This study proposes a monitoring system by cooperating the image information and the sensor information in a sensor network system. The monitoring system proposed in this study is divided into internal spaces, such as offices and laboratories, and external spaces including other various spaces. In the internal spaces, motions in objects are detected through cameras while some peripherals like lights are controlled by analyzing some temperature, humidity, and illuminance data detected by sensor nodes. In the external spaces, it is to watch certain intruders to the internal spaces through the interested region for exceptional time by installing cameras, motion detectors, and body detectors in such interested regions. In the results of the test that was applied to a practically limited environment by implementing some interfaces for the proposed system, it was considered that it is possible to watch surroundings effectively using the image information obtained from cameras and sensor information acquisited from sensor nodes.
In general, wireless sensor networks composed of many nodes which are located in ad. hoc environment and send the gathered data to sink node support only one way traffic. In those cases, it is not possible to send commands to nodes to react for exceptional events because the networks can not deliver downward data and the nodes run in pre-assigned fixed schedule. This paper expands the WSLP to bidirectional WSLP and implements a fire monitoring system on it, and shows the feasibility of bidirectional USN by demonstrating the usability of the process of reaction to a fire in the implemented fire monitoring system.
The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.
In a shipyard, it is hard to predict block movement due to the uncertainty caused during the long period of shipbuilding operations. For this reason, block movement is rarely scheduled, while main operations such as assembly, outfitting and painting are scheduled properly. Nonetheless, the high operating costs of block movement compel task managers to attempt its management. To resolve this dilemma, this paper proposes a new block movement analysis framework consisting of the following operations: understanding the entire process, log clustering to obtain manageable processes, discovering the process model and detecting exceptional processes. The proposed framework applies fuzzy mining and trace clustering among the process mining technologies to find main process and define process models easily. We also propose additional methodologies including adjustment of the semantic expression level for process instances to obtain an interpretable process model, definition of each cluster's process model, detection of exceptional processes, and others. The effectiveness of the proposed framework was verified in a case study using real-world event logs generated from the Block Process Monitoring System (BPMS).
자바 언어는 신뢰성 있는 프로그램의 개발을 위해 예외를 처리할 수 있는 명시적인 예외 처리 메커니즘을 제공한다. 따라서 신뢰성 있는 프로그램 개발을 위해서는 실행 시간에 발생 가능한 예외에 대한 적절한 처리가 매우 중요하다 본 논문에서는 신뢰성 있는 프로그램 개발을 위한 동적 예외 모니터링 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 프로그래머가 효과적으로 실제 발생된 예외의 처리, 전파과정을 모니터링 할 수 있으며 이러한 기능을 이용하여 좀더 적절한 예외 처리가 가능하도록 하며 결과적으로 개발된 프로그램의 신뢰성을 항상 시킬 수 있다. 본 시스템은 사용자 옵션을 통하여 관심 있는 예외들만을 모니터링 할 수 있으며 또한 시스템의 성능 부하를 줄이기 위해 기존의 코드에 필요한 모니터링 코드만을 삽입하는 방식으로 시스템을 설계하고 구현하였다. 또한 실험을 통해서 그 효과를 보였다.
본 논문에서는 센서네트워크시스템에서 다양한 센서 정보를 협업시켜 주변 환경을 효율적으로 감시하는 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 카메라, 이동체 및 인체 감지센서를 설치하여 예외시간에 내부 공간으로 침입하는 침입자를 감지하기 위한 목적으로 구현이 되었다. 본 논문에서 제안한 시스템은 센위버 플랫폼 상에서 개발되었으며, 실험한 결과, 다중 센서 정보의 상호보완적 활용으로 보다 효율적인 환경을 감시가 가능함을 알 수 있었다. 또한 센위버 플랫폼의 사용으로 센서 네트워크 구성이 용이하며 다양한 센서의 추가적 설치 및 활용이 가능하다. 또한 영상정보의 분석으로 움직이는 객체에 대한 판별이 가능하게 되어 센서의 동작을 단계적으로 적용시키는 체계적인 모니터링시스템의 구현이 가능함을 보였다.
This paper looks at the Fukushima disaster from the perspective of resilience engineering, which replaces a search for causes with an understanding of how the system failed in its performance. Referring to the four resilience abilities of responding, monitoring, learning, and anticipating, the paper focuses on how inadequate engineering anticipation or risk assessment during the design, in combination with inadequate response capabilities, precipitated the disaster. One lesson is that systems such as nuclear power plants are complicated, not only in how they function during everyday or exceptional conditions, but also during their whole life cycle. System functions are intrinsically coupled synchronically and diachronically in ways that may affect the ability to respond to extreme conditions.
고령화와 만성질환의 만연 등으로 인한 헬스케어환경의 급격한 변화는 착용형 인체센서, 무선네트워크 및 스마트폰이 결합한 새로운 적용영역을 창출하고 있다. 본 연구는 예외 관리적 관점에서 재택환자의 일상의 건강상태를 효과적으로 모니터링하며, 재택환자는 스마트폰을 활용한 건강모니터링을 통해 자기관리 및 적절한 건강 개입을 할 수 있는 시스템을 제공함으로써 새로운 의료서비스를 창출할 수 있는 기반을 제공하였다. 특히 기존 연구에서는 스마트폰이 단지 데이터 전달자로서의 역할에 그친 데 반하여, 본 연구에서는 스마트폰의 컴퓨팅 기능을 활용하여 의료인의 재택환자 일상생활 관리를 위한 데이터가공, 모니터링 시스템의 핵심인 필터링과 큐잉 등의 전처리과정을 구현함으로써 시스템의 효율성을 높였고, 환자 스스로의 자기관리를 위한 UX 디자인을 제시하였다. 제안 시스템의 성능을 검증하기 위해 총 94,467건의 실제 임상 데이터를 수집하여 제안시스템을 테스트한 결과 전체 대비 64.8%가 필터링 되는 등 높은 효율성이 검증되었다.
의료 센터에서 데이터 분석과 스마트폰 어플리케이션 권한을 부여함으로써 사물 인터넷 (IoT)은 환자 중심의 의료 관찰과 관리에서 대혁변을 일으킬 것이다. 네트워크 연결은 개인 의료 서비스에서 IoT 의학 장치로 부터 건강을 관찰하는 스마트폰으로부터 진료받는 사람들의 건강 정보를 모으기 위한 기본 요구사항이다. 스마트폰에 설치된 IoT 환경은 매우 효과적이고 이것은 사회 기반 시설을 필요로 하지 않는다. 본 논문은 ECG 캡처링에 영향을 주지 않기 위해 스마트폰이 개인 IoT 아키텍처를 효율적으로 사용하는 것을 보여준다. 적응 IoT 의료 장치 관문은 클라우드 구성에 관한 대용량을 가진 개인 의료 서비스에 사용된다. 이 접근법에서, 스마트폰 카메라는 개인 ECG 파형을 추출하기 위해 사용된 이미지 기술을 기반으로 하고, 그것을 IoT 아키텍처를 사용한 대용량 저장 연결에 근거한 클라우드로 보낸다. 정교해진 알고리즘은 스마트폰이나 테블릿 카메라로 부터 찍힌 얼굴이미지로 부터 효율적인 ECG 등록을 직접 가능할 수 있는 여지를 준다. 이 심도있는 기술은 아마 적절한 기능 강화들이 소개된 후에 개인 의료 서비스를 관찰하는데 있어서 특별한 가치를 가질 것이다.
본 연구의 목적은 현행 개발제한구역 단속 및 관리체계의 문제점을 진단하고 데이터 기반 모니터링 체계로 전환할 수 있도록 구축방안을 마련하는 것이다. 개발제한구역은 타 용도지역지구와 달리 최소한의 유지 외 모든 개발행위를 금지하고 지자체에서 엄격히 단속 및 관리해야 하는 구역이다. 그러나 현재의 개발제한구역 관리체계는 지자체별 여건에 따라 분산 운영되고, 설문 결과와 같이 전체 개발제한구역의 변화를 모니터링하기보다 민원(신고)에 의존하거나 단속업무 수행에 어려움을 겪는 등 데이터 기반의 모니터링체계를 필요로 하고 있다. 특히 본 연구에서는 AI 기반 모니터링체계를 도입하여 국토교통부에서 매년 정기적 시점(월별·분기별)을 두고 동일한 단속 기준으로 전국 권역별 변화를 탐지한 결과를 지자체에 송부하고 지자체에서는 단속 결과를 입력하면서 신뢰할 수 있는 개발제한구역 관리현황 통계정보가 생산될 수 있는 체계로의 전환 방법을 구체적으로 제안하였다. 이러한 방법론 제안을 위해 첫째, 지자체와 관련 전문가를 대상으로 설문조사 및 인터뷰를 수행하였다. 설문 결과 현장 단속과 인허가 관련 행정업무에 어려움을 겪고 있으며, AI 기반 모니터링체계 도입에 대해서는 긍정적 답변이 우세하였다. 둘째, AI 영상분석을 통한 객체 검출 방법론을 실증 지자체에 적용한 사례를 분석하여 모니터링체계 도입에 따른 단속업무 효율화 방안을 제안하였다. 셋째, (현(現))개발제한구역관리정보시스템의 고도화를 기반으로 한 개발제한구역 모니터링체계 구축방안을 마련하였다. 지자체업무 수요에 기반해 드론 촬영 및 분석, 모바일 단속지원체계 등 필요한 서비스들이 지원될 수 있도록 프레임워크를 구성하였다. 이러한 모니터링체계는 향후 주기적 단속과 관리가 필요한 토지를 대상으로 확대 적용이 가능하며 본 연구에서는 이를 실현하기 위한 방법론과 정책을 제안하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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