• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.05a
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• pp.339-342
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• 2012

최근 자동차 산업의 발달로 후방카메라의 보급과 더불어 안전/보안 관련 제품이 출시되고 있다. 대부분의 후방카메라 설치는 많은 부품과 배선들이 들어간다는 단점이 있으며 배선이 길어질수록 노이즈가 발생한다. 본 연구는 차량의 후방을 감시하는 후방카메라에 관한 시스템으로 MOST 네트워크를 이용하여 설계하였다. 동기 및 비동기 데이터를 동시에 전송할 수 있는 MOST(Media Oriented Systems Transport) 네트워크는 최근 자동차 멀티미디어 시스템에 가장 광범위하게 사용되고 있는 통신 시스템이다. MOST150은 주로 링 형태로 연결되어지며 마스터 역할을 하는 장치가 반드시 하나 존재하고 여러 개의 슬레이브 장치들이 존재한다. 본 논문에서는 MOST150 네트워크에서 차량용 카메라로부터 들어오는 영상을 적용하고, 광 케이블을 통해 노이즈 발생 및 배선의 복잡성을 줄여 운전자가 정확하고 실시간으로 원활한 영상 데이터를 얻을 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다.

• Journal of Satellite, Information and Communications
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• v.12 no.3
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• pp.54-62
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• 2017

China has invested for military satellite technology development to construct the space-based surveillance system from existing land-based and aerostat surveillance system since 1960s to react rapidly for deployment of marine force of United States and surrounding nations in west Pacific, south China sea and Indian ocean. China has also launched about 40 the Yaogan military intelligence satellites series for EO, SAR and ELINT fields since 2006 after the required technique with several technical experiment satellites launch and operational test. ELINT satellites transmit data from satellite to earth station in real time with construction space-based network around it. Those data are simultaneously delivered to Anti-Ship Ballistic Missile(ASBM) connected land-based C4ISR network for marine target attack. Therefore China has enhanced surveillance and attack capability to the surrounding marine nations with space-based network around it. In the future, It is considered that China will increase accurate location search, signal processing and analysis ability through a further study on its technology.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.383-387
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• 2006

본 연구에서는 신속하고 정확한 산불감지를 위해 센서 네트워크 기술 및 무인 항공 기술을 접목한 새로운 형태의 화재 감지 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 광범위한 영역에 설치되는 다수의 센서 노드들과 이 영역위에서 자유로이 비행하면서 실시간으로 센서 노드에서 계측된 데이터를 수집하는 헬리콥터 및 헬리콥터에 장착되어 화재발생지점의 화상정보를 취득하고 이를 원격의 서버로 데이터를 무선 전송할 수 있는 임베디드 시스템으로 구성된다. 또한 산불 감지용 테스트베드를 제작하여 설계 제작된 시스템의 실제 적용을 통해 제안된 시스템의 유용성을 확인하고자 한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.20 no.1
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• pp.200-206
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• 2016

It is necessary to develop a real-time monitoring system for electric facilities, operating and managing system for the accident prevention of electrical demand facilities anytime, anywhere. In this paper, we propose the implementation of distributing board monitoring system based on Internet of Things(IoT). The proposed system is installed in existing distributing board that it can transmit status information of distributing board and control information through the cloud server and the wireless local area network. The distributing board monitoring system can monitor and control the condition of distributing board by system administrator. The results show that the margin of error was ${\pm}5%$ in performance evaluation.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.19 no.6
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• pp.9-13
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• 2019

In this paper, IoT based thermal sensor data and image sensor integrated environmental monitoring system for ship, and it is the monitoring system which can process and transmit the Full HD IP camera image and thermal data transmitted from the thermal module for processing and transmitting, and the viewer S/W is to be developed which provides in real time the information for actual surrounding temperature together with the image, and enables fire prediction which was impossible in the case of the existing equipment by estimating the temperature change as the thermal image is added to the image camera, and saves and analyzes all data while receiving the temperature data and image signal transmitted from the integrated thermal sensor environmental monitoring equipment for ship and displaying them as 2D on the monitoring system.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.724-725
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• 2011

현재 전력설비는 디지털 변전소 국제 표준 통신 규격인 IEC61850을 채택하고 있는 추세에 있으며, 온라인 GIS (Gas Insulated Switchgear) 예방진단 시스템의 고객 요구 사양도 IEC61850을 이용하여 외부 인터페이스가 가능한 구조를 포함하고 있다. 본 연구에서는 온라인 GIS 예방진단 시스템에 대한 IEC61850 모델을 제시하고 Logical Node를 구성하였다. 부분방전 데이터를 비롯한 실시간 감시 데이터는 IEC61850의 fixed report 기능으로 구현하였고, 부분방전 이벤트 및 이력 정보는 파일로 저장하여 IEC61850의 file transfer 기능으로 구현하였다. 기능 검증을 위하여 온라인 GIS 예방진단 시스템 서버에 IEC61850 서버 기능을 탑재하였고 상용의 IEC61850 클라이언트 소프트웨어를 이용하여 데이터 통신 및 파일 전송 기능을 확인하였다

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.522-522
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• 2016

우리나라의 488개 유인도 중 강수량 부족 혹은 지하수의 수질문제 등으로 상습적 식수난을 겪고 있는 도서지역은 237개에 이르고 있다. 이들 도서지역은 생활용수를 우물, 간이상수도, 운반급수 등에 의존하고 있지만 이중 47%의 도서는 간이급수시설이 전무한 실정이다. 2015년에는 인천시 옹진군의 소청도, 대청도에 장기간 지속된 가뭄으로 식수원이 고갈되어 3일에 1시간으로 급수를 제한하였고 이로 인해 식수난 문제 외 관광산업의 소득저하 등의 문제가 발생되어 원활한 물공급문제가 해결되지 않으면 도서지역의 위기는 심각할 것으로 우려된다. 도서지역의 기본권인 먹는 물 문제를 해결하기 위해 정부 및 지자체에서는 소규모 유인도서에 해수담수화시설을 설치하여 유지관리 및 운영을 위한 인력을 배치하고 수동으로 조작하거나 단순 자동운전에 의해 운영 및 관리되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 해수담수화시설의 안정적이고 효율적인 운영을 위해 지능적 수운영 알고리즘을 개발하였다. 제어시스템, 감시시스템, 계측시스템 등의 ICT 기술과 연계하여 수요를 정확히 예측하고, 실시간 전력비용과 저류량, 사용량 등을 통합적으로 고려하였으며 적시정량을 생산하여 저장 및 공급하며, 목표수질과 수량을 원활하고 안정적으로 공급할 수 있도록 제어 및 감시를 통한 지능적 수운영을 목적으로 연구하였다. 데이터의 수집과 전송, 분석, 제어, 감시 활동이 유기적으로 결합되어 용수의 생산과 분배, 공급활동을 자동화함으로 운영상의 리스크를 줄여주며, 필요시 통합운영센터에서의 의사결정을 지원할 수 있도록 개발하였다. 향후, 해수담수화시설뿐이 아닌 일반 상수도 수운영에 있어서의 취수, 도수, 정수, 배수지관리, 송수, 관망관리까지 자동화된 시스템을 개발하여 지능적 운영관리가 가능하도록 알고리즘 모델 및 프로그램을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.32-32
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• 2020

하나의 수계 또는 용수구역 내에서 작물생육기간 동안 지하수자원 수요량의 집중적인 증가로 인해 지역적 지하수 고갈이 발생하여 농작물 피해가 발생하고 있으며 과잉양수로 인한 지하수위 하강으로 사용자간 갈등도 빈번하다. 또한, 기후변화로 인해 극한기후인 가뭄의 잦은 발생은 이러한 현상을 가속화 한다. 지하수 산출성이 좋은 대수층의 공간적 분포는 복잡한 지질구조로 인해 균일하지 않으며 같은 대수층 내에서도 양수 위치에 따라 산출성은 다르게 나타난다. 이러한 지하수 수요와 공급 및 대수층 분포로 인한 지하수자원 불균형의 해소를 위해 지하수가 풍부한 지역에서 부족한 지역으로 지하수를 공급하는 방법을 적용할 수 있다. 이때 기술적용 지역의 지하수 사용 상황 및 공급 가능량을 정량적으로 평가하고 이를 기반으로 지하수 공급을 제어하는 것이 매우 중요하다. 지하수자원의 수요-공급 불균형이 발생할 때 즉각적으로 대응하기 위해서는 실시간으로 지하수 현황을 감시하고 이를 기반으로 공급 가능량을 산정할 필요가 있으며 이는 정보통신기술(Information and Communication Technology, ICT)에 기반한 관정연계관리체계(Well Network System, WNS)를 구성하는 기술 중 하나인 관정군집제어 기술로 구현될 수 있다. 수계 내에 설치된 기존의 양수정과 새롭게 추가된 관측정들을 4G LTE 네트워크를 통해 하나의 관정군으로 묶고 중앙 서버를 통한 자료 분석 및 양수 펌프 제어를 통해 대수층의 공급 능력과 사용자의 수요 현황에 따른 지하수자원의 체계적 분배를 구현하고자 하였다. 관정군집제어는 관정별 지하수위 및 양수정 양수량을 실시간으로 관측하고 이를 분석서버에 전송하여 해당 지하수계의 공급 가능량 및 인접관정 간섭 등을 분석하여 양수정의 펌프를 실시간으로 제어하고 양수된 지하수를 수요 지역으로 이송한다. 본 연구를 통해 관정군집제어 기술의 구현에 필요한 구성요소를 정의하고 이에 대한 구현 방법을 기술하여 WNS를 구성하는 하나의 요소기술 모델로 제시하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2018.05a
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• pp.491-494
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• 2018

Radio base stations, which are widely distributed across large areas, have many difficulties in managing them. Unmanned radio base stations in remote mountains are having a hard time accessing them in case of emergencies. Major telephone service providers only remotely control incoming and outgoing information and local small business partners responsible for maintaining actual facilities do not possess such technologies, so they are each checked during field visits. In this study, in order to monitor temperature, humidity, fire condition, and power operation at a wide range of radio base stations, real-time monitoring is carried out at the office of Klaus server through real-time monitoring.

• KEPCO Journal on Electric Power and Energy
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• v.4 no.2
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• pp.101-105
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• 2018

In this paper, the kernel regression model is applied for the case study of gas turbine abnormal state analysis. In addition to vibration analysis at the remote site, the kernel regression model technique can is useful for analyzing abnormal state of rotor vibration signals of gas turbine in power plant. In monitoring based on data-driven techniques correlated measurements, the fault free training data of shaft vibration obtained during normal operations of gas turbine are used to develop a empirical model based on auto-associative kernel regression. This data-driven model can be used to predict virtual measurements, which are compared with real-time data, generating residuals. Any faults in the system may cause statistically abnormal changes in these residuals and could be detected. As the result, the kernel regression model provides information that can distinguish anomalies such as sensor failure in a shaft vibration signal.