그리드는 지리적으로 분산된 자원을 상호 공유, 이용하여 공동 협업을 가능하게 한다. 이종의 대규모 그리드 네트워크 자원의 효과적인 운영을 위해서는 그리드 NOC는 총괄적인 관리를 위한 모니터링 구조가 필요하다. 기존의 네트워크 관리시스템은 관리 범위가 정해져 관리영역의 확장성과 이종의 자원의 포괄적인 관리에 제약이 따랐다. 본 논문에서는 그리드 네트워크에 대한 모니터 링을 위해 그리드 NOC에서의 총괄적인 상태 파악을 가능하게 하고 확장성을 가지는 모니터링 구조를 설계하였다. 제안한 구조는 네트워크 영역이 공통의 디렉토리서비스에 정보를 저장하고 그리드 NOC에서는 이 정보를 이용하여 직접 네트워크영역으로 연결한다. 이로써 그리드 네트워크의 대규모의 자원에 대해 적은 부하로 전체적인 관리를 수행하게 된다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권2호
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pp.183-191
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2013
SOLAS 선박표준 네트워크는 기계시스템 간 실시간 제어감시가 필요한 제어계측 네트워크와 운용자가 컴퓨터 모니터를 통하여 기계를 제어감시 하는 선박제어네트워크 및 외부와의 무선통신 네트워크로 구성되어 있다. 본 논문은 실시간 제어감시가 요구되는 제어계측네트워크로서 국제표준화 된 IEC 61162-3 (NMEA2000 네트워크)에 적합한 프로토콜 스택을 개발하고, 개발된 프로토콜 스택을 사용하여 기관실 모니터링시스템을 개발하였다. 개발된 기관실모니터링시스템을 NMEA에서 제공한 공식인증시험 툴을 사용하여 표준에서 요구하는 항목에 따라 약 1600여 가지의 인증시험과정을 통과하여 인증을 득하였으며 이에 관하여 기술한다.
A Neural networks has been used for a expert system and fault diagnosis system. It is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping.쪼두 a fault occur in system a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권9호
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pp.3034-3055
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2014
Wireless Sensor Networks have extensively been utilized for ambient data collection from simple linear structures to dense tiered deployments. Issues related to optimal resource allocation still persist for simplistic deployments including linear and hierarchical networks. In this work, we investigate the case of dimensioning parameters for linear and tiered wireless sensor network deployments with notion of providing extended lifetime and reliable data delivery over extensive infrastructures. We provide a single consolidated reference for selection of intrinsic sensor network parameters like number of required nodes for deployment over specified area, network operational lifetime, data aggregation requirements, energy dissipation concerns and communication channel related signal reliability. The dimensioning parameters have been analyzed in a pipeline monitoring scenario using ZigBee communication platform and subsequently referred with analytical models to ensure the dimensioning process is reflected in real world deployment with minimum resource consumption and best network connectivity. Concerns over data aggregation and routing delay minimization have been discussed with possible solutions. Finally, we propose a node placement strategy based on a dynamic programming model for achieving reliable received signals and consistent application in structural health monitoring with multi hop and long distance connectivity.
그리드는 지리적으로 분산된 자원을 상호 공유, 이용하여 공동 협업을 가능하게 한다. 이종의 대규모 그리드 네트워크 자원의 효과적인 운영을 위해서는 그리드 네트워크 자원의 총괄적인 관리를 위한 모니터링 구조가 필요하다. 기존의 네트워크 관리시스템은 관리 범위가 정해져 관리영역의 확장성과 이종의 자원의 포괄적인 관리에 제약이 따랐다. 본 논문에서는 그리드 네트워크에 대한 모니터링을 위해 그리드 NOC에서의 총괄적인 상태 파악을 가능하게 하고 확장성을 가지는 모니터링 구조를 설계하였다. 제안한 구조는 네트워크 영역이 공통의 디렉토리서비스에 정보를 저장하고 그리드 NOC에서는 이 정보를 이용하여 직접 네트워크영역으로 연결한다. 이로써 그리드 네트워크의 대규모의 자원에 대해 적은 부하로 전체적인 관리를 수행하게 된다.
When monitoring the structural integrity of a bridge using data collected through accelerometers, identifying the profile of the load exerted on the bridge from the vehicles passing over it becomes a crucial task. In this study, the speed and location of vehicles on the deck of a bridge is reconfigured using real-time video to implicitly associate the load applied to the bridge with the response from the bridge sensors to develop an image-based deep learning network model. Instead of directly measuring the load that a moving vehicle exerts on the bridge, the intention in the proposed method is to replace the correlation between the movement of vehicles from CCTV images and the corresponding response by the bridge with a neural network model. Given the framework of an input-output-based system identification, CCTV images secured from the bridge and the acceleration measurements from a cantilevered beam are combined during the process of training the neural network model. Since in reality, structural damage cannot be induced in a bridge, the focus of the study is on identifying local changes in parameters by adding mass to a cantilevered beam in the laboratory. The study successfully identified the change in the material parameters in the beam by using the deep-learning neural network model. Also, the method correctly predicted the acceleration response of the beam. The proposed approach can be extended to the structural health monitoring of actual bridges, and its sensitivity to damage can also be improved through optimization of the network training.
To provide more qualified data service on the HFC(Hybrid-Fiber Coaxial) access network, the channel characteristics of upstream transmission band should be carefully investigated and analysed. It will be easier to do network management if the monitoring system for noise measurement in the network is available, In this paper, noise analysis method and the frequency selection method in the upstream band for duplex transmission are suggested. And, Data aquisition device for the signal measurement Is implemented. With this network monitoring system, field test and the result from the collected data are described.
The real time monitoring of the power systems covering wide area are essential for the stable operation and control of the power system. Synchronized phasor measurement is a key for the precise monitoring and control of the power systems. In this paper, to suggest an appropriate network topology of Power Infrastructure Defense System(PIDS) and to estimate the maximum network bandwidth with using the network analyzer, we simulate a PIDS and analyze the network traffic.
Nowadays, computer network has been rapidly developed. And we have made efforts to use it in wide field. So we can exchange data without spacial restriction using internet. If we develop monitoring system using internet, we have the effect of reducing time and space. Therefore, in this paper, we developed TCP/IP network and client/server system. And We applied them to resistance spot welding quality monitoring system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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