Over the past several decades, substantial amounts of sensors and sensing systems have been developed for civil infrastructure systems. This special issue focuses on state-of-the-art robotics and automation technologies, including construction automation, robotics, instrumentation, monitoring, inspection, control, and rehabilitation for civil infrastructure. The issue also covers construction informatics supporting sensing, analysis and design activities needed to operate smart and sustainable civil infrastructure. Examples include robotic systems applied to civil infrastructure and equipped with various sensing technologies, such as optical sensors, laser sensors, wireless sensors, multi-sensor fusion, etc. This special issue is published in an effort to disseminate current advances of various robotics and automation technologies for civil infrastructure and built environment.
무선 센서 네트워크 기술은 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로서 그 활용도가 다양해 이와 관련된 많은 연구 개발이 이루어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 매우 작은 크기의 독립된 무선 센서들을 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛, 가속도 등의 정보를 무선으로 감지, 관리할 수 있는 기술이다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 지속적 환경 데이터 처리의 효율성 및 다중 질의의 처리 성능을 높이기 위해 공간색인 기법을 이용한 다중 질의 색인 처리를 제안, 구현하였다. 다중 질의 색인 시스템은 미리 정의된 다중 질의를 이용하여 색인 구조를 생성하고, 센서 네트워크에서의 센서 데이터를 입력으로 받아서 생성된 색인 구조를 통해 센서 데이터가 해당되는 질의를 출력해 주는 시스템이다. 시스템 구축을 위한 무선 센서 노드로서 Mote 플랫폼 중에서 MICAz와 운영체제인 TinyOS를 이용하여 환경 정보를 탐지하고 다중 질의 색인 처리하였다.
It is essential to investigate the structure and the main characteristic of Home USN (Ubiquitous Sensor Network) technologies in built ubiquitous environment while designing bio-sensors. For this study, Thermistor elements and Thermopile black body have been selected to implement ubiquitous technologies for bio-sensors and wireless network such as WiBro has been used to transfer sensing data to the BSN (Bio-Sensor Network) gateway. It is certain that efficiency of ubiquitous space design is improved if main components of each specific sensor network are analyzed precisely in digital way and corresponding communication modules are prepared accordingly. Ubiquitous technology, in conclusion, has to be applied not only with systematical mechanism or electronic setting but in human-centered atmosphere as well, keeping with deep consideration for bio-housing service factors in eco-friendly surrounding.
Multivariate statistics based damage detection algorithms employed in conjunction with novel sensing technologies are attracting more attention for long term Structural Health Monitoring of civil infrastructure. In this study, two practical data driven methods are investigated utilizing strain data captured from a 4-span bridge model by Fiber Bragg Grating (FBG) sensors as part of a bridge health monitoring study. The most common and critical bridge damage scenarios were simulated on the representative bridge model equipped with FBG sensors. A high speed FBG interrogator system is developed by the authors to collect the strain responses under moving vehicle loads using FBG sensors. Two data driven methods, Moving Principal Component Analysis (MPCA) and Moving Cross Correlation Analysis (MCCA), are coded and implemented to handle and process the large amount of data. The efficiency of the SHM system with FBG sensors, MPCA and MCCA methods for detecting and localizing damage is explored with several experiments. Based on the findings presented in this paper, the MPCA and MCCA coupled with FBG sensors can be deemed to deliver promising results to detect both local and global damage implemented on the bridge structure.
This paper describes the demonstration of successful fabrication and initial characterization of micromachined pressure sensors and micromachined jets (microjets) fabricated for use in macro flow control and other applications. In this work, the microfabrication technology was investigated to create a micromachined fluidic control system with a goal of application in practical fluids problems, such as UAV (Unmanned Aerial Vehicle)-scale aerodynamic control. Approaches of this work include: (1) the development of suitable micromachined synthetic jets (microjets) as actuators, which obviate the need to physically extend micromachined structures into an external flow; and (2) a non-silicon alternative micromachining fabrication technology based on metallic substrates and lamination (in addition to traditional MEMS technologies) which will allow the realization of larger scale, more robust structures and larger array active areas for fluidic systems. As an initial study, an array of MEMS pressure sensors and an array of MEMS modulators for orifice-based control of microjets have been fabricated, and characterized. Both pressure sensors and modulators have been built using stainless steel as a substrate and a combination of lamination and traditional micromachining processes as fabrication technologies.
In this work, porous silicon (PS) layer is investigated as a sensing material to detect organic vapors such as ethanol (called alcohol), methanol, and acetone in low concentrations. To do this, PS sensors were fabricated. They have a membrane structure and comb-type electrodes were used to detect the change of electrical resistance effectively. PS layer on Si substrates was formed by anodization in HF solution of 25%. From fabricated sensors, current-voltage (Ⅰ-Ⅴ) curves were measured for gases evaporated from 0.1 to 0.5% organic solution concentrations at 36$\^{C}$. As the result, all curves showed rectifying behavior due to a diode structure between Si and the PS layer. The conductance of most sensors increased largely at high voltage of 5V, but the built-in potential on the measured Ⅰ-Ⅴ curve was lowered inversely by the adsorption effect of the organic vapors with high dipole moment.
Since IoT devices include various sensors and drivers, application programmers need to understand the structure and characteristics of sensors and actuators. If the manufacturer provides the driver of the sensor or actuator, IoT development can be efficiently carried out, which is called the Plug & Play technique. What matters is that the technique proposed by this research team in the past are not suitable for Arduino or Raspberry-Pi, which are recently used. In this paper, we propose a USB sensor device that can be mounted on a Raspberry-Pi. When the device is plugged into the Raspberry-Pi, the built-in driver is transmitted and played. The configuration of the USB sensor device was presented, and considerations for chip selection for processing sensors and drivers were presented.
Focusing on the drastic increase of smart devices, machine generated data expansion is a general phenomenon in network services and IoT (Internet of Things). Especially, built-in multi sensors in a smart device are used for collection of user status and moving data. Combining the internal sensor data and environmental information, we can determine landmarks that decide a pedestrian's locations. We use an ANOVA method to analyze data acquired from multi sensors and propose a landmark classification algorithm. We expect that the proposed algorithm can achieve higher accuracy of indoor-outdoor positioning system for pedestrians.
복합재 보강판에 영구히 부착된 배열 압전 능동 센서를 사용하여 저속 충격 손상을 탐지하였다. 압전 능동센서를 사용하여 구조에 램파를 전파시키기 위한 다양한 진단신호를 생성하였으며, 손상으로 인한 구조 진동의 특성 변화를 탐지하기 위하여 그 응답을 측정하였다. 이 신호 변화 특징을 한 개의 손상 지수로 표현하기 위하여 3가지 알고리즘-ADI(Active Damage Interrogation), TD RMS (Time Domain Root Mean Square), STFT(Short Time Fourier Transform) -이 검토되었다. 손상 탐지시험을 수행하여, 사용한 기법과 진단신호로 저속 충격으로 인한 두 개의 층간분리를 탐지하였으며, 그 위치를 추정하였다.
스마트폰에는 다양한 센서가 내장되어 있다. 특히 가속도 센서는 물체의 움직임을 파악할 수 있기 때문에 사람의 행동을 분석하는데 많이 사용된다. 기존의 연구들은 가속도센서의 값의 크기를 분석하여 사람의 행동을 분석하였다. 본 연구에서는 스마트폰에 내장된 가속도 센서의 값을 K-평균을 적용하여 움직임을 파악하는 방법을 제안하였다. 스마트폰의 가속도센서의 값을 K-평균을 적용하여 사람의 기본적인 행동인 걷기와 달리기를 인식하기 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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