인터넷의 급속한 발달과 더불어 네트워크 환경에서의 침입은 빠르게 증가하고 있으며, 그 피해 또한 급격히 증가하고 있다. 최근의 인터넷 공격은 특정 호스트나 네트워크에 대한 피해를 초래할 뿐만 아니라, 네트워크 전반의 성능저하를 유발한다. 기존의 침입 탐지 시스템은 각 지역망 및 특정한 대상 시스템을 보호하기 위한 솔루션들로, 기간망 수준의 실시간 공격 탐지에 적용하기 힘든 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 네트워크 수준의 실시간 공격탐지를 위하여 각 포트별 트래픽을 대상으로 지수평활법을 적용하는 광대역 네트워크 침입 탐지 기법 제안하였다. 8일간의 기간망의 트래픽 데이터를 대상으로 한 실험에서, 제안한 기법은 공격으로 추정되는 급격한 트래픽의 증가를 적절히 탐지함을 보여주었다.
배관에 가해지는 충격을 실시간으로 모니터링하고, 충격위치를 산출 할 수 있는 모니터링 시스템을 무선데이타 통신을 이용하여 개발하였고, 마산만 해저배관에 현장적용 후 충격실험을 통하여 유용성을 검증하였다. 실험에 사용된 배관은 총 길이 1365m, 운용압력 8.6kgf/cm^2$$, 직경 12inch인 실제 운용중인 해저가스배관을 사용하였다. 충격실험에서 충격위치 계산오차는 배관내에서 충격음파 속도의 $1\%$정도의 거리였다.
In this paper, we proposed image processing technique for automatic real time fire and smoke detection in tunnel environment. To avoid the large scale of damage of fire occurred in the tunnel, it is necessary to have a system to minimize and to discover the incident as fast as possible. The fire and smoke detection is different from the forest fire detection as there are elements such as car and tunnel lights and others that are different from the forest environment so that an indigenous algorithm has to be developed. The two algorithms proposed in this paper, are able to detect the exact position, at the earlier stage of incident.
Safety and structural integrity of civil structures, like bridges and buildings, can be substantially enhanced by employing appropriate structural health monitoring (SHM) techniques for timely diagnosis of incipient damages. The information gathered from health monitoring of important infrastructure helps in making informed decisions on their maintenance. This ensures smooth, uninterrupted operation of the civil infrastructure and also cuts down the overall maintenance cost. With an early warning system, SHM can protect human life during major structural failures. A real-time online damage localization technique is proposed using only the vibration measurements in this paper. The concept of the 'Degree of Scatter' (DoS) of the vibration measurements is used to generate a spatial profile, and fractal dimension theory is used for damage detection and localization in the proposed two-phase algorithm. Further, it ensures robustness against environmental and operational variability (EoV). The proposed method works only with output-only responses and does not require correlated finite element models. Investigations are carried out to test the presented algorithm, using the synthetic data generated from a simply supported beam, a 25-storey shear building model, and also experimental data obtained from the lab-level experiments on a steel I-beam and a ten-storey framed structure. The investigations suggest that the proposed damage localization algorithm is capable of isolating the influence of the confounding factors associated with EoV while detecting and localizing damage even with noisy measurements.
Mehboob, Saqib;Khan, Qaiser Uz Zaman;Ahmad, Sohaib;Anwar, Syed M.
Earthquakes and Structures
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제22권2호
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pp.185-201
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2022
Structural Health Monitoring (SHM) is used to provide reliable information about the structure's integrity in near realtime following extreme incidents such as earthquakes, considering the inevitable aging and degradation that occurs in operating environments. This paper experimentally investigates an integrated wireless sensor network (Wi-SN) based monitoring technique for damage detection in concrete structures. An effective SHM technique can be used to detect potential structural damage based on post-earthquake data. Two novel methods are proposed for damage detection in reinforced concrete (RC) building structures including: (i) Jerk Energy Method (JEM), which is based on time-domain analysis, and (ii) Modal Contributing Parameter (MCP), which is based on frequency-domain analysis. Wireless accelerometer sensors are installed at each story level to monitor the dynamic responses from the building structure. Prior knowledge of the initial state (immediately after construction) of the structure is not required in these methods. Proposed methods only use responses recorded during ambient vibration state (i.e., operational state) to estimate the damage index. Herein, the experimental studies serve as an illustration of the procedures. In particular, (i) a 3-story shear-type steel frame model is analyzed for several damage scenarios and (ii) 2-story RC scaled down (at 1/6th) building models, simulated and verified under experimental tests on a shaking table. As a result, in addition to the usual benefits like system adaptability, and cost-effectiveness, the proposed sensing system does not require a cluster of sensors. The spatial information in the real-time recorded data is used in global damage identification stage of SHM. Whereas in next stage of SHM, the damage is detected at the story level. Experimental results also show the efficiency and superior performance of the proposed measuring techniques.
태양광 발전 시스템의 고장검출은 고장으로 인해 발생되는 기술적 및 경제적 손실을 최대한 줄이기 위한 첨단 기술로 각광을 받고 있다. 본 논문은 푸리에 신경회로망과 확률론적 의사결정법을 이용한 태양광 발전 시스템의 새로운 고장진단 알고리즘을 제안한다. 우선 태양광 시스템의 동적 모델링을 위하여 최급강하 기반 최적화 기법을 통해 신경회로망 모델을 구성하며 GLRT 알고리즘을 이용하여 태양광 시스템의 확률론적 고장검출 기법을 제안한다. 제안한 고장검출 알고리즘의 타당성 검증을 위하여 태양광 고장검출 테스트베드를 제작하여 실시간 실험을 실시하였으며 이 때 태양광으로부터의 신호는 직류 전력선 통신을 이용하였다.
본 연구의 목적은 악의적인 사용자가 내부 출입을 위해 물리적인 충격으로 Door-Lock을 파손하는 경우가 있다. Door-Lock 시스템에 설정되어 있는 아날로그 변위 값과 일치하면 관리자 스마트폰에 실시간으로 파손 정보를 전송함으로써 신체 및 재산을 보호한다. 연구방법은 Door-Lock이 물리적인 충격으로 파손될 경우 등록된 사용자들에게 실시간으로 파손 정보를 전송하는 시스템을 제안한다. 그리고 Door-Lock에서 감지한 충격 정보와 감도조절부의 데이터를 비교한다. 제안한 시스템의 웹 서버에서는 Door-Lock에서 전송한 충격 정보를 DB에 저장한 후 충격 정보가 DB에 저장된 충격 감지 전송 기준 값보다 크면 SMS 모듈로 관리자에게 실시간으로 전송해서 악의적인 사용자의 불법적인 출입 정보를 확인한다.
In this study, a noncontact laser ultrasonic system is proposed for rail defect detection. An Nd-Yag pulse laser is used for generation of ultrasonic waves, and the corresponding ultrasonic responses are measured by a laser Doppler vibrometer. For the detection of rail surface damages, the shape of the excitation laser beam is transformed into a line. On the other hand, a point source laser beam is used for the inspection of defects inside a rail head. Then, the interactions of propagating ultrasonic waves with defects are examined using actual rail specimens. Amplitude attenuation was mainly observed for a surface crack, and reflections were most noticeable from an internal damage. Finally, opportunities and challenges associated with real-time rail inspection from a high-speed train are discussed.
Installation of sensors networks for continuous in-service monitoring of structures and their efficiency conditions is a current research trend of paramount interest. On-line monitoring systems could be strategically useful for road infrastructures, which are expected to perform efficiently and be self-diagnostic, also in emergency scenarios. This work researches damage detection in composite concrete-steel structures that are typical for highway overpasses and bridges. The techniques herein proposed assume that typical damage in the deck occurs in form of delamination and cracking, and that it affects the peak power spectral density of dynamic curvature. The investigation is performed by combining results of measurements collected by long-gauge fiber optic strain sensors installed on monitored structure and a statistic approach. A finite element model has been also prepared and validated for deepening peculiar aspects of the investigation and the availability of the method. The proposed method for real time applications is able to detect a documented unusual behavior (e.g., damage or deterioration) through long-gauge fiber optic strain sensors measurements and a probabilistic study of the dynamic curvature power spectral density.
Small cracks or chips of a product appear very frequently in the course of continuous production of an automatic press process system. These phenomena became the cause of not only defective product but also damage of a press mold. In order to solve this problem AE(Acoustic emission) system was introduced. AE system was expected to be very effective to real time detection of the defective product and for the prevention of the damage in the press molds In this study, for the pick and analysis of AE signals generated from the press process, AE sensors/pre-amplifier/analysis and processing board were used as frequently found in the other similar cases. For the analysis and processing the AE signals picked in real time from the normal or the detective products, specialized software called AE-win(software for processing AE signal from Physical Acoustics Corporation) was used. As a result of this work it was conformed that intensity and shape of the various AE signals differ depending on the weight of the press and thickness of sheet and process type.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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