• Title/Summary/Keyword: 데이터취득시스템

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Design of Marine Engine Bearing Wear Monitoring and Forecasting System (선박엔진용 베어링 마모도 예측 및 모니터링 시스템 설계)

  • Yang, Jae-Gun;Lee, Sang Yoon;Bae, Jung Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2013.11a
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    • pp.33-36
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    • 2013
  • 운항하는 선박의 특성상 미래 상태를 반영한 예방정비는 선박의 안전한 운항과 운영비용 절감에 중요한 요인이다. 이에 본 논문에서는 선박 엔진의 세 가지 주요 베어링의 마모 상태를 모니터링하고 앞으로의 마모 정도를 예측하는 시스템을 설계하였다. 목표하는 시스템은 현재의 BDC(실린더 하사점) 레벨 데이터 뿐만 아니라 취득한 BDC 레벨 데이터를 시계열 모형으로 예측한 미래값도 보여줄 수 있어야 한다. 이를 위하여 BWM(베어링 마모도 모니터링)의 프로토타입을 제작하고 이 장치로부터 BDC 레벨 데이터를 취득하였다. 이 과정에서 예측한 BDC 레벨과 실측 데이터를 비교해서 시계열 모형을 이용한 마모도 예측 방법이 적용 가능함을 확인하였다.

Mapping with LiDAR Data and Google Earth Image (LiDAR 데이터와 Google Earth 영상의 매핑)

  • Lee, Hyo-Jong;Kim, Seong-Yak
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2008.06a
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    • pp.755-756
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    • 2008
  • 지리정보시스템(GIS)은 경제발전, 환경보전, 도시계발 등에서 중요한 역할을 하고 있다. 지리정보시스템에서 빈도높게 측정되고 있는 것은 LiDAR(고정밀 항공 레이저 측량기술) 데이터로써 높은 위치정확도를 지니며, 데이터의 취득시 바로 지상좌표를 취득함으로써 좌표의 변환이 필요 없기 때문에 좀더 빠르게 데이터를 처리할 수 있는 장점을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR의 자료와 구글어스 등과 같이 2차원 영상을 획득한 경우, 3차원의 LiDAR 데이터를 2차원에 매핑시키는 방법을 연구하였다. 2차원 영상의 기준점을 정확하게 파악하는한 3차원의 LiDAR 데이터와 정확하게 일치하는 것으로 확인되었다.

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Testbed Control and Data Acquisition System for Pipeline Pinhole simulation (배관 파공 모사를 위한 테스트베드 제어 및 데이터 취득 시스템)

  • Jeong, Jae-Ho;Jeong, In-kyu;Jeong, Chang-Hong;Kim, Jaeyoung;Im, Kichang;Kim, Jong-Myon
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2018.07a
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    • pp.29-30
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    • 2018
  • 전 세계적으로 급증하고 있는 에너지 수요로 인해 오일, 가스 등의 에너지 생산 매체를 운송 할 수 있는 수송 수단인 배관에 대한 수요도 증가하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 배관을 장시간 사용할 경우 노후화로 인해 발생되는 파공은 배관에 흐르는 유체 누설의 원인이 되고, 나아가서 경제 및 재난 피해를 야기할 수 있다. 따라서 다양한 배관 누설 검출 기술들이 개발되고 있는 추세이며, 이를 위해서는 신뢰성 있는 결함 모사 데이터의 확보가 매우 중요하다. 본 논문에서는 신뢰성 있는 데이터 수집을 위해 배관의 누설 상황을 모사 할 수 있는 테스트베드를 제어하고, 테스트베드에서 데이터를 안정적으로 취득할 수 있는 테스트베드 제어 및 데이터 취득 시스템을 제안한다.

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Study on the Performance Ratio of PV System for Capability (용량별 태양광 시스템의 발전 성능에 관한 연구)

  • Park, Jaegyun;Yi, Somi
    • 한국신재생에너지학회:학술대회논문집
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    • 2011.05a
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    • pp.107.2-107.2
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    • 2011
  • 태양광발전 시스템의 성능 평가는 신뢰할 수 있는 데이터의 취득 및 분석을 통하여 발전성능을 제시할 수 있다. 발전성능에 영향을 미치는 요인으로는 일사량과 온도 등의 환경적인 요인, 시스템 구성에 따른 기술적인 요인에 의해 결정될 수 있다. 특히, 시스템 구성에 의해 결정되는 기술적인 요인은 태양전지 모듈의 어레이 손실 및 BOS의 자체 손실 등을 분석하여 전체 시스템의 발전성능을 분석하여 그 성능을 평가할 수 있다. 본 논문에서는 기 설치된 태양광발전 시스템에서 취득된 데이터를 통하여 용량별, 지역별에 따른 태양광발전 시스템의 성능 분석과 손실 원인을 분석하였다. 분석결과 시스템의 성능은 환경적인 요인과 기술적인 요인에 의해 발전성능이 달라진다는 것을 확인할 수 있었다. 본 논문의 결과는 향후 태양광 발전 시스템의 성능의 기준을 제시하는 연구를 위한 사전연구로써 유용한 자료가 되리라 믿는다.

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A Design of MIB for Power System Using XML Web Service (XML 웹서비스를 이용한 전력시스템 MIB 설계)

  • Jung, Nam-Joon;Yang, Il-Gwon;Song, Jae-Ju;Ko, Jong-Min;Oho, Do-Eun
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06b
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    • pp.473-478
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    • 2008
  • 산업계에서의 제어시스템(Control System)은 크게 SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition) 시스템, 분산 제어시스템(Distributed Control System, DCS), PLC 시스템 (Programmable Logic Controller System)으로 분류할 수 있다. 특히 전력분야의 SCADA 시스템은 목적상 실시간의 대규모 측정 정보 취득을 목적으로 운영되며, 실시간 및 이력 데이터베이스, 원격 데이터 취득, 다양한 데이터 처리, Supervisory Control 등 복잡한 기능과 다양한 전력시스템과의 정보교환이 요구된다. 다양한 전력시스템과의 정보 교환을 위한 표준화 요구에 부응하여, 향후 전력시스템은 표준화되고 공개된 정보모델을 활용한 통합시스템 개발이 요구된다. 본 논문에서는 전력 공통정보모델(CIM)과 애플리케이션 통합 정보기술을 이용한 전력시스템의 메시지 통합버스 설계에 대하여 기술하고자 한다.

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Evaluation of GPS/MEMS IMU for Real-time Aerial Monitoring System (실시간 공중 자료획득 시스템을 위한 GPS/MEMS IMU 센서의 유용성 평가)

  • Lee, Won-Jin;Kwon, Jay-Hyoun;Han, Joong-Hee
    • Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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    • 2009.04a
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    • pp.235-236
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    • 2009
  • 실시간 공중 자료획득 시스템은 재난 재해와 같은 긴급 상황에서 빠르게 자료를 취득하여 대상 지역의 정사 영상과 같은 공간정보를 취득하는 시스템이다. 이러한 시스템에서 GPS와 INS는 플랫폼의 위치와 자세정보를 획득 하는데 중요한 역할을 하며 이번 연구에서는 GPS/MEMS IMU 센서의 성능 평가를 실측 데이터를 통하여 실시간 공중 자료획득 시스템에 대한 적합성을 평가하였다.

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A Study on the Acquisition and Remote-transmission of the Multi measurement data (다중계측 데이터의 취득과 원격전송에 대한 연구)

  • 주귀영;최조천
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.528-533
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    • 2000
  • This paper is concerned to remote monitoring It management system on the bring up house of agricultural, lomestic animal, aquatic products. That is necessary for traffic network and monitoring unit for transmission the environment data of temperature, humidity and electric etc.. This study is executed the experimental research for structure of system. which are composed sensing interface, multi-processing, traffic network and algorithm. Result, that is respected the effective management, increase of produce and prevent of calamity on the bring up house by low cost of set & remain.

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Training a semantic segmentation model for cracks in the concrete lining of tunnel (터널 콘크리트 라이닝 균열 분석을 위한 의미론적 분할 모델 학습)

  • Ham, Sangwoo;Bae, Soohyeon;Kim, Hwiyoung;Lee, Impyeong;Lee, Gyu-Phil;Kim, Donggyou
    • Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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    • v.23 no.6
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    • pp.549-558
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    • 2021
  • In order to keep infrastructures such as tunnels and underground facilities safe, cracks of concrete lining in tunnel should be detected by regular inspections. Since regular inspections are accomplished through manual efforts using maintenance lift vehicles, it brings about traffic jam, exposes works to dangerous circumstances, and deteriorates consistency of crack inspection data. This study aims to provide methodology to automatically extract cracks from tunnel concrete lining images generated by the existing tunnel image acquisition system. Specifically, we train a deep learning based semantic segmentation model with open dataset, and evaluate its performance with the dataset from the existing tunnel image acquisition system. In particular, we compare the model performance in case of using all of a public dataset, subset of the public dataset which are related to tunnel surfaces, and the tunnel-related subset with negative examples. As a result, the model trained using the tunnel-related subset with negative examples reached the best performance. In the future, we expect that this research can be used for planning efficient model training strategy for crack detection.

Fault Diagnosis of Induction Motor Using Clustering and Principal Component Analysis (클러스터링과 주성분 분석기법을 이용한 유도전동기 고장진단)

  • Park Chan-Won;Lee Dae-Jong;Park Sung-Moo;Chun Myung-Geun
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2006.05a
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    • pp.208-211
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    • 2006
  • 본 논문에서는 3상 유도전동기의 고장진단을 수행하기 위해 패턴인식에 기반을 둔 진단 알고리즘을 제안한다. 실험 장치는 유도전동기 구동의 고장신호를 얻기 위하여 구축하였으며, 취득된 데이터를 이용하여 진단 알고리즘을 구축하였다. 취득된 데이터 중에서 진단을 위해 사용될 훈련데이터는 퍼지 기반 클러스터링 기법을 이용하여 신뢰성 높은 데이터를 선택하여 고장별 신호를 추출하였다. 진단 알고리즘으로는 데이터를 주성분 분석기법을 적용하였으며, 최종 분류를 위해 Euclidean 기반 거리척도 기법을 이용하였다. 다양한 부하 및 고장신호에 대하여 제안된 방법을 적용하여 타당성을 검증하였다.

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