현재 컨테이너 터미널에서 사용되고 있는 하역 장비들은 크게 하역작업을 수행하는 크레인과 컨테이너를 운반하는 트레일러, 컨테이너의 하역상태를 파악하는 모니터링 시스템으로 구분할 수 있다. 각각의 장비들은 수동으로 동작되며, 모니터링 시스템에서는 컨테이너의 위치 및 수량 등을 파악한다. 이런 시스템 하에서는 모든 항만 하역 장비들을 사람이 일일이 수동으로 조작함으로써 많은 인력이 필요하다. 또한, 각 하역장비들의 상태를 평면적인 2차원 화면으로만 보여주므로써 모니터링 시스템에 대한 현실감이 떨어진다. 이와 같은 단점을 보완하기 위해 컨테이너를 자동으로 운반하는 AGV를 도입하고 트랜스퍼 크래인과 컨테이너 크레인의 일부분을 자동화하여 작업능률을 향상시키고, 여기에 3차원으로 표현된 VR 시스템을 도입하여 각 하역장비들에 대한 세세한 동작까지를 모니터링함으로써 사용자가 현장에 있는 것과 유사한 느낌을 가질 수 있도록 하였다. 본 논문에서는 이러한 3차원 VR시스템과 모형으로 만들어진 AGV와 컨테이너 크레인, 트랜스퍼 크레인간의 유기적인 데이터 송,수신 및 안정적인 통신을 위해 데이터 포맷에 대한 연구를 하였다. 이런 데이터 포맷의 결정은 손실 없는 통신을 보장하며 나아가 정확한 모니터링을 보장할 것이다.
클러스터 시스템을 관리하기 위하여 모니터링 툴(S/W)이 필요하지만, 소규모 클러스터 시스템에 적합하고 관리자가 필요로 하는 기능을 갖춘 모니터링 툴을 결정하는 것은 쉽지가 않다. 본 문서는 인피니밴드 네트워크 스위치를 사용한 소규모 SMP 클러스터 시스템을 위하여 개발한 모니터링 툴의 설계와 구현 내용을 기술하였다. 모니터링 툴의 기능은 계산노드, 인피니밴드 스위치 그리고 작업관리 스케쥴러(PBS)의 작업을 모니터링한다.
작업자의 안전을 최우선적으로 고려하여 라즈베리 파이와 아두이노를 활용하여 작업자의 건강상태와 위치를 실시간으로 모니터링하며 작업자의 건강상태를 케어하고 카메라와 마이크를 설치하여 작업자의 현 상황을 실시간으로 모니터링하고, GPS를 이용하여 작업자 위치도 추적이 가능한 스마트 안전모를 개발하고자 한다.
본 논문에서는 실시간으로 건설현장의 공정과정 및 작업 결과를 파악하고 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 일반적인 건설현장 관리 및 모니터링의 경우 작업 현장의 영상을 작업자가 촬영한 후 이를 관리감독 본부에 직접 전송하여 작업의 진도나 작업결과 정확도에 대한 통제를 받는 오프라인 형식으로 진행된다. 이와 같은 모니터링 과정은 진행 방법의 특성상 많은 시간적 금전적 제약사항이 존재하며 신속한 의사결정 및 작업 현장과의 실시간 의사소통이 불가능하다는 단점이 존재한다. 이러한 단점을 최소화하기 위해서 본 논문에서는 증강현실 기술을 이용한 실시간 건설 공정 모니터링 시스템을 제안하였다. 그리고 최근 각광받는 스마트 모바일 장비를 기반으로 시스템을 구성함으로써 작업자의 사용성을 극대화하고자 하였다. 실험 및 구현 결과를 통하여 제안된 시스템의 효율성을 확인하였다.
한국신호처리시스템학회 2001년도 하계 학술대회 논문집(KISPS SUMMER CONFERENCE 2001
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pp.13-16
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2001
논문에서는 인터넷을 이용한 응용분야 중에서 원격으로 네트워크의 트래픽을 모니터링함에 있어서 시간이 흐름에 따라서 메모리의 증가를 요구하지 않는 Robin Database 방식을 이용한 방법에 대한 응용 연구 방법을 기술하였다. 먼저 기본적인 RRDtool을 이용하여 트래픽 모니터링 데이터베이스 구조 설계를 구현한 과정을 기술하였고, 데이터의 모니터링을 위한 모니터링 프로그램으로서 Perl 스크립트 언어를 이용한 작업 과정을 보려다. 마지막으로 본 연구결과를 통하여 구축된 트래픽 모니터링 시스템을 이용하여 실제 트래픽을 모니터링한 결과를 실험 결과에 제시하였다.
최근에 많은 유휴 상태의 호스트 자원들을 이용한 인터넷 기반 분산/병렬 컴퓨팅은 대용량 작업처리와 여러 중요 논제들에 대해 그 유용성이 증명되고 있다. 대용량 작업이 수행되는 동안, 작업에 참여하는 호스트의 성능과 상태 변화에 대처하기 위한 실시간 모니터링 기능이 요구된다. 본 연구에서는 글로벌 컴퓨팅 (global computing) 인트라스트럭처(infrastructure)로 구축된 인터넷 기반 분산/병렬 처리 프레임워크인 PDP(Parallel Distributed Processing)상의 실시간 모니터링 및 시각화에 대한 내용을 소개한다.
뜻하지 않은 재앙과 쾌적한 작업 환경을 구축하기 위해, 위험으로부터 안전한 조작을 유지하기 위한 모니터링 시스템이 필요하다. 실제 다양한 USN 환경에서의 문맥인식 모니터링을 자유롭게 제공하기 위한 응용에 대한 연구들이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 폰이나 추론 엔진을 이용하여 작업 환경 모니터링 정보에 대한 시스템의 한가지를 제안하였다. 먼저, 모바일 작업 환경 시스템의 구조를 설계하였고, 또한, 데이터 조작, 추론 엔진, 데이터 베이스 및 지식기반의 응용에 대해 제안하였다.
본 논문에서는 주행 중 운전자의 운전작업 중 전방 주의집중 여부를 모니터링하는 연구 방안들을 조사하고 최신 연구 동향을 분석하였으며, 자율주행자동차에서 운전자의 주의집중이 필요한 상황들에 대해 사전에 안내하는 방안을 제시하고자 한다. 연구 동향을 조사한 결과 대부분의 방법은 시각 자료 기반과 생체신호 기반으로 진행하고 있다. 연구분석 결과를 바탕으로 두 가지 방법 중 본 연구에서는 시각 자료 기반 연구 방법에 초점을 맞추어, 자동차에 설치된 카메라를 통해 수집된 영상에서 운전자의 운전작업 주의 여부를 식별하는 방법들에 대해서 분석을 진행하였다. 주행 영상에서 HoG(histogram of oriented gradients) 특징과 딥러닝 학습을 통해 운전자의 주의집중 여부를 모니터링하는 방법이 효과적임을 제시한다. 본 연구조사를 통해 분석된 운전자 모니터링 방안들을 자율주행 자동차에 적용하기 위한 운전자 주의 태만 경고시스템에 적용이 가능함을 제시한다.
각종 산업현장의 현장 작업자들이 안전 벨트를 제대로 착용하지 않아서 발생하는 안전사고는 매년 꾸준히 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서 제안하는 개인 안전벨트 모니터링 시스템은 작업자가 안전벨트를 착용하지 않고 작업을 진행할 경우 알림음을 울림으로써 작업자가 안전벨트를 제대로 착용하도록 하였다. 또한 그와 동시에 관리자가 실시간으로 작업자들의 안전 벨트 착용 여부를 모니터링함으로써 안전장비를 제대로 착용하지 않아서 발생하는 안전사고를 예방할 수 있도록 하였다.
그리드 컴퓨팅에 있어서 핵심적인 역할을 하는 그리드 미들웨어는 사용자에게 있어서 사용하기에 편리해야 한다. 사용자가 자신의 계산을 수행하려고 할 때 사용해야 할 자원의 위치 및 가용성 등에 대해서 지식이 없더라도 자원의 할당을 자율적으로 할 수 있어야 한다. 특히 그리드 작업은 대부분 병렬작업으로서 분산된 복수의 자원을 동시에 이용하게 되는데, 이러한 환경에서 작업에 대한 모니터링은 사용자의 편의성을 최대한 고려하여 통합적인 서비스를 제공해야 한다. 그리고 OGSA(Open Grid Service Architecture)는 그리드에 웹 서비스 개념을 도입하여, 그리드 서비스의 확장성 및 구현의 용이성을 크게 향상시켰다. OGSA를 이용하여 그리드 서비스를 개발함으로써 사용자가 직접 미들웨어를 이용하기에 용이하게 할 뿐만 아니라, 사용자 어플리케이션을 만드는데 있어서도 쉽게 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 OGSA를 이용하여 사용자에게 통합적인 모니터링 서비스를 제공하는 그리드 작업 모니터링 서비스를 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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