본 논문은 부유식 풍력터빈의 블레이드 피치 시스템에서 발생하는 이상을 조기에 감지하기 위한 LSTM-Autoencoder 모델 기반의 이상징후 감지 시스템을 설명한다. 발전소 모니터링 시스템에 활용되는 센서 데이터는 주로 시계열 데이터로 구성되며, LSTM 네트워크는 이러한 시계열 데이터를 분석하기 위해 두 개의 단방향 LSTM 네트워크로 구성된다. 이를 통해 순차 데이터에 숨겨진 장기 의존성을 효과적으로 발견할 수 있다. 한편, 오토인코더 메커니즘은 정상상태 데이터로부터만 학습하여 이상상태를 분류될 수 있기 때문에 이 두 가지 네트워크를 결합하여 시스템에 발생하는 이상징후를 효과적으로 감지할 수 있다. 제안된 프레임워크의 효과를 입증하기 위해 풍력 터빈 모델에서 수집한 실제 다변량 시계열 데이터셋을 적용하였다. LSTM-AE 모델은 높은 이상징후 감지 정확도를 달성하여 우수한 성능을 보였다.
본 논문에서는 임업인의 신체 이상 징후를 실시간 모니터링하여 응급 조치를 수행함과 동시에 인근의 산불이나 산사태와 같은 자연재해 또는 열사병에 대한 알람을 제공하는 IOT 구축을 제안한다. 임업인에게 제공되는 노드에 6축 센서, 온도 센서, GPS, LoRa를 포함하도록 하고, LoRa 통신을 이용하여 측정된 데이터를 게이트웨이를 통해 네트워크 서버에 송신한다. 네트워크 서버는 6축 센서 데이터로 임업인의 신체 이상 징후 여부를 판단한 후 GPS 위치를 추적하여 응급 조치를 수행한다. 온도 데이터를 분석한 후 열사병 가능성이 있는 경우 또는 인근에서 산불 및 산사태가 발생했을 경우에 알람을 제공한다. 본 논문에서는 노드 및 게이트웨이를 제작하고, 네트워크 서버를 구축하여 얻은 데이터를 분석하여 임업인의 신체 이상 징후 실시간 감지 및 재해조기경보 IOT 구축이 가능함을 확인하였다.
스마트 공장은 미리 입력된 프로그램에 의해 생산시설이 수동적으로 움직이는 공장 자동화 작업 방식과는 달리, 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정하여야 한다. 생산 설비 스스로 작업 방식을 결정이라 함은, 이를테면 제조 현장에서 설비의 노후, 문제 발생 예측, 제품의 불량 검출 등과 같은 이상 징후가 발생할 시 이를 조기에 발견한 후 스스로 문제를 해결하는 것을 의미한다. 본 논문에서는 제조 현장의 제조 공정 이상 징후 감지를 위해 대기행렬을 이용한 제조 공정 모델링을 제시하고 해당 모델링에서 이상 징후를 기계학습 기술 중 하나인 SVM을 이용하여 이를 감지하도록 한다. 해당 대기행렬을 M/D/1을 사용하였으며, ${\mu}$, ${\lambda}$, ${\rho}$를 기반으로 컨베이어 벨트 제조 시스템을 모델링하였다. SVM을 이용하여 ${\rho}$의 변화량을 통해 이상 징후를 감지했다.
지난 2020년부터 세계는 COVID-19 확산으로 인해 사회적 거리두기와 재택근무를 시행함에 따라 인터넷을 활용한 비디오 및 음성 관련 콘텐츠 서비스와 클라우드 컴퓨팅 활성화로 인터넷에 대한 의존도가 늘어나면서 라우팅 프로토콜 기반 실시간 스트리밍 세션이 증가하고 있다. BGP는 가장 많이 사용되는 라우팅 프로토콜로써 보안성을 향상시키기 위해 많은 연구들이 지속되고 있으나 분석의 실시간성과 알고리즘의 오탐을 판단하기 위한 시각적 분석이 부족하다. 본 논문은 정상 및 이상으로 분류된 BGP 데이터를 수집 및 전처리 후 통계적 기법과 Rule-based 기법을 융합한 이상징후 감지 알고리즘을 활용하여 실 데이터 기반으로 분석한다. 더불어 지도 및 Sankey Chart 기반 시각화 기법으로 알고리즘의 분석 결과와 직관적인 시각화 방안으로 인터랙티브한 시공간 분석 방안을 제시한다.
본 연구에서는 사면의 이상 거동 및 붕괴 감지를 위해 실제 계측시스템 설치 후 이상보고가 있었던 사변을 대상으로 비모수적 통계방법인 주성분분석 (PCA : Principal Component Analysis)을 적용하였다. 분석결과, 사면의 이상거동여부를 나타내는 척도인 주성분점수는 이상징후 발생시 정상상태에 비해 상대적으로 크거나 낮은 값을 나타내어 변화량에 큰 차이를 보였다. 이를 통해 주성분 분석을 이용하여 사면의 이상 거동 및 붕괴를 감지할 수 있는 것을 확인하였다. 주성분분석을 활용하여 정량적인 사면거동 및 이상징후의 예측이 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 웨어러블 시스템을 이용하여, ECG 전기 패턴을 QRS을 이용하여 급성 심장마비 예측 감지 시스템으로, 웨어러블 심장 이상 징후 감지 스마트 워치와, 이를 포함 하고 디지털 ECG (X, Y) 패턴 좌표 DB를 이용하여 비정상 패턴을 즉시 감지하고, 급성 심장마비 예방 시스템 및 그 방법을 보여준다. 특히, 디지털 ECG(X, Y) 패턴 정보를 이용한 이상 징후 유형과 대비하는 단계를 통해서 급성 심장마비 발생 시, 골든타임을 놓치지 않고 응급 처치할 수 있음을 보여 준다.
To detect anomaly signs of thermal runaway in advance, this study analyzed the signals from various sensors installed in lithium-ion batteries. The thermal runaway mechanism was analyzed, and measurement variables for anomalies of a battery cell were surface temperature, strain, and gas concentration. The changes and characteristics of three variables during the thermal runaway process were analyzed under the abuse environment: the overheat and the overcharge. In experiment, the thermal runaway of the battery proceeded in the initial developing stage, the outgassing stage, and the ignition stage. Analysis from the measured data indicated that the suitable variable to detect all stages of thermal runaway is the surface temperature of the battery, and surface strain is alternative.
비접촉형 체온 측정 시스템은 광학 및 열화상 카메라를 활용하여 집단시설의 발열성 질병을 관리하는 핵심 요소 중 하나이다. 기존 체온 측정 시스템은 딥러닝 기반 얼굴검출 알고리즘이 사용되어 얼굴영역의 단순 체온 측정에는 활용할 수 있지만, 의사표현이 어려운 영유아의 이상 징후를 인지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 체온 측정 시스템에서 영유아의 이상징후 감지를 위해 표정인식 알고리즘을 개선한다. 제안된 방법은 객체탐지 모델을 사용하여 영상에서 영유아를 검출한 후 얼굴영역을 추출하고 표정인식의 핵심 요소인 눈, 코, 입의 좌표를 획득한다. 이후 획득된 좌표를 기반으로 선택적 샤프닝 필터를 적용하여 표정인식을 진행한다. 실험결과에 따르면 제안된 알고리즘은 UTK 데이터셋에서 무표정, 웃음, 슬픔 3가지 표정에 대해 각각 2.52%, 1.12%, 2.29%가 향상되었다.
많은 양의 데이터가 수집되는 산업분야에서의 IoT 플렛폼 활용도가 높아지면서 IoT플랫폼의 성능과 이상 감지가 중요한 요소가 되고 있다. 본 논문에서는 IoT 플랫폼의 데이터 수집 성능을 저해하지 않으면서 산업분야에 활용되는 디바이스의 이상을 감지하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Soft Real-time 서비스를 제공하기 위해 데이터 전송주기를 고려한 Micro Batch를 활용했으며, 실험에는 산업분야의 이상 상황에 대한 자료수집이 사전에 이루어지기 어려운 상황을 고려해 Hotelling's $T^2$를 활용한 분석모델을 적용하였고 Hotelling's $T^2$는 이상징후를 사전에 감지하였다.
화재감지 및 경보시스템의 설계 목표는 화재발생 초기 단계에서 화재징후를 발견, 피난의 개시를 신속하게 통수하는 것이다. 화재감지기는 다양한 건물 및 환경에 설치되기 때문에 주위 온도 및 가연물의 종류 등 환경적 측면을 심층적으로 고려하지 않으면 적절하게 감지하지 못하는 경우가 발생할 수 있다. 즉, 가연물 종류 등을 고려한 설계에 따라 설치된 화재감지기는 화재시 설계치 대로 조기에 화재를 감지하여 화재 예방 및 화재로 인한 피해를 최소화할 수 있는 것이다. 본 논문은 화재시 조기에 화재를 감지기하여 건축물내 인명피난을 목적으로 설치되는 화재감지기의 응답특성을 분석한 연구이다. 화재감지기의 응답특성을 분석하기 위하여 다양한 가연물을 발생시키고 화재감지기 종류별로 설치한 다음 각 화재감지기의 응답특성을 분석하였다. 그 결과 정온식 열감지기는 열방출률이 적은 화재를 조기에 감지하는 것에 적합하지 않은 것으로 나타났다. 광전식 연기감지기는 회색 계통의 목재류 화재성상에서 응답특성이 떨어졌고, 동일한 공간에서 화원의 수평거리와 동작시간이 비례한다고 볼 수 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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