Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.11a
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pp.225-227
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2023
선박의 안전운행을 지원하기 위해 다양한 정보를 신속하고 정확하게 파악할 필요가 있다. 이를 지원하기 위해 6종 개별 서비스를 표출하고, 별도의 데이터를 통합해서 표시하는 통합대시보드를 배치하여 종합적인 정보를 한눈에 확인할 수 있도록 하였다. 통합대시보드는 선박의 안전상태(충돌위험지수, 횡경사, 침수상태 등)를 시각적으로 확인이 용이하게 디자인 되었으며, 사고 발생 시 상태모니터링을 통해 신속한 의사결정이 가능하도록 구성하였다.
본 논문에서는 Chat GPT API 를 활용하여 웹 대시보드를 기획하는 것을 다루고 있다. 이 대시보드는 개인과 업무에서 생성된 데이터를 통합하여 데이터 분석을 쉽게 할 수 있도록 도와주며, 머신 러닝 절차를 기반으로 화면 구성이 이루어졌다. 이를 통해 비전문가도 쉽게 데이터 전처리, 시각화, 학습, 저장소 등의 기능을 사용할 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2022.06a
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pp.443-444
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2022
전통적인 선박 모니터링 방식은 단순 정보 조회나 매뉴얼에 의한 수동적인 모니터링이었다면, 자율운항 선박에서는 주요 기기의 모니터링 개념이 데이터 기반의 예측 모델링 적용이 필수적이다. 선박의 주요 기기 5종에 대한 CBM(Condition Based Monitoring) 정보와 PMS(Planed Maintenance System) 정보를 통합 GUI(Dashboard) 형태로 선육간 구성하여, 선박-육상간 최적의 상태 모니터링과 신제적인 예방 정비 활동이 가능하도록 서비스를 제공한다.
As life expectancy increases, chronic diseases become a problem, and health management in daily life becomes important. With the development of IT convergence technology, personal health records have been collected through various data sources, but they are saved separately by each medical services. Distributed storage of personal health records caused inconvenience about managing the user's health records. In this paper, we designed and implemented an integrated repository and web-based dashboard UI components to solve that inconvenience. The proposed method shows that users can manage their personal health records in the integrated repository effectively and show them through dashboard UI components.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.367-368
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2020
최근 SocailNetworkService(SNS) 플랫폼은 중독을 유발하는 알고리즘을 통해서 시장점유율을 높이는 전략을 사용하고 있다. 이에 따른 부작용으로 일상생활에 무리가 갈 정도의 사용자가 나타나고 있다. SNS 중독 사용자는 스스로가 문제를 인지하고 있으나 자제를 못하고 있어 SNS 중독 완화를 돕는 어플리케이션이 개발되고 있다. 이러한 어플리케이션은 일정 부분 중독 완화에 도움은 주고 있으나 다음과 같은 문제점을 갖는다. 첫째 일반적으로 SNS 사용자는 여러 SNS를 동시에 사용하기 때문에 이를 통합하여 볼 수 있는 기능이 필요하다. 기존 어플리케이션에서는 특정 SNS만을 대상으로 하는 문제가 있다. 둘째 SNS의 사용량을 표현하는 방식이 단순이 그래프 형태로만 지원되어 다양한 정보 제공에 한계가 있다. 마지막으로 SNS의 과도한 사용에 대한 경각심을 새겨줄 수 있는 요소가 부족하다. 이 논문에서는 여러 SNS 사용량을 통합하여 제공하는 대시보드 기능, 게이미피케이션 요소를 접목하여 사용량을 다양한 가치로 보여주는 기능, 그리고 SNS 중독 정도에 따라 다양한 공포소구 메시지를 지원하는 기능을 통해 SNS 사용자의 중독 완화를 지원하는 어플리케이션을 제안한다.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.1
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pp.65-72
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2012
With the development of MEMS, small and low-priced sensors integrating IMU and GPS have produced and exploited for diverse field. In this research, we have judged that MEMS-based IMU/GPS sensor is suitable for light-weighted mobile mapping system and carried out experiments to analyze the characteristics of MTi-G, which was developed from XSens company. From a sensor which fixed to dashboard, coordinates results with no post-processing were achieved for test area. On the whole, the results show satisfactory performances but some errors also were discovered from parts of the road due to sensor properties, XKF characteristics and GPS reception environment. We could confirm the potential of light-weighted mobile mapping system. Experiments considering various GPS reception environments and road condition and more detailed level of accuracy analysis will be performed for further research.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.11
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pp.1463-1470
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2021
With the development of ICT technology, a monitoring system to check the status of an object to be managed in real time in various industrial fields is widely used. Existing monitoring systems implemented individual systems according to monitoring targets, but recently, monitoring systems have been implemented using open sources such as Prometheus and Grafana. When using Prometheus and Grafana, many parts become more convenient compared to the existing monitoring system development method, but there are still problems. In this paper, to solve this problem, we propose an integrated monitoring system that supports Prometheus and Grafana. The proposed system is a detailed module that collects, stores, visualizes, and manages data to be monitored, and each module is implemented so that roles can be divided and existing problems can be solved. The proposed system can conveniently manage and monitor monitoring targets stored in heterogeneous databases, and create dashboards through simple operation.
An, Seong Yeol;Cha, Yoon Seok;Jeon, Eun Jin;Gwon, Gwi Yeong;Shin, Byeong Chun;Cha, Byeong Rae
Smart Media Journal
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v.10
no.2
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pp.110-118
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2021
The Internet of Things (IoT) technology, a key growth engine of the 4th industrial revolution, has grown to a stage where it can autonomously communicate with each other and process data according to space and circumstances. Accordingly, the IT infrastructure becomes increasingly complex and the importance of the monitoring field for maintaining the system stably is increasing. Monitoring technology has been used in the past, but there is a need to find a flexible monitoring system that can respond to the rapidly changing ICT technology. This paper conducts research on designing and testing an open source-based Prometheus monitoring system. We builds a simple infrastructure based on IoT devices and collects data about devices through the Exporter. Prometheus collects data based on pull and then integrates into one dashboard using Grafana and visualizes data to monitor device information.
This study was performed to review the domestic and international smart farm service model based on the convergence of agriculture and information & communication technology and derived various factors needed to improve the Korean smart greenhouse. Studies on modelling of crop growth environment in domestic smart farms were limited. And it took a lot of time to build research infrastructure. The cloud-based research platform as an alternative is needed. This platform can provide an infrastructure for comprehensive data storage and analysis as it manages the growth model of cloud-based integrated data, growth environment model, actuators control model, and farm management as well as knowledge-based expert systems and farm dashboard. Therefore, the cloud-based research platform can be applied as to quantify the relationships among various factors, such as the growth environment of crops, productivity, and actuators control. In addition, it will enable researchers to analyze quantitatively the growth environment model of crops, plants, and growth by utilizing big data, machine learning, and artificial intelligences.
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