기존 선박 통신시스템은 위성통신을 이용한 음성, FAX, ISDN 등이 대부분으로 선박 해상관제 업무에 집중되고 있지만, 최근의 레저선박 통신시스템의 경우는 더 높은 품질의 스마트 통신 서비스 및 통신환경을 요구하고 있다. 기존 통신시스템을 활용하여 통신 환경을 실험한 결과, 선상에서는 위성통신이 가능하나, 밀폐된 선내에서는 위성통신을 중계한 음성통신만 가능하고 스마트 앱이나 이메일 사용은 불가하였다. 본 논문에서는 선상뿐 만아니라 선내에서도 음성, 문자, 이메일, 대규모 파일 전송, 해상관제 앱 실행이 가능한 통신시스템 구현을 제안한다. 본 연구를 통해 위성통신단말기와 스마트폰이 결합한 듀얼 복합 통신단말기와 선내에서도 대용량 이메일 및 스마트 앱 사용이 가능한 시스템을 구현하였다. 실험 결과 선박 어느 위치에서나 다양한 통신이 가능하였다.
구조물 건전성 모니터링은 센서로부터 구조물의 응답을 수집하고 분석하여 구조물의 정확한 상태를 진단하는 기술이다. 최근 노후화된 구조물의 증가로 인하여, 지속가능한 사회 발전을 위해 더욱 발달된 구조물 건전성 모니터링 기술이 요구되고 있다. 최신 구조물 건전성 모니터링 기술 중 하나인 무선 스마트 센서와 센서 네트워크 기술은 기존의 유선 방식의 모니터링 시스템과 비교하여 더욱 효율적이며 경제적인 모니터링 시스템의 구축을 가능하게 하는 기술이다. 최근까지도 관련 연구자들은 스마트 센서의 성능 및 확장성 향상을 위하여 연구개발을 진행하고, 다양한 실내, 실외 실험을 통한 성능 테스트를 진행하였다. 본 논문에서는 최근 (2010년 이후를 중심으로)에 개발된 스마트 센서의 하드웨어, 소프트웨어, 그리고 응용 사례들을 정리함으로써, 구조물 건전성 모니터링을 위한 스마트 센서의 최신 연구동향에 대해 소개하고자 한다.
Real-time energy monitoring systems is a demand-response system which is reported to be effective in saving energy up to 12%. Real-time energy monitoring system is commonly composed of smart-plugs which sense how much electrical power is consumed and IHD(In-Home Display device) which displays power consumption patterns. Even though the monitoring system is effective, users should themselves match which smart plus is connected to which appliance. In order to make the matching work to be automatic, the monitoring system need to have appliance identification algorithm, and some works have made under the name of NILM(Non-Intrusive Load Monitoring). This paper proposed an algorithm which utilizes multiple classifiers to improve accuracy of appliance identification. The algorithm proposes to understand each classifiers performance, that is, when a classifier make a result how much the result is reliable, and utilize it in choosing the final result among result candidates from many classifiers. By using the proposed algorithm this paper make 4.5% of improved accuracy with respect to using single best classifier, and 2.9% of improved accuracy with respect to other method using multiple classifiers, so called CDM(Commitee Decision Mechanism) method.
최근, IT 기반의 환경은 웹서비스의 플랫폼의 변화, 클라우딩 컴퓨팅환경으로의 진화, 스마트 시장의 저변확대로 급속히 변화되고 있는 실정이다. 이와 함께 모니터링 개발 환경도 급속히 변화되고 있다. 이에, 사용자 정의가 가능한 SaaS기반의 모니터링 제공 서비스가 요구된다. 다양한 모니터링 환경을 지원하고 관리자가 요구한 자원 정보를 사용하고 있는 향상된 모니터링 프레임워크로써 클라우딩 컴퓨팅 환경의 SaaS 플랫폼의 고성능 저비용 클러스터 관리 시스템이 가능한 클라우딩 컴퓨팅 시스템이 요구된다. 그리하여 본 연구의 목표는 클라우딩 컴퓨팅 환경의 SaaS 기반 플랫폼의 효율적이고 사용자 정의 가능한 모바일 인터페이스를 가진 3D 뷰어가 제공되는 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.
Pig farming, a vital industry, necessitates proactive measures for early disease detection and crush symptom monitoring to ensure optimum pig health and safety. This review explores advanced thermal sensing technologies and computer vision-based thermal imaging techniques employed for pig disease and piglet crush symptom monitoring on pig farms. Infrared thermography (IRT) is a non-invasive and efficient technology for measuring pig body temperature, providing advantages such as non-destructive, long-distance, and high-sensitivity measurements. Unlike traditional methods, IRT offers a quick and labor-saving approach to acquiring physiological data impacted by environmental temperature, crucial for understanding pig body physiology and metabolism. IRT aids in early disease detection, respiratory health monitoring, and evaluating vaccination effectiveness. Challenges include body surface emissivity variations affecting measurement accuracy. Thermal imaging and deep learning algorithms are used for pig behavior recognition, with the dorsal plane effective for stress detection. Remote health monitoring through thermal imaging, deep learning, and wearable devices facilitates non-invasive assessment of pig health, minimizing medication use. Integration of advanced sensors, thermal imaging, and deep learning shows potential for disease detection and improvement in pig farming, but challenges and ethical considerations must be addressed for successful implementation. This review summarizes the state-of-the-art technologies used in the pig farming industry, including computer vision algorithms such as object detection, image segmentation, and deep learning techniques. It also discusses the benefits and limitations of IRT technology, providing an overview of the current research field. This study provides valuable insights for researchers and farmers regarding IRT application in pig production, highlighting notable approaches and the latest research findings in this field.
GPS has become an established technique in structural health monitoring. This paper presents the application of an on-line GPS RTK system on the Zhujiang Huangpu Bridge (China) for monitoring bridge deck and towers movements. In this study, both the form and functions of movements of the deck and towers of the bridge under affecting loads were monitored in lateral, longitudinal and vertical directions. Such movements were described in time and frequency domains by determining the trend, torsion, periodical of the series using probability density function (PDF). The results of the time series GPS data are practical and useful to bridge health monitoring.
최근 스마트폰과 웨어러블 디바이스를 이용한 스마트 헬스케어에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트 헬스케어란 다양한 종류의 생체신호 측정 센서와 스마트 디바이스를 이용하여 개인화된 건강관리서비스를 제공받는 서비스를 말한다. 스마트 디바이스를 이용한 스마트 헬스케어를 위해서는 스마트 웨어러블 디바이스를 이용한 개인 건강관리 모니터링 서비스 중심의 연구뿐만 아니라 응급 상황 이후의 응급조치 방안을 위한 서비스에 대한 연구 또한 필요하다. 본 논문에서는 스마트 디바이스를 이용하여 그룹관리 기법을 이용하여 응급 상황을 모니터링 하고 상황을 전파하는 응급환자 지원 시스템을 제안하였다. 제안하는 시스템은 응급 상황을 판단했을 때 위치 정보를 기반으로 응급처치 지원자에게 연락을 취한다. 또한 스마트 디바이스를 이용하여 환자의 사진을 서버로 전송하면 환자의 정보를 화면에 제공하는 응급 지원 시스템을 설계 및 구현하였다.
사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 전력 사용량 모니터링은 스마트팜 운영비 절감 기술 개발을 위한 기초자료로 필요성이 부각되고 있다. 본 연구에서는 멜론 생산 스마트팜 운영 중 실시간 전력사용량 모니터링 시스템을 설치한 예를 소개하고 이를 이용하여 수집된 데이터를 실시간으로 활용하는 방법을 제안한다. 전력사용량 모니터링 시스템의 실증을 위하여 멜론 스마트팜에서 3개월의 멜론 재배기간 동안 보일러, 양분분배 시스템, 자동제어기, 순환팬, 보일러제어기, 기타 IoT 관련 유틸리티 등 스마트팜 시설에서 사용하는 개별 전원 기구들의 전력사용량 데이터를 수집하였다. 모니터링 결과를 이용하여 전기에너지 소비패턴의 예시를 분석하고, 측정 데이터를 최적으로 활용하기 위해 필요한 고려사항을 제시하였다. 본 논문은 전력사용량 모니터링 시스템을 새로이 구축하고자 하는 유저들에게 기술적 진입장벽을 낮추고 생성된 데이터 활용 시 시행착오를 줄이는 데 유용한 자료가 될 것으로 사료된다.
Food safety has emerged as a growing concern for human health in recent times. Consuming contaminated food may lead to serious health problems, and therefore, a system for monitoring food freshness that is both non-detrimental to the quality of food and highly accurate is required to ensure that only high-quality fresh food packages are provided to the customers. This paper proposes a method to monitor and detect food quality using a compact smart sensor tag. The smart tag is composed of three ultra-low-power sensors, which monitor four major indicators of food freshness: temperature, humidity, and the concentrations of ammonia and hydrogen sulfide gases. An RF energy scavenging circuit is integrated into the smart sensor tag to harvest energy from radio waves at a high frequency of 13.56 MHz to supply sufficient power to the tag. Experimental results show that the proposed energy harvester can efficiently obtain energy at a distance of approximately 40 cm from a 4 W reader. In addition, the proposed smart sensor tag can operate without any battery, thereby eliminating the requirement of frequent battery replacement and consequently decreasing the cost. Meanwhile, the freshness of preserved pork is continuously monitored under two conditions--room temperature and refrigerator temperature--both of which are the most common temperatures under which food is generally stored. The food-monitoring experiments are conducted over a period of one week using the proposed battery-less tag. Based on the experimental results, the food assessment is classified into four categories: fresh, normal, low, and spoiled.
최근 들어 건강에 대한 관심이 증가하면서 발효 식품에 대한 관심과 소비가 증가하고 있다. 대표적인 발효 식품으로 홍어가 있다. 홍어의 경우 각자의 취향에 따라 선호하는 정도가 매우 다르다. 그래서 홍어의 발효 정도를 수치화하여 보여줄 수 있다면, 사람들은 각자의 취향에 맞게 홍어를 먹을 수 있을 것이다. 본 논문에서는 스마트 RFID 태그를 이용하여 소비자의 취향에 맞는 홍어의 발효 정도를 모니터링 하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 RFID 태그, $NH_3$센서, 리더기 및 서버로 구성되어 있다. 제안하는 시스템의 유용성을 확인하기 위해, 홍어 발효에 대한 실험을 한다. 제안한 모니터링 시스템은 홍어의 발효 정도를 Very Low, Low, Medium, Strong의 4등급으로 보여준다. 스마트 RFID 태그를 통해, 홍어의 발효 정도를 확실하게 추정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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