• 제목/요약/키워드: monitoring technique

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머신러닝을 이용한 선제적 VNF Live Migration (Proactive Virtual Network Function Live Migration using Machine Learning)

  • 정세연;유재형;홍원기
    • KNOM Review
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    • 제24권1호
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    • pp.1-12
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    • 2021
  • VM (Virtual Machine) live migration은 VM에서 동작하는 서비스의 downtime을 최소화하면서 해당 VM을 다른 서버 노드로 이전시키는 서버 가상화 기술이다. 클라우드 데이터센터에서는 로드밸런싱, 특정 위치 서버로의 consolidation 통한 전력 소비 감소, 서버 유지보수(maintenance) 작업 중에도 사용자에게 무중단 서비스를 제공하기 위한 목적 등으로 VM live migration 기술이 활발히 사용되고 있다. 또한 고장 및 장애 상황이 예측되거나 그 징후가 탐지되는 경우, 예방 및 완화 수단으로 활용될 수 있다. 본 논문에서 우리는 두 가지 선제적(proactive) VNF live migration 방법을 제안하며, 첫 번째 방법은 서버 로드밸런싱에 VNF live migration 기법을 사용하며 두 번째 방법은 고장 예측에 기반하여 고장 회피 목적으로 VNF live migration을 사용한다. 선제적 migration을 위한 예측에 머신러닝(기계학습)을 활용하며 실험을 통해 그 실효성을 검증한다. 특히 두 번째 방법에 대해 vEPC (Virtual Evolved Packet Core)의 고장 상황을 case study한 결과를 제시한다.

Twin models for high-resolution visual inspections

  • Seyedomid Sajedi;Kareem A. Eltouny;Xiao Liang
    • Smart Structures and Systems
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    • 제31권4호
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    • pp.351-363
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    • 2023
  • Visual structural inspections are an inseparable part of post-earthquake damage assessments. With unmanned aerial vehicles (UAVs) establishing a new frontier in visual inspections, there are major computational challenges in processing the collected massive amounts of high-resolution visual data. We propose twin deep learning models that can provide accurate high-resolution structural components and damage segmentation masks efficiently. The traditional approach to cope with high memory computational demands is to either uniformly downsample the raw images at the price of losing fine local details or cropping smaller parts of the images leading to a loss of global contextual information. Therefore, our twin models comprising Trainable Resizing for high-resolution Segmentation Network (TRS-Net) and DmgFormer approaches the global and local semantics from different perspectives. TRS-Net is a compound, high-resolution segmentation architecture equipped with learnable downsampler and upsampler modules to minimize information loss for optimal performance and efficiency. DmgFormer utilizes a transformer backbone and a convolutional decoder head with skip connections on a grid of crops aiming for high precision learning without downsizing. An augmented inference technique is used to boost performance further and reduce the possible loss of context due to grid cropping. Comprehensive experiments have been performed on the 3D physics-based graphics models (PBGMs) synthetic environments in the QuakeCity dataset. The proposed framework is evaluated using several metrics on three segmentation tasks: component type, component damage state, and global damage (crack, rebar, spalling). The models were developed as part of the 2nd International Competition for Structural Health Monitoring.

Satellite Monitoring of Reclamation and Land Cover Change Neighboring Tidal Flats on the West Coast of North Korea: Comparative Approaches Using Artificial Intelligence and the Normalized Difference Water Index

  • Sanae Kang;Chul-Hee Lim
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권4호
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    • pp.409-423
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    • 2023
  • North Korea is carrying out reclamation activities in tidal flat areas distributed throughout the west coast. Previousremote sensing research on North Korean tidal flats either failsto reflect recent trends or focuses on identifying and analyzing tidal flats. Thisstudy aimsto quantify the impact of recent reclamation activitiesin North Korea's coastal areas and contribute knowledge useful for determining the best remote sensing methods for coastal areas with limited accessibility, such as those in North Korea. Using Landsat-8 OLI images from 2014-2022, we analyzed land cover changesin an area on the west coast of Pyeonganbuk-do where reclamation activities are underway. Unsupervised classification using the normalized difference water index and the random forest classification technique were each used to divide the study area into classification groups, and changes in their areas over time were analyzed. The resultsshow a clear decrease in the water area and a tendency to increase cultivated area,supporting the evidence that North Korea'sreclamation isfor agricultural land expansion.Along coasts behind seawalls, the water area decreased by nearly half, and the cultivated area increased by over 2,300%, indicating significant changes and highlighting the anthropogenic nature of the cover changes due to reclamation. Both methods demonstrated high accuracy, making them suitable for detecting cover changes caused by reclamation. It is expected that further quality research will be conducted through the use of high-resolution satellite images and by combining data from multiple satellites in the future.

Recent Applications of Molecularly Imprinted Polymers (MIPs) on Screen-Printed Electrodes for Pesticide Detection

  • Adilah Mohamed Nageib;Amanatuzzakiah Abdul Halim;Anis Nurashikin Nordin;Fathilah Ali
    • Journal of Electrochemical Science and Technology
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    • 제14권1호
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    • pp.1-14
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    • 2023
  • The overuse of pesticides in agricultural sectors exposes people to food contamination. Pesticides are toxic to humans and can have both acute and chronic health effects. To protect food consumers from the adverse effects of pesticides, a rapid monitoring system of the residues is in dire need. Molecularly imprinted polymer (MIP) on a screen-printed electrode (SPE) is a leading and promising electrochemical sensing approach for the detection of several residues including pesticides. Despite the huge development in analytical instrumentation developed for contaminant detection in recent years such as HPLC and GC/MS, these conventional techniques are time-consuming and labor-intensive. Additionally, the imprinted SPE detection system offers a simple portable setup where all electrodes are integrated into a single strip, and a more affordable approach compared to MIP attached to traditional rod electrodes. Recently, numerous reviews have been published on the production and sensing applications of MIPs however, the research field lacks reviews on the use of MIPs on electrochemical sensors utilizing the SPE technology. This paper presents a distinguished overview of the MIP technique used on bare and modified SPEs for the detection of pesticides from four recent publications which are malathion, chlorpyrifos, paraoxon and cyhexatin. Different molecular imprint routes were used to prepare these biomimetic sensors including solution polymerization, thermal polymerization, and electropolymerization. The unique characteristics of each MIP-modified SPE are discussed and the comparison among the findings of the papers is critically reviewed.

건표고의 외관특징 인식 및 추출 알고리즘 개발 (Development of Robust Feature Recognition and Extraction Algorithm for Dried Oak Mushrooms)

  • 이충호;황헌
    • Journal of Biosystems Engineering
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    • 제21권3호
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    • pp.325-335
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    • 1996
  • 표고의 외관 특징들은 표고의 재배 시 생육상태의 정량적 측정을 위해서, 표고의 건조 시 건조 성능을 나타내는 정량적 지표로서, 그리고 건표고의 품질을 판정하는 요인으로서 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 컴퓨터 시각시스템 및 신경회로망 기술을 적용하여 표고의 갓 및 내피에 고루 분포되어 있는 외관특징을 정량적으로 추출하는 알고리즘을 개발하였다. 기존의 영상 처리 과정에서 유도되는 경험적 판정규칙 또는 명확한 수치적 판정조건에 의한 등급판정은 입력데이타의 결핍 또는 애매모호성에 따른 오차가 발생하기 쉽다. 신경회로망을 이용한 영상인식 기능을 도입함으로써 다양하고 애매모호한 표고의 외관 영상특징들을 효율적으로 처리하여 기존 영상처리 알고리즘에서 발생하는 오차를 개선하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 표고의 갓과 내피면의 인식 및 특징 분할, 꼭지부의 검출, 제거 및 재생 등을 포함한다. 제안한 알고리즘에 의거하여 건표고의 등급판정에 주요한 품질인자들을 추출하고 정량화 하였다. 그리고 알고리즘의 개발은 흑백의 다치입력영상을 이용하여 수행하였다.

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홈네트워크를 위한 전력선 통신을 이용한 장치 제어 및 UPnP 미들웨어 구현 (Implementation of UPnP Middleware and Device Control using Power Line Communication for Home Network)

  • 김관형;전재환;강성인;오암석
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제14권12호
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    • pp.25-32
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    • 2009
  • 본 논문은 홈 네트워크 구축에 있어서 저속의 PLC(Power Line Communication) 통신기술을 활용하여 지능형 홈 네트워크 시스템을 구축하였으며, UPnP 브릿지를 통하여 TCP/IP 기반의 원격 제어 및 모니터링 시스템을 설계하였다. 또한, 지능형 홈 네트워크 내부의 제어 모듈에 대한 통신은 저속 저력선 기반의 SCP( Simple Control Protocol)을 설계하여 각 장치들 사이를 연결하여 제어 할 수 있도록 구현 하였다. PLC 기반의 지능형 홈 네트워크 내부에 새로운 UPnP 장치가 연결 되었을 때는 등록된 UPnP 장치의 정보에 따라 UPnP 브릿지를 통하여 장치를 모니터링 하도록 기능을 구현하였다. 전력선 통신 기반의 장치 제어 및 각 장치에 대한 UPnP 장치로의 구현은 TCP/IP 기반의 원격 제어 및 장치 관리가 효율적이며, 홈 네트워크상의 다양한 장치에 대한 장치 정보를 쉽게 모니터링 하고 관리할 수 있는 기능을 제공한다.

An improved time-domain approach for the spectra-compatible seismic motion generation considering intrinsic non-stationary features

  • Feng Cheng;Jianbo Li;Zhixin Ding;Gao Lin
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제55권3호
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    • pp.968-980
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    • 2023
  • The dynamic structural responses are sensitive to the time-frequency content of seismic waves, and seismic input motions in time-history analysis are usually required to be compatible with design response spectra according to nuclear codes. In order to generate spectra-compatible input motions while maintaining the intrinsic non-stationarity of seismic waves, an improved time-domain approach is proposed in this paper. To maintain the nonstationary characteristics of the given seismic waves, a new time-frequency envelope function is constructed using the Hilbert amplitude spectrum. Based on the intrinsic mode functions (IMFs) obtained from given seismic waves through variational mode decomposition, a new corrective time history is constructed to locally modify the given seismic waves. The proposed corrective time history and time-frequency envelope function are unique for each earthquake records as they are extracted from the given seismic waves. In addition, a dimension reduction iterative technique is presented herein to simultaneously superimpose corrective time histories of all the damping ratios at a specific frequency in the time domain according to optimal weights, which are found by the genetic algorithm (GA). Examples are presented to show the capability of the proposed approach in generating spectra-compatible time histories, especially in maintaining the nonstationary characteristics of seismic records. And numerical results reveal that the modified time histories generated by the proposed method can obtain similar dynamic behaviors of AP1000 nuclear power plant with the natural seismic records. Thus, the proposed method can be efficiently used in the design practices.

가뭄 예·경보를 위한 지하수위 모니터링 및 예측기법 개발 (Development of groundwater level monitoring and forecasting technique for drought early warning)

  • 이정주;김태호;전근일;김현식
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2020년도 학술발표회
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    • pp.13-13
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    • 2020
  • '20년 3월 현재 전국 3,502개 읍면동 중 73개 읍면동이 지하수를 상수원으로 급수 중이며, 48개 산업단지에서 지하수를 주 수원으로 사용 중이다. 또한 급수 소외지역의 물 공급을 위해 주로 사용되는 소규모수도시설 14,811개 중 12,073개(81.5%)는 지하수를 이용하고 있으며, 그 위치는 전국에 산재해 있다. 이처럼 지하수는 댐, 저수지 및 하천과 더불어 생·공용수의 중요한 수원이라 할 수 있다. 본 연구에서는 급수 소외지역의 주요 수원인 지하수위 현황을 이용한 가뭄 모니터링 및 전망 기법을 개발하고자 하였다. 국가 지하수관측망 중 10년 이상 장기 관측 자료를 보유한 253개 관측소의 일단위 관측자료를 기반으로, 과거 관측수위 분포를 핵밀도함수로 추정하고 Quantile Function을 이용해 현재 수위의 높고 낮은 정도를 Percentile 값으로 산정하였다. 관측소별 지하수위 Percentile은 티센망을 이용해 167개 시군별로 공간평균하고 Percentile의 범위에 따른 가뭄등급을 설정하여 지하수 가뭄 정도를 모니터링 할 수 있는 기법을 제시하였다. 또한 지하수 가뭄을 전망하기 위해 강수와 지하수위의 거시적인 응답특성을 이용하였다. 관측소별로 추정된 핵밀도함수의 누적확률을 표준정규분포의 Quantile로 변환하여 표준지하수지수I(Standardized Groundwater level Index, SGI)를 산정하고, 시군별로 공간을 일치시킨 1~12개월 지속기간별 표준강수지수(Standardized Precipitation Index, SPI)와의 상관관계를 이용해 NARX(nonlinear autoregressive exogenous) 인공신경망 예측모형을 구축하였다. 이를 통해 기상청 정량전망 강수량을 이용해 전국의 1~3개월 후 지하수 가뭄을 빠르게 전망할 수 있는 체계를 구축하고, 생·공용수 분야 국가 가뭄 예·경보의 미급수지역 가뭄현황 및 전망에 활용중이다.

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An Improved Coyote Optimization Algorithm-Based Clustering for Extending Network Lifetime in Wireless Sensor Networks

  • Venkatesh Sivaprakasam;Vartika Kulshrestha;Godlin Atlas Lawrence Livingston;Senthilnathan Arumugam
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권7호
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    • pp.1873-1893
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    • 2023
  • The development of lightweight, low energy and small-sized sensors incorporated with the wireless networks has brought about a phenomenal growth of Wireless Sensor Networks (WSNs) in its different fields of applications. Moreover, the routing of data is crucial in a wide number of critical applications that includes ecosystem monitoring, military and disaster management. However, the time-delay, energy imbalance and minimized network lifetime are considered as the key problems faced during the process of data transmission. Furthermore, only when the functionality of cluster head selection is available in WSNs, it is possible to improve energy and network lifetime. Besides that, the task of cluster head selection is regarded as an NP-hard optimization problem that can be effectively modelled using hybrid metaheuristic approaches. Due to this reason, an Improved Coyote Optimization Algorithm-based Clustering Technique (ICOACT) is proposed for extending the lifetime for making efficient choices for cluster heads while maintaining a consistent balance between exploitation and exploration. The issue of premature convergence and its tendency of being trapped into the local optima in the Improved Coyote Optimization Algorithm (ICOA) through the selection of center solution is used for replacing the best solution in the search space during the clustering functionality. The simulation results of the proposed ICOACT confirmed its efficiency by increasing the number of alive nodes, the total number of clusters formed with the least amount of end-to-end delay and mean packet loss rate.

댐 안전 관리를 위한 위성 SAR 간섭기법 활용 시계열 변위 분석 (Analysis of time-series displacement using satellite SAR interferometry technique for Dam safety monitoring)

  • 강기묵;황의호
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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    • pp.440-440
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    • 2022
  • 1970년대부터 집중 건설 된 우리나라의 다목적댐, 홍수조절댐, 용수전용댐 등의 대형 국가 수자원시설물들의 '고령화'가 급속히 진행되어 수리구조물에 대한 안정성을 주기적으로 파악할 수 있는 정밀안전모니터링 체계 구축이 시급한 시점이다. 주기적인 정밀안전모니터링 방법들 중에는 위성 등을 활용한 원격관측 기술들이 최근 시도되고 있다. 위성 영상레이더(SAR; Synthetic Aperture Radar)는 마이크로파 대역의 전자기파를 송·수신하는 능동센서로 날씨 및 주·야간에 영향을 받지 않고 지표면 관측이 가능한 장점이 있다. 특히, 고정산란체 영상레이더 간섭(PSInSAR; Permanent Scatterer Interferometry SAR)기법은 영상레이더 영상에서 긴밀도(coherence)가 상대적으로 높은 수자원시설물과 같은 고정산란체의 위상(phase) 정보를 이용하여 mm급의 측정민감도로 시계열 변위 분석이 가능하다. 또한, 여러 장의 InSAR 영상을 생성하였기 때문에 DEM 오차, 위성궤도 오차, 대기 성분에 의한 지연 오차 등을 보다 정밀하게 제거할 수 있는 장점이 있다 본 연구에서는 국내 중대형 수자원시설물의 정밀안전모니터링을 위하여 고정산란체 영상레이더 간섭 기법을 영암금호방조제, 영주댐, 소양강댐 등에 적용하여 시계열 변위 분석을 수행하였다. 2014년 11월부터 2022년 3월(현재)까지 획득된 Sentinel-1 SLC(Single Look Complex) 위성자료의 상승(Ascending) 궤도 126장 및 하강(Descending)궤도 187장을 각각 활용하였다. 두 위성궤도를 모두 활용하여 수직, 수평 변위 등 3차원 분석을 수행하였으며, 특히 소양강댐 GPS 관측 자료와 정확도 검증에서 연평균 2mm의 RMSE를 보였다. 이를 통해 위성 원격탐사 기술로도 댐, 보, 방조제와 같은 수자원시설물에 대한 시계열 변위 분석을 통한 댐 안전관리가 가능함을 보여주고 있다. 2025년 발사될 국내 C-밴드 SAR 탑재 수자원위성 개발을 통해 한반도 재방문주기를 단축시킴으로써, 한반도 전역의 수자원시설물 정밀안전진단체계 구축이 가능할 것으로 기대된다.

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