Performance of ground improvement project using prefabricated vertical drains of condition, in which approximately 10m dredged fill overlies original soft foundation layer in the coastal area has been conducted. From field monitoring results, excessive ground settlement compared to predicted settlement in design stage developed during the following one year. In order to predict the final consolidation behavior, recalculation of consolidation settlements and back analysis using observed settlements were conducted. Field monitoring results of surface settlements were evaluated, and then corrected because large shear deformation was occurred by construction events in the early stages of consolidation. To predict the consolidation behavior, material functions and in-situ conditions from laboratory consolidation test were re-analyzed. Using these results, height of additional embankment is estimated to satisfy residual settlement limit and maintain an adequate ground elevation. The recalculated time-settlement curve has been compared to field monitoring results after additional surcharge was applied.
Ziyuan Fan;Qiao Huang;Yuan Ren;Qiaowei Ye;Weijie Chang;Yichao Wang
Smart Structures and Systems
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제31권2호
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pp.183-197
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2023
For long-span bridges with a structural health monitoring (SHM) system, environmental temperature-driven responses are proved to be a main component in measurements. However, anomalous structural behavior may be hidden incomplicated recorded data. In order to receive reliable assessment of structural performance, it is important to study therelationship between temperature and monitoring data. This paper presents an application of the cointegration based methodology to detect anomalies that may be masked by temperature effects and then forecast the temperature-induced deflection (TID) of long-span suspension bridges. Firstly, temperature effects on girder deflection are analyzed with fieldmeasured data of a suspension bridge. Subsequently, the cointegration testing procedure is conducted. A threshold-based anomaly detection framework that eliminates the influence of environmental temperature is also proposed. The cointegrated residual series is extracted as the index to monitor anomaly events in bridges. Then, wavelet separation method is used to obtain TIDs from recorded data. Combining cointegration theory with autoregressive moving average (ARMA) model, TIDs for longspan bridges are modeled and forecasted. Finally, in-situ measurements of Xihoumen Bridge are adopted as an example to demonstrate the effectiveness of the cointegration based approach. In conclusion, the proposed method is practical for actual structures which ensures the efficient management and maintenance based on monitoring data.
Journal of information and communication convergence engineering
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제5권2호
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pp.159-163
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2007
RFID applications are mostly associated with the timestamp when the events occur. For managing RFID data we need to design data modeling for RFID data to support monitoring and temporal queries. In this paper, we propose a temporal RFID data modeling to maintain the history of events and state changes and to monitor the states of RFID objects. This data modeling involves essential basic operations for RFID data to monitor the information of RFID objects and to support temporal queries. Filter operations can achieve better query performance and obtain efficient storage space usage. It is possible to adapt into different temporal business applications.
무선 센서 네트워크는 산업 공정 제어, 기계 및 자원 관리, 환경 및 서식지 모니터링 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그리고 이러한 분야들에서 무선 센서 네트워크를 사용하는 주된 목적 중 하나는 이벤트 탐지이다. 사용자의 요청에 따른 다수의 이벤트를 탐지하기 위해서는 센서 데이터와 이벤트의 조건들과의 조인(Join) 연산이 필요하다. 만약 이벤트의 조건들이 너무 많고 그에 비해 센서 노드의 저장용량이 작을 경우, 센서 노드에 이벤트의 조건들을 저장하여 인-네트워크 조인(In-Network Join)을 할 수 가없다. 본 논문에서는 다수의 이벤트 조건들과 센서 노드의 제한적인 저장 용량을 고려하여, 에너지 효율적으로 다중 이벤트 탐지를 할 수 있는 조건 병합 기반의 인-네트워크 조인 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은 원래의 이벤트 조건들 중에 일부를 병합된 조건으로 대체함으로써, 전체 이벤트의 조건의 개수를 줄인다. 메시지 전송에 대한 예측 모델을 만들어서 조건 병합의 대상을 선택하는 알고리즘에 적용하였다. 실험을 통하여 제안한 예측 모델에 대한 검증을 하고, 기존의 방법에 비해서 제안한 방법의 성능이 우수함을 입증하였다.
Drought events are not clear when those start and end compared with other natural disasters. Because drought events have different timing and severity of damage depending on the region, various studies are being conducted using satellite images to identify regional drought occurrence differences. In this study, we investigated the applicability of drought assessment using the Evaporative Stress Index (ESI) based on Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) satellite images. The ESI is an indicator of agricultural drought that describes anomalies in actual and reference evapotranspiration (ET) ratios that are retrieved using remotely sensed inputs of Land Surface Temperature (LST) and Leaf Area Index (LAI). However, these approaches have a limited spatial resolution when mapping detailed vegetation stress caused by drought, and drought hazard in the actual crop cultivation areas due to the small crop cultivation in South Korea. For these reasons, the development of a drought index that provides detailed higher resolution ESI, a 500 m resolution image is essential to improve the country's drought monitoring capabilities. The newly calculated ESI was verified through the existing 5 km resolution ESI and historical records for drought impacts. This study evaluates the performance of the recently developed 500 m resolution ESI for severe and extreme drought events that occurred in South Korea in 2001, 2009, 2014, and 2017. As a result, the two ES Is showed high correlation and tendency using Receiver Operating Characteristics (ROC) analysis. In addition, it will provide the necessary information on the spatial resolution to evaluate regional drought hazard assessment and and the small-scale cultivation area across South Korea.
The degradation of wheel tread may result in serious hazards in the railway operation system. Therefore, timely wheel defect diagnosis of in-service trains to avoid tragic events is of particular importance. The focus of this study is to develop a novel wheel defect detection approach based on the relevance vector machine (RVM) which enables online detection of potentially defective wheels with trackside monitoring data acquired under different running-speed conditions. With the dynamic strain responses collected by a trackside monitoring system, the cumulative Fourier amplitudes (CFA) characterizing the effect of individual wheels are extracted to formulate multiple probabilistic regression models (MPRMs) in terms of multi-kernel RVM, which accommodate both variables of vibration frequency and running speed. Compared with the general single-kernel RVM-based model, the proposed multi-kernel MPRM approach bears better local and global representation ability and generalization performance, which are prerequisite for reliable wheel defect detection by means of data acquired under different running-speed conditions. After formulating the MPRMs, we adopt a Bayesian null hypothesis indicator for wheel defect identification and quantification, and the proposed method is demonstrated by utilizing real-world monitoring data acquired by an FBG-based trackside monitoring system deployed on a high-speed trial railway. The results testify the validity of the proposed method for wheel defect detection under different running-speed conditions.
인터넷이 점차 보급되면서 오늘날의 대부분의 소프트웨어들이 인터넷을 기반으로 하는 분산 어플리케이션으로 변해가고 있다 코바라는 미들웨어를 사용하여 개발하는 방식이 이러한 웹 기반 소프트웨어 개발을 쉽게 해줄 수는 있지만, 소프트웨어의 완성 단계에서 최적화된 소프트웨어의 분산을 도와줄 수 있는 성능검증 방법이 제시되지 않고 있다. 또한, 분산 시스템의 운영 단계에서 동적으로 부하를 조절 하기위한 모니터링 기법이나 부하 분산을 위한 메트릭스가 제시되지 않고 있다. 본 논문에서는 코바 어플리케이션의 실행 사에 객체간의 메시지를 모니터링 할 수 있는 기법과 부하 메트릭스, 부하분산을 위한 메트릭스를 제시한다. 부하를 계산하기위해 어플리케이션에서 발생하는 이벤트들과 그 이벤트들 간의 시간 을 정의하여 부하와 관계있는 데이타들을 추출한다. 추출된 데이타들로부터 부하를 계산하는 공식을 유도 하고 계산된 부하들을 이용하여 부하 분산 메트릭스를 제시한다. 또한 구현사례를 통하여 제시된 모니터링 알고리즘 및 부하 메트릭스와 부하 분산 메트릭스의 적용성과 효율성을 살펴본다.
모니터링 시스템은 특정 영역에서 발생하는 사건을 신속히 보고하여 적절한 대응을 할 수 있도록 해주는 시스템을 말한다. 로봇화된 산업 생산라인의 공정 모니터링에서부터 산불감지, 침입탐지, 스마트그리드, 환경오염 경보에 이르기 까지 다양한 산업군에서 널리 사용되고 있으며 무선통신의 발달과 저가의 센서를 활용가능하게 되면서 센서네트워크로 대표되는 지능형 또는 스마트 모니터링 시스템으로 발전하게 되었다. 모니터링 시스템의 목적이 다양하고 구축비용, 구성 방식, 구축 후 효과 등 많은 부분이 센서 또는 모니터링 디바이스가 설치된 장소에 영향을 받게 되지만 제한된 방식에 대해서만 배치 기법에 대해 관심을 받아 왔다. 모니터링 시스템의 종류에 따라 활용할 수 있는 다양한 방식의 배치 기법을 소개하고 배치 시의 성능을 객관적으로 비교할 수 있는 성능척도들 또한 소개하여 기존의 모니터링 시스템을 평가하고 개선할 수 있는 지점을 확인가능하게 하며 모니터링 시스템 설계 시에도 활용가능하다. 성능 척도는 배치과정에서의 효율성과 배치된 이후의 모니터링 시스템의 유용성을 평가할 수 있어야 한다. 배치과정에서의 효율성은 배치에 소요된 시간, 에너지 소모량, 비용, 안전성, 센서노드 손상율, 확장성(Scalability) 등이며 배치 이후의 모니터링 시스템의 유용성은 목표지역(ROI) 커버리지(Coverage), 연결성(Connectivity), 균일도(Uniformity), 목표 밀도(target density) 유사성, 단위기간 에너지 소모율 등이다.
USN/RFID는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 핵심기술로서 다양한 센서기술과 프로세서 집적기술 그리고 무선네트워크 기술을 이용해서 실제 물리적 환경 정보를 원격에서 손쉽게 수집하고 모니터링 하는 것이 가능하다. USN/RFID는 실시간 객체의 식별과 정보의 수집을 위한 기술로 짧은 시간에 많은 양의 데이터를 발생시킨다. 이러한 많은 양의 데이터를 효과적으로 처리하기 위해서는 데이터의 패턴을 정의하여 의미 있는 데이터를 필터링 할 수 있는 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 전시물 주변에서 발생하는 데이터를 효과적으로 처리하기 위해 ECA 규칙을 사용하여 의미 있는 데이터를 구성하고 관리자가 전시물 관련 보안 정보를 실시간으로 관리할 수 있는 모니터링 시스템을 제안한다.
다수의 CCTV(Closed Circuit Television)로 광범위한 지역을 관리하는 보안 감시 시스템에서 시간과 장소에 구애받지 않고 CCTV를 원격으로 실시간 모니터링 할 수 있도록 어플리케이션을 설계 및 구현했다. Xcode를 사용하여 개발된 어플리케이션은 폐쇄적인 중앙 관제 시스템으로부터 안전한 관리자 인터페이스를 제공하는 역할을 한다. 효율적이며 직관적인 인터페이스를 통해 어플리케이션은 중앙관제 시스템에서 제공하는 실시간 상황 알림보고 및 상황 인지 추론 결과를 원격의 관리자에게 전달한다. 사용자의 편의를 위해, 어플리케이션은 이벤트 발생시의 push 알림, SNS(Social Network Service) 연동을 포함한 다양한 기능을 제공한다. 실시간 모니터링을 위해 카메라의 화면을 스트림 해줄 서비스는 Wirecast와 Wowza media server를 이용한다. Wowza stream engine은 실시간 스트리밍을 돕는 개발규격에 맞춘 URL을 제공한다. 이를 통해 모바일에서 실시간 스트리밍 결과를 받아 볼 수 있으며, 그 과정에서 발생되는 자원 소모에 관련된 성능분석을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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