RFID객체 이력추적기술은 EPCglobal에서 제안하는 Discovery Service를 중심으로 다수의 연구가 진행 중이다. 하지만 객체의 상태변화를 모니터링 하는 기능을 제공하지 않으며, 객체의 이력정보를 특정 서버에서 취합하여 관리해야 한다는 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해서는 객체에 대한 상태정보를 제공하기 위한 모델이 필요하며 RFID 객체의 URL을 나타낼 수 있는 식별자 역시 필요하다. 이러한 문제점을 보완하고자 SIP 이벤트 통지 및 프레즌스 모델을 활용하여 RFID 객체의 상태정보를 Track & Trace하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서는 객체의 URL을 얻기 위해서 기존 ONS를 그대로 활용하되 성능저하가 없도록 하여 backward-Compatibility를 충족하도록 하였다. 또한 이렇게 얻어진 URL을 이용하여 RFID 객체 혹은 객체의 상태정보를 관리하고 있는 요소에 접근하기 위해 SIP 프로토콜을 사용하도록 하여 객체관리를 위해 개방형 인터페이스를 사용하였다. SIP 메시지 조합을 통해 객체의 이력정보를 얻을 때 DS와 같은 추가적 요소 없이도 객체의 Track을 Trace가 가능하게 하였다. 이 방식을 활용하여 지금까지와는 달리 분산취합구조를 이용하여 객체에 대한 상세이력정보 및 모니터링을 제공할 수 있도록 하였다.
본 연구는 6시그마 DMAIC 방법론의 정의(Define)와 측정(Measure) 단계의 기법들을 활용하여 대학도서관 멀티미디어 서비스 개선에 영향을 미치는 주요 변수들을 도출하였다. 이를 위하여 S대학교 중앙학술정보관의 사례를 중심으로 현장 사서들의 브레인스토밍, X-Y Matrix와 특성요인도 작성, 도서관 홈페이지를 통한 이용자 의견 분석, 이용자 인터뷰 등을 통하여 대학도서관 멀티미디어 서비스의 프로세스를 분석하고, 핵심 품질특성을 지표화하였다. 그리고 Process Map과 특성요인도를 통하여 멀티미디어 서비스에 영향을 미치는 잠재원인변수들을 도출하고, 도출한 잠재원인변수를 X-Y Matrix와 Pareto Chart에 의하여 우선순위화하여 멀티미디어 서비스에 영향을 미치는 주요 요인으로 '자료 선정 전담자 유무', '자료 선정주기', '독립된 멀티미디어실 운영 유무', '자료 배가 방법', '인기자료 안내 여부', '입수자료 통보 여부', '신간 자료 안내 방법', '구입주문처리 방법', '주문자료 진행사항 점검 주기', '자료 신청자 유형', '자료 신청 방법', '반납 시 자료 상태 점검 여부', '소장자료 목록 안내 방법', '연체자료 회수방법'의 14개 변수를 도출하였다.
인스턴트메시지(Instant Message) 서비스에서 서버는 인스턴트메시지와 사용자들에 대한 다량의 프레즌스 자원을 담은 요청 메시지를 처리해야하고 등록한 프레즌스 자원에서 발생하는 다량의 통지 메시지도 처리해야 한다. 본 논문에서는 사용자 수의 증가에 따라 서버의 부하를 효율적으로 분산하여 처리 할 수 있고 확장 호처리 언어를 적용하여 사용자에게 다양한 기능을 제공 할 수 있는 새로운 다중 서버 방식을 사용한 인스턴트메시지 서비스 구조를 제안하였다. 서비스 사용자는 프레즌스 정보 및 자신이 원하는 기능을 기술한 호처리 언어 스크립트를 서버에 등록하며, 서버는 인스턴트메시지의 처리 및 프레즌스 서비스와 호처리 언어 스크립트 실행 기능을 제공한다. 이를 위하여 확장된 프레즌스 정보 데이터 구조가 제안되었고 인스턴트메시지 서비스 처리에 필요한 호처리 언어 동작 태그들이 새롭게 추가되었다. 따라서 본 시스템에서는 시스템의 확장성이 높아지고 프레즌스 서비스와 호 처리를 조합한 다양한 서비스를 사용자에게 제공할 수 있게 된다. 또 서버에 인스턴트메시지 처리 모듈을 통합하여 시스템 전체의 SIP(Session Initiation Protocol) 메시지의 발생 양을 줄여 시스템의 효율을 더욱 높일 수 있도록 하였다. 제안된 시스템의 성능은 실험을 통하여 분석하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.104-108
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2023
This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.
의료기관에서 특별 관리 대상이 되는 와상환자, 고령자, 치매 환자들은 대소변을 스스로 처리할 수 없어 보호자나 간병인의 도움이 필요하다. 특히 대변에는 독성물질이 포함되어있어 습진이나 피부염, 두드러기의 발병 요인이 되므로 기저귀의 교체는 중요하다. 본 논문에서는 이러한 문제에 대하여 편의를 제공하고자 고령자의 다양한 배설 요건을 고려한 대소변 감지용 웨어러블 디바이스 설계를 제안하였다. 구현된 웨어러블 디바이스는 요양병원에서 사용되는 성인용 기저귀에 대소변을 감지할 수 있는 센서와 모듈을 부착한 형태로서 착용자의 배설유무를 LED로 확인할 수 있다. 측정된 데이터는 모듈 내 블루투스를 통해 스마트폰 앱에 실시간으로 전송되며 팝업알림으로도 배설 유무를 확인할 수 있다. 설계한 모듈을 통해 수집된 데이터와 실제 배설 유무를 비교하여 본 연구의 유효성을 검증하였다.
Wearable devices come in a variety of shapes and sizes in numerous fields in numerous fields and are available in various forms. They can be integrated into clothing, gloves, hats, glasses, and bags and used in healthcare, the medical field, and machine interfaces. These devices keep track individuals' biological and behavioral data to help with health communication and are often used for injury prevention. Those with hearing loss or impaired vision find it more difficult to recognize an approaching person or object; these sensing devices are particularly useful for such individuals, as they assist them with injury prevention by alerting them to the presence of people or objects in their immediate vicinity. Despite these obvious preventive benefits to developing Internet of Things based devices for the disabled, the development of these devices has been sluggish thus far. In particular, when compared with people without disabilities, people with hearing impairment have a much higher probability of averting danger when they are able to notice it in advance. However, research and development remain severely underfunded. In this study, we incorporated a wearable detection system, which uses an infrared proximity sensor, into a backpack. This system helps its users recognize when someone is approaching from behind through visual and tactile notification, even if they have difficulty hearing or seeing the objects in their surroundings. Furthermore, this backpack could help prevent accidents for all users, particularly those with visual or hearing impairments.
2006년 시행되어 온 RoHS 규제에 유해물질을 추가하여 더 강화된 RoHS II의 공표에 대비하여 본 연구에서는 RoHS II의 최우선 규제 물질이면서 2010년 발표된 REACH SVHC 후보목록에도 포함된 물질인 Hexabromocyclododecane (HBCDD) 및 3종 프탈레이트, Dibutyl phthalate (DBP), Butyl benzyl phthalate (BBP), Diethylhexyl phthalate (DEHP)의 국내 전기 전자제품내의 함유 여부를 사전 검토해보려는 목적으로 사례 연구를 진행하였다. 이에 고분자 소재로 구성된 세탁기, 냉장고, 혹은 전자렌지의 부품 20개를 12개 전기전자 부품 생산회사로부터 수거하여 4종 규제 물질을 기체크로마토그래피 질량분석법으로 분석하여 그 함유량을 측정한 결과 Nitrile Butadine Rubber (NBR), Polypropylene (PP), Polybutylene Terephthalate (PBT), Ethylene Propylene Rubber (EPDM), Polyvinyl Chloride (PVC) 등의 소재로 된 부품 중 HBCDD는 NBR 소재로 된 3종 부품에서 42~381 mg/kg 범위로 검출되어 규제값 0.1 wt% (1,000 mg/kg)보다는 적지만 주의를 요한다. DBP 및 BBP는 20개 부품모두에서 검출되지 않고 있어 이 두 물질은 전지전자 제품용 플라스틱 소재에서 넓게 사용되지 않고 있을 가능성을 시사하고 있다. 그러나 DEHP는 40~59,400 mg/kg 범위로 NBR, PP, PBT, EPDM 및 PVC로 이루어진 부품에서 모두 검출되어 광범위하게 사용되고 있음을 알 수 있었고 특히 NBR 및 PVC로 이루어진 8개 부품에서 예상 규제치인 0.1 wt% (1,000 mg/kg)을 훨씬 능가한 0.45~5.94 w%로 검출되고 있어 이에 대한 대비가 필요함을 알 수 있었다. 추가로 REACH SVHC (고위험성 물질)에 속하는 Diarsenic pentaoxide, Diarsenic trioxide, Lead hydrogen arsenate, Triethyl arsenate의 4종 물질의 함유 여부를 ICP에 의한 비소(Arsenic) 분석으로 스크리닝해 본 결과 NBR, PBT 소재의 4개 부품에서 15~700 mg/kg으로 검출되었고 이 중 PBT소재의 부품인 Thermistor에서는 규제되는 비소화합물이 규제값(0.1 wt%, 1,000 mg/kg)을 초과할 가능성이 매우 높다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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