• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.662-664
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• 2023

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.

• KSBB Journal
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• v.19 no.3
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• pp.192-199
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• 2004

In this work the production of glutathione (GSH) by yeast Saccharomyces cerevisiae and the monitoring of the process were studied. In shaking culture the production of GSH was high at initial pH value of 4 and at temperature of 30$^{\circ}C$. But when L-cysteine was added to the culture medium at the beginning of the cultivation, the productivity of GSH was low. In case 0,5% (v/v) of L-cysteine, glycine and glutamic acid were introduced to the culture medium in the exponential cell growth phase, high concentration of GSH (about 90 mg/L) was produced in the bioreactor. A fed-batch operation with stepwise glucose feeding strategy allowed to produce 102 mg/L of GSH. The cultivation processes were on-line monitored by a 2-dimensional fluorescence sensor. A few off-line data such as cell growth, cystein concentration, phosphate concentration and GSH productivity could be well correlated to the fluorescence intensity of some combinations of excitation and emission wavelengths.

• 월간 기계설비
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• s.238
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• pp.47-56
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• 2010

이제 가정에서도 에너지 사용량과 예상 요금을 실시간으로 확인할 수 있게 될 전망이다. 저탄소 녹색성장이 전지구적 과제로 등장한 가운데 온실가스 배출을 최소화하는 그린에너지 산업 혁신이 국내외적으로 초미의 관심사가 되고 있으며, 신재생에너지 및 탄소저감기술을 이용한 많은 신기술이 쏟아져 나오고 있다. 에너지 소비를 스스로 점검할 수 있게 해 절약을 유도할 수 있는 EMS기술도 그 중 하나이다. 현대건설, 대우건설, GS건설, 삼성건설 등은 올해부터 신축중인 아파트를 중심으로 각 세대에 EMS(에너지 모니터링 시스템 에너지 관리 시스템)를 설치하겠다고 밝혀, 앞으로 아파트뿐 아니라 일반 단독주택에도 이와 같은 시스템이 확대 보급될 전망이다.

• KSBB Journal
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• v.19 no.1
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• pp.27-32
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• 2004

2-Dimensional fluorescence sensor has a wide range of excitation and emission wavelengths, that some biogenic fluorphors in a biological process can be monitored simultaneously. The production processes of 5-aminolevulinic aicd (ALA) by recombinant E. coli BL21 (DE3) pLysS harboring plasmid pFLS45 were on-line monitored by a 2-dimensional fluorescence sensor The characteristics of fluorescence spectrum was dependent upon physical and biological factors of a bioprocess such as culture pH, cell mass etc. Some off-line data were correlated to the fluorescence intensity well, which was monitored at some combination of excitation and emission wavelengths by the 2-dimensional fluorescence sensor.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.16 no.8
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• pp.1613-1618
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• 2012

For network is growing at a rapid rate, network environment is more complex. The technology of using network traffic to monitor our network in real-time is developed. Cacti is a representative monitoring tool which based on RRDTool(Round Robin Database tool), SNMP(Simple Network Management Protocol). In this paper, it show you how to develop a system which based on Cacti and Libpcap to monitor our monitored objects. At this system, using Libpcap to capture network traffic packets, analyze these packets and then turn out in Cacti in graphical form. So as to achieve monitoring system. This system's execution is efficient and the management is easy and the results are accurate, so it can be widely utilized in the future.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.545-546
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• 2011

물류 산업이 크게 성장함에 따라 유통 및 관리되어야 할 물류량 또한 증가하게 되었다. RFID 시스템은 이에 대한 효율적인 관리 방법의 대안으로 떠올랐다. 하지만 RFID 시스템의 특성상 외부에 노출되어 운용되며, 이에 따라 다양한 외부 요소의 간섭으로 인해 RFID 태그 인지 오류를 야기할 수 있다. 뿐만 아니라 RFID 물류 유통 모니터링에 적용된 RFID 시스템은 실시간 모니터링을 위해 스트리밍 형태로 데이터가 발생하여 인지 오류의 감지가 어렵다. 본 논문에서는 RFID 시스템의 약점을 해결하기 위해 RFID 시스템에서 발생하는 스트리밍 데이터를 대상으로 실시간 오류 감지를 할 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.643-645
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• 2011

For network is growing at a rapid rate, network environment is more complex. The technology of using network traffic to monitor our network in real-time is developed. Cacti is a representative monitoring tool which based on RRDTool(Round Robin Database tool), SNMP(Simple Network Management Protocol). In this paper, it show you how to develop a system which based on Cacti and Libpcap to monitor our monitored objects. At this system, using Libpcap to capture network traffic packets, analyze these packets and then turn out in Cacti in graphical form. So as to achieve monitoring system. This system's execution is efficient and the management is easy and the results are accurate, so it can be widely utilized in the future.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.9
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• pp.147-152
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• 2019

Infrastructure is rapidly growing as Internet business grows with the latest IT technologies such as IoT, BigData, and AI. However, in most companies, a limited number of people need to manage a lot of hardware and software. Therefore, Polestar Enterprise Management System(PEMS) is applied to monitor the system operation status, IT service and key KPI monitoring. Real-time monitor screening prevents system malfunctions and quick response. With PEMS, you can see configuration information related to IT hardware and software at a glance, and monitor performance throughout the entire end-to-end period to see when problems occur in real time.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2006.07d
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• pp.1945-1946
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• 2006

본 논문에서는 단결정($Al_2O_3$) 성장을 DC-Motor로 제어하여 양질의 결정을 얻도록 하는 자동 가스 조절용 DC-Motor의 운영 시스템과 실시간 모니터링 시스템을 구현 하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.517-517
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• 2023

현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.