CCTV를 이용해 다양한 관제시스템을 구축하고 있는 상황에서, 악의적인 해킹으로 관제 시스템이 일부만 동작하는 상황을 대비하기 위한 연구를 수행 하였다. 현재 운용 중인 방범용 CCTV 관제 시스템을 실험 대상으로, 정상적인 상황과, 일부 CCTV 카메라가 동작하지 않는 상황을 두고, 관제 운용 영역을 감소시켜 보았다. 그리고 이 성능 저하를 객관적으로 나타내기 위한 규칙을 제시하였다.
Molecular imaging has its root in nuclear medicine and gene therapy monitoring. Therefore, recent progress in the development of non-invasive imaging technologies, particularly nuclear medicine, should allow molecular imaging to play a major role in the field of gene therapy. These tools have recently been validated in gene therapy models for continuous quantitative monitoring of the location, magnitude, and time-variation of gene delivery and/or expression. This article reviews the use of radionuclide imaging technologies as they have been used in imaging gene delivery and gene expression for gene therapy applications. The studios published to date lend support that noninvasive imaging tools will help to accelerate pre-clinical model validation as well as allow for clinical monitoring of human gene therapy.
A damage detection method for the tripod support structure of offshore wind turbines is presented for structural health monitoring. A finite element model of a prototype tripod support structure is established and the modal properties are calculated. The degree and location of the damage are estimated based on the neural network technique using the changes of natural frequencies and mode shape due to the damage. The stress distribution occurring in the support structure is obtained by a dynamic analysis for the wind turbine system to select the output data of the neural network. The natural frequencies and mode shapes for 36 possible damage scenarios were used for the input data of the learned neural network for damage assessment. The estimated damages agreed reasonably well with the accurate ones. The presented method could be effectively applied for damage detection and structural health monitoring of various types of support structures of offshore wind turbines.
Recently, technologies for internet of things have been rapidly advanced with development of network. Also interest in smart healthcare that informs about motion information of users has been growing. In this paper, a system that is monitoring the weight on both feet by using aduino and FSR(Force Sensitive Resistor) Sensor is implemented. A 4-channel sensor driver module was implemented to measure a more accurate weight value. It is monitoring the weight on both feet by the using an application for either your PC or mobile device. Mobile applications can contribute to reducing human damage by sending messages along with location in emergency situations, such as injuries caused by falls during outdoor activities.
The construction industry has the highest occupational accidents/injuries among all industries. Korean government installed surveillance camera systems at construction sites to reduce occupational accident rates. Construction safety managers are monitoring potential hazards at the sites through surveillance system; however, the human capability of monitoring surveillance system with their own eyes has critical issues. Therefore, this study proposed to build a deep learning-based safety monitoring system that can obtain information on the recognition, location, identification of workers and heavy equipment in the construction sites by applying multiple-object tracking with instance segmentation. To evaluate the system's performance, we utilized the MS COCO and MOT challenge metrics. These results present that it is optimal for efficiently automating monitoring surveillance system task at construction sites.
Acoustic Emission(AE) technique has been applied to not only material characterization evaluation but also on-line monitoring of the structural integrity. The AE source location technique is very important to identify the source, such as crack, leak detection. Since the AE waveforms obtained from sensors are very difficult to distinguish the defect signals, therefore, it is necessary to consider the signal analysis of the transient wave-form. In this study, we have divided the region of interest into a set finite elements, and calculated the arrival time differences between sensors by using the velocities at every degree from 0 to 90. A new technique for the source location of acoustic emission in fiberboard plates has been studied by introducing Wavelet Transform(WT) do-noising technique. WT is a powerful tool for processing transient signals with temporally varying spectra. If the WT de-noising was employed, we could successfully filter out the errors of source location in fiberboard plates by arrival time difference method. The accuracy of source location appeared to be significantly improved.
이 논문은 선적 및 하역 작업을 위해 겐추리 크레인으로 들어오는 컨테이너 트레일러의 위치 추적 시스템에 대하여 기술한다. 위치 추적 시스템은 트레일러가 겐추리 크레인에 접근하였을 때 트레일러의 정지 지점을 운전자에게 알려준다. 위치 측정 센서는 RF 신호와 초음파 방식을 채택한 크리켓 mote 모듈을 사용하였다. 실시간 전송을 위해 위치 측정 주기를 단축하였으며 삼각측량 방법에 따른 3 차원 위치 계산식과 환경적 요인에 의한 거리 측정 오류 감소 방법을 제시하였다. 측정된 위치는 블루투스 통신을 통해 주기적으로 운전자 앞의 PDA (Personal Digital Assistant)에 전송된다. 실내외 테스트 결과 위치 오류는 3 cm 이내로 개선되었으며 위치 측정 표시 주기는 평균 0.5초였다.
효과적인 수질관리를 위해서는 수질정보의 기대수준에 맞는 신뢰성 있는 수질자료가 확보되어야 한다. 이런 점에서 볼 때 수질모니터링은 조사지점, 수질항목, 측정주기 등이 성패의 중요한 요인이 되며, 이중에서 특히 조사지점은 가장 중요한 사항으로 판단된다. 그러나 지금까지 수질조사를 위한 관측지점은 대부분 정성적 판단에 따라 정해지고 있었기 때문에 수질 대표성이 문제가 되기도 하였다. 본 논문에서는 이와같은 수질측정망 구축 시 문제점을 과학적인 통계기법을 적용하여 개선한최적수질측정망구축시스템으로제시하였다. 구축된 최적수질측정망 구축시스템은 SAS 프로그램 버전 9.2를 기반으로 만들었으며, 이용자의사용편의성을 고려하여 간단한 입력으로 측정망을 구축할 수 있는 체계로 구성하였다. 분석 데이 터형식은 자료 입출력 및 관리가 용이한 엑셀데이터를 사용하도록 하였으며, 관측지점별 데이터는 시트로만 구별하게 하였다. 시스템에서는 시계열 분석과 유사성계산을 하여, 각 수질의 변화패턴을 고려할 수 있는 상관계수를 활용한 다차원척도법을 적용하여 그 결과를 덴드로그램으로 제시하며, 그 결과를 활용하여 군집 개수를 결정한다. 이용자가 최종 산점도 출력시스템에 원하는 군집의 개수를 입력하면 수질 특성 파악이 가능한 주성분 산점도가 출력되며, 군집 내 관측지점의 중심점을 대표지점으로 선정하면 된다.
본 논문은 영역 모니터링 질의를 효율적으로 처리하는 기법에 대해서 다룬다. 기존의 영역 모니터링 질의 처리를 위해서 사용된 중앙 집중식 기법은 이동 객체가 서버에 주기적으로 자신의 위치 업데이트를 전송하고, 서버가 질의 결과를 지속적으로 업데이트 한다고 가정한다. 그러나 이러한 가정은 많은 양의 위치 데이터 전송으로 인해 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 최근, 영역 모니터링 질의 처리를 위한 몇 가지 분산 기법들이 제안되었다. 분산 기법에서 서버는 각 이동 객체에게 I) 작업 공간의 서브 공간인 상주 도메인과 ii) 몇 개의 인접 질의 영역을 할당한다. 각 이동 객체는 상주 도메인을 벗어나거나 질의 영역의 경계를 가로지를 경우에만 서버에게 자신의 위치를 전송한다. 상주 도메인 및 인접 질의 영역을 이동 객체에 할당하기 위해서 서버는 작업 공간을 반복적으로 동일하게 반으로 분할하여 생성되는 질의 색인 구조를 사용한다. 하지만 이와 같은 색인 구조는 불필요한 분할이 발생하게 되므로 시스템의 성능 저하를 발생시킨다. 본 논문에서는 불필요한 분할을 줄이기 위해서 적응 분할 기법을 제안한다. 적응 분할 기법은 I) 질의 영역과 결과 서브 공간의 공간적 관계와 ii) 질의 영역의 분포를 고려하여 동적으로 작업 공간을 분할한다. 본 논문에서는 기존의 색인 구조인 QR-tree에 본 논문에서 제안한 새로운 분할 기법을 적용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안 된 분할 기법의 효율성을 검증했다.
현재 국내 물류부문은 산업 전반의 정보화 추세에 따라 물류정보화에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 대다수의 물류업체들은 물류 프로세스의 비효율성, 물류 유통단계의 과다, 높은 공차 율, 경쟁 제한적 제도등의 문제점으로 인하여 영세성을 벗어나지 못하고 있으며, 고객이 원하는 수준의 물류서비스를 제공할 만한 사회적 인프라나 정보 기술 능력을 갖추지 못하고 있는 실정이다. 영세한 물류업체들이 대형 물류업체나 해외 물류업체들에 대한 경쟁력을 갖추기 위해서는 현재 기업체들이 제공하고 있는 서비스의 품질과 동등 혹은 그 이상의 서비스를 제공할 수 있어 야 한다. 그러나 이는 현실적으로 매우 어려운 일이다. 본 논문에서는 그러한 영세 물류업체들이 위치기반 서비스(Location Based Service: LBS)와 물류정보 송수신 서비스를 웹 기반의 ASP(Application Service Provider) 서비스 형태로 제공받아 경쟁력 향상과 고객서비스 품질을 개선할 수 있도록 SMS와 GPS를 차량 상태정보 및 위치관제 시스템을 설계 및 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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