연구목적: 본 논문은 물놀이 안전사고로 인한 인명피해를 실효적으로 감소시키기 위한 정책적 및 기술적 측면에서의 개선방안 도출을 목적으로 한다. 연구방법: 먼저 물놀이 안전사고 관리현황 파악 및 민간안전요원에 대한 인터뷰를 실시하였다. 또한 안전요원 및 관리자들을 대상으로 설문조사를 실시하고, 조사 결과를 바탕으로 구체적인 물놀이 안전관리를 위한 정책적 및 기술적 개선 사항을 검토하였다. 연구결과: 검토결과 물놀이 안전사고 방지를 위하여 IoT 인공지능 기술이 적용된 CCTV 및 감시 장치 등 보조적인 지원 방안이 필요하며, 현장 안전감시자의 제한적인 단속권한을 갖는 자격 부여가 필요한 것으로 검토되었다. 결론: 효과적인 물놀이 안전사고 관리를 위해서는 안전요원에 대한 체계적 교육, 단속권한 부여 그리고 감시장비 도입을 통하여 사람과 장비가 융합된 종합적인 물놀이 안전관리 체계가 구축되어야 한다.
사물인터넷 기술은 통신을 지원하지 않는 장비에 소형 통신 장치를 부착하여 장비의 정보를 원격에서 수집, 제어할 수 있다. 사물인터넷 기술을 지원하기 위해서 저전력, 장거리 통신 기술인 LPWAN이 제안되었고 대표적으로 LoRa가 있다. 네트워크 장비를 포함한 다양한 시스템들은 원격 접속을 통해 장비의 상태를 실시간 모니터링 할 수 있다. 그러나 네트워크 장애가 발생하면 원격 접속 및 상태 모니터링은 별도의 부가 네트워크가 있지 않은 한 불가능하다. 이러한 문제를 극복하기 위해, 본 논문에서는 장비에 쉽게 부착할 수 있고 독립적인 네트워크를 이용해 원격에서 장비를 모니터링 및 제어하는 독립형 원격 장비 관리시스템을 제안한다. 제안한 시스템을 설계 및 구현하여 실용성을 보이겠다.
본 연구에서는 대형 시설물의 재난 모니터링을 위해 시설물에서 발생 가능한 붕괴 및 화재 사고를 감지하고, 재난 상황 발생 시 IoT 기반의 시설물 내부 상황 인지를 위한 커스터마이징 비콘을 개발하고자 하였다. 기존 변형률 센서를 이용한 데이터 계측의 경우 유선으로 변형률 센서를 연결하여 계측하였지만, 본 연구는 이를 무선으로 변경하여 실시간으로 구조물 변형의 유·무를 모니터링이 가능하도록 하였다. 이 과정에서 휘트스톤 브릿지를 이용하기 위해 커스터마이징 비콘에 연결이 가능한 변형률 센서 모듈을 제작하였으며, 계측 데이터를 원격으로 확인하기 위한 시스템 구성을 진행하였다. 계측 데이터 검증을 위해 차세대융합기술연구원 15층 내에 10개의 커스터마이징 비콘과 2개의 게이트웨이를 설치하였으며, 계측 데이터 분석 결과 변형률 데이터값이 7~8 사이에 분포하는 것을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3544-3564
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2022
With the development of the NB-IoT (Narrow band Internet of Things) and smart cities, coupled with the emergence of smart smoke sensors, new requirements and issues have been introduced to study on the deployment of sensors in large spaces. Previous research mainly focuses on the optimization of wireless sensors in some monitoring environments, including three-dimensional terrain or underwater space. There are relatively few studies on the optimization deployment problem of smart smoke sensors, and leaving large spaces with obstacles such as libraries out of consideration. This paper mainly studies the deployment issue of smart smoke sensors in large spaces by considering the fire probability of fire areas and the obstacles in a monitoring area. To cope with the problems of coverage blind areas and coverage redundancy when sensors are deployed randomly in large spaces, we proposed an optimized deployment strategy of smart smoke sensors based on the PSO (Particle Swarm Optimization) algorithm. The deployment problem is transformed into a multi-objective optimization problem with many constraints of fire probability and barriers, while minimizing the deployment cost and maximizing the coverage accuracy. In this regard, we describe the structure model in large space and a coverage model firstly, then a mathematical model containing two objective functions is established. Finally, a deployment strategy based on PSO algorithm is designed, and the performance of the deployment strategy is verified by a number of simulation experiments. The obtained experimental and numerical results demonstrates that our proposed strategy can obtain better performance than uniform deployment strategies in terms of all the objectives concerned, further demonstrates the effectiveness of our strategy. Additionally, the strategy we proposed also provides theoretical guidance and a practical basis for fire emergency management and other departments to better deploy smart smoke sensors in a large space.
신품종 농작물 생육 환경 모니터링을 위해 보급형 스마트센서 태그 기술을 활용한 농업 생산 인프라 구축 및 농업 자원 관리 체계 강화가 필요하다. 또한, IoT 기술을 활용한 고품질의 신품종 농작물 개량 인프라 구축 및 모니터링 체계를 강화해야 하며, 신품종 작물 개량에 필요한 환경 모니터링을 위한 보급형 스마트 센서 (RFID UHF Sensor Tag) 기술이 스마트팜 환경에서 절실히 필요한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 이기종 통합 센서 기반의 스마트 태그 기능을 구현할 수 있는 통합 센서를 구현하였다. 또한, 구현된 스마트 통합 태그와 스마트폰 연동을 통해 농작물을 실시간으로 관리할 수 있는 기술을 개발하였다. 이를 위해, RFID와 블루투스 통신이 가능한 통합형 안테나를 구성하였고, 블루투스 기능을 통하여 스마트폰에서 직접 정보를 수집할 수 있는 통신 방법을 병행하였다.
기후변화 대응에 따른 전세계적인 탄소중립 이행에 대한 요구는 수출주도형 경제구조와 온실가스 수출국가로 분류되어 있는 우리나라를 비롯한 일부 국가들에게 탄소 무역장벽 대응방안을 마련해야 하는 상황에 놓여있다. 따라서, 탄소중립 이행 모델의 적용을 위해 예측 가능한 방법 중에 하나인 디지털 전환을 앞당겨 도입해야 한다. 주요산업 중 하나인, 첨단제조산업에서 쓰이는 산업용 가스 제조시설과 친환경 에너지로 부각되고 있는 수소 가스시설에 디지털 기술을 적용하여, 이상감지 및 진단 서비스를 클라우드 기반의 조업지식이 포함된 예측진단 모니터링 기술 동향을 소개한다. 단순히 실시간 설비 상태를 모니터링하는 것이 아닌, 최적화와 증강현실 기술, 그리고 IoT 와 AI 지식 추론 등을 통해 이상진단 예측 모니터링의 구축 방향을 확인하고, 탄소중립 이행의 사각지대에 놓여 있는, 중소·중견 기업의 경제성과 효율성이 부합되는, 엔지니어링 도메인의 합의된 지식과 예측진단 모니터링 등의 기술 보급 가능함을 살펴 볼 수 있다. 최고 수준의 ICT 기술을 바탕으로 탄소배출 무역장벽에 따른 대응 방안을 모색하는 하나의 방안으로 활용되길 바라며, 해당 기술의 도입을 통해, 탄소중립 이행에 따른 중소·중견기업의 마중물이 될 것이다.
With the increasing interest of energy efficiency, several buildings and factories begin to monitor energy usages with a built-in energy management system. However, the built-in energy monitoring system does not reflect the dynamics of buildings and factories energy usage. To overcome the latter, we deploy several sensors to monitor the dynamics of buildings energy usage patterns. In this paper, we are proposing a framework of a sensor based energy monitoring system. Based on our limited experiments, we can monitor power usages by a person, device and time period. As a result, we can plan a better energy usage and improve energy efficiency by the monitored energy usage profile data.
광전용적맥파(PPG)는 조직의 미세혈관에서 혈류의 변화를 감지할 수 있는 간단하고 저가의 광학기법이다. PPG는 피부 표면에서 비침습 방식의 측정에 사용된다. 본 논문에서는 PPG 센서를 이용한 심박 모니터링 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 PPG 센서를 이용하여 데이터를 수집하고, 2차 미분 방식으로 심박수를 검출한다. 제안한 시스템의 유용성을 확인하기 위하여 상용 의료기기와 RR-구간의 측정을 수행하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권1호
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pp.19-26
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2016
In this paper, the existing domestic HVAC systems, devices TCP / IP does not support the most, thereby, not performed remote management, it is necessary to regularly field service, inefficiency and cost bring a burden. This is through a comparison of the IoT-based primary, real-time protocol of what has become a hot topic recently, to be able to control and real-time monitoring through the CCU device in the HVAC system. Compare for this Internet of Things device for real-time monitoring and control of the XMPP, CoAP, MQTT main real-time protocol is used on. Finally, flexibility, light weight, based on MQTT a two-way messaging protocols with reliable message delivery, implements the protocol on the real-time HVAC system in the cloud platform.
In this paper, we suggest an activity and health monitoring system to observe the status of the dogs in real time. We also propose a k-days algorithm which helps monitoring pet health status using classified activity data from a machine learning approach. One of the best machine learning algorithm is used for the classification activity of dogs. Dog health status is acquired by comparing current activity calculation with passed k-days activities average. It is considered as a good, warning and bad health status for differences between current and k-days summarized moving average (SMA) > 30, SMA between 30 and 50, and SMA < 50, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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