Installation of sensors networks for continuous in-service monitoring of structures and their efficiency conditions is a current research trend of paramount interest. On-line monitoring systems could be strategically useful for road infrastructures, which are expected to perform efficiently and be self-diagnostic, also in emergency scenarios. This work researches damage detection in composite concrete-steel structures that are typical for highway overpasses and bridges. The techniques herein proposed assume that typical damage in the deck occurs in form of delamination and cracking, and that it affects the peak power spectral density of dynamic curvature. The investigation is performed by combining results of measurements collected by long-gauge fiber optic strain sensors installed on monitored structure and a statistic approach. A finite element model has been also prepared and validated for deepening peculiar aspects of the investigation and the availability of the method. The proposed method for real time applications is able to detect a documented unusual behavior (e.g., damage or deterioration) through long-gauge fiber optic strain sensors measurements and a probabilistic study of the dynamic curvature power spectral density.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.3
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pp.329-334
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2014
Recently, various electronic functions are developed for car drivers as the advent of electrical automobile. Especially, there are functions to examine for preventing drowsy or healthcare through monitoring brainwave(EEG) of drivers in real time. This function can be provided by transmitting driver's EEG, and the network function for transmission among cars or between car and road side infrastructure is a vital issue. Therefore, in this paper, to provide efficient routing protocol for transmitting EEG data at a cross road in an urban area, 5 different wireless communication network applied each routing protocol such as AODV, DSR, GRP, OLSR, and TORA is designed and simulated in the OPNet network simulator, then it is evaluated for the result.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.5
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pp.95-102
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2014
In this paper, we propose the high speed PLC-based automatic control system for a smart LED streetlight. The proposed the automatic control system were constructed of a power line modem part and monitoring part, streetlight controller part for the high speed communication frequency band and streetlight ballasts characterization and real-time remote control using a high-speed PLC network, and it was designed to meet to lighting grades conditions of KS road lighting standards. The proposed automatic control system were easy monitoring of the power consumption using PC through to the comparison result of the existing streetlight system. As a result, it was confirmed to the possibility of efficient operation for the real-time monitoring and maintenance by induction of reasonable power consumption through to the LED streetlight state checking and remote-control. In addition, we proved to improvement of expected effects for the power cost savings, the energy efficiency, and streetlight differentiation and advanced.
Health monitoring of civil infrastructures, in particular, old bridges that are still in service, has become more than necessary, given the risk that a possible degradation or failure of these infrastructures can induce on the safety of users in addition to the resulting commercial and economic impact. Bridge integrity assessment has attracted significant research efforts over the past forty years with the aim of developing new damage identification methods applicable to real structures. The bridge of Ouled Mimoun (Tlemcen, Algeria) is one of the oldest railway structure in the country. It was built in 1889. This bridge, which is too low with respect to the level of the road, has suffered multiple shocks from various machines that caused considerable damage to its central part. The present work aims to analyze the stability of this bridge by identifying damages and evaluating the damage rate in different parts of the structure on the basis of a finite element model. The applied method is based on an inverse analysis of the normal stress responses that were calculated from the corresponding recorded strains, during the passage of a real train, by means of a set of strain gauges placed on certain elements of the bridge. The results obtained from the inverse analysis made it possible to successfully locate areas that were really damaged and to estimate the damage rate. These results were also used to detect an excessive rigidity in certain elements due to the presence of plates, which were neglected in the numerical reference model. In the case of the continuous bridge monitoring, this developed method will be a very powerful tool as a smart health monitoring system, allowing engineers to take in time decisions in the event of bridge damage.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.23
no.5
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pp.596-611
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2007
Resuspended dust from paved roads in Seoul and Incheon metropolitan areas is regarded as one of the major $PM_{10}$ sources in these areas, according to the recent emission estimates using the emission factors compiled in AP-42. It is well known that the AP-42 model for estimating $PM_{10}$ emissions from paved roads requires information on silt loadings of particular paved roads. The conventional AP-42 method (vacuum swept method) for road silt sampling, however, is expensive, time consuming, and dangerous. These drawbacks led us to develop a Mobile Dust Monitoring System (MDMS) capable of doing real time measurements of silt loading of paved roads, thereby we could get higher resolution silt loading data both in terms of time and space without too much human efforts and danger. In this study, for the real-time measurement of silt loading of paved roads, the principle used in the TRAKER method of U.S. Desert Research Institute was employed and the entire sampling systems including data acquisition system were designed for theses purpose and mounted on a SUV. The correlation between the silt loading measured by vacuum swept method and the speed corrected ${\Delta}Dust$ was derived for the vehicle-based silt loading measurements, and then the variations of silt loading on paved roads were surveyed using the MDMS in test routes of Seoul and Incheon. From the results of real-time measurements, temporal and spatial variations of silt loading data together with the existence of hot spots were observed for paved roads in Seoul and Incheon. The result of this study will be employed to estimate fugitive dust emissions from paved roads.
A novel vision-based scheme of extracting real-time traffic information parameters is presented. The method is based on a region classification followed by a spatio-temporal image analysis. The detection region images for each traffic lane are classified into one of the three categories: the road, the vehicle, and the shadow, using statistical and structural features. Misclassification in a frame is corrected by using temporally correlated features of vehicles in the spatio-temporal image. Since only local images of detection regions are processed, the real-time operation of more than 30 frames per second is realized without using dedicated parallel processors, while ensuring detection performance robust to the variation of weather conditions, shadows, and traffic load.
This paper introduces a video based traffic monitoring system for detecting vehicles and obstacles on the road. To segment moving objects from image sequence, we adopt the background subtraction algorithm based on the local binary patterns (LBP). Recently, LBP based texture analysis techniques are becoming popular tools for various machine vision applications such as face recognition, object classification and so on. In this paper, we adopt an extension of LBP, called the Diagonal LBP (DLBP), to handle the background subtraction problem arise in vision-based autonomous parking systems. It reduces the code length of LBP by half and improves the computation complexity drastically. An edge based shadow removal and blob merging procedure are also applied to the foreground blobs, and a pose estimation technique is utilized for calculating the position and heading angle of the moving object precisely. Experimental results revealed that our system works well for real-time vehicle localization and tracking applications.
Air quality of indoor space environment is affected by various pollutants like as particles and chemical stuffs. The indoor air pollution affects directly the human respiration organs to cause consequently unpleasant mental status. The $CO_2$ concentration level is one of the harmful components of air pollutants. Major factor to increase the $CO_2$ concentration level is the people's breath amount in indoor. The car exhaust gas diffused from the around road also has strong affect on $CO_2$ concentration. There are some other reasons to affect the $CO_2$ concentration change, such as, real-time change of the population movement, closeness to the indoor air flow inlet window and changes in road car traffic amount. A remote monitoring system to measure environmental indoor air pollution concerning on the $CO_2$ concentration was studied and installed realized set-up model. Zigbee network configuration was applied for this system and the $CO_2$ concentration data were collected through USN network. A software program was developed to assure systematic analysis and to display real-time data on web pages. For the experimental test various condition was set up, like as, window opening, stopping air condition operation and adjusting fan heater work, etc. The analysis result showed the relation of various environmental conditions to $CO_2$ concentration changes. The causes to increase $CO_2$ concentration were experimentally defined as windows closing, the stopping air condition system, fan heater operation. To keep the $CO_2$ concentration under the legally required ppm level in public access indoor space, the developed remote measurement system will be usefully applied.
Proceedings of the Korean Society of Machine Tool Engineers Conference
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2002.04a
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pp.76-81
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2002
The characteristics of the track are important concerning the mobility of tracked vehicles. It can be represented in terms of the track tension and maintaining the track tension adequately guarantees the stable and improved driving of the tracked vehicles. The track tension must be known in order to be controlled and it needs to be estimated in real-time because it is difficult to be measured. The tension around idler and sprocket can be controlled by the frizzy logic control system base on the estimated values. Dynamic Track Tensioning System(DTTS) which is estimating and controlling the track tension. In this paper, simulation tool is developed in order to apply the DTTS to real battle tanks. To construct the simulation tool, the Modeling the tracked vehicle, constructing estimation system, and designing controller should be achieved first and then all subsystem should be organized in one. The simulation tool make the RecurDyn model of tracked vehicle, which is plant model, and the control system exchange their data simultaneously. Simulation with many kinds of driving conditions and road conditions is carried out and the results are interpreted. The interpretation provides necessary information to apply the DTTS to real battle tanks.
Maintaining track tension in tracked vehicles minimizes the excessive load on the tracks and prevents the peal-off of tracks from the road-wheel, and adequately guarantees the stable and improved driving of the tracked vehicles. However, the track tension cannot be easily measured due to the limitation in the sensor technology, harsh environment, etc. In this study, the track tension is estimated in real-time from the measurable signals of tracked vehicles and controlled based on a fuzzy logic controller. The proposed control system is implemented on tracked vehicles and its performance is evaluated under various driving conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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