This paper propose the remote monitoring system using LoRa networks about storm overflow chamber, which is a device designed to discharge rainwater directly to a sewage treatment plant when it reaches a certain amount of rainfall during precipitation. In this system, when the information produced by the sensor is transmitted to the LoRa network server and updated, the application server can automatically receive data through the implemented communication interface. The application server carries out management functions of storm overflow chamber devices and subscription information, collects measured flow rate and opening-closing information, and provides statistical information using the collected data. The android app performs a firebase-based notification function to prompt the user of malfunctioning of the storm overflow chamber device.
Korean government has planned to increase the productivity of horticultural crops and to expand supply smart greenhouse for energy saving by modernization of horticultural facilities based on ICT in policy. However, the diversity and linkages of monitoring and control are significantly insufficient in the agricultural sector in the current situation. Therefore, development of a service system with smart-farm based on the internet of things(IoT) for intelligent systemization of all the process of agricultural production through remote control using complex algorithm for diverse monitoring and control is required. In this study, domestic and international research trend related to ICT-based horticultural facilities was briefly introduced and limits were analyzed in the domestic application of the advanced technology. Finally, future core technologies feasible to graft in agricultural field were reviewed.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.9
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pp.1132-1140
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2016
According to global trend, despite the overall scale of agricultural industry has been downsized, agriculture accommodating cutting-edge ICT technologies has been proliferated, and various timely-issued relevant researches have been on progress to deploy the future food cultivation. In this paper, we propose an effective nutrient management system with web-based monitoring with functionality of controlling temperature, humidity, pH (hydrogen ion), EC (Electric Conductivity), LED and cooling fan to maintain the hydroponic nurturing environment being optimal. In this paper, in order the arduino hardware and java software are employed to control the nurturing environment automatically in optimal fashion. In proposed system, due to the usage of WiFi router with the socket communication and DB-assisted Web server with proper interfaces, it allows to facilitate the management to keep monitoring and controling overall hydroponic nurturing environment. Since the proposed Web-based management system provides the superior reliability, the short nurturing period and the robustness to the pest by controlling LED emitting color rather than conventional system, so it can be applied and appropriate for in-house vegetable factory overcoming limitation of time and location.
Recently, the seriousness of ultrafine dust and fine dust has emerged as a national disaster, but small and medium-sized cities in provincial areas lack fine dust monitoring stations compared to their area, making it difficult to manage fine dust. Although the computing resources for collecting and processing fine dust data are not large, it is necessary to utilize cloud and private and public data to share data. In this paper, we proposed a small edge computing system that can measure fine dust, ultrafine dust and temperature and humidity and process it to provide real-time control of fine dust and service to the public. Collecting fine dust data and using public and private data to service fine dust ratings is efficient to handle with edge computing using raspberry pie because the amount of data is not large and the processing load is not large. For the experiment, the experiment system was constructed using three sensors, raspberry pie and Thinkspeak, and the fine dust measurement was conducted in northern part of kyongbuk region. The results of the experiment confirmed the measured fine dust measurement results over time based on the GIS data of the private sector.
In order to prevent illegal fishing and reduce lost fishing gear, it is necessary to develop a constant and continuous fishing gear monitoring system in the marine environment. In this paper, we design a long-term operational, reliable system model with communication coverage of more than 25Km considering the reality of gradually expanding fishing activity due to the depletion of fishery resources and marine environments. The design results are implemented to verify the operability of the system by separating the communication success rate of SKT and private LoRa networks and verifying the control function of each control system through the collected location information, respectively.
Martakis, Panagiotis;Movsessian, Artur;Reuland, Yves;Pai, Sai G.S.;Quqa, Said;Cava, David Garcia;Tcherniak, Dmitri;Chatzi, Eleni
Smart Structures and Systems
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v.29
no.1
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pp.251-266
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2022
Structural Health Monitoring (SHM) of critical infrastructure comprises a major pillar of maintenance management, shielding public safety and economic sustainability. Although SHM is usually associated with data-driven metrics and thresholds, expert judgement is essential, especially in cases where erroneous predictions can bear casualties or substantial economic loss. Considering that visual inspections are time consuming and potentially subjective, artificial-intelligence tools may be leveraged in order to minimize the inspection effort and provide objective outcomes. In this context, timely detection of sensor malfunctioning is crucial in preventing inaccurate assessment and false alarms. The present work introduces a sensor-fault detection and interpretation framework, based on the well-established support-vector machine scheme for anomaly detection, combined with a coalitional game-theory approach. The proposed framework is implemented in two datasets, provided along the 1st International Project Competition for Structural Health Monitoring (IPC-SHM 2020), comprising acceleration and cable-load measurements from two real cable-stayed bridges. The results demonstrate good predictive performance and highlight the potential for seamless adaption of the algorithm to intrinsically different data domains. For the first time, the term "decision trajectories", originating from the field of cognitive sciences, is introduced and applied in the context of SHM. This provides an intuitive and comprehensive illustration of the impact of individual features, along with an elaboration on feature dependencies that drive individual model predictions. Overall, the proposed framework provides an easy-to-train, application-agnostic and interpretable anomaly detector, which can be integrated into the preprocessing part of various SHM and condition-monitoring applications, offering a first screening of the sensor health prior to further analysis.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.3
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pp.459-464
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2023
The mobile house of this article is provided with stand-alone power system that uses photovoltaic energy and enables sensing and environmental monitoring. Excess power generated is stored in lithium batteries, which enable smooth operation of the mobile house even in environment in which solar energy cannot be used. The house has been designed that its systems can be operated continuously by diesel power generation even when photovoltaic energy cannot be generated due to long rainy season or heavy snow. BMS (batter management system) has been constructed for photovoltaic and power management, and monitors the charge/discharge and usage amount of photovoltaic energy. Various sensing data are recorded and transmitted automatically, and the design allows for wireless monitoring by means of computer and smartphone app. The container house proposed in this study enables efficient energy management by performing optimal energy operation in remote areas, parks, event venues, and construction sites where there is no system power source.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.5
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pp.39-46
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2024
In this paper, we propose a low-cost wearable device that can monitor the health status of the elderly living alone in real-time. As aging is accelerating, the elderly population is rapidly increasing, and the social isolation of the elderly living alone is causing physical and mental difficulties and the number of elderly people dying alone is increasing, becoming a social problem. In this study, we propose a belly band-type wearable device that can monitor the biometric information of elderly living alone. The proposed device transmits electromyogram, electrocardiogram, and body temperature information to a remote server through an Arduino-based sensor built into the abdominal band. Transmitted information can be monitored in a web environment in real-time, and it has the feature of enabling remote monitoring of a large number of subjects with a small amount of management manpower. The research results will contribute to improving the safety and welfare of seniors living alone by not only detecting lonely deaths in advance but also responding immediately to dangerous situations that may occur in daily life.
Recently, novel viral infections such as COVID-19 have spread and pose a serious public health problem. In particular, these diseases have a fatal effect on the elderly, threatening life and causing serious social and economic losses. Accordingly, applications such as telemedicine, healthcare, and disease prevention using the Internet of Things (IoT) and artificial intelligence (AI) have been introduced in many industries to improve disease detection, monitoring, and quarantine performance. However, since existing technologies are not applied quickly and comprehensively to the sudden emergence of infectious diseases, they have not been able to prevent large-scale infection and the nationwide spread of infectious diseases in society. Therefore, in this paper, we try to predict the spread of infection by collecting various infection information with regional limitations through a virus disease information collector and performing AI analysis and severity matching through an AI broker. Finally, through the Korea Centers for Disease Control and Prevention, danger alerts are issued to the elderly, messages are sent to block the spread, and information on evacuation from infected areas is quickly provided. A realistic elderly support system compares the location information of the elderly with the information of the infected area and provides an intuitive danger area (infected area) avoidance function with an augmented reality-based smartphone application. When the elderly visit an infected area is confirmed, quarantine management services are provided automatically. In the future, the proposed system can be used as a method of preventing a crushing accident due to sudden crowd concentration in advance by identifying the location-based user density.
This study applied a real-time IoT (Internet of Things) environmental monitoring system to wooden cultural heritages (WCHs) located in suburbs and forests in Korea. It automated the graphs of seasonal Temperature (T) and relative humidity (RH) changes inside the heritage structures and seasonal Performance Index (PI) values. While utilizing line graphs of the existing T and RH change trends and a bar graph expressing the PI values, this study examined the current status of the conservation environment inside the WCHs throughout the year and its diagnosis. Consequently, at higher latitudes, the organic cultural heritage repeatedly experienced large T fluctuations, and the risk of physical and chemical degradation of the materials was greater. However, the RH showed significant seasonal differences, even within the same latitude, indicating that the impact of latitude was not significant. Therefore, the staff in charge must manage RH by considering the surrounding environmental conditions and adjusting the internal environment of the structures. The PI values for the year-round T and RH inside the heritages were confirmed to only be a maximum of approximately 60% of the environmental suitability for conservation throughout the year, depending on the season. The relationship between the germination and growth potential period of xerophilic fungi and the monthly internal temperature and humidity in five heritages located at different latitudes was analyzed. As a result, we could thus determine that four particular months of the year (June-September) represent the periods with the highest risk of damage from xerophilic fungi in the country, regardless of latitude.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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