• Electronics and Telecommunications Trends
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• v.27 no.3
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• pp.143-152
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• 2012

본고에서는 Machine Type Communications(MTC) 표준화 동향을 소개한다. MTC는 사람이 개입하지 않는 상태에서 기기 및 사물 간에 일어나는 통신이라고 정의하고 있고, 사물의 이동성, 도서, 산간, 해양 등을 포함하는 광범위한 서비스 지역, 네트워크의 운영 및 유지보수의 용이성, 신뢰도 높은 데이터 전송을 위한 보안, 그리고 서비스 품질 보장 등을 고려하여, 이동통신 네트워크를 기반으로 하는 사물통신을 수용하기 위한 것이다. 우선 M2M(Machine to Machine) 개념 및 3GPP(3rd Generation Partnership Project)에서 도출한 응용 분야를 기술하고, 이어서 3GPP MTC 표준화 일정을 살펴보고, 현재까지의 주요 표준 문서의 작성 내용 중 MTC 요구사항의 정의와 구조 모델의 정의, 과부하 제어를 위한 표준화가 주된 내용으로 2011년 9월에 완성된 Release 10 NIMTC(Network Improvements for MTC) 내용을 살펴보고, 마지막으로 현재 3GPP RAN(Radio Access Network)1에서 활발하게 논의되고, 작성하고 있는 저가의 MTC 단말을 지원하기 위한 방안에 대한 기술보고서의 내용에 대해서 살펴보았다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• v.29 no.6
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• pp.63-80
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• 2022

In this paper, we study structural changes and performance gains in condition-based maintenance process redesign when mobile IoT technology is embedded into urban railway rolling stock. We first develop condition-based maintenance To-Be process model in accordance with the IoT deployment scheme. Secondly, we draw upon theoretical framework of redesign process analysis to develop performance evaluation method suitable to predictive maintenance shift from As-Is ordinary maintenance practice. Subsequently, To-Be process performance evaluations are conducted adopting both the quantitative and qualitative method for time, cost, and dependability dimensions. The results ascertain the considerable benefits captured through detection abnormality prior to actual rolling stock failure occurrence, and details of performance improvements and enhancement of standardization level is revealed. The procedures and results presented in this paper offers useful insights in the fields of IoT economic analysis, condition based maintenance, and business process redesign.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.107-109
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• 2012

It is a very important to manage inventory quickly and accurately in Refrigerated commercial warehouses in which a lot of logistics are often shipping and receiving. Because most of systems for managing refrigerated warehouses consist of COBOL, it will be raised maintenance costs. There is no service for consignees who are consumer of refrigerated warehouses and they use only a fax or a phone for orders. In this paper, we design a mobile framework based on smart phones and supporting a variety of value-added services which are fit consignees, solving problem of outdated legacy systems and no services for consignees. We also implement the mobile framework which is consists of the JSP server and the android clients.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.10a
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• pp.1707-1710
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• 2015

Energy Management System(EMS)는 전력 시스템에서 운영자에 의해 발전과 송전의 성능을 감시 제어 그리고 성능 최적화를 위하여 운영하는 시스템이다. 본 연구에서는 EMS(Next Generation Energy management System : NG-EMS)에서 클라이언트의 운영 시스템 자동 동기방법 및 웹 기반 온라인에서 뷰어를 실행, 운영하는 방법을 제안 한다. 본 연구는 인트라넷 망에서 클라이언트 운영 시스템의 효율적인 유지보수를 위하여 소프트웨어 패치 및 엔지니어링을 통해 도출된 그래픽 화면을 다수의 클라이언트에 자동 동기, 갱신하는 기능을 특징으로 한다. 또한 자동 동기 빌더를 사용하여 클라이언트에 동기 할 항목을 패키징하는 기능도 포함하고 있다. 자동 동기 서버 측에서는 본 연구의 구성에 의해 클라이언트의 동기 및 갱신 주기를 효율적으로 관리한다. 클라이언트가 메인서버로 접속할 시 자동동기 상태를 체크하는 서버에 문제가 발생했을 경우 다중 동기 서버 형태로 운영하여 불시 장애 발생에 효율적으로 대처가 가능하다. 또한 자동동기 시스템을 적용한 웹 기반 온라인 뷰어의 운영 시스템 및 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.63-63
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• 2019

최근 기후변화로 인한 도시지역 침수 피해를 저감하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며 침수해석을 위한 기초자료로써 GIS 기반 하수관망 자료 활용의 중요성이 증대되고 있다. 그러나 이러한 하수관망 자료의 대부분은 지자체 수준의 행정단위에 의해 작성/관리 되고 있으며 하수관 망의 유지보수에 중점을 두어 제작되었기 때문에 침수해석을 위한 속성자료가 누락되어 있는 경우가 상당수 존재한다. 따라서 고유의 제작 목적과 침수해석이라는 활용 목적이 일치 하지 않아 속성 데이터 값이 존재하지 않거나 침수 모델링에 필요한 필수 정보가 누락되어 개별 연구자들이 별도의 보완작업을 수행한 후 침수해석에 활용하고 있는 실정이다. 이러한 개인연구자들의 주관적 판단에 의한 하수관망의 단순화 또는 보완작업은 상황에 따라 자료의 불확실성을 증대시키며 연구자의 숙련도와 배경지식에 따라 침수 해석 결과에 많은 영향을 미치고 있다. 따라서 GIS기반 하수관망 자료를 침수 모의에 활용 가능한 입력 자료로 변환 하는 경우 개별 연구자들의 주관적 개입이 최대한 배제된 형태의 자료를 만들기 위한 기본 알고리즘 개발이 시급한 상태이다. 본 연구에서는 서울시 사당역 인근 유역과 부산시 온천천 유역의 GIS 기반 하수관망 자료의 형식에 대해서 알아보고 누락 자료를 보완하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 개발된 알고리즘을 활용하여 누락자료가 보완된 하수관망 자료는 향후 개별 연구자들의 주관적 판단을 배제하여 도시침수 해석 시 하수관망 자료의 불확실성을 최소화 하는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.18 no.4
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• pp.81-94
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• 2009

Research of reusability and variability design for embedded system development is insufficient. An embedded system should be designed to support new devices. If extensibility of embedded system is not considered, it is difficult to reconstruct. Currently, the development productivity and reusability of embedded system are very poor, and this will be cased about problems of increasing maintenance and development cost, and decreasing system quality such as software crisis. In this paper, we present framework of embedded system that address those problems of embedded system. We suggest a plug-in technique, based on reusability framework, which can support various devices dynamically. Also, we propose a dynamic Meta model which is base on plug-in technique.

• Annual Conference of KIPS
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• 2011.04a
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• pp.1202-1205
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• 2011

본 논문에서는 스마트폰 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)인 트위터(Twitter)를 이용한 원격 데이터베이스 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 통해 원격 데이터베이스를 모니터링할 경우 기존 상용화된 CS(Client-Server)기반 모니터링 방식에 비해 다음과 같은 장점들이 있다. 첫째, 웹 애플리케이션 기반 사용자 인터페이스를 사용하기 때문에 프로그램 유지보수의 문제가 발생하지 않으며, 웹 브라우저를 통한 인터넷 접속이 가능한 환경이라면 언제 어디서든 시간과 공간의 제약 없이 원격 데이터베이스의 모니터링이 가능하다. 둘째, 제안한 시스템은 원격 데이터베이스 모니터링 시 중앙관리서버에 통합 저장되어 있는 원격 데이터베이스들의 상태정보를 사용하므로 관리자 접속이 증가할 경우 데이터베이스에 대한 연결세션과 질의수행 증가로 인해 데이터베이스 성능에 영향을 미칠 수 있는 CS 기반 모니터링 방식과 달리 데이터베이스 성능에 영향을 미치지 않는다. 셋째, 제안한 시스템은 관리자가 모니터링을 수행하고 있지 않은 상황에서 원격 데이터베이스에 문제가 발생할 경우 이를 트위터를 통해 관리자의 스마트폰으로 즉시 통보하므로 관리자가 해당 문제를 실시간으로 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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• 2019.05a
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• pp.230-231
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• 2019

This study is a development on condition based maintenance(CBM) technology which is a core item of future autonomous ships. It is developing to design & installation of condition monitoring system and acquisition & processing of data from ongoing ships for fault prediction & prognosis of engine in operation. The ultimate goal of this study is to develop a predicts and decision support software for marine engine faults. To do this, the FMEA and fault tree analysis of the main engine should be accompanied by the analysis of classification of system, identification of the components, the type of faults, and the cause and phenomenon of the failure. Finally, the CBM system solution software could predict and diagnose the failure of main engine through integrated analysis for bid-data of ongoing ships and engineering knowledge. Through this study, it is possible to pro-actively cope with abnormal signals of engine and to manage efficiently, and as a result, expected that marine accident and ship operation loss during navigation will be prevented in advance.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.2
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• pp.611-618
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• 2020

The reliability of the results of LCC analysis is determined by accurate analytical procedures and energy data from which the uncertainty is removed. Until now, systems that can automatically measure these energy data and produce databases have not been commercialized. Therefore this paper proposes a concept model of an S-LCC platform that can automatically collect and analyze electric energy consumption data of equipment systems using the IOT, which is the core tool in the Fourth Industrial Revolution and operates the equipment system efficiently using the analyzed results. The proposed concept model was developed by the convergence of existing BLCS and IOT and was comprised of five modules: Facility Control Module, LCC Analysis Module, Energy Consumption Control Module, Efficiency Analysis Module, and Maintenance Standard Reestablishment Module. Using the results of LCC analysis deduced from this system, the deterioration condition of an equipment system can be identified in real-time. The results can be used as the baseline data to re-establish standards for the maintenance factor, replacement frequency, and lifetime of existing equipment, and establish new maintenance standards for new equipment. If the S-LCC platform is established, it would increase the reliability of LCC analysis, reduce the labor force for entering data and improve accuracy, and would also change disregarded data into big data with high potential.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.25-32
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• 2020

In the context-aware system, rule-based AI technology has been used in the abstraction process for getting context information. However, the rules are complicated by the diversification of user requirements for the service and also data usage is increased. Therefore, there are some technical limitations to maintain rule-based models and to process unstructured data. To overcome these limitations, many studies have applied machine learning techniques to Context-aware systems. In order to utilize this machine learning-based model in the context-aware system, a management process of periodically injecting training data is required. In the previous study on the machine learning based context awareness system, a series of management processes such as the generation and provision of learning data for operating several machine learning models were considered, but the method was limited to the applied system. In this paper, we propose a training data generating method of a machine learning model to extend the machine learning based context-aware system. The proposed method define the training data generating model that can reflect the requirements of the machine learning models and generate the training data for each machine learning model. In the experiment, the training data generating model is defined based on the training data generating schema of the cardiac status analysis model for older in health status notification service, and the training data is generated by applying the model defined in the real environment of the software. In addition, it shows the process of comparing the accuracy by learning the training data generated in the machine learning model, and applied to verify the validity of the generated learning data.