• ETRI Journal
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• 제44권1호
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• pp.135-146
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• 2022

The importance of big data analytics has become apparent with the increasing volume of data on the Internet. The amount of data will increase even more with the widespread use of Internet of Things (IoT). One of the most important application areas of the IoT is healthcare. This study introduces new real-time data analytics architecture for an IoT-based smart healthcare system, which consists of a wireless sensor network and a radio-frequency identification technology in a vertical domain. The proposed platform also includes high-performance data analytics tools, such as Kafka, Spark, MongoDB, and NodeJS, in a horizontal domain. To investigate the performance of the system developed, a diagnosis of Wolff-Parkinson-White syndrome by logistic regression is discussed. The results show that the proposed IoT data analytics system can successfully process health data in real-time with an accuracy rate of 95% and it can handle large volumes of data. The developed system also communicates with a riverbed modeler using Transmission Control Protocol (TCP) to model any IoT-enabling technology. Therefore, the proposed architecture can be used as a time-saving experimental environment for any IoT-based system.

• 센서학회지
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• 제33권1호
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• pp.18-23
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• 2024

Humanoid robots, designed to interact in human environments, require stable mobility to ensure safety. When a humanoid robot falls, it causes damage, breakdown, and potential harm to the robot. Therefore, fall detection is critical to preventing the robot from falling. Prevention of falling of a humanoid robot requires an operator controlling a crane. For efficient and safe walking control experiments, a system that can replace a crane operator is needed. To replace such a crane operator, it is essential to detect the falling conditions of humanoid robots. In this study, we propose falling detection methods using Convolution Neural Network (CNN) model. The image data of a humanoid robot are collected from various angles and environments. A large amount of data is collected by dividing video data into frames per second, and data augmentation techniques are used. The effectiveness of the proposed CNN model is verified by the experiments with the humanoid robot MAX-E1.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권5호
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• pp.895-904
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• 2017

본 논문에서는 1인 가구를 대상으로 전기 안전, 전기 에너지 소비 관리 그리고 비상시 네트워크를 연결하여 예약된 연락처에 메시지를 전송하는 사물인터넷 기반의 스마트 콘센트 시스템 구축 방식을 제안한다. 제안된 스마트 콘센트 시스템은 서버와 모듈, 어플리케이션, WiFi AP 수신기 사이에 패킷 데이터와 프로토콜을 파싱하여 구현된다. 통신을 위해 구축된 WiFi AP는 콘센트 뿐 만 아니라 가스 차단, 도어락 등에 연결하여 사용하는 것이 가능하다. 또한 제안된 방식은 AC 전류센서(SCT-013)를 통해 받아온 해당 콘센트의 전력량을 실시간으로 수신하여 원격 모니터링 기능을 제공할 수 있다. 스마트 콘센트 시스템은 대기전력 차단 기능과 더불어 전력 사용 자동 분석을 통해 비상시 전력 자동 차단 기능까지 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2736-2744
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• 2013

본 논문은 수직형 정수처리시설 내의 유량, 압력, 수위 및 수온 등의 데이터 취득과 무선 환경에서의 실시간 모니터링을 통해 스마트 정수장 구현의 기반을 마련하고자 한다. 현장 적용 전 2.45GHz 대역의 Zigbee 기반 센서노드 및 게이트웨이를 제작하여 검증하였다. 센서로부터 취득된 데이터는 데이터 처리장치로 전송되고, 처리된 데이터는 운영관리용 PC 뿐만 아니라 모바일에서도 모니터링 가능하도록 구현하였다. 또한, 전파환경 분석과 송수신 속도 분석 등의 적용성을 분석하였으며, 이를 통해 통신망 성능분석 및 모바일 기기를 활용한 원격 모니터링 감시체계를 구현함으로서 저비용, 고효율의 USN 기반 분산형 용수공급시스템을 구축하고자 한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제26권5호
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• pp.559-573
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• 2020

One of the powerful data management tools is Building Information Modeling (BIM) which operates through obtaining, recalling, sharing, sorting and sorting data and supplying a digital environment of them. Employing SHM, a BIM in monitoring systems, would be an efficient method to address their data management problems and consequently optimize the economic aspects of buildings. The recording of SHM data is an effective way for engineers, facility managers and owners which make the BIM dynamic through the provision of updated information regarding the occurring state and health of different sections of the building. On the other hand, digital transformation is a continuous challenge in construction. In a cloud-based BIM platform, environmental and localization data are integrated which shape the Internet-of-Things (IoT) method. In order to improve work productivity, living comfort, and entertainment, the IoT has been growingly utilized in several products (such as wearables, smart homes). However, investigations confronting the integration of these two technologies (BIM and IoT) remain inadequate and solely focus upon the automatic transmission of sensor information to BIM models. Therefore, in this composition, the use of BIM based on SHM and IOT is reviewed and the economic application is considered.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제12권11호
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• pp.2097-2104
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• 2008

오늘날 가정은 더 이상 의식주를 해결하는 곳이 아니다. 이제 홈 네트워크는 예전 말이 되었고 가정 내 디지털 가전기기들은 OSGi나 UPnP 등이 확장되어 언제 어디서나 인터넷을 통해 자동 제어되고 있다. 본 연구는 OSGi나 UPnP 확장을 통해 디지털 홈 네트워크 미들웨어를 기본 제공하고 JESS 추론 엔진을 통해 스마트 홈 네트워크를 구성한다. 그리고 휴대용 심전도, 혈압, 맥박, 체온 등의 생체 신호 측정 센서를 통하여 생체 인식 기반스마트 홈 미들웨어를 제공하여, 사용자가 집에서 머무르는 동안 사용자와 근접하여 사용자가 요구하는 홈서비스를 예측하여 자동으로 제공해 주며, 제공된 홈서비스가 사용자에게 미치는 스트레스를 분석하여 사용자가 가장 편안하게 느끼는 홈서비스를 추천하고 사용자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링 하여 사용자의 건강 상태가 나빠지면 자동으로 사용자, 가족 그리 고 의사에게 자동으로 알려 주는 시스템을 구축한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.753-762
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• 2024

터널은 대피 장소가 한정적이며 후방 진입 차량들이 전방 사고 상황을 인식하기 어렵기 때문에 터널 교통 사고 시 2차 사고로 이어질 가능성이 매우 높다. 본 논문에서는 터널 교통 사고 시 파급 효과를 경감하기 위한 사물 인터넷 기반의 스마트 터널 사고 경보 시스템에 대해 연구하였다. 터널 내의 불꽃 감지 센서, 가스 감지 센서와 충격 감지 센서를 활용하여 측정 값이 기준을 초과하면, 비상 상항으로 판단하여 경보 시스템이 작동하도록 설계하였다. 사고가 감지되면 사고 안내 메시지가 LCD를 통해 표시되고, 와이파이 통신 망을 통해 터널 내외 운전자들에게 전송되도록 설계하였다. 하나의 성능 시험 시스템을 구축하였고 수개의 사고 시나리오들에 대해 성능 평가를 수행하였다. 성능 시험 결과, 스마트 사고 경보 시스템이 주어진 기준 값을 기준으로 정확하게 사고를 감지, 경보 절차를 수행하고 와이파이 무선 통신을 통해 경보 메시지를 스마트 폰에 성공적으로 전송함으로써 그 유효성을 확인할 수 있었다.

• Smart Structures and Systems
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• 제20권4호
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• pp.441-450
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• 2017

The objective of this work is to present a conceptual design and the modelling of a distributed sensor system based on fiber optic devices (Fiber Bragg Grating, FBG), aimed at measuring span-wise and chord-wise variations of an adaptive (morphing) trailing edge. The network is made of two different integrated solutions for revealing deformations of the reference morphing structure. Strains are confined to typical values along the span (length) but they are expected to overcome standard ranges along the chord (width), up to almost 10%. In this case, suitable architectures may introduce proper modulations to keep the measured deformation low while preserving the information content. In the current paper, the designed monitoring system combines the use of a span-wise fiber reinforced patch with a chord-wise sliding beam. The two elements make up a closed grid, allowing the reconstruction of the complete deformed shape under the acceptable assumption that the transformation refers to regular geometry variations. Herein, the design logic and some integration issues are reported. Preliminary experimental test results are finally presented.

• Smart Structures and Systems
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• 제19권2호
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• pp.225-236
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• 2017

Railroad bridges in North America are an integral but aging part of the railroad network and are typically only monitored using visual inspections. When quantitative information is required for assessment, railroads often monitor bridges using accelerometers. However without a sensor to directly measure displacements, it is difficult to interpret these results as they relate to bridge performance. Digital Image Correlation (DIC) is a non-contact sensor technology capable of directly measuring the displacement of any visible bridge component. In this research, a railroad bridge was monitored under load using DIC and accelerometers. DIC measurements are directly compared to serviceability limits and it is observed that the bridge is compliant. The accelerometer data is also used to calculate displacements which are compared to the DIC measurements to assess the accuracy of the accelerometer measurements. These measurements compared well for zero-mean lateral data, providing measurement redundancy and validation. The lateral displacements from both the accelerometers and DIC at the supports were then used to determine the source of lateral displacements within the support system.

• 한국인공지능학회지
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• 제8권1호
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• pp.1-6
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• 2020

The Recently there has been a growing interest in health care due to the COVID-19 situation. In this paper, we intend to develop a healthcare monitoring system to provide users with smart healthcare systems in line with the healthcare 3.0 era. The system consists of a wireless network between various sensors, Android smartphones, and OLEDs using Bluetooth, and through this, a health care monitoring system capable of collecting user's biometric information and managing health by receiving data values of sensors connected to Arduino. In conclusion, the user's BPM value was calculated using the heart rate sensor, and the exercise intensity can be adjusted through this. In addition, a step derivation algorithm is implemented using an acceleration sensor, and calorie consumption can be measured using the step and weight values. As such, the heart rate, step count, calorie consumption data can be transmitted to a smartphone application through a Bluetooth module and output, and can be output to an OLED for users who are not easy to access the smartphone. This healthcare monitoring system can be applied to various groups and technologies.