The social and economic level of damages might be highly increased in the case of wide-area black-outages, because of heavy dependence of electricity. Therefore, the development of a wide-area protection relay intelligence techniques is required to prevent massive power outages and minimize the impact strength at failure. The frequency monitoring and prediction for wide-area protection relaying intelligence has been considered as an important technology. In this paper, a network-based frequency monitoring system developed for wide-area protection relay intelligence is presented. In addition, conventional techniques for frequency estimation are compared, and a method for advanced frequency estimation and measurement to improve the precision is proposed. Finally, an integrated monitoring system called K-FNET(Korea-Frequency Monitoring Network) is implemented based on the GPS and various energy monitoring cases are studied.
In this paper, we implement a navigation software of a Global Navigation Satellite System (GNSS) receiver based on a commercial purpose GNSS software receiver platform and verify its performance by performing experimental tests for various GNSS signals available in Korea region. The SX3, employed in this paper, is composed of an application program and a Radio Frequency (RF) frontend, and can capture and process multi-constellation and multi-frequency GNSS signals. All the signal processing procedure of SX3 is accessible by the receiver software designer. In particular for an easy research and development, the Application Programing Interface (API) of the SX3 has a flexible architecture to upgrade or change the existing software program, equipped with a real-time monitoring function to monitor all the API executions. Users can easily apply and experiment with the developed algorithms using a form of Dynamic Link Library (DLL) files. Thus, by utilizing this flexible architecture, the cost and effort to develop a GNSS receiver can be greatly reduced.
Kim, Bu-Gyeom;Kang, Seonho;Han, Deokhwa;Song, Junesol;So, Hyoungmin;Kim, Kap Jin;Kee, Changdon
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제8권2호
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pp.69-77
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2019
This study introduces MATLAB Graphical User Interface (GUI)-based software to monitor ionospheric disturbances. This software detects ionospheric disturbances using Global Positioning System (GPS) and Global Navigation Satellite System (GLONASS) measurements, and estimates a location of the disturbance source through the detected disturbance. In addition, this software includes a sky plot making function and frequency analysis function through wavelet transform. To evaluate the performance of the developed software, data of 2011 Tohoku earthquake in Japan were analyzed by using the software. The analysis results verified that the ionospheric disturbances were detected through GPS and GLONASS measurements, and the location of the disturbance source was estimated through the detected disturbance.
Mission-critical 시스템의 경우 자가 치유는 신뢰성을 보장하기 위한 기술 중 하나이다. 자가치유는 오류 탐지와 오류 회복으로 이루어져 있으며 오류 탐지는 오류 회복을 가능하게 하는 자가 치유의 중요한 첫 단계이지만 시스템에 과부하를 주는 문제가 있다. 모델 기반의 방법 등으로 오류를 탐지할 수 있는데 시스템의 모든 행위를 통지하고 정상 행위 모델과 통지된 시스템의 행위를 비교하여야 하므로 그양이 많고 부하가 크기 때문이다. 본 논문에서는 모델 기반의 오류 탐지 방법을 보완하는 아키텍처 기반의 다계층적 자가적응형 모니터링 방법을 제안한다. 소프트웨어 아키텍처 상에서 오류 탐지의 중요도는 컴포넌트 마다 다르다. 각 컴포넌트마다 발생하는 오류의 심각도와 빈도가 다르기 때문이다. 모니터링 중요도가 높은 컴포넌트에는 강도가 높고 모니터링 중요도가 낮은 컴포넌트에는 강도가 낮도록 모니터가 적응한다면 오류 탐지의 부하는 줄이고 효율은 유지시킬 수 있다. 또한 소프트웨어의 환경 변화 및 아키텍처상의 변화 등에 따라 오류 발생 빈도가 변화하여 컴포넌트의 오류 탐지 중요도가 변화하기 때문에 학습을 통해 이를 추적하여 자가적응적으로 중요도가 높은 컴포넌트를 집중 모니터링 한다.
This study introduces a software for real-time assessment of combustion stability for utility gas turbines. The software was written with LabView, and implemented the time-domain kurtosis as a parameter to proactively access the instantaneous combustion stability during operation of the industrial gas turbine. The simple time-domain assessment algorithm incorporated in the software is advantageous over conventional frequency-domain signal processing of dynamic pressure signal since it reduces the computational cost, thereby making the algorithm more appropriate for real-time monitoring of combustion stability. Benchmark data obtained from a model gas turbine combustor were used for the reproducibility test of the software. The assessment obtained from the software agreed well with previously published results, indicating that incorporation of the software could enhance the performance of systems monitoring the combustion stability for gas turbines during power generation.
본 연구의 목적은 운동역학 및 정형외과 등에서 많이 사용하는 근전기록장치의 범용 신호처리 소프트웨어를 개발하는 것이다. 개발한 신호처리 소프트웨어는 임상, 재활, 인간공학 및 스포츠 등에서 많이 사용하는 근전기록장치에 범용적으로 사용 가능하다. 모니터링, 주파수 분석, 제로 크로싱 및 비교 분석 등의 신호처리가 자동으로 처리 가능한 각각의 모듈을 개발하였다. 그리고 연속적인 모니터링, 분석이 쉬운 출력물, 사용이 쉬운 UI가 가능하도록 개발하였다. 개발된 신호처리 소프트웨어는 임상, 재활, 인간공학 및 스포츠 등의 여러 분야에 사용 가능하도록 개발하였고, 작동 실험 결과에서 볼 수 있듯이 측정된 근전신호는 좋은 특성 결과를 보였다. 본 연구에서 개발된 신호처리 소프트웨어는 신경외과 및 정형외과 등에서 사용하는 근전기록장치의 소프트웨어로 적용 가능할 것으로 판단된다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.191-198
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2022
With the ever-increasing frequency of public sector and smalls-cale industries going live on the internet in developing countries, their security of which, while crucial, is often overlooked in most cases. This is especially true in Government services, whilst essential, are poorly monitored if at all. This is due to lack of funds and personnel. Most available software which can help these organizations monitor their services are either expensive or very outdated. Thus, there is a need for any developing country to develop a networking monitoring system. However, developing a network monitoring system is still a challenge and expensive and out sourcing network monitoring system to third party is a security threat. Therefore, in this article we propose a method to anonymize network logs and outsource networking monitoring system to third-party without breach in integrity of their network logs.
본 연구에서는 수술이나 환자 모니터링시 무의식 상태 환자의 뇌혈류량에 대한 정확한 모니터링으로 뇌허혈 현상을 방지하기 위하여 2채널 양극성 아날로그 EEG를 디지털로 처리하여 다양한 뇌파 관련 파라미터를 추출하여 실시간으로 한 화면에 디스플레이하고, 또한 임상의사들이 사용하기 편리한 뇌파 감시 소프트웨어를 개발하고자 하였다. 이를 위하여 EEG-데이터를 FFT 연산 후 CSA 및 DSA의 형태로 표현하며, 기타 다양한 뇌파관련 파라미터를 추출한 후 한 화면에서 실시간으로 디스플레이하고, 사용 편리성도 극대화하도록 프로그램하였다. 프로그램은 개발 도중에 여러 번의 동물실험 및 임상실험을 통하여 개선 보완되었으며, EEG, CSA, DSA 및 알파비, 퍼센트 델타 스펙트럼 모서리 주파수, 전체 파워, 전체 파워의 차 등의 주요 뇌파 파라미터들을 한 화면에서 관찰하게 되어 환자 상태의 종합적인 간찰이 가능하며, 나중에 저장된 EEG 파일을 재검토할 수 있다. 또한 CSA, DSA, 스펙트럼 모서리 주파수 및 전체 파워는 원하는 부분에서 표본을 취해 화면 위쪽에 최대 3개까지 붙여 놓고 동시에 비교할 수 있으므로 환자 상태의 객관적인 비교가 가능하고, 환자상태, 응급처치 등에 대한 기록사항을 입력할 수 있어서 저장된 EEG 파일의 검토시 이들 event로 즉시 찾아가는 기능이 있으며, 그 외에도 앞 뒤 점프 이동 기능, 이득 조절 기능, 윈도우 환경에서의 파일관리 기능 등을 갖추고 있고, 프로그램이 윈도우 환경에서 개발되어 마우스에 의해 대부분의 동작이 이루어진다. 개발된 프로그램을 이용한 대학병원의 임상실험결과, 환자상태의 변화에 매우 민감하게 반응하고, 또한 임상의사들이 이용하기에도 매우 편리하다는 평가를 받았다.
A wide range of IoT applications use information collected from networks of sensors for monitoring and controlling purposes. However, the frequent appearance of fault data makes it difficult to extract correct information, thereby sending incorrect commands to actuators that can threaten human privacy and safety. For this reason, it is necessary to have a mechanism to detect fault data collected from sensors. In this paper, we present a trend-adaptive multi-scale principal component analysis (Trend-adaptive MS-PCA) model for data fault detection. The proposed model inherits advantages of Discrete Wavelet Transform (DWT) in capturing time-frequency information and advantages of PCA in extracting correlation among sensors' data. Experimental results on a real dataset show the high effectiveness of the proposed model in data fault detection.
This paper is aimed to develop monitoring software for detecting the characteristics of current and voltage signals for series arc on electric wire. In order to attain this purpose, the characteristics of series arc were analyzed by the current and voltage signals on electric wire which were installed, and also analyzed by the changes of RMS, instantaneous of waveform value in time domain and THD in frequency domain. Monitoring program which analyze the signal was developed by Labview which can analyze in time domain and frequency domain, and save data. Experimental setup for detecting verification of monitoring program was composed loads of a lamp, an electric heater and an electric fan loads which were usually using. Measurement points for detecting verification of monitoring program were selected at both the panel board and the arc generator at the same time. As results of the experiments by monitoring program, the arc current waveform showed the same characteristic in all measurement points of all load. But the arc voltage waveform was different in each measurement point. When arc occurred, the THD of current value increased above 20%. The results of this study will be effectively used in developing the preventive system of electric fire by series arc.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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