In this paper, through the development of a smart panel (LCD kiosk) controller, contents to develop a system that can be operate in a desired environment by operating the window control and ventilation facilities according to the automatic controller operation based on the set values such as temperature, humidity, sunlight, and rainfall. In particular, the MQTT protocol-based sensor module can be directly manufactured and applied at any time based on various communication and power sources such as wireless, wired, and PLC (power line communication) to obtain the desired data, as well as fire, power failure, and intrusion in the house. It is also a system that enables operation and monitoring from a remote location based on the cloud environment by connecting sensors. Kiosks are currently being used in many places, and the demand for them is on the rise, and an active influx of young people can be expected through environmental improvement. It is expected to increase interest and understanding for improvement.
Synthesis of acrylate-based dispersion resins involves many parameters including temperature, ingredients concentrations, and rate of adding ingredients. Proper controlling of these parameters results in a uniform nano-size chain of polymer on one side and elimination of hazardous residual monomer on the other side. In this study, we aim to screen the process parameters via Internet of Things (IoT) to ensure that, first, the nano-size polymeric chains are in an acceptable range to acquire high adhesion property and second, the remaining hazardous substance concentration is under the minimum value for safety of public and personnel health. In this regard, a set of experiments is conducted to observe the influences of the process parameters on the size and dispersity of polymer chain and residual monomer concentration. The obtained dataset is further used to train an Adaptive Neural network Fuzzy Inference System (ANFIS) to achieve a model that predicts these two output parameters based on the input parameters. Finally, the ANFIS will return values to the automation system for further decisions on parameter adjustment or halting the process to preserve the health of the personnel and final product consumers as well.
We studied the feasibility of monitoring and controlling the manufacturing process of an infant formula with rice starch by testing in-process samples using rheology. We used DSC to first determine the gelatinization temperature of the rice starch, a key ingredient of this product. With this characteristic temperature and the process design known, rheological measurements were conducted on the in-process samples for detecting the presence and extent of gelatinization and retrogradation of rice starch; in-process samples were collected from the carbohydrate tank, after the homogenizer, and the finished product tank. The correlation between the rheological measurements on these samples and manufacturing performance proved that rheology is a very sensitive tool for monitoring the structural development of this infant formula during main process, and their influence on sterilization efficiency. We observed that the lower degree of gelatinization during main process, a shorter residence time in the finished product tank, and using caustic flush rather than clean-in-place additively lead to higher sterilization efficiency. These findings can be utilized for a rational design and analysis of the manufacturing process for infant formulas containing rice starch.
Byungki Kwon;Hyun-soo Lee;Moonseo Park;Hyunsoo Kim
국제학술발표논문집
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The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.58-65
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2011
Construction Productivity is one of the most important elements in construction management. It is used in construction process scheduling and cost management, which are significant sector in construction management. It is important to make appropriate schedule and monitor how works are done within schedule. But construction project contains uncertainty and inexactitude, modifying construction schedule is being an issue to manage construction works well. Even though prediction and monitoring of productivity can be principal activity, it is hard to predict productivity with manager's experience and a standard of estimate. A large number of factors influencing productivity, such as drawing, construction method, weather, labor, material, equipment, etc. But current calculation of productivity depends on empirical probability, not consider difference of each influencing factor. In this research, the aim is to present a productivity predicting regression model of form work, which includes effectiveness of influences factors. 5 variables existed inside form work are selected by interview and site research based on literature review of existed various productivity influencing factors. The effectiveness and correlation of productivity influencing factors are analyzed by statistical approach, and it is used to make productivity regression model. The finding of this research will improves monitoring and controlling of project schedule in construction phase.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.30-31
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2009
Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.
Traditional statistical process control (SPC) applied to discrete part industry in the form of control charts can look for and eliminate assignable causes by process monitoring. On the other hand, engineering process control (EPC) applied to the process industry in the form of feedback control can maintain the process output on the target by continual adjustment of input variable. This study presents controlling and monitoring rules adopted by variable sampling interval (VSI) to change sampling intervals in a predetermined fashion on the predicted process levels under integrated EPC and SPC systems. Twelve rules classified by EPC schemes(MMSE, constrained PI, bounded or deadband adjustment policy) and type of sampling interval combined with EWMA chart of SPC are proposed under IMA (1,1) disturbance model and zero-order (responsive) dynamic system. Properties of twelve control rules under three patterns of process change (sudden shift, drift and random shift) are evaluated and discussed through simulation and control rules for integrated VSI EPC and SPC systems are recommended.
인터넷 기반의 광역화 물류환경인 e-Logistics에서 요구하는 가시성을 충족하기 위해서는 지역별 전자지도 및 차량 위치정보에 대한 공유와 통합이 필수적이다. 기존의 대부분의 차량관제시스템들은 독자적인 체계를 중심으로 구축되었기 때문에 정보의 공유와 통합을 위해서는 막대한 비용이 필요하다. 이를 효과적으로 해결하기 위해서 본 논문에서는 XML 엔코딩 표준인 GML을 이용하여 이동체 위치정보와 지도정보의 프리젠테이션을 위한 컴포넌트 기반의 개방형 시스템을 설계하고 구현하였다. 아울러 e-Logistics 환경의 배송 시나리오를 통한 실험을 통해 확장성 및 상호 운용성에 대한 우수성을 확인하였다.
국내외 IoT(Internet of Things) 기반의 자동화 산업이 눈부시게 발전하고 있으며, 이러한 자동화 기술의 발전은 센서기술의 발전으로 더욱 가속화되고 있다. 최근에는 다양한 센서기술을 토대로 작물 재배를 목적으로 하는 스마트팜 산업이 급속하게 발전하고 있다. 스마트팜의 경우 작물 재배에 필요한 온도, 습도, CO2 등과 같은 대표적인 환경데이터를 계측하여 실시간 모니터링 및 모바일 서비스까지 제공하고 있다. 이러한 환경 모니터링 및 제어 동작의 대부분은 RS-485 기반의 모드버스(RTU) 통신방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 스마트팜 구축에 필요한 센서 데이터 및 액추에이터 정보를 IoT 표준 프로토콜인 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 사용하여 센서 데이터 및 액추에이터의 제어 동작을 LabView를 기반으로 플랫폼을 구축하여 성능을 테스트하고자 한다.
현재, 코로나19등 바이러스 감염이 일상화 되어 있고, 비대면 ICT 서비스를 위한 분야에 무인시스템에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 방송기능을 가진 IP PBX를 이용하여 원격으로 중, 소형 점포를 중앙에서 영상과 음성을 통해 성공적으로 관제할 수 있는 기능과 성능을 시험을 통하여 입증하였다. 현재 완전 무인 시스템은 여러 가지 기술적 문제로 신뢰성이 없지만, 본 논문에서 개발한 중앙관제시스템은 영상과 음성을 통해 관제사가 출입과 내부를 모니터링 함으로 직접 소비자를 관제할 수 있어 매우 효율적이고 신뢰를 할 수 있는 시스템이다. 향후에는 A.I 기술을 활용한 완전 무인 원격제어 시스템을 연구할 예정이다.
LTE-Advanced 망을 형성하는 리소스 및 망의 형상(대역, 에러율 등)들이 가변적으로 변하기 때문에 기존 음성서비스에 적용된 절차적이고, 인위적이고, 정적인 제어방식으로는 제어가 불가능하다고 판단하고 있다. 본 연구에서는 정책제어를 기반으로 서비스 연속성을 효과적으로 지원하기 위한 QoS 관리 체계를 제안하고자 한다. 가입자 단말기는 자신의 현재 상태 및 주변 기지국 정보를 수집하고, 기지국은 내부 및 인접한 기지국 모니터링으로 수집된 정보를 통하여, 관련 제어데이터를 공유하고 이를 종합 분석하여 서비스 연속성을 자체적으로 조절/제어하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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