When strong static magnetic field is applied to the TMP, it is expected that the presence of the magnetic field might retard the velocity of the blades which results in the change of the pumping speed of the TMP. However, such effect of the magnetic field on the TMP has not been well characterized. Thus, under the strong magnetic field, monitoring pumping speed as well as generated heat, pressure, and vibration of the TMP may be an important issue to understand the magnetic field tolerance of the TMP and the development of magnetic shielding technique for the key components of the pump. For this purpose, magnetic field generation system to the vertical direction by a circular current source was firstly designed and suggested [K. Baik et al., 44th Annual Conf. KVS, 22(1), 153, (2012)]. In the current study, another magnetic field generation systems are presented to apply the magnetic field to the horizontal and radial directions by the rectangular current sources and the permanent magnets respectively. Such systems were made to generate at least 50 Gauss of magnetic field along the vertical direction and at least 25 Gauss of magnetic field along the horizontal or radial direction. Current study introduces the evaluation system of the magnetic field along the vertical, horizontal, and radial directions and presents the measured experimental results of the magnetic field when such systems are combined with the equipment where TMP will be installed.
CCS는 "이산화탄소의 포집 및 저장 기술"의 약어로서, 화석연료를 사용하는 화력발전소, 제철소 등에서 대규모로 배출하는 이산화탄소를 저감하기 위한 방법이다. CCS는 화석연료의 연소에서 발생되는 가스를 포집하여, 압축, 수송, 주입의 프로세스를 거처서 깊은 지하에 영구적으로 저장한다. CCS를 기존 화력발전소에 적용시에는 CCS 설비가 없는 발전소에 비해 약 80~90%의 이산화탄소를 줄일 수 있다. IPCC의 보고서에 의하면, CCS는 2010년까지 이산화탄소 총 감축량의 10~55%를 감당할 수 있는 경제적 잠재력이 있다고 보고되고 있다. 본 고에서는 CCS 기술의 해외 적용 사례 및 관련 핵심 기술 동향에 대해 간략하게 소개하고자 한다.
GPS 상시관측소와 위성 신호 전송 과정에서 발생되는 대류권에서의 GPS 신호 지연은 가강수량을 복원하는데 사용되고 있다. 지상 기반의 GPS를 이용한 수증기 탐측 기술은 태풍 모니터링, 기후변화 추적을 장기간 수증기 관측 분야에서 유용하다. 본 연구에서는 2014년 영동지방에 폭설이 내리는 동안 우리나라의 GPS 가강수량 변화 추세를 분석하였다. GPS 가강수량이 증가된 이후 강설이 발생되는 경향이 나타났으며, 강릉과 울진에서 최대 GPS 가 강수량이 발생한 일정 시간 이후에 최대 신적설이 기록되었다. 또한 이번 폭설 이벤트 동안 고층기상관측시스템으로부터 분석된 K-index와 total index 및 GPS 가강수량에는 밀접한 상관관계가 있는 것으로 분석되었다.
자발적 컴퓨팅은 인터넷을 통해 연결된 컴퓨터의 유휴 자원을 활용해 큰 규모의 애플리케이션의 연산을 처리하는 컴퓨팅 패러다임이다. 자발적 컴퓨팅 환경에서 사용하는 중복 작업 분배기법은 동적인 자원과 작업의 특성에 대해 고려하지 않기 때문에 작업 시간 지연과 지속적인 작업재분배 요청으로 인해 작업 수행의 비효율성의 문제를 일으킨다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 작업과 자원의 특성을 고려하여 작업을 재분배 할 수 있는 P2P 기반 지역적 매치메이킹 기법을 제안한다. 제안하는 매치메이킹은 작업/자원에 대한 명세, 자원가용공간 모니터링 모듈, 매칭 요청/응답을 위한 프로토콜, 매치율 계산 모듈 등의 요소로 구성된다.
A wavefield sparse reconstruction technique based on compressed sensing is developed in this work to dramatically reduce the number of measurements. Firstly, a severely underdetermined representation of guided wavefield at a snapshot is established in the spatial domain. Secondly, an optimal compressed sensing model of guided wavefield sparse reconstruction is established based on l1-norm penalty, where a suite of discrete cosine functions is selected as the dictionary to promote the sparsity. The regular, random and jittered undersampling schemes are compared and selected as the undersampling matrix of compressed sensing. Thirdly, a gradient projection method is employed to solve the compressed sensing model of wavefield sparse reconstruction from highly incomplete measurements. Finally, experiments with different excitation frequencies are conducted on an aluminum plate to verify the effectiveness of the proposed sparse reconstruction method, where a scanning laser Doppler vibrometer as the true benchmark is used to measure the original wavefield in a given inspection region. Experiments demonstrate that the missing wavefield data can be accurately reconstructed from less than 12% of the original measurements; The reconstruction accuracy of the jittered undersampling scheme is slightly higher than that of the random undersampling scheme in high probability, but the regular undersampling scheme fails to reconstruct the wavefield image; A quantified mapping relationship between the sparsity ratio and the recovery error over a special interval is established with respect to statistical modeling and analysis.
Water is a limited source that needs to be properly managed and distributed to the ever-growing population of the world. Rapid urbanization and development have increased the overall water demand of the world drastically. However, there is loss of billions of liters of water every year due to leakages in water distribution systems. Such water loss means significant financial loss for the utilities as well. World bank estimates a loss of $14 billion annually from wasted water. To address these issues and for the development of efficient and reliable leakage management techniques, high efforts have been made by the researchers and engineers. Over the past decade, various techniques and technologies have been developed for leakage management and leak detection. These include ideas such as pressure management in water distribution networks, use of Advanced Metering Infrastructure, use of machine learning algorithms, etc. For leakage detection, techniques such as acoustic technique, and in recent yeats transient test-based techniques have become popular. Smart Water Grid uses two-way real time network monitoring by utilizing sensors and devices in the water distribution system. Hence, valuable real time data of the water distribution network can be collected. Best results and outcomes may be produced by proper utilization of the collected data in unison with advanced detection and management techniques. Long term reduction in Non Revenue Water can be achieved by detecting, localizing and repairing leakages as quickly and as efficiently as possible. However, there are still numerous challenges to be met and future research works to be conducted in this field.
최근 많은 연구자들이 대규모 현장에 투입된 건설자원의 유형과 위치를 자동 파악하는 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 인식하고자 하는 건설 물체(작업자, 중장비, 자재 등)를 학습용 이미지 데이터에 표시하는 Labeling 작업을 요구하고 이에 불필요한 시간과 노력이 낭비된다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해서 본 연구는 액티브 러닝을 활용한 영상기반 건설현장 물체 자동 인식 프레임 워크를 제안함을 목표로 한다. 개발 프레임워크 검증을 목적으로 건설분야 Benchmark 데이터셋을 이용하여 실제 실험을 진행하였다. 그 결과, 액티브 러닝을 통해 학습한 모델은 다양한 특성을 지닌 건설물체를 성공적으로 인식할 수 있었고, 기존의 학습 DB 구축 방식과 비교할 때 더 적은 데이터 수와 반복학습 횟수로도 높은 성능을 가지는 영상분석모델을 개발할 수 있었다. 결과적으로 기존에 요구되던 학습 DB 구축을 위한 Labeling 작업을 줄일 뿐만 아니라 총 시간과 비용을 최소화할 수 있다.
The ultrasonic guided wave-based technique has become one of the most promising methods in non-destructive evaluation and structural health monitoring, because of its advantages of large area inspection, evaluating inaccessible areas on the structure and high sensitivity to small damage. To further advance the development of damage detection technologies using ultrasonic guided waves for the inspection of welded components in structures, the transmission characteristics of the ultrasonic guided waves propagating through welded joints with various types of defects or damage in steel plates are studied and presented in this paper. A three-dimensional (3D) finite element (FE) model considering the different material properties of the mild steel, high strength steel and austenitic stainless steel plates and their corresponding welded joints as well as the interaction condition of the steel plate and welded joint, is developed. The FE model is validated against analytical solutions and experimental results reported in the literature and is demonstrated to be capable of providing a reliable prediction on the features of ultrasonic guided wave propagating through steel plates with welded joints and interacting with defects. Mode conversion and scattering analysis of guided waves transmitted through the different types of weld defects in steel plates are performed by using the validated FE model. Parametric studies are undertaken to elucidate the effects of several basic parameters for various types of weld defects on the transmission performance of guided waves. The findings of this research can provide a better understanding of the transmission behaviour of ultrasonic guided waves propagating through welded joints with defects. The method could be used for improving the performance of guided wave damage detection methods.
Chan, Brodie;Guan, Hong;Jo, Jun;Blumenstein, Michael
Structural Monitoring and Maintenance
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제2권3호
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pp.283-300
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2015
Visual condition inspections remain paramount to assessing the current deterioration status of a bridge and assigning remediation or maintenance tasks so as to ensure the ongoing serviceability of the structure. However, in recent years, there has been an increasing backlog of maintenance activities. Existing research reveals that this is attributable to the labour-intensive, subjective and disruptive nature of the current bridge inspection method. Current processes ultimately require lane closures, traffic guidance schemes and inspection equipment. This not only increases the whole-of-life costs of the bridge, but also increases the risk to the travelling public as issues affecting the structural integrity may go unaddressed. As a tool for bridge condition inspections, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) or, drones, offer considerable potential, allowing a bridge to be visually assessed without the need for inspectors to walk across the deck or utilise under-bridge inspection units. With current inspection processes placing additional strain on the existing bridge maintenance resources, the technology has the potential to significantly reduce the overall inspection costs and disruption caused to the travelling public. In addition to this, the use of automated aerial image capture enables engineers to better understand a situation through the 3D spatial context offered by UAV systems. However, the use of UAV for bridge inspection involves a number of critical issues to be resolved, including stability and accuracy of control, and safety to people. SLAM (Simultaneous Localisation and Mapping) is a technique that could be used by a UAV to build a map of the bridge underneath, while simultaneously determining its location on the constructed map. While there are considerable economic and risk-related benefits created through introducing entirely new ways of inspecting bridges and visualising information, there also remain hindrances to the wider deployment of UAVs. This study is to provide a context for use of UAVs for conducting visual bridge inspections, in addition to addressing the obstacles that are required to be overcome in order for the technology to be integrated into current practice.
Farooq, W. Aslam;Tawfik, Walid;Al-Mutairi, Fahad N.;Alahmed, Zeyad A.
Journal of the Optical Society of Korea
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제17권6호
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pp.548-558
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2013
In this work, laser induced breakdown spectroscopy (LIBS) is used to investigate soil samples collected from different desert areas of Riyadh city in Saudi Arabia. Both qualitative analysis and plasma parameters are studied via the observed LIBS spectra. These experiments have been done using a Spectrolaser-7000 system with 50 mJ fundamental wavelength of Nd:YAG laser and detection delay time of 1 microsecond. Many spectral lines are highly resolved for many elements like Al, Fe, Mg, Si, Mn, Na, Ca and K. The electron temperatures Te and electron densities Ne, for the constituent of generated LIBS plasma, are determined for all the collected samples. It is found that both Te and Ne vary from one desert area to other. This variation is due to the change of the elemental concentration in different desert areas that affects the sample's matrices. Time dependent measurements have also been performed on the soil samples. While the signal-to-base ratio (SBR) reached its optimal value at 1 microsecond, the plasma parameters Ne and Te reach values of $4{\times}10^{17}cm^{-3}$ and 9235 K, respectively, at 2.5 microsecond. The later indicate that the plasma cooling processes are slow in comparison to the previously observed results for metallic samples. The observed results show also that in the future it is possible to enhance the exploitation of LIBS in the remote on-line environmental monitoring application, by following up only the values of Ne and Te for one element of the soil desert sample using an optical fiber probe.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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