Abnormal condition inevitably occurs during operation of water distribution system (WDS) and requires the isolation of certain areas using isolation valves. In general, the determination of the optimal location of isolation valves considered minimization of hydraulic failures as isolation of certain areas causes a change in hydraulic states (e.g., flow direction, velocity, pressure, etc.). Water quality failure can also be induced by changes in hydraulics, which have not been considered for isolation valve system design. Therefore, this study proposes a new isolation valve system design methodology to prevent unexpected water quality failure events. The new methodology considers flow direction change ratio (FDCR), which accounts for flow direction changes after isolation of the area, as a constraint while reliability is used as the objective function. The optimal design model has been applied to a synthetic grid network and the results are compared with the traditional design approach. Results show that considering FDCR can eliminate flow direction changes while average pressure and coefficient of variation of pressure, velocity, and hydraulic geodesic index (HGI) outperform compared to the traditional design approach. The proposed methodology is expected to be a useful approach to minimizing unexpected consequences by traditional design approaches.
Lee Kang Ho;Park Hyung Moo;Rhee Jin Koo;Koo Kyung Heon
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.42
no.7
s.337
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pp.57-62
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2005
This paper describes the design of a high performance microwave single pole double throw (SPDT) monolithic microwave integrated circuit switch using GaAs pHEMT process. The switch design proposes a novel coplanar waveguide (CPW) impedance transform network which results in the low insertion loss and high isolation by compensating for the FET parasitics to get the low on-resistance and low off-capacitance. The proposed switch has the measured isolation of better than 24 dB and insertion loss of less than 2.6 dB from 53 to 61 GHz. The chip is fabricated with the size of 2.2mm $\times$ 1.6 mm.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.14
no.7
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pp.830-837
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2004
Neural networks-based fault diagnosis algorithm to detect and isolate faults in the nonlinear systems is proposed. In the proposed method, the fault is detected when the errors between the system output and the multilayer neural network-based nominal model output cross a Predetermined threshold. Once a fault in the system is detected, the system outputs are transferred to the fault classifier by nultilayer/ART2 NN (adaptive resonance theory 2 neural network) for fault isolation. From the computer simulation results, it is verified that the proposed fault diagonal method can be performed successfully to detect and isolate faults in a nonlinear system.
The health conditions of in-service civil infrastructures can be evaluated by employing structural health monitoring technology. A reliable health evaluation result depends heavily on the quality of the data collected from the structural monitoring sensor network. Hence, the problem of sensor fault diagnosis has gained considerable attention in recent years. In this paper, an innovative sensor fault diagnosis method that focuses on fault detection and isolation stages has been proposed. The dynamic or auto-regressive characteristic is firstly utilized to build a multivariable statistical model that measures the correlations of the currently collected structural responses and the future possible ones in combination with the canonical correlation analysis. Two different fault detection statistics are then defined based on the above multivariable statistical model for deciding whether a fault or failure occurred in the sensor network. After that, two corresponding fault isolation indices are deduced through the contribution analysis methodology to identify the faulty sensor. Case studies, using a benchmark structure developed for bridge health monitoring, are considered in the research and demonstrate the superiority of the new proposed sensor fault diagnosis method over the traditional principal component analysis-based and the dynamic principal component analysis-based methods.
This paper investigates the design and performance of a digital on-channel repeater (DOCR) for use in Advanced Television Systems Committee (ATSC) digital television (DTV) broadcasting. The main drawback of a DOCR is the echo interference caused by coupling between transmitter and receiver antennas, which induces system instability and performance degradation. In order to overcome this problem, an echo canceller based on the adaptive echo channel estimation (ECE) technique has been researched and applied for a DOCR. However, in the case of ATSC, the pilot signal, which is used for carrier synchronization, may cause a DC offset error and reduce the isolation performance of the echo canceller for a DOCR in an ATSC network. Moreover, since the multipath fading effect of a radio channel usually occurs in a real environment, it should be minimized to improve the overall performance of a DOCR. Therefore, due to the limited isolation performance of echo canceller and the multipath fading effect, an interference cancellation system (ICS) is proposed for a DOCR in an ATSC network. The performance of the proposed DOCR with an ICS is evaluated by software simulation and hardware test results.
Kim, Daeill;Park, Sungchan;Go, Jooyeon;Yeom, Chunho
Journal of the Korean Society of Safety
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v.35
no.2
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pp.84-93
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2020
In recent years, the scale of damage from disasters such as earthquakes and large-scale fires and floods that are occurring in Korea is increasing. Accordingly, interest in urban disaster prevention that combines living infrastructure such as roads and parks is boosting, and it is urgent to prepare measures to reduce the damage scale of local cities. The purpose of this study is to derive implications for disaster prevention measures in areas where disaster prevention safety of local cities is weak through examples of disaster prevention safety of local cities in case of disaster. To this end, this study analyzed the regional characteristics, current status, and disaster prevention problems of regional cities in Japan, and selected disaster-vulnerable areas, and considered the distance relationship between disaster prevention bases through road network analysis. In addition, road closure simulation using ArcGIS Network Analyst was conducted to analyze disaster prevention safety in the area. As a result, the situation of the village which has a high possibility of isolation by natural disasters was grasped in advance. Through this, the suburbs confirmed the necessity of supplementing the disaster prevention function through transportation maintenance such as forest roads, and it was found that the city needs to prepare a risk management system. Furthermore, this study suggests the need for research on areas with a high possibility of isolation, especially in areas where disaster prevention functions are weak in local cities in case of disaster, and shows countermeasures for disaster prevention measures and resident education.
We propose an ART2 neural network-based fault diagnosis method to diagnose of sensor in the gas monitoring system. In the proposed method, using thermal modulation of operating temperature of sensor, the signal patterns are extracted from the voltage of load resistance. Also, fault classifier by ART2 NN (adaptive resonance theory 2 neural network) with uneven vigilance parameters is used for fault isolation. The performances of the proposed fault diagnosis method are shown by simulation results using real data obtained from the gas monitoring system.
In this paper we have presented a condition monitoring method of check valve using neural network. The acoustic emission sensor was used to acquire the condition signals of check valve in direct vessel injection (DVI) test loop. The acquired sensor signal pass through a signal conditioning which are consisted of steps; rejection of background noise, amplification, analogue to digital conversion, extract of feature points. The extracted feature points which represent the condition of check valve was utilized input values of fault diagnosis algorithms using pre-learned neural network. The fault diagnosis algorithm proceeds fault detection, fault isolation and fault identification within limited ranges. The developed algorithm enables timely diagnosis of failure of check valve’s degradation and service aging so that maintenance and replacement could be preformed prior to loss of the safety function. The overall process has been experimented and the results are given to show its effectiveness.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.9
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pp.775-782
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2016
In this paper, we propose a dual-band GPS antenna using a single-layer coupled-feed structure for improvement of isolation and design complexity. The proposed antenna consists of a central feed patch and outer dual loops, and the loops are electromagnetically fed by the feed patch to induce currents. This feeding network can improve the isolation between antenna elements arranged in small arrays because the magnetic field strength near the antenna is minimized by confining the fields around the dual loops. The isolation characteristics of the proposed antenna are compared with those of the conventional multi-layer patch antenna, and the average field strength and the isolation are improved by 3 dB and 2 dB, respectively, which verifies that the antenna is suitable for small CRPA arrays.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2020.06a
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pp.115-115
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2020
Water network partitioning (WNP) is an initiative technique to divide the original water distribution network (WDN) into several sub-networks with only sparse connections between them called, District Metered Areas (DMAs). Operating and managing (O&M) WDN through DMAs is bringing many advantages, such as quantification and detection of water leakage, uniform pressure management, isolation from chemical contamination. The research of WNP recently has been highlighted by applying different methods for dividing a network into a specified number of DMAs. However, it is an open question on how to determine the optimal number of DMAs for a given network. In this study, we present a method to divide an original WDN into DMAs (called Clustering) based on community structure algorithm for auto-creation of suitable DMAs. To that aim, many hydraulic properties are taken into consideration to form the appropriate DMAs, in which each DMA is controlled as uniform as possible in terms of pressure, elevation, and water demand. In a second phase, called Sectorization, the flow meters and control valves are optimally placed to divide the DMAs, while minimizing the pressure reduction. To comprehensively evaluate the WNP performance and determine optimal number of DMAs for given WDN, we apply the framework of multiple-criteria decision analysis. The proposed method is demonstrated using a real-life benchmark network and obtained permissible results. The approach is a decision-support scheme for water utilities to make optimal decisions when designing the DMAs of their WDNs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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