Activity monitoring has been widely recognized as important and critical tools in system monitoring for detection of abnormal behavior. In this research, we propose a data-driven activity monitoring method to measure relative sales performance which is not sensitive to special event which frequently occur in marketing area. Moreover, the proposed method can automatically updates the monitoring threshold that accommodates a drastically changing business environment. The results from simulation and practical case study from sales of electronic devices demonstrate the usefulness and applicability of the proposed activity monitoring method.
The monitoring effectiveness not only depends on the effectiveness of the network, but also the costs of the network. Generally the costs of the monitoring network are mainly on the equipment and personnel; the implementation and maintenance; the observation and sample connection; the sample analysis; and the data storage and processing. The cost of the monitoring network can be expressed as a function of monitoring frequency because the monitoring method can be an automatic or a manual measurement. To determine the sampling frequency of subsidiary groundwater monitoring stations, time series data of national groundwater monitoring stations were used. The proposed optimal sampling frequency for subsidiary groundwater monitoring station is about 7 to 20 days and the average frequency is about 2 weeks.
승강기 유지보수 업체는 다양한 종류의 승강기 유지 보수를 담당하고 있어 승강기 제조사, 승강기 모델에 독립적인 승강기 원격 관제 시스템이 필요하다. 이를 위해 각 승강기에서 수집된 승강기 운행 데이터를 수신하여 데이터베이스에 전송할 수 있는 데이터 수집기가 필요하다. 본 논문에서는 중소 규모의 승강기 유지 보수 업체에서 활용할 수 있는 원격 관제 시스템의 데이터 수집기를 설계, 구현한다. 데이터 수집기는 승강기의 운행 상태를 전송하는 센서 모듈이 전송한 데이터 패킷을 수신하여, 데이터를 해석, 변환한 후 자체 개발한 API 를 이용하여 서버로 전송을 한다. 본 논문에서는 파이썬으로 구현한 데이터 수집기에 대해 기술하고, 실 운행 환경에 있는 승강기에 설치된 센서 모듈에서 전송한 데이터를 수신하고, API 서버로 전송하는 것을 화면에 표시된 로그를 통해 보인다.
수량과 수질에 관한 정보는 수자원 관리뿐만 아니라 수공구조물의 계획, 설계 및 운영에 필수적인 자료로 활용된다. 우리나라에서 수량과 수질에 대한 정보는 목적에 따라 여러 기관에 의해 관측되고 있어 많은 문제점이 발생하고 있다. 본 연구에서는 기술적 측면과 법, 제도 측면에서 수량과 수질 연계방안에 대하여 다음과 같은 다양한 대안을 제시하였다. 먼저 국가수문관측계획 및 국가물정보관리계획, 부처간 관측 표준과 정보인증 과정에 대한 협의, 관련 법령(하천법과 수질관련법)의 개정이 필요하다. 또한 현재 설치되어 있는 수량 수질관측소를 유지하고 신규관측소나 교체해야 할 관측소에 대해서는 통합관측을 수행하며, 자료의 관리 및 유통에 대한 단일 기구를 설립해야 한다. 그리고 관측기준을 명확히 확립해야 하며, 통합관리안을 만족시키기 위해 각 부처별로 산재된 정보를 중앙집중식으로 자료 관리를 수행해야 한다. 마지막으로 각 부처별 자료의 신뢰도 및 자료품질에 대한 검증이 우선적으로 수행되어야 한다. 다양한 이해관계 때문에 단기간 내에 수량과 수질 연계관측에 관한 문제들을 해결한다는 것은 어려운 일이나 본 연구에서 도출된 법, 제도, 기술적 제안사항들은 중, 장기적으로 수량과 수질 관측의 효율적인 연계방안에 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 기기의 감시 및 분석을 위해 필요한 데이터 획득 시스템의 개발에 관해 논의한다 선박에서의 회전기기 및 운전기기의 운전상태 감시와 분석을 위해서는 시스템에 적합한 데이터 획득시스템을 구축하여야 하고 이러한 데이터 획득 시스템을 간단하고 경제적으로 구성하는 것은 중요하다고 할 수 있다. 아울러 사용 환경 혹은 사용자 인터페이스를 사용자의 의도에 따라 손쉽게 변경할 수 있어야 할 것이다. 본 연구에서는 이러한 데이터 획득 시스템을 구성하기 위한 기본적인 요소들에 대해 살펴보고, 일정시간 동안 자동적으로 데이터를 저장하는 방법과 네트웍을 통해 데이터를 획득하는 시스템 구성에 관해 논의한다. 최종적으로 실제 계측을 통해 구성된 데이터획득 시스템이 유용성을 확인한다.
Currently, the agricultural population in Korea indicates a decreasing and aging orientation. As the population of farm labor continues to decline, so farmers are feeling the pressure to be stable crop production. To solve the problem caused by the decreasing of farm labor, it is necessary to change over to "Digital agriculture". Digital agriculture is tools that digitally collect, store, analyze, and share electronic data and/or information in agriculture, and aims to integrate the several digital technologies into crop and livestock management and other processes in agriculture fields. In addition, digital agriculture can offer the opportunity to increase crop production, save costs for farmer. Therefore, in this study, for data-based Digital Agriculture, a greenhouse environment monitoring system for crop growth monitoring based on Node-RED, which even beginners can use easily, was developed, and the implemented system was verified in a hydroponic greenhouse. Several sensors, such as temperature, humidity, atmospheric pressure, CO2, solar radiation, were used to obtain the environmental data of the greenhouse. And the environmental data were processed and visualized using Node-RED and MariaDB installed in rule.box digital. The environment monitoring system proposed in this study was installed in a hydroponic greenhouse and obtained the environmental data for almost two weeks. As a result, it was confirmed that all environmental data were obtained without data loss from sensors. In addition, the dashboard provides the names of installed sensors, real time environmental data, and changes in the last three days for each environmental data. Therefore, it is considered that farmers will be able to easily monitor the greenhouse environment using the developed system in this study.
Recently, the wearable computing technology with bio-sensors has been rapidly developed and utilized in various areas such as personal health, care-giving for senior citizens who live alone, and sports activities. In particular, the wearable computing equipment to measure vital signs by means of digital yarns and bio sensors is noticeable. The wearable computing devices help users monitor and manage their health in their daily lives through the customized healthcare service. In this paper, we suggest a system for monitoring and analyzing vital signs utilizing smart healthcare clothing with bio-sensors. Vital signs that can be continuously acquired from the clothing is well-known as unstructured data. The amount of data is huge, and they are perceived as the big data. Vital sings are stored by Hadoop Distributed File System(HDFS), and one can build data warehouse for analyzing them in HDFS. We provide health monitoring system based on vital sings that are acquired by biosensors in smart healthcare clothing. We implemented a big data platform which provides health monitoring service to visualize and monitor clinical information and physical activities performed by the users.
As the development environment is changing with the development of information communication technology, the systems that were used by each service became used with integration. In the process of integrating from existing legacy systems to new system, it should be smoothly integrated or shared, however, it cannot help holding existing technology or component due to significant cost burden for conversion. In this paper, it was not only classified by types with analyzing the various elements that make up legacy system but an approach and monitoring system were developed to each type. After System application results, data's information generated in each process is provided to other system in real time, so that it has not only secured the work efficiency and reliability but also it is made possible by integrating data in various formats for efficient data management, rapid search and tracking to history. With real-time monitoring system developed in this study, It can be very useful in a variety of industries which require real-time monitoring of distributed legacy system data.
Outlier detection is an imperative task to identify the occurrence of abnormal events before the structures are suffered from sudden failure during their service lives. This paper proposes a two-phase method for the outlier detection of Global Positioning System (GPS) monitoring data. Prompt judgment of the occurrence of abnormal data is firstly carried out by use of the relational analysis as the relationship among the data obtained from the adjacent locations following a certain rule. Then, a negative selection algorithm (NSA) is adopted for further accurate localization of the abnormal data. To reduce the computation cost in the NSA, an improved scheme by integrating the adjustable radius into the training stage is designed and implemented. Numerical simulations and experimental verifications demonstrate that the proposed method is encouraging compared with the original method in the aspects of efficiency and reliability. This method is only based on the monitoring data without the requirement of the engineer expertise on the structural operational characteristics, which can be easily embedded in a software system for the continuous and reliable monitoring of civil infrastructure.
This paper proposed an realtime total monitoring platform for various kind of multi weather radars to analyze and predict weather phenomenons and prevent meteorological disasters. Our platform is designed to process each weather radar data on each radar site to minimize overloads from conversion and transmission of large volumed radar data, and to set observers up the definitive radar data via public framework server separately. By proposed method, weather radar data having different spatial or temporal resolutions can be automatically synchronized with there own spatio-temporal domains on public GIS platform having only one spatio-temporal criterion. Simulation result shows that our method facilitates the realtime weather monitoring from weather radars having various spatio-temporal resolutions without other data synchronization or assimilation processes. Moreover, since this platform doesn't require some additional computer equipments or high-technical mechanisms it has economic efficiency for it's systemic constructions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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