경계 주사 구조(Boundary Scan Architecture)기 법은 복잡한 인쇄 회로 기판(PCB : Printed Circuit Board)을 테스트하기 위해 도입되었다. 이러한 경계 주사 구조는 시스템의 정상 동작에 간섭을 주지 않고 시스템의 동작 상태를 실시간 모니터링 하는데 대단한 잠재력을 지니고 있다. 본 논문에서는 경계 주사 구조를 이용하여 시스템의 작동 상태를 실시간으로 모니터 하기 위한 새로운 실장 제어기를 제안하고 설계한다. 제안된 실시간 모니터링 실장 제어기는 경계 주사 구조의 경계 주사 셀 제어기(Test Access Port Controller)와 범용 실장 제어기(Embedded Controller)로 구성되어 있다. 제안된 경계 주사 구조를 이용한 실시간 모니터링 실장제어기는 하드와이어의 자원을 절약해 주고 경계 주사 구조를 지니고 있는 칩에 쉽게 인터페이스 된다. 실험 결과는 제안된 실장제어 기가 시스템의 동작 상태를 실시간 모니터 하는데 호스트 컴퓨터에 의한 모니터 링에 비해 효과적임을 보여준다.
본 논문은 최근 실시간 기업(RTE: Real-Time Enterprise)의 구현도구로 각광을 받고 있는 BPM(Business Process Management)을 위한 새로운 모니터링 기법을 소개한다. 본 논문의 방법론은 기존의 프로세스 모니터링 서비스의 한계를 극복하고 개인에 따라 차별화된 모니터링 환경을 제공한다. 제시된 모형은 모니터링 객체(monitoring objects), 분석기법(analysis methods), 표현 양식(presentation styles), 모니터링 이벤트(audit events)의 네 가지 축에 따라 모니터링 구성 요소들을 분해하고, 분해된 개별 단위들을 사용자가 자유롭게 조합하여 모니터링 서비스를 구성할 수 있도록 한다. 이는 기업의 경영자가 실시간으로 경영성과를 확인하도록 하고 추후의 경영활동에 반영하도록 하는 실시간 기업의 환경을 구축하도록 한다.
라이프 케어 모니터링 시스템은 무자각, 진료, 일상 모니터링의 세 가지 영역으로 구성되며, 개인의 특성을 고려하여 맞춤형 건강 관리 서비스가 이루어져야 하며 실시간으로 유지 및 관리 되어야 한다. 본 논문에서는 라이프 케어 모니터링 시스템에서 실시간 처리해야하는 태스크가 증가함에 따라 마감시간 준수율이 하락하는 문제점을 해결하는 방안에 관한 연구이다. 즉, 개인의 질병과 몸 상태가 고려된 모니터링 요소에 가중치를 부여하고, 상대적으로 중요도가 떨어지는 모니터링 요소는 주기를 증가시킴으로써 실시간 처리율을 향상시키는 것이다. 제안한 방법의 유용성을 검증하기 위해 성능을 평가한 결과 기존 방식에 비해 최대 23%까지 마감시간 준수율이 향상됨을 확인했다.
시화공단에서 악취물질의 원인규명을 위한 공동연구가 실시된바 있다. 이 연구에서 본 연구팀은 주요 악취유발물질인 질소화합물과 카르보닐화합물의 실시간 모니터링 기술을 소개한 바 있다. 이 연구의 후속사업으로 금년 6월부터 3개월에 걸친 장기모니터링을 실시하여 이 기술의 현장 적용성과 악취모니터링의 유용성을 평가한바 있다. 이번 연구에서는 질소화합물, 카르보닐화합물, 유황화합물에 대한 세 분석시스템을 평가하였다. (중략)
본 논문은 광섬유 브래그 격자 센서를 이용한 대공간 구조물의 실시간 모니터링을 설명하였고, 외부 외력 작용시에 대공간 구조물의 요소인 막이나 케이블의 변형을 계측하는데 광섬유 브래그 격자 센서가 매우 적합하다는 점을 검증하고 있다. 이와 함께 대공간 구조물에 광섬유 브래그 격자 센서를 이용하여 변형을 모니터링하는 실험을 실시하였다. 장스팬의 대공간 구조물을 모니터링하기 위하여 많은 요소를 계측할 수 있는 장비가 필요하다. 실험의 결과로 광섬유 브래그 격자 센서는 외력 작용시에 정확한 계측을 보여주었다. 그러므로 대공간 구조물의 변형율을 계산할 수 있고 실시간 모니터링이 가능하다.
본 연구의 목적은 GPS를 이용하여 장대교량의 거동을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 시스템을 구축하는데 있다. GPS 센서를 이용하여 장대교량의 실시간 변위를 계측함으로써 장대교량의 3차원적인 거동이 분석 되어지고 관리될 수 있다. 본 연구에서 개발한 장대교량의 실시간 거동 모니터링 시스템은 통합운영센터로 교량의 수평 및 수직 방향 변위와 위험신호를 실시간으로 전송함으로써 장대교량의 안전관리를 가능하게 한다. 또한 GPS를 이용한 장대교량의 절대적 거동을 모니터링하고 전국적인 교량 안전관리네트워크를 구축하는데 활용할 수 있을 것이다.
최근 클라우드 기술이 확산되면서 여러 기업이 자신만의 클라우드를 다양하게 제공하고 있으며 세계 각지에 흩어져 있는 다양한 클라우드 공급자들과 여러 프라이빗 클라우드를 연결하여 하나의 서비스를 제공하는 클라우드 서비스 브로커리지(Cloud Services Brokerage) 기술이 등장하게 되었다. 하지만 현재의 CSB 기술은 가상 자원 관리, 가상 머신 라이프 사이클 관리에 초점이 맞추어져 있으며 CSB에서 제공되는 모니터링 요소는 사용자의 복잡한 요구를 만족하기에는 부족한 실정이다. 또한 추가 모니터링 도구를 사용하는 경우도 CSB의 데이터와의 일관성을 만족하지 않는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 이종 CSB와 연동이 가능한 실시간 모니터링 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 모니터링 기술은 Scalr 및 CompatibleOne을 사용하여 주기적으로 메타데이터 동기화를 진행하며 데이터 일관성을 충족시키고 다양한 모니터링 데이터를 실시간으로 수집하여 사용자에게 제공한다.
유비쿼터스 지능공간 모니터링 시스템은 유비쿼터스 지능공간 내에서의 다양한 스마트 객체의 기능, 성능 및 상태를 모니터링하고 분석함으로써 사용자 지수, 서비스의 통합 동작 상황, 서비스의 상태를 판단할 수 있는 정보를 실시간으로 제공해준다. 또한 최적화 및 자기 관리를 통하여 서비스 성능을 향상시킬 수 있는 기능을 제공한다. 이러한 실시간 모니터링 시스템의 적용범위를 확장하기 위해서는 유동적인 대량의 데이터 처리가 필요하다. 본 논문에서는 모니터링 시스템을 구성하는 스마트 객체의 데이터 발생에 따라 유발되는 에이전트들의 부하를 해결하기 위해 부하를 예측하여 미리 분산시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법이 적용된 시스템은 실험을 통해 기존의 시스템에 비해 전체 데이터 마감시간 초과율이 매개변수가 1일 경우, 80%이상 감소됨을 보여준다.
실시간 동적 GPS (Real-Time Kinematic Global Positioning System) 측량과 관성항법장치인 IMU(InertialMeasurement Unit)는 보다 정확한 지형정보의 획득과 동체의 모니터링에 이르기 까지 그 활용범위가 확대되어가고 있다. 실시간 동적 GPS 안에 신속히 수행할 수 있으며 , IMU는 정확하게 동적자세를 결정할 수 있기 때문에 교량 등 대형구조물의 거동을 모니터링 하는데 유용한 방법으로 대두되고 있다 . 따라서 본 연구에서는 대형구조물의 거동을 모니터링하는 시스템을 구축하기 위해서 GPS 측위방법 중 실시간 동적 GPS 측량 방법을 이용하여 현수교 주탑의 거동을 측량함에 있어, 먼저 GPS에 의한 정확한 위치를 분석하였으며 , 이를 바탕으로 실시간 동적 GPS 측량과 IMU를 이용한 모니터링 경보 시스템을 개발하였다 . 개발된 시스템으로 관측한 결과와 비교하여 , X축은 1mm, Y축은 1mm, Z축은 2.2m 로서 실시간 동적 GPS 측량과 IMU를 이용한 구조물 모니터링 측량이 가능함을 입증할 수 있었다 .
해양 식물플랑크톤의 성장은 유해적인 적조를 유발할 수 있으며, 이는 여러 국가의 생태계에 피해를 주는 상황이다. 적조를 모니터링하는 것은 식물플랑크톤 미생물의 증가를 예방하고 통제하기 위해 중요하다. 그러나 현재의 적조 모니터링 기술은 날씨, 시간 제약 및 실시간 모니터링에 대한 어려움으로 인해 측정 정확도에 영향을 미치는 한계가 있다. 본 연구는 특히 적조 발생을 감지하기 위한 목적으로 개발된 자동 실시간 모니터링 시스템의 성공적인 개발을 보여준다. 개발한 시스템은 음향 반사파 데이터 처리를 통해 합성곱 신경망(Convolutional neural networks, CNN)을 활용하여 식물플랑크톤 농도를 정확하게 구별할 수 있다. 특히, 이 CNN 모델은 음향 신호의 변환된 주파수 스펙트럼과 Cochlodinium polykrikoides (C. polykrikoides)의 농도 간의 상관 관계를 수립하는 데 뛰어난 효과를 나타냈다. 이 CNN 은 C. polykrikoides 를 감지하는 데 0.90 의 정확도를 보여준다. 이러한 모니터링과 CNN 분류의 활용은 실시간 측정의 중요한 잠재력을 보여주며, 추가적인 절차가 필요 없는 자동 모니터링 시스템을 구축할 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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