Server consolidation by sever virtualization can make one physical machine(PM) to run several virtual machines simultaneously. Although It is attractive in cost, it has complex workload behaviors. For that reason, efficient resource management method is required. Dynamic relocation of virtual machine(VM)[3,4] by live migration[1,2] is one of resource management methods. We proposed SCOA(Server Consolidation Optimizing Algorithm) : a fine-grained load balancing mechanism worked on this dynamic relocation mechanism. We could obtain accurate resource distribution information through pointed physical machines on multi dimensional resource usage coordination, so we could maintain more balanced resource state. In this paper, we show the effectiveness of our algorithm by comparison of experimental results between SCOA and sandpiper[3] by software simulation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.9
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pp.316-325
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2018
In this paper, to integrate distributed IT resources and manage human resource efficiently as purpose of cost reduction, infrastructure of wind turbine monitoring system have been designed and developed on the basis of SaaS cloud. This infrastructure hierarchize data according to related task and services. Softwares to monitor conditions via the infrastructure are also developed. Softwares are made up of DB design, field measurement, data transmission and monitoring programs. The infrastructure is able to monitor conditions from SCADA data and additional sensors. Total time delay from field measurement to monitoring is defined by modeling of step-wise time delay in condition monitoring algorithms. Since vibration data are acquired by measurements of high resolution, the delay is unavoidable and it is essential information for application of O&M program. Monitoring target is gearbox in wind turbine of MW-class and it is operating for 10 years, which means that accurate monitoring is essential for its efficient O&M in the future. The infrastructure is in operation to deal with the gearbox conditions with high resolution of 50 TB data capacity, annually.
Medical information is variously generated not only from medical devices but also from electronic devices. Recently, related convergence technologies from big data collection in healthcare to medical AI products for patient's condition analysis are rapidly increasing. However, there are difficulties in applying them because of independent developmental procedures. In this paper, we propose an intelligent hospital information system (iHIS) model to simplify and integrate research, development and application of medical AI technology. The proposed model includes (1) real-time patient data management, (2) specialized data management for medical AI development, and (3) real-time monitoring for patient. Using this, real-time biometric data collection and medical AI specialized data generation from patient monitoring devices, as well as specific AI applications of camera-based patient gait analysis and brain MRA-based cerebrovascular disease analysis will be introduced. Based on the proposed model, it is expected that it will be used to improve the HIS by increasing security of data management and improving practical use through consistent interface platformization.
Recently, there has been much research and many attempts to enhance converged information technology services using new technology such as ubiquitous sensor networks (USN) in medical, environmental, industrial, and logistic areas. There has also been much research and various attempts to apply this new technology to agricultural areas. However, applications to the agricultural areas should be considered differently against the same areas such as medical, environmental, industrial, and logistics. Therefore, this paper suggests that an agricultural cultivating management and traceability system. This system is a unified system that supports the processes sowing seeds through selling agricultural products to consumers. Farmers can be provided with an effective calendar for cultivation and weather information in real time as well as the monitoring of the growth of farm products on the farm in real time using this system. Farmers can also control all equipment installed on the farm directly or remotely and the equipment can be controlled automatically when the measured values such as temperature and humidity deviate from the decent criteria which are set by farmers or this system. Additionally, the reliability for and the better quality of the agricultural products can be improved because farmers can use this unified system to cover all processes from sowing seeds to selling to consumers.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.7-7
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2016
인도네시아 산불에 의한 연무는 동남아시아 인접한 국가들에 있어서 심각한 환경문제 중 하나이다. 국제적으로 심각한 문제를 야기하는 인도네시아의 산불은 건조기에 강수량이 적게 내리는 극심한 가뭄 조건에서 발생한다. 건조기 강수량을 모니터링 하는 것은 산불 발생 가능성을 예측하기 위해 중요하지만 산불을 사전에 예방하고 영향을 최소화하기에는 부족하다. 따라서 산불에 대한 선제적 사전예방을 위해서는 수개월의 선행예측 기간을 갖는 조기경보 시스템이 절실하다. 따라서 본 연구는 인도네시아 산불에 대한 선제적 대응을 위한 강수량 예측시스템을 개발하고 예측성을 평가하여 동남아시아 지역의 화재 연무 조기경보 시스템의 시제품(Prototype)을 개발하는데 있다. 강수량 예측을 위해서 APEC 기후센터의 계절예측정보의 활용 정도에 따라서 4가지 서로 다른 방법을 통합하여 사용하였다. 예측정보 기반의 방법들로는 대상지역의 강수량 예측을 위해서 대상 지역 상공의 계절예측 강수자료를 보정을 통해 직접적으로 사용하는 SBC (Simple Bias Correction) 방법과 대상 지역 상공의 강수 예측자료를 사용하는 대신에 지역 강수량과 높은 상관 관계를 보이는 다른 지역의 대리변수를 예측인자로 사용하는 MWR (Moving Window Regression) 방법이 있다. 또한 예측자료의 사용 없이 과거자료 기반의 기후지수(Climate Index) 중에서 지체시간을 고려하여 지역 강수량과 높은 상관관계를 갖는 경우 예측에 활용하는 관측자료 기반의 CIR (Climate Index Regression) 방법과 예측기반 MWR과 관측기반의 CIR 방법에서 선정된 예측인자를 동시에 활용하는 ITR (Integrated Time Regression) 방법이 사용되었다. 장기 강수량 예측은 보르네오 섬의 4개 지역에서 3개월 이하의 선행예측기간에 대하여 0.5 이상의 TCC (Temporal Correlation Coefficient)의 값을 보여 양호한 예측성능을 보였다. 예측된 강수량 자료는 위성기반 관측 강수량 및 관측 탄소 배출량 관계에서 결정된 강수량의 임계값과의 비교를 통해 산불발생 가능성으로 환산하였다. 개발된 조기경보 시스템은 산불 발생에 가장 취약한 해당지역의 건조기(8월~10월) 강수량을 4월부터 예측해 산불 연무에 대한 조기경보를 수행한다. 개발된 화재 연무조기경보 시스템은 지속적인 개선을 통해 현장 실효성을 높여 동남아국가 정부의 화재 및 산림관리자들에게 보급함으로써 동남아의 화재 연무로 인한 환경문제 해결에 기여할 수 있으리라 판단된다.
Coastal areas, used as human utilization areas like leisure space, medical care, ports and power plants, etc., are regions that are continuously changing and interconnected with oceans and land. Regular monitoring of coastal changes is essential at key locations with such volatility. But the survey method of terrestial LiDAR(Light Detection and Ranging) system has much time consuming and many restrictions. For effective monitoring coastal changes, KIOST(Korea Institute of Ocean Science & Technology) has constructed a shipborne mobile LiDAR system. The shipborne mobile LiDAR system, installed in a research vessel, comprised a land based LiDAR(RIEGL LMS-420i), an IMU(MAGUS Inertial+), a RTKGNSS(LEICA GS15 GS25), and a fixed platform. The shipborne mobile LiDAR system is much more effective than a land based LiDAR system in the measuring of fore shore areas without shadow zone. Because the vessel with the shipborne mobile LiDAR system is continuously moved along the shoreline, it is possible to efficiently survey a large area in a relatively short time. We conducted test measurements in the Anmok-Songjung beach around the Gangneung port. Effective monitoring of the changes using the constructed shipborne mobile LiDAR system for seriously eroded coastal areas will be able to contribute to coastal erosion management and response.
Jo, Byung Wan;Park, Jung Hoon;Yoon, Kwang Won;Kim, Heoun
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.16
no.1
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pp.120-130
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2012
As long span and complex bridges are constructed often recently, safety estimation became a big issue. Various types of measuring instruments are installed in case of long span bridge. New wireless technologies for long span bridges such as sending information through a gateway at the field or sending it through cables by signal processing the sensing data are applied these days. However, The case of occurred accidents related to bridge in the world have been reported that serious accidents occur due to lack of real-time proactive, intelligent action based on recognition accidents. To solve this problem in this study, the idea of "communication among things", which is the basic method of RFID/USN technology, is applied to the bridge monitoring system. A sensor node module for USN based intelligent bridge system in which sensor are utilized on the bridge and communicates interactively to prevent accidents when it captures the alert signals and urgent events, sends RF wireless signal to the nearest traffic signal to block the traffic and prevent massive accidents, is designed and tested by performing TinyOS based middleware design and sensor test free Space trans-receiving distance.
This study investigated use cases of machine learning technology in domestic medical, manufacturing, finance, automobile, urban sectors and those in overseas mining industry. Through a literature survey, it was found that the machine learning technology has been widely utilized for developing medical image information system, real-time monitoring and fault diagnosis system, security level of information system, autonomous vehicle and integrated city management system. Until now, the use cases have not found in the domestic mining industry, however, several overseas projects have found that introduce the machine learning technology to the mining industry for improving the productivity and safety of mineral exploration or mine development. In the future, the introduction of the machine learning technology to the mining industry is expected to spread gradually.
Kim, Min Ji;Oh, Tae Suk;Kang, Hye Young;Baek, Moonhee;Park, Cheol Hong
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.317-317
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2019
기상청에서는 시스템 이용자의 편의와 자료의 활용 증진을 위해 분리되어 있던 수문기상과 가뭄정보를 하나로 통합하여 '수문기상 가뭄정보 시스템(https://hydro.kma.go.kr)을 2017년 8월 1일부터 운영하고 있다. 본 시스템은 일반국민과 물관리 유관기관(회원)을 대상으로 관측, 수문기상 감시 예측, 기상 가뭄분석 전망으로 나눠 정보를 생산하여 서비스가 제공하고 있다. 수문기상 서비스는 관측 강수량(기상청, 유관기관), 기상청 위성 토양수분량 및 증발산량 자료와 레이더 관측 자료(Radar AWS Rainrate, RAR)를 GIS 기반 유역단위별(4대강권, 대권역, 중권역, 표준유역단위)로 관측 정보를 제공하며, UM(3km), 멀티모델앙상블, 레이더(MAPLE), 유역강수지수자료들로 예측 서비스를 제공하고 있다. 또한, 메타정보를 통해 유역별, 관측소별 상세조회가 가능하여 원하는 유역 또는 관측소를 선택 시 GIS지도에 위치가 표시되며 선택 지점의 정보를 손쉽게 확인할 수 있다. 가뭄 정보는 기상 가뭄 예보 정보와 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 기상 가뭄 예보 정보는 매주 금요일에 발표되고 있는 기상 가뭄 예보 1개월 전망과 매월 10일경 관계부처(행정안전부, 기상청, 환경부, 농림축산식품부) 합동으로 발표하고 있는 가뭄 예 경보 3개월 전망자료를 제공하고 있으며, GIS 기반 행정구역 및 유역별로 나눠 여러 가지 가뭄지수(표준강수지수, 표준강수증발산지수, 강수평년비, 유효가뭄지수)를 활용하여 기상 가뭄 감시 정보를 제공하고 있다. 또한, 가뭄 감시 현황 정보는 다양한 형태(시계열, 가뭄지수 조회 및 다운로드, 분포도 비교)로도 확인할 수 있으며, 강수량분석 통계(누적 강수량, 강수량 순위, 무강수일수) 정보를 제공한다. 그 밖에 관측 자료(강수량 분포도, 토양수분량, 증발산량 등), 월별 언론모니터링 자료 등을 제공하고 있다. 향후 수문기상과 가뭄 재해에 선제적으로 대응하여 안정적인 물관리를 지원하고 자료의 신뢰도를 지속적으로 제고하여 우리나라에 맞는 수문기상 가뭄정보 시스템으로 거듭나도록 노력해 나갈 것이다.
After introducing the industry 4.0 policy, Korean government announced 'Digital New Deal' and 'Green New Deal' as 'Korean New Deal' in 2020. We analyzed Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM)'s research projects related to that policy and conducted markets analysis focused on Digital Twin and environmental monitoring technologies. Regarding 'Data Dam' policy, we suggested the digital geo-contents with Augmented Reality (AR) & Virtual Reality (VR) and the public geo-data collection & sharing system. It is necessary to expand and support the smart mining and digital oil fields research for '5th generation mobile communication (5G) and artificial intelligence (AI) convergence into all industries' policy. Korean government is suggesting downtown 3D maps for 'Digital Twin' policy. KIGAM can provide 3D geological maps and Internet of Things (IoT) systems for social overhead capital (SOC) management. 'Green New Deal' proposed developing technologies for green industries including resource circulation, Carbon Capture Utilization and Storage (CCUS), and electric & hydrogen vehicles. KIGAM has carried out related research projects and currently conducts research on domestic energy storage minerals. Oil and gas industries are presented as representative applications of digital twin. Many progress is made in mining automation and digital mapping and Digital Twin Earth (DTE) is a emerging research subject. The emerging research subjects are deeply related to data analysis, simulation, AI, and the IoT, therefore KIGAM should collaborate with sensors and computing software & system companies.
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