Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2007.04a
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pp.21-26
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2007
This paper presents an impedance-based structural health monitoring (SHM) technique considering temperature effects. The temperature variation results in a significant impedance variation, particularly both horizontal and vertical shifts in the frequency domain, which may lead to erroneous diagnostic results of real structures. A new damage detection strategy has been proposed based on the correlation coefficient (CC) between the reference impedance data and a concurrent impedance data with an effective frequency shift which is defined as the shift causing the maximum correlation. The proposed technique was applied to a lab-sized steel truss bridge member under the temperature varying environment. From an experimental study, it has been demonstrated that a narrow cut inflicted artificially to the steel structure was successfully detected using the proposed SHM strategy.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.91-92
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2014
Public organizations and enterprises have repeated to invest in development or operation of their information systems. However, these investment projects have been not taken care of in the field of administration and evaluation. Since these information systems projects have unique characteristics such as technology sensitiveness, network effectiveness, embeddedness, and externality, it is not easy to manage and monitor them. Returns of investment for information systems should nonetheless need efficient monitoring and effective analysis for them. In this research, we propose a multi-dimensional management model on the basis of process in order to evaluate information systems.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.95-96
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2014
These information systems projects have unique characteristics such as technology sensitiveness, network effectiveness, embeddedness, and externality, these investment projects have been not taken care of in the field of administration and evaluation. Furthermore, it is not easy to evaluate the results of projects under the circumstances where the conditions for evaluation of budget, time, and data leave much to be desired. But the efficient monitoring and effective analysis of information systems are surely needed for beneficient results of investment in information systems. We propose an effect evaluation model on the basis of restriction to evaluate information systems.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.97-98
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2014
Lots of investment projects of new development and redevelopment for information systems have been not taken care of in the field of administration and evaluation, for these information systems projects have unique characteristics such as technology sensitiveness, network effectiveness, embeddedness, and externality. In fact, quantitative and qualitative evaluation of investments in information systems projects are not sufficient. It is critically important to generally evaluate benefits of development or operation cost, urgency, external effects, and so on. In addition, the efficient monitoring and effective analysis of information systems are surely needed for beneficient results of investment in information systems. We propose an economics evaluation model for information systems projects.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2014.07a
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pp.101-102
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2014
Results of Investment mean not results of procedure but the final goal of an organization. That is to say, results focus on success or failure of investment. So, cost effectiveness means financial cost that is affected in order to attain the output of organizational goal. Many enterprises are investing in developing and redeveloping various projects of information systems. But, it is not generally considered to check values with monitoring and evaluating their projects. We propose a new value model for information systems investment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.5
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pp.1516-1539
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2022
This article shows a set of physical information fusion IoT systems that we designed for smart buildings. Its essence is a computer system that combines physical quantities in buildings with quantitative analysis and control. In the part of the Internet of Things, its mechanism is controlled by a monitoring system based on sensor networks and computer-based algorithms. Based on the design idea of the agent, we have realized human-machine interaction (HMI) and machine-machine interaction (MMI). Among them, HMI is realized through human-machine interaction, while MMI is realized through embedded computing, sensors, controllers, and execution. Device and wireless communication network. This article mainly focuses on the function of wireless sensor networks and MMI in environmental monitoring. This function plays a fundamental role in building security, environmental control, HVAC, and other smart building control systems. The article not only discusses various network applications and their implementation based on agent design but also demonstrates our collaborative information fusion strategy. This strategy can provide a stable incentive method for the system through collaborative information fusion when the sensor system is unstable in the physical measurements, thereby preventing system jitter and unstable response caused by uncertain disturbances and environmental factors. This article also gives the results of the system test. The results show that through the CPS interaction of HMI and MMI, the intelligent building IoT system can achieve comprehensive monitoring, thereby providing support and expansion for advanced automation management.
Structural Health Monitoring (SHM) has been attracting numerous research efforts around the world because it targets at monitoring structural conditions and performance to prevent catastrophic failure, and to provide quantitative data for engineers and infrastructure owners to design a reliable and economical asset management strategy. In the past decade, with supports from Australian Research Council (ARC), Cooperative Research Center for Infrastructure and Engineering Asset Management (CIEAM), CSIRO and industry partners, intensive research works have been conducted in the School of Civil, Environmental and Mining Engineering, University of Western Australia and Centre for Infrastructural Monitoring and Protection, Curtin University on various techniques of SHM. The researches include the development of hardware, software and various algorithms, such as various signal processing techniques for operational modal analysis, modal analysis toolbox, non-model based methods for assessing the shear connection in composite bridges and identifying the free spanning and supports conditions of pipelines, vibration based structural damage identification and model updating approaches considering uncertainty and noise effects, structural identification under moving loads, guided wave propagation technique for detecting debonding damage, and relative displacement sensors for SHM in composite and steel truss bridges. This paper aims at summarizing and reviewing the recent research advances on SHM of civil infrastructure in Western Australia.
Several optical monitoring strategies by a ground-based telescope to protect a Geostationary Earth Orbit (GEO) satellite from collisions with close approaching objects were investigated. Geostationary Transfer Orbit (GTO) objects, Inclined GeoSynchronous Orbit (IGSO) objects, and drifted GEO objects forced by natural perturbations are hazardous to operational GEO satellites regarding issues related to close approaches. The status of these objects was analyzed on the basis of their orbital characteristics in Two-Line Element (TLE) data from the Joint Space Operation Center (JSpOC). We confirmed the conjunction probability with all catalogued objects for the domestic operational GEO satellite, Communication, Ocean and Meteorological Satellite (COMS) using the Conjunction Analysis Tools by Analytical Graphics, Inc (AGI). The longitudinal drift rates of GeoSynchronous Orbit (GSO) objects were calculated, with an analytic method and they were confirmed using the Systems Tool Kit by AGI. The required monitoring area was determined from the expected drift duration and inclination of the simulated target. The optical monitoring strategy for the target area was analyzed through the orbit determination accuracy. For this purpose, the close approach of Russian satellite Raduga 1-7 to Korean COMS in 2011 was selected.
Hoang Hai Nguyen;Dalgeun Lee;Sunghwa Choi;Daeyun Shin
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2023.05a
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pp.168-168
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2023
The frequent occurrence of cyanobacterial harmful algal blooms (CHABs) in inland waters under climate change seriously damages the ecosystem and human health and is becoming a big problem in South Korea. Satellite remote sensing is suggested for effective monitoring CHABs at a larger scale of water bodies since the traditional method based on sparse in-situ networks is limited in space. However, utilizing a standalone variable of satellite reflectances in common CHABs dual-models, which relies on both chlorophyll-a (Chl-a) and phycocyanin or cyanobacteria cells (Cyano-cell), is not fully beneficial because their seasonal variation is highly impacted by surrounding meteorological and bio-environmental factors. Along with the development of Artificial Intelligence (AI), monitoring CHABs from space with analyzing the effects of environmental factors is accessible. This study aimed to investigate the potential application of AI in the dual-model strategy (Chl-a and Cyano-cell are output parameters) for monitoring seasonal dynamics of CHABs from satellites over Korean inland waters. The Sentinel-3 satellite was selected in this study due to the variety of spectral bands and its unique band (620 nm), which is sensitive to cyanobacteria. Via the AI-based feature selection, we analyzed the relationships between two output parameters and major parameters (satellite water-leaving reflectances at different spectral bands), together with auxiliary (meteorological and bio-environmental) parameters, to select the most important ones. Several AI models were then employed for modelling Chl-a and Cyano-cell concentration from those selected important parameters. Performance evaluation of the AI models and their comparison to traditional semi-analytical models were conducted to demonstrate whether AI models (using water-leaving reflectances and environmental variables) outperform traditional models (using water-leaving reflectances only) and which AI models are superior for monitoring CHABs from Sentinel-3 satellite over a Korean inland water body.
In this research, the target process was a modified type of a conventional aeration tank with four different influent feeding points and alternated aeration to obtain nitrogen removal. For more accurate switching of influent feeding, the process was operated under a designed control strategy based on monitoring of $NH_4-N$ and $NO_X-N$ concentrations in the tank. However, the strategy did have some limitations. For example, it was not sensitive to detecting the end of each reaction when losing the balance between nitrification and denitrification of each opposite part of biological tank. To overcome the limitations of the existing control strategy, a diagnosis-based control strategy was suggested in this research using the diagnosis results classified as normal (N), ammonia accumulation (AA) and nitrate accumulation (NA). Using the pre-designed rules for control actions, the aeration and volume of the aerated part of the reactor could be increased or decreased at a fixed mode time. In simulations of the suggested diagnosis-based control strategy, the $NH_4-N$ and $NO_X-N$ removal rates in the reactor were maintained at higher levels than those of the existing control strategy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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