• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.90-96
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• 2019

최근 실험실에서 사용하는 시약장은 IoT 기반 다양한 센서들을 활용하여 내부 환경을 실시간으로 측정하고 사용자들에게 서비스를 제공한다. 센서 데이터를 수집한 후 서버 내에서 위험상황을 식별하고 기기들에게 동작 명령을 전송하게 된다. 이와 같은 중앙 집중형 관리시스템은 여러 대의 시약장에서 측정되는 센서 데이터들을 전송받고 처리하게 될 경우 시약장의 수가 증가할 때마다 데이터 처리 속도가 점차 증가하게 되는 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 중앙 집중형이 아닌 분산 환경에서 시약장 내부 환경을 분석하여 위험상황의 식별 및 기기 제어를 수행할 수 있는 분산 제어가 가능한 분산 IoT 센서 기반 실험실 안전관리 시스템에 대해 연구한다. 이와 같이 분산형 제어가 가능한 센서 모듈을 이용한 시약장 내부 환경 제어 통해 위험상황에 대한 식별 및 대처를 자동으로 진행함으로써 기존의 시약장과 실험실을 관리하는 시스템들보다 신속한 대처 및 안전관리가 이루어졌음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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• pp.151-156
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• 2006

Accurate vessel traffic observation is indispensable to carry out vessel traffic management, design of vessel traffic route, planning of port construction, etc. In order to observe the vessel traffic accurately without many efforts such as the use of a ship or car equipped with special radar observation system and the preparation of observation staff, the authors have been developing completely automated remote radar/AIS network system covering the main traffic area in Tokyo Bay. The composite radar image observed at Yokosuka and Kawasaki radar stations with AIS information can be seen on web site of Internet. In addition to the development of radar/AIS observation system, the software to analyze observed vessel traffic flow has been developed. This software has various functions such as automatic tracking of ship's positions, automatic estimation of ship's size, automatic integration of radar image and AIS data, animation of ships' movements, extraction of dangerous ship encounters, etc. The configuration and functions of the developed remote radar/AIS network system are shown first in this paper. Then various functions of the software to analyze vessel traffic are introduced, and some analyzed results on the vessel traffic in Tokyo Bay are described demonstrating the effectiveness of the developed system.

• 대한원격탐사학회지
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• 제27권6호
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• pp.703-715
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• 2011

Forests have been considered one of the most important ecosystems on the earth, affecting the lives and environment. The sustainable forest management requires accurate and timely information of forest and tree parameters. Appropriately interpreted remotely sensed imagery can provide quantitative data for deriving forest information temporally and spatially. Especially, analysis of individual tree detection and crown delineation is significant issue, because individual trees are basic units for forest management. Individual trees in aerial imagery have reflectance characteristics according to tree species, crown shape and hierarchical status. This study suggested a method that identified individual trees and delineated crown boundaries through adopting gradient method algorithm to amplified greenness data using red and green band of aerial imagery. The amplification of specific band value improved possibility of detecting individual trees, and gradient method algorithm was performed to apply to identify individual tree tops. Additionally, tree crown boundaries were explored using spectral intensity pattern created by geometric characteristic of tree crown shape. Finally, accuracy of result derived from this method was evaluated by comparing with the reference data about individual tree location, number and crown boundary acquired by visual interpretation. The accuracy ($\hat{K}$) of suggested method to identify individual trees was 0.89 and adequate window size for delineating crown boundaries was $19{\times}19$ window size (maximum crown size: 9.4m) with accuracy ($\hat{K}$) at 0.80.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권4호
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• pp.193-204
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• 2007

방송 시스템이 거대해지고 방송 장비들의 기능이 다양해지면서 방송장비들에도 네트워크 기능이 첨가되고 있다. 그러나 방송장비에 특화된 관리 시스템은 전무한 상태라 할 수 있다. 네트워크에 접속된 장비들은 네트워크에 접속하지 않을 때보다 훨씬 더 많은 기능을 수행해 낼 수 있는 반면에 관리하기 쉽지 않은 단점이 있다. 따라서 네트워크를 통한 자동화된 관리 시스템은 필수적이라 할 수 있다. 하지만 방송 장비를 네트워크상에서 관리하기 위해서는 기존의 SNMP 방식만으로는 한계점이 있다. 본 논문에서는 메타데이타를 사용하여 방송장비를 관리할 수 있는 시스템(TMS800)을 제안한다. TMS800은 네트워크에 분산된 각종 방송 장비의 상태뿐만 아니라 영상정보도 이미지의 형태로 모니터링 할 수 있으며, 장비의 제어와 이상 발생 시 실시간으로 제공받는 기능을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.113-120
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• 2023

스마트 팜은 IoT 기술과 인공지능 기술이 접목되면서 농작물에 투입되는 노동력·에너지·양분 등을 최소화는 연구가 꾸준히 증가하고 있는 상황이다. 그러나, 스마트 팜에서 농작물의 생육 정보를 효율적으로 관리하는 연구는 현재까지 미진한 상태이다. 본 논문에서는 스마트 팜에 자율 센서를 적용하여 농작물의 생육 정보를 효율적으로 모니터링할 수 있는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 자율 센서를 통해 수집한 후 생육 정보를 농작물 재배에 재활용하는데 초점을 갖는다. 특히, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 한 슬롯으로 할당한 후 로드밸런싱을 수행하도록 농작물별로 가중치를 부여하며, 농작물의 생육 정보 간의 간섭을 서로 최소화한다. 또한, 제안 기법은 농작물의 생육 정보를 4단계 (센싱 탐지 단계, 센싱 전송 단계, 애플리케이션 처리 단계, 데이터 관리 단계 등)로 처리할 때, 농작물의 중요 관리점을 실시간으로 전산화하기 때문에 관리 기준 이외의 경우에는 즉각적인 경고 시스템이 동작한다. 성능평가 결과, 자율 센서의 정확도는 기존 기법보다 평균 22.9%의 향상된 결과를 얻었으며, 효율성은 기존 기법보다 평균 16.4% 향상된 결과를 얻었다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권2호
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• pp.10-20
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• 2024

In recent automated manufacturing systems, compressed air-based pneumatic cylinders have been widely used for basic perpetration including picking up and moving a target object. They are relatively categorized as small machines, but many linear or rotary cylinders play an important role in discrete manufacturing systems. Therefore, sudden operation stop or interruption due to a fault occurrence in pneumatic cylinders leads to a decrease in repair costs and production and even threatens the safety of workers. In this regard, this study proposed a fault detection technique by developing a time-variant deep learning model from multivariate sensor data analysis for estimating a current health state as four levels. In addition, it aims to establish a real-time fault detection system that allows workers to immediately identify and manage the cylinder's status in either an actual shop floor or a remote management situation. To validate and verify the performance of the proposed system, we collected multivariate sensor signals from a rotary cylinder and it was successful in detecting the health state of the pneumatic cylinder with four severity levels. Furthermore, the optimal sensor location and signal type were analyzed through statistical inferences.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.93-98
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• 2023

벼농사에서 물 관리는 매우 중요한 작업이다. 벼의 생육 초기에는 잡초 발생을 억제하기 위하여 물을 깊이 대고, 모내기 후 뿌리가 활착하면 줄기 생성을 촉진하기 위해 물을 얕게 대며, 쌀알이 맺힐 수 없는 줄기가 생성되는 시기에는 물을 뗀다. 물 공급 상황은 논 위치, 농수로, 토양, 기상 등 다양한 요소에 영향을 받기 때문에 농민은 수시로 논을 방문하여 수위를 확인하고 물의 유출입을 통제한다. 경작하는 논이 원격지에 분산되어 있다면 이러한 노력은 더욱 증가한다. 자동 물 관리 시스템은 노동력을 절감하여 생산성 향상에 기여할 수 있는 방안으로 고려되고 있다. 그러나 2022년 국내 벼 생산으로 인한 순수익은 평균 32만원/10a 정도이다. 따라서 높은 단가의 고사양 장치를 적용하거나 공사를 추진하여 관련 인프라를 구축하는 것은 현실적으로 어렵다. 본 연구는 추가적인 기반공사 없이 국내 농업 인프라에 통합될 수 있는 물꼬 개발에 중점을 두었으며 세 가지 주요 분야에서 연구를 수행하여 사물인터넷 기반 물꼬를 구현하였다. 첫째, 기존의 농업용 관수 파이프에 빠르고 쉽게 설치할 수 있는 물꼬를 설계하였다. 둘째, 저전력 통신 기능을 갖춘 Cat M1 통신 모뎀과 아두이노 나노 보드를 연결하고 전원을 공급하는 전자회로를 제작하였다. 셋째, 클라우드 기반 플랫폼을 이용하여 서버와 데이터베이스 환경을 구축하고 사용자가 접근할 수 있는 웹 페이지를 제작하였다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 1998년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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• pp.149-152
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• 1998

Nowadays, GIS, as multi-discipline information system, is closely linked with GPS application in conjunction with GIS-T or Logistics GIS. With this R&D trend. CPS/GIS application system for AVL is newly developed in this study. This AVL is designed and implemented by using pure Java computing technology towards com ing Car-equipped wireless Internet PC age, and main features of Java are included at this system: Platform independence, Multi-thread processing, and Object-oriented paradigm. While, because core modules of this AVL are based on GIS spatial engine, unlike other commercial AVLs, large spatial database problem handling digital image/spatial information and attribute information and direct access problem of GIS data is easily dealt with. this system can directly access external database by using JDBC: MS Access for desktop version and Oracle for W/S version. Finally, it is thought that Java-based AVL, one of CPS/CIS applications, can be easily extended into other prospective GIS applications: Land surveyor supporting system, Flight tracking system, 3D facility management system with CPS, and so forth.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.79-85
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• 2020

IIoT stands for Industrial Internet of Things used in manufacturing, healthcare, and transportation in networked smart factories. Recently, IIoT's environment requires an automated control system through intelligent cognition to improve efficiency. In particular, IIoT can be applied to automatic calibration of production equipment for improved management in industrial environments. Such automation systems require a wireless network for transmitting industrial data. Self-calibration systems in laser transmission paths using wireless networks can save resources and improve production quality by real-time monitoring and remote control of laser transmission path. In this paper, we propose a wireless networked system for self-calibration of laser equipment that requires a laser transmission path, and we show the results of the prototype evaluation. The self-calibration system of laser equipment measures the coordinates of the laser points with sensors and sends them to the host using the proposed application protocol. We propose a wireless network service for the wired motor controller to align the laser coordinates. Using this wireless network, the host controls the motor by sending a control command of the motor controller in an HTTP message based on the received coordinate values. Finally, we build a prototype system of the proposed design to verify the detection performance and analyze the network performance.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제18권4호
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• pp.9-18
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• 2021

This study proposes a method for creating learning datasets to recognize obstacles using deep learning algorithms in automated construction machinery or an autonomous vehicle. Recently, many researchers and engineers have developed various recognition algorithms based on deep learning following an increase in computing power. In particular, the image classification technology and image segmentation technology represent deep learning recognition algorithms. They are used to identify obstacles that interfere with the driving situation of an autonomous vehicle. Therefore, various organizations and companies have started distributing open datasets, but there is a remote possibility that they will perfectly match the user's desired environment. In this study, we created an interface of the virtual simulator such that users can easily create their desired training dataset. In addition, the customized dataset was further advanced by using the RDBMS system, and the recognition rate was improved.