• 제목/요약/키워드: IoT Monitoring

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고신뢰 무선센서네트워크를 이용한 실시간 수질 모니터링 시스템 (Real-time Water Monitoring System for Small Water Supply Facility using High Reliable Wireless Sensor Network)

  • 강호용;장윤선
    • 센서학회지
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    • 제24권5호
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    • pp.331-341
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    • 2015
  • In this paper, real-time water quality monitoring system of small water supply facilities based on IEEE 802.15.4e-2012 DSME MAC and IEEE 802.15.4g-2012 PHY standard is presented, which is capable to acquire for highly reliable water quality information in the wide outdoor areas for effective water quality management of small water quality facilities is distributed in the long distance and remote areas. Previously, Long distance transmission is difficult in most water quality sensor module is using RS-485 protocol. But with this system, even in harsh outdoor environment, it is possible to establish a radio wave sensor in a wide area network, and not only water quality sensor shall be connected to the wireless system, but also wireless integrated management system shall provide more effective way of management of the numerous small water supply facilities spread throughout the community, so that the administrator can remotely monitor the data of water turbidity, pH, residual chlorine in the water-supply, water-level, and generate alarm to cope with risks. The management of small water facilities is done by residents will be very effective to notice water quality information of small water facilities to residents.

A hybrid deep neural network compression approach enabling edge intelligence for data anomaly detection in smart structural health monitoring systems

  • Tarutal Ghosh Mondal;Jau-Yu Chou;Yuguang Fu;Jianxiao Mao
    • Smart Structures and Systems
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    • 제32권3호
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    • pp.179-193
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    • 2023
  • This study explores an alternative to the existing centralized process for data anomaly detection in modern Internet of Things (IoT)-based structural health monitoring (SHM) systems. An edge intelligence framework is proposed for the early detection and classification of various data anomalies facilitating quality enhancement of acquired data before transmitting to a central system. State-of-the-art deep neural network pruning techniques are investigated and compared aiming to significantly reduce the network size so that it can run efficiently on resource-constrained edge devices such as wireless smart sensors. Further, depthwise separable convolution (DSC) is invoked, the integration of which with advanced structural pruning methods exhibited superior compression capability. Last but not least, quantization-aware training (QAT) is adopted for faster processing and lower memory and power consumption. The proposed edge intelligence framework will eventually lead to reduced network overload and latency. This will enable intelligent self-adaptation strategies to be employed to timely deal with a faulty sensor, minimizing the wasteful use of power, memory, and other resources in wireless smart sensors, increasing efficiency, and reducing maintenance costs for modern smart SHM systems. This study presents a theoretical foundation for the proposed framework, the validation of which through actual field trials is a scope for future work.

Hybrid CNN-LSTM 알고리즘을 활용한 도시철도 내 피플 카운팅 연구 (A Study on People Counting in Public Metro Service using Hybrid CNN-LSTM Algorithm)

  • 최지혜;김민승;이찬호;최정환;이정희;성태응
    • 지능정보연구
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    • 제26권2호
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    • pp.131-145
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    • 2020
  • 산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

디지털 트윈, 환경 모니터링 등 디지털·그린 뉴딜 정책 관련 지질자원 유망기술·시장 분석 (Analysis of Emerging Geo-technologies and Markets Focusing on Digital Twin and Environmental Monitoring in Response to Digital and Green New Deal)

  • 안은영;이재욱;배준희;김정민
    • 자원환경지질
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    • 제53권5호
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    • pp.609-617
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    • 2020
  • 4차 산업혁명(industry 4.0)으로 제시되는 지능정보사회 전환 정책 이후, 정부는 2020년 한국형 뉴딜 정책으로 디지털 뉴딜과 그린 뉴딜 정책을 발표하였다. 본 연구는 해당 정책을 분석하고 지질자원 분야 공공연구기관의 정부출연 R&D사업을 분석하였다. 해당 사업 중에서 유망기술 분야로 디지털 트윈, 환경 모니터링에 주목하여 유망기술·시장 분석을 실시하였다. 한국판 뉴딜 종합계획의 '데이터댐'과 관련하여 지질자원 기술 분야에서는 실감기술(AR/VR)을 적용한 디지털 지질자원 콘텐츠 개발, 공공데이터 구축·공유 시스템 개발이 가능하다. '1, 2, 3차 전산업으로 5G, AI 융합 확산'에 대응하여 스마트 마이닝, 디지털 오일 필드 등 ICT와 융합한 지질자원기술의 산업적용이 필요하다. '디지털 트윈'과 관련하여 정부는 도심지 등 주요지역 3D 지도 구축을 제시하고 있다. 지질자원 기술 분야에서는 안전한 국토/시설 관리를 위한 3차원 지도 및 사물인터넷(IoT) 시스템 개발이 가능하다. 그린 뉴딜 정책으로 정부는 자원순환을 포함한 녹색산업 기술개발, CCUS 통합실증, 전기차·수소차 보급 확대를 제시하였으며 한국지질자원연구원은 관련 연구사업 수행 및 국내 에너지 저장광물 개발 연구를 착수했다. 디지털 트윈 관련하여 논문 및 국제 시장분석기관에서 석유가스분야를 제시하고 있으며 광산자동화, 디지털 지도 측면에서도 많은 진전이 일어나고 있다. 디지털 트윈어스(Digital Twin Earth) 구축 또한 지질자원 분야의 유망 기술 분야이다. 디지털 트윈, 환경 모니터링 관련 지질자원 연구 분야는 데이터 분석, 시뮬레이션, 인공지능·기계학습, 사물인터넷(IoT)과 깊은 관련이 있으며, 관련 센서 및 컴퓨팅 소프트웨어/시스템 등 민간 회사와의 협업이 중요하다.

태양전지모듈 고장 진단 알고리즘을 적용한 모니터링시스템 (The Monitoring System with PV Module-level Fault Diagnosis Algorithm)

  • 고석환;소정훈;황혜미;주영철;송형준;신우균;강기환;최정내;강인철
    • 한국태양에너지학회 논문집
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    • 제38권3호
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    • pp.21-28
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    • 2018
  • The objects of PV (Photovoltaic) monitoring system is to reduce the loss of system and operation and maintenance costs. In case of PV plants with configured of centralized inverter type, only 1 PV module might be caused a large loss in the PV plant. For this reason, the monitoring technology of PV module-level that find out the location of the fault module and reduce the system losses is interested. In this paper, a fault diagnosis algorithm are proposed using thermal and electrical characteristics of PV modules under failure. In addition, the monitoring system applied with proposed algorithm was constructed. The wireless sensor using LoRa chip was designed to be able to connect with IoT device in the future. The characteristics of PV module by shading is not failure but it is treated as a temporary failure. In the monitoring system, it is possible to diagnose whether or not failure of bypass diode inside the junction box. The fault diagnosis algorithm are developed on considering a situation such as communication error of wireless sensor and empirical performance evaluation are currently conducting.

FPGA integrated IEEE 802.15.4 ZigBee wireless sensor nodes performance for industrial plant monitoring and automation

  • Ompal, Ompal;Mishra, Vishnu Mohan;Kumar, Adesh
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제54권7호
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    • pp.2444-2452
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    • 2022
  • The field-programmable gate array (FPGA) is gaining popularity in industrial automation such as nuclear power plant instrumentation and control (I&C) systems due to the benefits of having non-existence of operating system, minimum software errors, and minimum common reason failures. Separate functions can be processed individually and in parallel on the same integrated circuit using FPGAs in comparison to the conventional microprocessor-based systems used in any plant operations. The use of FPGAs offers the potential to minimize complexity and the accompanying difficulty of securing regulatory approval, as well as provide superior protection against obsolescence. Wireless sensor networks (WSNs) are a new technology for acquiring and processing plant data wirelessly in which sensor nodes are configured for real-time signal processing, data acquisition, and monitoring. ZigBee (IEEE 802.15.4) is an open worldwide standard for minimum power, low-cost machine-to-machine (M2M), and internet of things (IoT) enabled wireless network communication. It is always a challenge to follow the specific topology when different Zigbee nodes are placed in a large network such as a plant. The research article focuses on the hardware chip design of different topological structures supported by ZigBee that can be used for monitoring and controlling the different operations of the plant and evaluates the performance in Vitex-5 FPGA hardware. The research work presents a strategy for configuring FPGA with ZigBee sensor nodes when communicating in a large area such as an industrial plant for real-time monitoring.

IoT 기반 Apache Spark 분석기법을 이용한 과수 수확 불량 영역 모니터링 아키텍처 모델 (Using IoT and Apache Spark Analysis Technique to Monitoring Architecture Model for Fruit Harvest Region)

  • 오정원;김행곤
    • 스마트미디어저널
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    • 제6권4호
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    • pp.58-64
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    • 2017
  • 현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.

사물인터넷을 위한 농장 시스템 설계 및 구현 (Design and implementation of agriculture system for Internet Of Things)

  • 임순자
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.8896-8900
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    • 2015
  • 최근 한국에서는 다양한 분야의 직업군을 가지게 되면서 우리나라의 20대부터 40대 젊은 인력들이 대거 도시로 몰리는 현상이 발생하고 있으며, 우리 국내 농업분야의 생산인구가 감소되고 고령화가 빠르게 진행되고 있다. 또한 WTO, FTA와 같은 세계적인 농업시장의 개방화를 통하여 전 세계의 농작물과의 경쟁을 해야 하는 어려움에 직면하고 있다. 본 논문에서는 오픈소스 하드웨어인 라즈베리파이와 오픈소스 프로젝트를 활용하여 누구나 쉽게 환경을 구축할 수 있도록 하여 제안하는 기술을 농업 산업에 빠르게 적용시킬 수 있는 기술을 소개한다. 즉, 생산지의 환경을 모니터링 할 수 있는 디바이스를 구성하게 함으로써 누구나 쉽게 사물인터넷 기술을 이용하여 농업분야에 활용하고 직접 적용시켜 생산과정의 자동화를 통해 농촌의 일손 부족상황을 대치하면서 실시간으로 농작물의 상태를 체크하고, 여러 상황에 맞게 대응을 하면서 농작물의 품질을 향상 시키고, 가격경쟁력을 확보하여 전 세계 농작물과의 비교에서도 경쟁력을 갖게 될 것이다. 또한 사물인터넷을 활용하는 과정에서 발생하는 데이터 수집 및 분석을 통하여 다른 여타 비즈니스에 활용하는 방안을 모색하고자 한다.

CCN을 활용한 군 정보통신망 효율성 향상 방안 (A Study on the Improvement of Military Information Communication Network Efficiency Using CCN)

  • 김희중;권태욱
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제15권5호
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    • pp.799-806
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    • 2020
  • 스마트폰과 사물인터넷((IoT) 발달의 빠른 성장세와 모바일 동영상을 중심으로 한 폭발적인 데이터 사용의 수요는 날로 증가하고 있다. 이러한 데이터 사용의 증가는 현재 체계에서 많은 문제점이 발생하고 있다. 특히 호스트 기반 네트워크는 서버 집약적으로 다수의 클라이언트들이 서로 동일한 콘텐츠를 요구할 경우 서버로의 트래픽 집중으로 인한 병목현상 문제가 발생한다. 이러한 문제점을 해소하기 위해 미래 네트워크 기술인 CCN이 대안으로 등장했다. CCN 기술의 중간 노드 Caching을 활용하면 대역폭 사용 또한 효율적으로 사용할 수 있다. 군의 특수한 환경에서 사용되는 사용자 요청 기반의 Pull-based 네트워크인 과학화경계시스템과 해안정보공유체계에에 CCN 적용결과 평균응답시간의 70%가 개선이됐으며 네트워크 통신량 역시 기존 체계에 비해 10%로 감소해 보다 효율적으로 콘텐츠를 제공할 수 있다.

구형체 카메라를 이용한 무선 관제 시스템 (Wireless Control System Using Spherical Camera)

  • 장재민;신수용;지용주;채석
    • 한국통신학회논문지
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    • 제41권4호
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    • pp.461-466
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    • 2016
  • 투척형 카메라는 사람이 진입하기 어려운 지역에 먼저 투입되어 해당 지역의 정보를 수집할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 투척형 카메라에 IoT기술을 적용시켜 당해 연구소에서 개발된 캡슐 모양의 감시/모니터링 장치에 대해서 설명한다. 이를 위해 디바이스는 Edison 보드에 장착된 카메라를 통해 촬영되는 실시간 비디오 데이터와 GPS데이터를 서버에 전송할 수 있는 프로그램이 내장되어 있다. 전송되는 데이터는 PC상의 서버 프로그램과 스마트 폰/태블릿에 설치된 안드로이드 어플리케이션에서 확인할 수 있다. 기존의 투척형 카메라가 영상 정보만을 지원하는 것에 대비하여 영상정보뿐만 아니라 각 장치의 위치를 확인할 수 있으며 센서를 통해 온/습도 데이터도 확인할 수 있다. 또한 다 수의 카메라 화면을 서버프로그램에서 확인 할 수 있어 여러 장소에 카메라를 설치하고 데이터를 얻을 수 있다. 접속 방식도 기존의 투척형 카메라는 단거리 무선 통신을 활용하여 스마트폰 또는 전용단말장치와의 연동만을 고려한 것에 대비하여 원격지 서버와의 통신 연동을 추가적으로 고려하여 설계하고 구현하였다.