In this paper, we developed a workload index for monitoring the durability test using operation information of an excavator. First, the acceleration and cylinder pressure were selected as load factors by analyzing operation data. Through load correlation analysis according to each load factor, Root Mean Square (RMS) and Work Load Range (WLR) were respectively derived as a load feature representing mechanical load. In addition, the workload index was used to quantify load features. For applying the workload index to monitoring, a real-time monitoring system consisting of sensors and embedded controller was installed on the excavator and the system was integrated with a remote monitoring environment using a wireless network. Results of load monitoring and analysis verified that the developed workload index was effective from the viewpoint of the relative comparison of the workload.
While Model-based Monitoring systems based on state observer theory have shown much promise in the laboratory, they have not been widely accepted by industry because, inpractice, these systems often have poor performance with respect to accuracy, band-width, reliability(false alarms), and robustness. In this paper, the linitations of the deterministic discrete-time state observer are investigated quantitatively from the machine monitoring viewpoint. The limitations in the transient and steady-state observer performance are quantified as estimation error bounds from which performance indices are selected. Each index represents the conditioning of the corresponding performance. By utilizing matrix norm theory, an unified main index is determined, that dominates all the indices. This index could from the basis for an observer design methodology that should improve the performance of model-based monitoring systems.
Cancer is a disease which has the huge burden in worldwide, and cancer is the number one cause of death in Korea. At this point, the new framework for cancer monitoring index is required for regional cancer monitoring. Especially, cancer survivors are the important target which is rapidly increasing recently, also cancer survivor's quality of care should be considered in the cancer monitoring index framework. To develop the Multidimensional Cancer Monitoring Index considering cancer survivor's quality of care, we took into account cancer continuum which including prevention, detection, diagnosis, treatment, survivorship, assessment of quality of care and monitoring cancer patient, and end-of life care for stage. For target, components of health care delivery system such as patient, family, provider, payer, and policy maker are included. Also, Donabedian model which is a framework for examining health services and evaluating quality of health care such as structure, process, and outcome is applied to contents. This new cancer monitoring framework which includes multidimensional components could help to develop regional cancer monitoring index, and to make national cancer management and prevention policy in the future.
A acoustic emission (AE) sensor has been used to monitor tool were during milling process. The relation between tool wear and AE RMS (Root mean Square) signal was investigated experimentally. A avaliable monitoring index for monitoring toolwear was newly extracted form AE RMS. And on-line monitoring program was developed. The proposed monitoring system has verified experimentally by roughing end milling titanium alloy with TIN coated HSS tool.
The exceptional development of electronic device technology, the miniaturization of mobile devices, and the development of telecommunication technology has made it possible to monitor human biometric data anywhere and anytime by using different types of wearable or embedded sensors. In daily life, mobile devices can collect wireless body area network (WBAN) data, and the co-collected location data is also important for disease analysis. In order to efficiently analyze WBAN data, including location information and support medical analysis services, we propose a geohash-based spatial index method for a location-aware WBAN data monitoring system on the NoSQL database system, which uses an R-tree-based global tree to organize the real-time location data of a patient and a B-tree-based local tree to manage historical data. This type of spatial index method is a support cloud-based location-aware WBAN data monitoring system. In order to evaluate the proposed method, we built a system that can support a JavaScript Object Notation (JSON) and Binary JSON (BSON) document data on mobile gateway devices. The proposed spatial index method can efficiently process location-based queries for medical signal monitoring. In order to evaluate our index method, we simulated a small system on MongoDB with our proposed index method, which is a document-based NoSQL database system, and evaluated its performance.
A differential refractive index detector was used for monitoring glucose contents in textile processing solutions. The sensitivity of the device was high enough to measure 0.05% aqueous glucose solution that could not be measured by normal refractive index measurement. The device was set to monitor glucose concentration continuously in real time by measuring differential refractive index and calibrated by standard glucose solutions in a range of 0.1 to 1.0%. The possibility of industrial application of the device was demonstrated by real-time monitoring of glucose concentration in textile processing solutions such as desizing bath and cellulase treatment bath. Both of solutions contained glucose as a major degraded product. The device would be able to control the weight loss of cellulosic fiber during cellulase treatment since the amount of degraded products in a processing bath is proportional to its weight loss.
이 연구에서는 초분광 영상을 기반으로 산출된 식생지수를 활용하여 2014년부터 2020년까지 울주 천전리 각석에 대한 모니터링을 수행하였다. 모니터링에 적합한 식생지수 선정을 위해 실내분석을 수행하였고, 생물오염에 대한 민감도를 고려하여 NDVI와 TVI를 선정하였다. 선정된 식생지수를 활용하여 모니터링을 수행한 결과, NDVI는 2014년부터 2018년까지 증가하는 경향을 보이고 보존처리 이후인 2020년 감소하였으나, TVI는 모니터링 시점에 따른 경향성을 확인하기 어려웠다. 이러한 경향은 연도별 촬영조건에 따른 분광반사율 편차에서 기인하는 것을 확인하였다. 이때 NDVI는 TVI보다 분광반사율 편차에 대한 민감도가 낮아 모니터링에 활용할 수 있을 것으로 판단되며, TVI의 활용을 위해서는 심화연구가 필요하다.
가뭄은 인간이 극복하기 힘든 자연재해로 시간규모가 다양하고 누적된 효과가 천천히 나타나기 때문에 인지가 어려우며 이로 인해 피해가 커지는 경향이 있다(최영진, 1995). 가뭄에 적절히 대처하기 위해서는 가뭄의 감시(Monitoring) 체계가 필요하고, 객관적이고 널리 적용될 수 있는 가뭄의 정의와 가뭄의 정도를 정량적으로 나타낼 수 있는 지표가 필요하다. 기상학 및 수자원에서는 가뭄 감시를 위해 현 상태에 대한 정량적인 가뭄심도를 나타내는 가뭄지수를 사용하고 있으며 원격탐사 분야에서는 다중시기의 식생지수 및 지표면 열지수 등을 활용하여 가뭄여부를 판단하는 노력을 수행하고 있다. 본 연구에서는 과거 10년간 남한의 가뭄시점에 대한 가뭄지수 분석을 통하여 가뭄의 심도를 파악하였고, 정규식생지수(NDVI)와 식생상태지수(VCI)를 활용하여 가뭄현황을 판별하였다. 또한, 식생지수와 가뭄지수의 상관성분석을 통하여 식생지수를 이용한 정량적인 가뭄분석의 가능성을 모색하였다.
Structural Health Monitoring (SHM) is an effective alternative to conventional inspections which are time-consuming and subjective. SHM can detect damage early and reduce maintenance cost and thereby help reduce the likelihood of catastrophic structural events to infrastructure such as bridges. After reviewing the Damage Index Method (DIM), an Iterative Damage Index Method (IDIM) is proposed to improve the accuracy of damage detection. These two damage detection techniques are compared based on damage on two structures, a simply supported beam and a pedestrian bridge. Compared to the traditional damage detection algorithm, the proposed IDIM is shown to be less arbitrary and more accurate.
스마트 의류가 고객 중심으로 다변화 되어가는 생활환경 속에서 날씨정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 최근에는 스마트 의류의 다양한 어플리케이션이 연구자와 개발자에 의해 제시되고 있다. 그 중 센서 기반의 스마트 의류는 시장에서 가장 수요가 높을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 웨어러블 기반의 스마트 모자를 이용한 생활기상지수 모니터링 시스템을 제안하였다. 제안된 스마트 모자를 착용하여, 기상상태를 수집하고 신호를 UMPC로 무선 전송되어 이를 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 고안하였다. 센서에 따른 생활기상지수를 제공하기 위해서, 기상지수를 6가지 요소(열지수, 식중독지수, 불쾌지수, 자외선지수, 체감온도지수, 동파가능지수)에 따라 분석하였다. 생활기상지수 모니터링 시스템을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다. 따라서 스마트 의류에서 서비스의 만족도와 질을 향상시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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