitoring of instrument.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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