본 연구에서는 마이크로 데이터 센터의 환경 모니터링 시스템(EMS)을 설계하고 개발하는 방법을 나타낸다. 설계하는 환경 모니터링 시스템은 IoT 센서 및 싱글보드 컴퓨터를 이용하여 데이터센터 운영환경을 실시간으로 감지하여 데이터를 해석하고 운영환경을 모니터한다. 먼저, EMS 하드웨어 플랫폼 및 IoT 센싱 패키지 설계 방법에 대하여 나타낸다. 또한 서로 다른 프로토콜을 갖는 IoT 센서에 대한 데이터 수집 SW을 설계하고 원격에서 모니터링이 가능한 EMS 모니터링 SW를 개발한다. 데이터 수집 SW는 센서 수집 모듈과 수집 메니저 모듈로 구성된다. EMS 소프트웨어는 마이크로 서비스 아키텍츠(MSA) 개념을 적용하여 설계하며 각각의 서비스는 독립적인 비즈니스 로직을 포함한다.
본 논문에서, 풍력발전기 운영관리 및 유지보수 비용을 저감하기 위해, 분산되는 전산자원을 통합하고 인적 자원을 효율적으로 운영 할 목적으로 SaaS 클라우드 방식의 상태 감시 인프라를 설계 및 개발하였다. 개발한 인프라에서 관련 업무 및 서비스에 따라 각 데이터들을 계층화 하였다. 인프라 상에서 상태 감시를 수행 할 경우에 필요한 기본적인 SW를 개발하였다. 측정 시스템에 대응하는 데이터베이스 설계 SW, 현장 측정 SW, 데이터 전송 SW, 모니터링 SW로 구성되어 있다. 기존의 SCADA 데이터 뿐 아니라 추가적인 센서를 설치하여 풍력발전기의 상태 관측이 가능하다. 상태감시 알고리즘 내 단계 별 지연 시간을 모델링하여, 현장 측정에서 최종 모니터링 단계 까지 소요되는 총 지연 시간을 정의 하였다. 진동 데이터는 고해상도 측정에 의해 취득되기 때문에, 지연 시간은 불가피하고 유지보수에 관한 프로그램 운영 시 지연시간 분석은 필수적이다. 모니터링 대상은 MW 용량의 풍력발전기의 증속기이며, 해당 풍력발전기는 운전 한 지 10년이 넘는 모델로서, 이는 앞으로 해당 풍력발전기의 효율적인 유지보수를 위해 정확한 상태 감시가 필수적임을 뜻한다. 본 인프라는 연간 50TB 용량의 고해상도 풍력발전기 증속기 상태를 처리 할 수 있도록 운영 중이다.
본 연구는 최근 새로운 제조 수단으로 각광받고 있는 3D프린팅 기술의 통합제어 시스템과 품질개선을 위한 모니터링 SW 기술개발을 위한 프레임워크 및 연구개발 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 금속프린팅 기술로 조명되고 있는 DED와 PBF 3D프린팅 기술의 통합 제어기술 개발 Framework와 최근 반도체 장비 등에서 큰 관심을 받고 있는 음향센서를 이용한 모니터링 기술 등 품질 개선을 위한 4가지 모니터링 기술을 제안 소개하고자 한다. 본 연구를 위하여, 국내 3D프린팅 전문기업인 (주)컨셉션, 원광이엔텍(주), (주)디이엔티 등에서 개발 중인 국내 최신 금속 3D프린팅 시스템 장비를 활용하여 연구하였으며(1KW급 Dual Laser PBF 및 DED 프린팅 시스템), 2017년 이래 지속적인 연구개발을 수행해온 경험을 바탕으로 다음세대 3D프린팅 개발자를 위한 연구초안을 제시함으로서 국내 3D프린팅 기술 발전 및 연구개발 협력을 위한 기초자료를 제시하고자 한다.
Automatic container code recognition from a captured image is used for tracking and monitoring containers, but often fails when the code is not captured clearly. In this paper, we increase the accuracy of container code recognition using multiple views. A character-level integration method combines recognized codes from different single views to generate a new code. A decision-level integration selects the most probable results from the codes from single views and the new integrated code. The experiment confirmed that the proposed integration works successfully. The recognition from single views achieved an accuracy of around 70% for the test images collected on a working pier, whereas the proposed integration method showed an accuracy of 96%.
With the advent of the Internet-of-Things paradigm, the amount of data production has grown exponentially and the user demand for responsive consumption of data has increased significantly. Herein, we present DART, a fast and lightweight stream processing framework for the IoT environment. Because the DART framework targets a geospatially distributed environment of heterogeneous devices, the framework provides (1) an end-user tool for device registration and application authoring, (2) automatic worker node monitoring and task allocations, and (3) runtime management of user applications with fault tolerance. To maximize performance, the DART framework adopts an actor model in which applications are segmented into microtasks and assigned to an actor following a single responsibility. To prove the feasibility of the proposed framework, we implemented the DART system. We also conducted experiments to show that the system can significantly reduce computing burdens and alleviate network load by utilizing the idle resources of intermediate edge devices.
본 논문은 DNSSEC 적용을 국내 환경에 맞게, 사용자들이 보다 쉽게 적용 및 관리할 수 있는 방법에 대해 연구하고 구현하였다. DNSSEC은 DNS 캐시 정보가 위 변조되는 취약점을 해결하기 위해 제안된 것으로, DNSSEC 적용 및 관리에 어려움이 있어 국내 적용이 미비한 편이다. 이에 DNSSEC의 효율적이고 안정적인 관리를 위한 서명키 자동관리 SW와 서명키 모니터링을 제안하고자 한다. 더불어 제안한 사항을 실제 구축하여 DNSSEC 서명키 갱신과 모니터링이 원활하게 진행되는지 살펴보고, 본 연구가 향후 국내 DNSSEC 사용자들이 보다 쉽게 DNSSEC를 적용 관리하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.
오픈 소스 기반 ESB 모니터링 시스템 설계에 EIP(Enterprise Integration Pattern)을 적용하여 비즈니스 요구사항을 처리하는 통합 로직과 메시지 추적 관리를 위한 관리 로직을 분리하여, 메시지 관리 로직 처리에 따른 성능 저하 및 오류에 의한 영향도를 최소화하며 메시지 데이터를 중앙 저장 장치에 저장하여 메시지 추적 관리를 용이한 모니터링 시스템 구축 사례.
In this paper, we propose a new framework for detecting the unauthorized dumping of garbage in real-world surveillance camera. Although several action/behavior recognition methods have been investigated, these studies are hardly applicable to real-world scenarios because they are mainly focused on well-refined datasets. Because the dumping actions in the real-world take a variety of forms, building a new method to disclose the actions instead of exploiting previous approaches is a better strategy. We detected the dumping action by the change in relation between a person and the object being held by them. To find the person-held object of indefinite form, we used a background subtraction algorithm and human joint estimation. The person-held object was then tracked and the relation model between the joints and objects was built. Finally, the dumping action was detected through the voting-based decision module. In the experiments, we show the effectiveness of the proposed method by testing on real-world videos containing various dumping actions. In addition, the proposed framework is implemented in a real-time monitoring system through a fast online algorithm.
본 논문에서는 사용자가 존재할 때만 LED 조명을 활성화해서 통신 기능을 수행하고 사용자가 없을 때에는 자동으로 LED 조명을 비활성화 할 수 있는 종합 제어 시스템 기반 기술을 디자인하고 구현하였다. 이 시스템은 마이크로 콘트롤러를 이용한 사용자 감지기능을 수행하는 HW 모듈과 웹을 통한 종합 제어 시스템 SW 모듈로 구성된다. 마이크로 콘트롤러 보드는 ATMega2560를 이용하여 설계하고, 적외선과 초음파 센서를 이용하여 사용자 유무를 판단하였으며, 웹 기반의 모니터링 시스템은 스마트 디바이스를 통해서 제어할 수 있도록 구성하였다. 두 모듈의 연동 테스트를 통해서 본 시스템의 유효성을 검증하였다.
Kim, Hye-Jin;Kim, Dohyung;Lee, Jaeyeon;Jeong, Il-Kwon
ETRI Journal
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제37권2호
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pp.395-405
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2015
We address the problem of uncooperative person recognition through continuous monitoring. Multiple modalities, such as face, height, clothes color, and voice, can be used when attempting to recognize a person. In general, not all modalities are available for a given frame; furthermore, only some modalities will be useful as some frames in a video sequence are of a quality that is too low to be able to recognize a person. We propose a method that makes use of stochastic information updates of temporal modalities and environment estimators to improve person recognition performance. The environment estimators provide information on whether a given modality is reliable enough to be used in a particular instance; such indicators mean that we can easily identify and eliminate meaningless data, thus increasing the overall efficiency of the method. Our proposed method was tested using movie clips acquired under an unconstrained environment that included a wide variation of scale and rotation; illumination changes; uncontrolled distances from a camera to users (varying from 0.5 m to 5 m); and natural views of the human body with various types of noise. In this real and challenging scenario, our proposed method resulted in an outstanding performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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