WLAN 기술의 사용은 적은 비용과 손쉬운 WLAN 장비 설치로 인하여 짧은 기간 동안 많은 성장이 있었다. 이러한 기술들은 물리적 계층에서 사용하는 변조에 따라서 1Mbps에서 54Mbps까지 다양한 데이터 전송률을 제공하여 준다. 본 논문에서는 네트워크 시뮬레이터인 OPNET을 활용하여 802.11b와 g에서 모바일 IPv4환경에서 데이터 전송률에 따른 효율과 다른 ESS의 AP사이에서 WLAN station 로밍에 의한 데이터 트래픽 수신에 대한 효율을 분석하였다. 실험결과, 모바일 에이전트에서 핸드오버를 하는 동안 많은 데이터 손실이 있다는 것을 알 수 있었다. 두 가지 WLAN 기술에서 제공해주는 데이터 전송률 기반에 의한 로밍 스테이션의 변화에 의해 트래픽은 수신하였다.
Jang, Shinae;Jo, Hongki;Cho, Soojin;Mechitov, Kirill;Rice, Jennifer A.;Sim, Sung-Han;Jung, Hyung-Jo;Yun, Chung-Bangm;Spencer, Billie F. Jr.;Agha, Gul
Smart Structures and Systems
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제6권5_6호
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pp.439-459
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2010
Structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure using wireless smart sensor networks (WSSNs) has received significant public attention in recent years. The benefits of WSSNs are that they are low-cost, easy to install, and provide effective data management via on-board computation. This paper reports on the deployment and evaluation of a state-of-the-art WSSN on the new Jindo Bridge, a cable-stayed bridge in South Korea with a 344-m main span and two 70-m side spans. The central components of the WSSN deployment are the Imote2 smart sensor platforms, a custom-designed multimetric sensor boards, base stations, and software provided by the Illinois Structural Health Monitoring Project (ISHMP) Services Toolsuite. In total, 70 sensor nodes and two base stations have been deployed to monitor the bridge using an autonomous SHM application with excessive wind and vibration triggering the system to initiate monitoring. Additionally, the performance of the system is evaluated in terms of hardware durability, software stability, power consumption and energy harvesting capabilities. The Jindo Bridge SHM system constitutes the largest deployment of wireless smart sensors for civil infrastructure monitoring to date. This deployment demonstrates the strong potential of WSSNs for monitoring of large scale civil infrastructure.
This paper describes the application of a wireless sensor network to a 31 meter-tall medieval tower located in the city of Trento, Italy. The effort is motivated by preservation of the integrity of a set of frescoes decorating the room on the second floor, representing one of most important International Gothic artworks in Europe. The specific application demanded development of customized hardware and software. The wireless module selected as the core platform allows reliable wireless communication at low cost with a long service life. Sensors include accelerometers, deformation gauges, and thermometers. A multi-hop data collection protocol was applied in the software to improve the system's flexibility and scalability. The system has been operating since September 2008, and in recent months the data loss ratio was estimated as less than 0.01%. The data acquired so far are in agreement with the prediction resulting a priori from the 3-dimensional FEM. Based on these data a Bayesian updating procedure is employed to real-time estimate the probability of abnormal condition states. This first period of operation demonstrated the stability and reliability of the system, and its ability to recognize any possible occurrence of abnormal conditions that could jeopardize the integrity of the frescos.
Background: In daily practice, three-dimensional patient-specific jawbone models (3D models) are a useful tool in surgical planning and simulation, resident training, patient education, and communication between the physicians in charge. The progressive improvements of the hardware and software have made it easy to obtain 3D models. Recently, in the field of oral and maxillofacial surgery, there are many reports on the benefits of 3D models. We introduced a desktop 3D printer in our department, and after a prolonged struggle, we successfully constructed an environment for the "in-house" fabrication of the previously outsourced 3D models that were initially outsourced. Through various efforts, it is now possible to supply inexpensive 3D models stably, and thus ensure safety and precision in surgeries. We report the cases in which inexpensive 3D models were used for orthodontic surgical simulation and discuss the surgical outcomes. Review: We explained the specific CT scanning considerations for 3D printing, 3D printing failures, and how to deal with them. We also used 3D models fabricated in our system to determine the contribution to the surgery. Based on the surgical outcomes of the two operators, we compared the operating time and the amount of bleeding for 25 patients who underwent surgery using a 3D model in preoperative simulations and 20 patients without using a 3D model. There was a statistically significant difference in the operating time between the two groups. Conclusions: In this article, we present, with surgical examples, our in-house practice of 3D simulation at low costs, the reality of 3D model fabrication, problems to be resolved, and some future prospects.
라즈베리 파이는 영국 라즈베리 파이(Paspberry Pi) 재단에서 만든 초소형/초저가 PC이며 교육용 프로젝트의 일환으로 개발되었다. RCA 연결 잭을 가지고 있으며 2012년 3월에 출시되어 1시간만에 모두 매진되기도 했다. 라즈베리 파이는 리눅스 커널 기반 운영체제를 사용하여 Raspbian이라는 라즈베리 파이에 최적화된 데비안 계열의 무료 운영체제를 주로 사용하고 있다. 현재 라즈베리 파이는 큐비 보드와 함께 IoT 분야에서 상당히 각광받고 있으며 큐비 보드보다 많은 자료를 보유하고 있다. 아두이노는 상당히 쉬운 접근을 허용하지만 avr의 접근성 및 코드 연계등이 불가능하여 모든 커스터마이징을 라이브러리로만 해결해야하는 단점이 존재한다. 라즈베리파이는 라즈비안을 사용하며 가격이 저렴하지만 입출력이 작은 한계점이 존재한다. 그래서 이 둘의 결합을 위해 GPOI를 사용한 하드웨어 제어를 생각하게 되었다. 본 논문에서는 GPIO를 사용한 RaspberryPi 보드를 제어하기 위해 Cooking Hacks 실드를 사용하여 입출력이 부족한 라즈베리 파이 확장을 확인하였고 잘 동작됨을 검증하였다.
본 논문은 스마트팜 ICT기기의 고장 오작동으로 인한 이상을 탐지하여 사용자에게 알리는 시스템을 제안한다. 4차 산업혁명이 다가오면서 농업도 경쟁력 향상을 위해 ICT기술과 융합하고 있다. 매년마다 스마트 농업 시장 규모는 빠르게 성장하고 있지만 아직까지 기기의 표준화와 인증제도가 부족한 실정이다. 특히 국내에서 보급되고 있는 스마트팜 기기는 업체마다 제품 규격이 상이하고 소프트웨어와 하드웨어가 별도로 개발되고 있는 등 품질과 호환성이 떨어져 저가의 스마트 팜 기기를 사용하는 농가의 피해가 빈번하게 발생하여 기기의 이상을 인지할 수 있는 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 스마트팜 국내외 정책 동향과 국내 스마트 농업 동향을 알아보고 스마트팜 고장 오작동에 의한 이상 상황을 분석하여 사전에 예방하고 문제 상황이 발생할 경우 사용자에게 알리는 시스템을 제안한다.
IT기술의 발달로 인해 최근 IoT 장비에 적용되는 하드웨어 기술이 저비용, 고성능 RF 및 연산장치를 사용한 스마트 시스템들로 변화되고 있다. 그러나 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 빅데이터 수집은 전송되는 데이터간 병목현상으로 인해 수집 서버의 부하가 발생한다. 이로인해 데이터수집 서버로 전송되는 데이터는 패킷 손실 및 데이터 처리율 감소 현상이 발생한다. 따라서 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 방대한 양의 IoT 장비들이 설치된 인프라 환경에서 효율적인 빅데이터 수집 기법을 제안한다. 성능평가 결과, 제안하는 기법의 패킷 손실 및 데이터 처리율은 전송되는 파일의 손실없이 전송이 완료된다. 향후 본 설계를 기반으로 시스템이 구현이 필요하다.
빅데이터 분석 및 AI 개발자에 대한 수요가 증가하지만 이를 공급할 교육 기반이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 인공지능 교육 플랫폼을 개발하여 교육기관 및 IT기업에서 실무 중심의 실습 교육을 저비용, 고효율로 학습할 수 있는 환경 구축에 목표를 두었다. 교육 플랫폼의 개발은 사용자별 시나리오 기획, 아키텍처 설계, 화면 설계, 개발 기능 구현, 하드웨어 구축으로 진행하였다. 본 교육 플랫폼은 쿠버네티스 기반으로 컨테이너화된 워크 로드와 서비스관리 플랫폼, 강사·수강생을 위한 강의 및 개발 플랫폼으로 구성되어 있으며, 실시간 알람 시스템과 에이지 테스트로 클라우드 안정성을 확보하였고, CI/CD 개발 환경을 제공하며, 도커 이미지 배포를 통한 신뢰성을 확보하였다. 본 교육 플랫폼의 개발로 교육분야 신사업 진출의 기회를 확대하고 AI 및 빅데이터 분야의 실무 인력양성에 기여할 것으로 판단된다.
구조물에 장기적으로 발생하는 노후화를 정량적으로 파악하기 위해 상시진동 데이터를 활용한 일반화된 모니터링 시스템에 관한 연구가 세계적으로 활발히 수행중이다. 본 연구에서는 구조물에서 장기적으로 취득되는 동특성을 앙상블 학습에 활용하여 구조물의 이상을 감지하기 위한 보급형 엣지 컴퓨팅 시스템을 구축하였다. 시스템의 하드웨어는 라즈베리파이와 보급형 가속도계, 기울기센서, GPS RTK 모듈, 로라 모듈로 구성됐다. 실험실 규모의 구조물 모형 진동실험을 통해 동특성을 활용한 앙상블 학습의 구조물 이상감지를 검증하였으며, 실험을 기반으로 한 실시간 동특성 추출 분산처리 알고리즘을 라즈베리파이에 탑재하였다. 구축된 시스템을 하우징하고 포항시 행정복지센터에 설치하여 데이터를 취득함으로써 개발된 시스템의 현장 적용성을 검증하였다.
리소스가 제한된 임베디드 장치에 GRU를 배포하기 위해 이 논문은 구조적 압축을 가능하게 하는 재구성 가능한 FPGA 기반 GRU 가속기를 설계한다. 첫째, 조밀한 GRU 모델은 하이브리드 양자화 방식과 구조화된 top-k 프루닝에 의해 크기가 대폭 감소한다. 둘째, 본 연구에서 제시하는 재사용 컴퓨팅 패턴에 의해 외부 메모리 액세스에 대한 에너지 소비가 크게 감소한다. 마지막으로 가속기는 알고리즘-하드웨어 공동 설계 워크플로의 이점을 얻는 구조화된 희소 GRU 모델을 처리할 수 있다. 또한 모든 차원, 시퀀스 길이 및 레이어 수를 사용하여 GRU 모델에 대한 추론 작업을 유연하게 수행할 수 있다. Intel DE1-SoC FPGA 플랫폼에 구현된 제안된 가속기는 일괄 처리가 없는 구조화된 희소 GRU 네트워크에서 45.01 GOPs를 달성하였다. CPU 및 GPU의 구현과 비교할 때 저비용 FPGA 가속기는 대기 시간에서 각각 57배 및 30배, 에너지 효율성에서 300배 및 23.44배 향상을 달성한다. 따라서 제안된 가속기는 실시간 임베디드 애플리케이션에 대한 초기 연구로서 활용, 향후 더 발전될 수 있는 잠재력을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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