Due to the increase in energy consumption, and eco-friendly policies, there is a need for efficient energy consumption in buildings. Anomaly power detection based on deep learning are being used. Because of the difficulty in collecting anomaly data, anomaly detection is performed using reconstruction error with a Recurrent Neural Network(RNN) based autoencoder. However, there are some limitations such as the long time required to fully learn temporal features and its sensitivity to noise in the train data. To overcome these limitations, this paper proposes the TCN-USAD, combined with Temporal Convolution Network(TCN) and UnSupervised Anomaly Detection for multivariate data(USAD). The proposed model using TCN-based autoencoder and the USAD structure, which uses two decoders and adversarial training, to quickly learn temporal features and enable robust anomaly detection. To validate the performance of TCN-USAD, comparative experiments were performed using two building energy datasets. The results showed that the TCN-based autoencoder can perform faster and better reconstruction than RNN-based autoencoder. Furthermore, TCN-USAD achieved 20% improved F1-Score over other anomaly detection models, demonstrating excellent anomaly detection performance.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.3
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pp.562-568
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2017
A precast floating slab track with a 5m slab panel and installed with isolators is proposed to solve the noise and vibration problem at existing elevated railway stations. Thus, the construction can be carried out rapidly without interrupting the train operation. However, dynamic instability problems may be caused by repeated discontinuities in track due to the short slab panel length and excessive rail displacement due to the inherent operation mechanism of a floating system in reducing the vibration. Furthermore, the difference of the supporting stiffness at the transition between the floating track and ballast track may raise problems. In this study, the assessment factors to evaluate the dynamic stability of the precast floating slab track are presented and assessed with the vehicle-track interaction analysis. Through the analysis, all values relevant to the stability at the floating track section are found to be acceptable, and the slab panels at the transition section are designed to satisfy the stability.
The rise in temperature induced by global warming caused in El Nino and La Nina, and abnormally changed the temperature of seawater. Rainfall concentrates in some locations due to abnormal variations in seawater temperature, causing frequent abnormal floods. It is important to rapidly detect flooded regions to recover and prevent human and property damage caused by floods. This is possible with synthetic aperture radar. This study aims to generate a model that directly derives flood-damaged areas by using modified U-NET and TerraSAR-X images based on Multi Kernel to reduce the effect of speckle noise through various characteristic map extraction and using two images before and after flooding as input data. To that purpose, two synthetic aperture radar (SAR) images were preprocessed to generate the model's input data, which was then applied to the modified U-NET structure to train the flood detection deep learning model. Through this method, the flood area could be detected at a high level with an average F1 score value of 0.966. This result is expected to contribute to the rapid recovery of flood-stricken areas and the derivation of flood-prevention measures.
Rail vibration in city zone is becoming a serious environmental problem. In order to make a reduction plan for rail vibration, the research was conducted in which many experiments to measure actual rail vibration along the railroad through the central Deajeon area. A digital vibration level meter was used to measure rail vibration. Vibration levels of Z-axis were measured at every second for the duration of the train passing. The measuring station was placed at every 5m for the distance of 55m. A total of 353 different sets of vibration level were obtained. The signals were processed to get $L_{10}$ value and analyzed in terms of distance, train velocity, and number of trains. As a result, it has been found that rail vibration exceed the allowable vibraton limit of 60 dB, at the point of 25 m far from the railroad center, which is regulated by the las of vibration and noise. Train velocity was found to affect a little for vibration level within the zone. It was also found that a trench installed along a railroad could reduce vibration level up to approximately 10 percent. A model test was conducted to investigate the influence of the location and size of trench, on the transfer of vibration. A heavy steel ball was used to generate vibrations. On the basis obtained from this study, it could be concluded that the application of distance-attenuation and the installment of a trench along railroad could be applied as a reduction plan for rail vibration. Because limitions might exist to depend on the effect of distance attenuation, trenchs excavated along a railroad might be suggested as the most efficient solution to reduce railroad vibration.
Along with economic growth and industrial development, there is an increasing demand for various electronic components and device production of semiconductor, SMT component, and electrical battery products. However, these products may contain foreign substances coming from manufacturing process such as iron, aluminum, plastic and so on, which could lead to serious problems or malfunctioning of the product, and fire on the electric vehicle. To solve these problems, it is necessary to determine whether there are foreign materials inside the product, and may tests have been done by means of non-destructive testing methodology such as ultrasound ot X-ray. Nevertheless, there are technical challenges and limitation in acquiring X-ray images and determining the presence of foreign materials. In particular Small-sized or low-density foreign materials may not be visible even when X-ray equipment is used, and noise can also make it difficult to detect foreign objects. Moreover, in order to meet the manufacturing speed requirement, the x-ray acquisition time should be reduced, which can result in the very low signal- to-noise ratio(SNR) lowering the foreign material detection accuracy. Therefore, in this paper, we propose a five-step approach to overcome the limitations of low resolution, which make it challenging to detect foreign substances. Firstly, global contrast of X-ray images are increased through histogram stretching methodology. Second, to strengthen the high frequency signal and local contrast, we applied local contrast enhancement technique. Third, to improve the edge clearness, Unsharp masking is applied to enhance edges, making objects more visible. Forth, the super-resolution method of the Residual Dense Block (RDB) is used for noise reduction and image enhancement. Last, the Yolov5 algorithm is employed to train and detect foreign objects after learning. Using the proposed method in this study, experimental results show an improvement of more than 10% in performance metrics such as precision compared to low-density images.
The Maglev train is operated by levitating from a power of a large number of magnets and moving without direct contact to railway track so that reduces noise and vibration due to mechanical friction. Also, the Maglev passes sharp curves and steep hill without any difficulties. The Maglev has a potential to be an alternative transport system urban areas. For successful commercializing of Maglev, the organization of interface for safety and reliability of third rail system are one of the key considerations. Especially, the components of the third rail system, such as power rail, expansion joints, FRP section insulator, and supporter with epoxy insulator, should be durable, convenient for construction, and easy to maintenance. This paper analyzes the characteristics of the third rail system components and proposes organization of interface for system engineering. The operating tests of KIMM for the proposed third rail system verify the safety. Also, this paper analyzes the life cycle of the system components to improve the system reliability and evaluation.
Although air, water, and noise pollutions have been widely recognized, electromagnetic forces (EMF) hazard has been rarely recognized as a pollution and very little studies has been done in this country. Thus, in this study electromagnetic forces radiated by various home appliances, office machines, and communication equipments were measured and so were several places radiating strong EMF such as subway stations and electric substations. Among the home appliances microwave oven radiates lots of magnetic field and microwaves, and electric mattress does strong magnetic field. In video game room strong magnetic and considerable electric fields were measured. It was observed strong magnetic field inside of electric powered train and very strong magnetic and electric fields on some platforms. Hand-phone and car-phone radiate very hazardous level of microwaves to brain and that they rapidly come into wide use. In this study data base for various electric machines and places radiating strong EMFs were constructed and could be used for future epidemiological studies.
Ballasted track has been used as track system for more than 100 years. Ballasted track has advantages of low construction cost, flexible maintenance, low noise and vibration, and so on. However, ballasted track leads to continuous settlement which causes maintenance. Recently, increase in speed, traffic volume, and weight of train requires more frequent maintenance. Fouling, well-known phenomenon of accumulation of fine materials due to intrusion of subgrade and breakage of ballast materials, expedites the settlement (i.e., irregular settlement) of track. Ground Penetrating Radar (GPR) can be one of non-destructive tools that can evaluate fouling level of ballast. In this paper, a gain function based on the attenuation characteristics of ballast material is suggested in conjunction with Hilbert transform. Lab box tests and full-scale tests indicate that the suggested method reasonably classifies clean, fouled layers, and subgrade. However, additional study to eliminate effect of sleeper and to include the scattering features of the electromagnetic wave in ballast voids should be required in order to enhance the accuracy.
Park, Duck Shin;Kwon, Soon Bark;Cho, Young Min;Jang, Seong Ki;Jeon, Jae Sik;Park, Eun Young
Particle and aerosol research
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v.6
no.1
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pp.9-20
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2010
This study examined the concentration level of the major air pollutants in public transportation. The study was conducted between February 2009 and March 2008 at Suwon-Yeosu line in Korea. $PM_{10}$ concentration level was $100{\mu}g/m^3$ on average. The $PM_{2.5}$ to PM10 ratio in transport is 0.37, which was lower than the results published by other researches. The result also demonstrated that outdoor $PM_{10}$ concentration was about 56~60% level compared to that of the cabin. $CO_2$ concentration level in the cabin was 1,359ppm, which does not exceed 2,000ppm, which is the guideline concentration level according to the Ministry of Environment. $CO_2$ concentration level in the cabin was $CO_2=23.4{\times}N+460.2$, and about 23.4ppm in $CO_2$ concentration level increased every time one passenger was added on. The experiment conducted on the train demonstrated that the average $PM_{10}$ concentration level was $100{\mu}g/m^3$ in case of the reference cabin while average $PM_{10}$ concentration level of the modified vehicle was $68{\mu}g/m^3$. Likewise, effect of the particle reduction device for the reduction of $PM_{10}$ concentration level was approximately 21%. Meanwhile there was almost no difference in the concentration level between reference and modified cabin in case of $PM_{2.5}$. Using zeolite as an adsorbent was made to reduce the $CO_2$ concentration level in the cabin. Number of passengers was factored in, to calculate the effect of the adsorption device, which demonstrated that about 36% of $CO_2$ concentration level was reduced in the modified cabin effect of the $CO_2$ reduction device. This research analyzed the current status concerning the quality of air in the public transportation and technologies were developed that reduces major air pollutants.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.20
no.4
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pp.94-103
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2016
For elevated railway station on which track is connected with superstructure of station, structural vibration level and structure-borne-noise level has exceeded the reference level due to structural characteristics which transmits vibration directly. Therefore, existing elevated railway station is in need of economical and effective vibration reduction method which enable train service without interruption. In this study, structural vibration non-transmissible system which is applied to vibroisolating material for column member is developed to reduce vibration. That system is cut covering material of the column section using water-jet method and is installed with vibroisolating material on cut section. To verify vibration reduction effect and structural performance for structural vibration non-transmissible system, impact hammer test and cyclic lateral load test are performed for 1/4 scale test specimens. It is observed that natural period which means vibration response characteristics is shifted, and damping ratio is increased about 15~30% which means that system is effective to reduce structural vibration through vibration test. Also load-displacement relation and stiffness change rate of the columns are examined, and it is shown that ductility and energy dissipation capacity is increased. From test results, it is found that vibration non-transmissible system which is applied to column member enable to maintains structural function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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