The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.19
no.5
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pp.883-894
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2024
This study aims to develop an AI-based aquaculture water quality monitoring and control system. Reliable and durable sensors were developed through the design of embedded boards and PCB fabrication, and communication modules were integrated for data collection and transmission. Water quality data from various tanks were collected and analyzed using machine learning techniques to build predictive and control models for water quality changes. The results showed that the AI-based water quality control system demonstrated high prediction accuracy and was effective in real-time monitoring and controlling the water quality.
Recently, the electronic circuit with microprocessor based control system instead of conventional analog circuit is widely used for rolling stock, and also these circuits are widely adopted for train control and monitoring in modem rapid transit system. Noise, distortion and attenuation are always present in electronic equipments and strictly limit performance. The purpose of this paper is to propose noise reduction technology for electronic equipments in rolling stock.
The central monitoring system with on-line diagnosis of high-voltage generator/motor stator insulation is developed. The system is capable of remote diagnosis and monitoring partial discharges of high-voltage generator/motor stator insulation. GOMS(Generator On-line Monitoring System) with maximum of 9 input channels can measure and analyze the status of high-voltage motor stator insulation by on-line. The measured and analysis data are brought to the central monitoring system via modem to build database. The central monitoring system can diagnose and monitor the insulation status of several high-voltage generator/motor at any time. The insulation status of those machines can be enhanced by the database on partial discharges.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.64
no.2
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pp.50-56
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2015
This paper presents a smart monitoring technique for photovoltaic power systems by using wire and wireless communication networks in which the RS-232/484 and the Zigbee communication networks are inherently established respectively. In the proposed monitoring systems, environmental data sequences and the output power measured by sensors in photovoltaic systems are transferred to PC systems via two communication networks. We made electronic hardware boards for sensors and communication networks to construct its real-time monitoring system and carry out experiments for demonstrating reliability of the proposed monitoring system.
Proceedings of the Korean Society of Marine Engineers Conference
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2001.05a
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pp.192-196
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2001
These days, most of electric power facilities need high stability. Therefore integrated system has been required to monitor and control electronic power distribution system in fields at all times when the interruption of electric power has occurred. To construct this system, unit that convert and process the input signal from fields needed. And for control and monitoring from remote place MMI software is required. Lastly network equipments are required for real-time communications. So, in this paper, units for control and monitoring of emergency power generator and for electric power monitoring in normal electric power and interruption of electric power are developed. Also integrated remote system for monitoring in remote is developed.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.12
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pp.2619-2627
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2012
The electronic float flow pattern system can predict a rate of flow of river by monitoring a location of float in remote with location measurement technology and a variety of communication technology. Now, to analyze the flow pattern of the natural streams, we use the manual floats in many forms. The measurement of a rate of flow using a manual float measures the distance and time of the manual float directly and uses it. It is inefficient for measurement method and exact a rate of flow of river. To overcome this problems, we designed and implemented the electronic float using CDMA, GPS, and RF module. Then, to get the location information and a rate of flow information, we designed and implemented the monitoring system for the electronic float flow pattern. The short life cycle of electronic float using the battery decreases the utility of the electronic float flow pattern system. Then, we design the power saving method to reduce the power of the electronic float in electronic float flow pattern system.
Food safety has emerged as a growing concern for human health in recent times. Consuming contaminated food may lead to serious health problems, and therefore, a system for monitoring food freshness that is both non-detrimental to the quality of food and highly accurate is required to ensure that only high-quality fresh food packages are provided to the customers. This paper proposes a method to monitor and detect food quality using a compact smart sensor tag. The smart tag is composed of three ultra-low-power sensors, which monitor four major indicators of food freshness: temperature, humidity, and the concentrations of ammonia and hydrogen sulfide gases. An RF energy scavenging circuit is integrated into the smart sensor tag to harvest energy from radio waves at a high frequency of 13.56 MHz to supply sufficient power to the tag. Experimental results show that the proposed energy harvester can efficiently obtain energy at a distance of approximately 40 cm from a 4 W reader. In addition, the proposed smart sensor tag can operate without any battery, thereby eliminating the requirement of frequent battery replacement and consequently decreasing the cost. Meanwhile, the freshness of preserved pork is continuously monitored under two conditions--room temperature and refrigerator temperature--both of which are the most common temperatures under which food is generally stored. The food-monitoring experiments are conducted over a period of one week using the proposed battery-less tag. Based on the experimental results, the food assessment is classified into four categories: fresh, normal, low, and spoiled.
For the construction of smart factory that are part of the Fourth Industrial Revolution, data from the production environments and production machines should be collected, analyzed, and feedback should be given to predict when failures take place or parts should be replaced. For this purpose, a system that monitors the production environments and the status of the production machines are required. In this paper, the monitoring system for mobile devices and PC is implemented by collecting environmental data from production sites and sensor data of production machine using LoRa, a low-power wireless communication technology. On the mobile devices, production environments and vibration data can be displayed in real time. In PC monitoring program, sensor data can be displayed graphically to check standard deviation and data variation. The implemented system is used to collect data such as temperature, humidity, and atmospheric pressure of the production environment, and vibration data of production machines.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.4
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pp.387-394
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2016
Today, hot rolled mill plant are currently operating 24 hours a day. The main processes of hot-rolled steel mill are Reheating Furnace, Roughing Mill, Fishing Mill and the Down Coiler. In the process checking over the thickness and width of rolled material, temperature control is an important factor. It is quite often the cause of the work breakdown and find a bad elements for product. After the shipping out the product, when a claim occurs requires an investigation. In each process of the conventional thickness gauge, width, and thermometer. Operation by an independent data acquisition and this monitoring is problematic and straining of the operator. The monitoring process the data of each function and incorporate monitoring results can also check future work. The installation of this system will improve our efficiency and productivity. In the rolling process by developing more efficient operating quality monitoring system, this will be made possible.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.2
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pp.245-252
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2020
Unexpected equipment defects can cause a huge economic losses in the society at large. Although condition monitoring can provide solutions, the signal processing algorithms must be developed to predict mechanical failures using data acquired from various sensors attached to the equipment. The signal processing algorithms used in a condition monitoring requires high computing efficiency and resolution. To improve condition monitoring on a wireless sensor network(WSN), data visualization can maximize the expressions of the data characteristics. Thus, this paper proposes the extraction of visual feature from temperature data over time using condition monitoring based on a WSN to identify environmental conditions of equipment in a large-scale infrastructure. Our results show that time-frequency analysis can visually track temperature changes over time and extract the characteristics of temperature data changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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