In this study, a technique for monitoring of fatigue damage of composite laminates by measuring the stiffness change using embedded intensity-based optical fiber sensors was investigated. Firstly, the underlying measurement principle and structure of intensity-based sensors and then a simple stiffness conversion process was explained. The monitoring technique was evaluated by fatigue tests of composite laminates with an embedded intensity-based sensor. From the test results, the response of the intensity-based sensor showed good correlation with that of surface mounted extensometer. Therefore, it can be concluded that the intensity-based sensors have good potential for the monitoring of fatigue damage of composite structures under fatigue loading. In addition, it could be confirmed that the intensity-based sensors have higher resistance to fatigue than the commercial electrical strain gauge.
본 논문에서는 YOLO 인공 지능 플랫폼을 이용하는 이상행동 감시 시스템을 구현하였으며, YOLO 시스템의 one-shot 감지 시스템 사용으로 기존 감시 시스템에 비해 우수한 응답 특성을 갖는다. YOLO 인공 플랫폼은 폭행, 절도, 방화와 같은 이상행동들로 구성된 이미지 세트로 학습되었다. 이상행동 감시 시스템은 서버와 클라이언트로 구성되어 있으며, 상용화될 경우 각종 범죄 문제를 풀기 위해 스마트시티에 적용이 가능하다.
In this paper, a hybrid vibration-impedance-based damage monitoring approach is experimentally evaluated for prestressed concrete (PSC) structures with local strand breakage. Firstly, the hybrid monitoring scheme is designed to alert damage occurrence from changes in vibration characteristics and to localize strand breakage from changes in impedance signatures. Secondly, a full-scale PSC anchorage is experimented to measure global vibration responses and local impedance responses under a sequence of simulated strand-breakage events. Finally, the measured data are analyzed using the hybrid monitoring framework. The change of structural condition (i.e., damage extent) induced by the local strand breakage is estimated by changes in a few natural frequencies obtained from a few accelerometers in the structure. The damaged strand is locally identified by tomography analysis of impedance features measured via an array of PZT (lead-zirconate-titanate) sensors mounted on the anchorage. Experimental results demonstrate that the strand breakage in the PSC structure can be accurately assessed by using the combined vibration and impedance features.
Electrical safety monitoring System (ESMS) is a critical component in modern power systems, which is characterized by large-scale access points, massive users and versatile requirements. For convenience of the information integration and analysis, the software development, maintenance, and application in the system, the cloud platform based ESMS is established and assessed in this paper. Firstly the framework of the system is proposed, and then the assessment scheme with a set of evaluation indices are presented, by which the appropriate cloud product can be chosen to meet the requirements of a specific application. Moreover, to calculate the weights of the evaluation indices under uncertainty, an improved interval AHP method is adopted to take into consideration of the fuzziness of expert scoring, the qualitative consistency test, and the two normalizations in the process of eigenvectors. Case studies have been made to verify the feasibility of the assessment approach for ESMS.
Recently, based on the smart structure concept, optical fiber sensors have been increasingly applied to monitor the various engineering and civil structural components. Repairs based on adhesively bonded fiber reinforce composite patches are more structurally efficient and much less damaging to the parent structure than standard repairs based on mechanically fastened metallic patches. As a result of the high reinforcing efficiency of bonded patches fatigue cracks can be successfully repaired. However, when such repairs are applied to primary structures, it is needed to demonstrate that its loss can be immediately detected. This approach is based on the "smart patch" concept in which the patch system monitors its own health. The objective of this study is to evaluate the potentiality of application of transmission-type extrinsic Fabry-Perot optical fiber sensor (TEFPI) to the monitoring of crack growth behavior of composite patch repaired structures. The sensing system of TEFPI and the data reduction principle for the detection of crack detection are presented. Finally, experimental results from the tests of center-cracked-tension aluminum specimens repaired with bonded composite patch is presented and discussed.
GPS는 차량용 네비게이션, 스마트폰 등의 일상생활에서 사용될 뿐만 아니라. 이동통신망, 전력망, 금융망 등 국가 기간통신망에 활용되는 중요한 인프라이다. 하지만 GPS는 신호세기가 미약하여 전파 교란에 매우 취약한 단점이 있다. GPS 교란은 사회적으로 혼란을 초래하는 심각한 문제이므로, 이를 예방 및 최소화하기 위하여 국가차원에서 GPS 전파교란 감시 기술 개발이 되어 운용되고 있다. 본 논문은 GPS L1/L2 대역의 교란신호를 검출하고, 교란신호의 방향 및 위치를 파악하는 기능을 제공하는 GPS 교란 감시장치의 구현 및 시험 결과를 제시한다. GPS 교란 감시 장치의 주요 기능, 형상 및 구성에 대해 설명하고, 동작 시나리오, S/W 및 H/W 구현 결과를 보여준다. 또한, GPS 교란신호를 발생시켜 검출, 방향파악 및 위치파악 시험을 수행하였고, 그 결과를 통해 GPS 교란 감시 장치가 정상적으로 동작됨을 보여준다.
In this study, a wireless crack sensor is developed for monitoring cracks propagating in two dimensions. This sensor is developed by incorporating a laser-based optical navigation sensor board (ADNS-9500) into a smart wireless platform (Imote2). To measure crack propagation, the Imote2 sends a signal to the ADNS-9500 to collect a sequence of images reflected from the concrete surface. These acquired images can be processed in the ADNS-9500 directly (the navigation mode) or sent to Imote2 for processing (the frame capture mode). The computed crack displacement can then be transmitted wirelessly to a base station. The design and the construction of this sensor are reported herein followed by some calibration tests on one prototype sensor. Test results show that the sensor can provide sub-millimeter accuracy under sinusoidal and step movement. Also, the two modes of operation offer complementary performance as the navigation mode is more accurate in tracking large amplitude and fast crack movement while the frame capture mode is more accurate for small and slow crack movement. These results illustrate the feasibility of developing such a crack sensor as well as point out directions of further research before its actual implementation.
본 논문에서는 하 폐수 처리장 관리에 있어 가장 중요한 각종 센서 데이터를 획득하고 관리하여 자동화하는 것을 목적으로 하는 모니터링 콘트롤 시스템을 IP기반으로 개발 하였다. 본 논문에서는 제안된 기술의 구현과정을 통해서 언제 어디서나 네트워크 접속 환경하에서 PC뿐만 아니라 스마트 기기(스마트폰, 태블렛PC 등)를 통해서도 하 폐수 처리장의 모니터링과 콘트롤을 검증하였으며, 센싱데이터의 통신성능도 근거리무선 환경을 통해 검증함으로써 제안 기술의 유용성을 확인하였다.
u-라이프 케어 단말기는 생체 정보를 수집하고, 운동을 패턴 별로 분류, 저장하고 일정 시간마다 안드로이드 폰에 블루투스 무선통신을 통해 전송한다. 전송된 정보는 안드로이드 폰 어플리케이션을 통해 확인할 수 있다. u-라이프 케어 단말기는 3축 가속도 센서를 이용하여 활동량을 모니터링한 후 소모한 칼로리를 계산한다. 생체 데이터 마이닝을 통해 건강상태를 판단하고 적절한 맞춤형 운동치료를 컨설팅하게 된다. 생체 정보를 전송할 때 블루투스 무선통신을 통해 안드로이드 폰에 바로 전송하기 때문에 기존의 라이프케어 제품들에서 센싱된 정보를 웹서버에 전송하기 위해 사용되어지는 모바일 게이트웨이나 홈 게이트웨이가 별도로 필요치 않다는 장점을 가지고 있다.
최근에는 딥러닝 기술 등을 활용한 영상기반 기술들이 많이 연구되고 있다. 또한 영상기반 기술을 철도역사 시스템에 적용한 지능형 운영 및 관리 시스템 개발을 위한 많은 연구들이 있다. 따라서 본 논문에서는 철도역사 승객 및 시설 감시, 철도승강장 감시, 철도역사 화재 감시, 그리고 철도역사 운용 및 설계를 더욱 효율적으로 할 수 있는 스마트 철도역사시스템 구축을 위하여 영상기반 기술을 활용한 국내외 연구들을 분석한다. 그리고 앞으로 새로운 영상기반 기술을 적용하여 스마트 철도역사시스템 구축에 필요한 시스템을 개발하는 연구의 방향을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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