• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권7호
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• pp.219-230
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• 2023

Wireless Body Area Networks (WBANs) have made it easier for healthcare workers and patients to monitor patients' status continuously in real time. WBANs have complex and diverse network structures; thus, management and control can be challenging. Therefore, considering emerging Software-defined networks (SDN) with WBANs is a promising technology since SDN implements a new network management and design approach. The SDN concept is used in this study to create more adaptable and dynamic network architectures for WBANs. The study focuses on comparing the performance of two SDN controllers, POX and Ryu, using Mininet, an open-source simulation tool, to construct network topologies. The performance of the controllers is evaluated based on bandwidth, throughput, and round-trip time metrics for networks using an OpenFlow switch with sixteen nodes and a controller for each topology. The study finds that the choice of network controller can significantly impact network performance and suggests that monitoring network performance indicators is crucial for optimizing network performance. The project provides valuable insights into the performance of SDN-based WBANs using POX and Ryu controllers and highlights the importance of selecting the appropriate network controller for a given network architecture.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제11권4호
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• pp.92-99
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• 1997

본 논문에서는 공동주택의 승강기 설비에서 경보 처리 방법을 신경회로망을 적용하여 감시제어의 효율을 향상시킬 수 있는 방안을 제시하였다. 제안된 방법은 역전파 알고리즘의 누가 역전파 알고리즘을 이용하여 다중 경보 발생에서 최소 경보요소를 추론하는데 사용하고 추론된 경보는 사전에 정의된 고장진단 지식베이스를 이용하여 설비 유지보수 정보를 화면에 전개하도록 구성하였다. 제안된 감시기법의 유용성을 확인하기 위하여 3가지의 가상시나리오를 통해서 신경회로망의 적용 가능성을 확인할 수 있었으며 공동주택에 적용한다면 유지보수 환경에 활용할 수 있을 것이다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권1호
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• pp.45-56
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• 2023

Vibration-based structural health monitoring is used to ensure the safety of structures by installing sensors in structures. The peak picking method, one of the applications of vibration-based structural health monitoring, is a method that analyze the dynamic characteristics of a structure using the peaks of the frequency response function. However, the results may vary depending on the person predicting the peak point; further, the method does not predict the exact peak point in the presence of noise. To overcome the limitations of the existing peak picking methods, this study proposes a new method to automate the modal analysis process by utilizing long short-term memory, a type of recurrent neural network. The method proposed in this study uses the time series data of the frequency response function directly as the input of the LSTM network. In addition, the proposed method improved the accuracy by using the phase as well as amplitude information of the frequency response function. Simulation experiments and lab-scale model experiments are performed to verify the performance of the LSTM network developed in this study. The result reported a modal assurance criterion of 0.8107, and it is expected that the dynamic characteristics of a civil structure can be predicted with high accuracy using data without experts.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.101-106
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• 2013

This paper proposes the new high precision monitoring sensor for the Marine Installation. Among variety of sensor network systems, wireless information transmission through the marine is one of the enabling technologies for the development of future marine-observation systems and sensor networks. Applications of marine monitoring range from oil industry to aquaculture, and include instrument monitoring, pollution control, climate recording, prediction of natural disturbances. For these marine applications to be available, however, the provision of precise location information using monitoring sensor is essential. In this paper, the dynamic characteristics for obtaining the location information of monitoring sensor is analyzed. The theoretical and experimental studies have been carried out. The presented results from the above investigation show considerably excellent performance for the Monitoring for the Marine Installation.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권2호
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• pp.191-198
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• 2014

NMEA(National Marine Electronic Association) 2000은 선박에서 사용되는 다양한 데이터(위치정보, 엔진 상태 등)들을 다른 전자장비에 통신하기 위한 규격으로, 이 선박 네트워크를 기반으로 한 범용 게이트웨이를 구현하였다. 이를 위해 NMEA 2000 Stack(ssJ1939) source와 CAN device driver source를 다양한 통신프로토콜을 사용할 수 있는 보드에 포팅하고 CAN, RS232, USB, Ethernet port를 갖추고 있는 이 보드에 연결하였다. 개발한 게이트웨이에서 변환된 선박 데이터의 검증을 위해, PC 기반의 시뮬레이터 프로그램과 모니터링 프로그램을 이 보드에 연결하여 NMEA 2000 network를 통해 선박의 데이터를 볼 수 있게끔 구성하였다. PC의 시뮬레이터 프로그램에서 생성된 선박 데이터정보를 게이트웨이와 NMEA 2000 network를 통해 모니터링 프로그램에서 분석하고 게이트웨이의 성능을 검증하였다. 기존의 게이트웨이가 주로 단일의 특정한 통신 프로토콜을 지원하는 것에 대비하여 Wi-Fi, Ethernet, Bluetooth, USB, RS232 등 다양한 통신 프로토콜을 지원함으로써 사용자가 원하는 통신방식을 이용하여 원격에서 데이터를 모니터링 하도록 설계하고 구현하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.374-379
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• 2001

최근 들어 네트웍 관리 및 컴퓨터 교육의 효율을 높이기 위한 실시간 네트웍 감시 시스템에 대한 연구의 필요가 절실히 요구되고 있다. 이러한 추세에 따라 본 연구에서는 새로운 실시간 네트웍 감시 시스템을 연구 및 개발하였다. 먼저 본 시스템은 학내 망 같은 분야의 전산 수업 시 학생들의 컴퓨터를 관리, 감독할 수 있으며 학생들의 키보드나 마우스의 제어권을 획득하여 수업 시 학생들과 1 대 1 교육을 시킬 수 있다. 또한 수업 시 효율적인 전산실습 및 교육을 위해 그것의 성능을 저해하는 사용자의 유무를 체크하고 경고 메시지 및 허용되지 않은 프로그램의 실행 방지 등 사용자의 편리를 위해 제공 비치된 컴퓨터나 어떤 형태로든지 네트웍 망에 연결된 단말기의 사용범위를 실시간으로 감시, 제어 및 관리할 수 있는 기능을 제공한다. 또한 본 시스템으로 인해 네트웍 사용의 낭비를 막을 수 있고 더 나아가 컴퓨터 교육의 질을 높일 수 있으며 사용자에 더 효율적인 교육 환경을 제공할 수 있는 장점이 있다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제39권2호
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• pp.199-206
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• 2015

본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 배관이나 배관요소의 작동상태를 예측할 수 있는 진단방법을 제안한다. 입자영상유속계 기술을 이용하여 얻어진 배관의 검사부위의 진동에 의한 이동량을 인공신경망의 학습용으로 사용한다. 측정시스템은 카메라, 조명, 인공신경망이 탑재된 호스트컴퓨터로 구성된다. 구축된 모니터링시스템이 제대로 작동하는지 이미 알고 있는 진동원(2개의 휴대폰)에 대하여 적용하였다. 진동가속도의 최소값, 최대값, 평균값을 인공신경망의 학습에 사용해 본 결과, 평균값이 진동상태의 실시간 모니터링에 적합함을 확인하였다. 구축된 진단시스템은 실제 가스배관의 작동상태에 대하여 모니터링 가능함이 확인되었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1250-1256
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• 2018

최근 무선 네트워크는 사이버 물리 시스템 및 차세대 산업 자동화 시스템과 같은 크리티컬한 대형 응용 분야의 핵심 인프라가 되고 있다. 그러나, 무선 네트워크가 갖는 원천적인 링크 성능의 불확실성으로 인하여 전체 시스템의 안정성에 치명적 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 네트워크 내 링크의 실시간 상태 정보 없이 응용의 요구 성능을 만족시킬 수 있는 능동형 무선 네트워크 최적화기를 제시한다. 특히, 제시하는 능동형 최적화기는 네트워크 상에서 최대 $\kappa$-개의 링크 결함이 발생하더라도 항시 성능을 보장할 수 있도록, 라우팅 경로와 트래픽 분산을 최적화하는 계층 교차적 방안이다. 시뮬레이션을 통하여, 제안된 능동형 네트워크 최적화기가 기존의 수동형 네트워크에 비하여 고강건성을 보장하는 것을 분석하였다. 또한, 능동형 네트워크는 수동형 네트워크의 주요 단점인 링크 상태 정보의 오류로 인한 성능 감쇄 및 네트워크 재구성과 같은 비용이 발생하지 않는다.

• 융합보안논문지
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• 제12권3호
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• pp.75-83
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• 2012

높은 네트워크 대역폭과 고품질을 요구하는 고에너지 물리, 기상 기후 등과 같은 특정 연구 그룹간의 논리 네트워크를 구축하여, 일종의 특정 그룹별 사설 네트워크 구축과 운용이 최근 많이 요구되고 있다. 지금까지 국내에서는 KREONET과 같은 국가연구망이 중심이 되어 이러한 대용량 사설 네트워크 서비스를 제공하고 있으나 이러한 사설 네트워크에 대한 체계적이고 표준화된 구축 및 관리 방법이 없어 이에 대한 체계적인 연구가 시급한 실정이다. 이를 위해 본 논문은 L2 기반에서 다양한 그룹별 논리 네트워크를 구성하는 핵심 서비스 요소와 표준 프로토콜을 제시하고, 구성된 논리 네트워크 정보를 관리 모니터링 할 수 있는 시스템 구조를 제시하였다. 또한 본 논문은 네트워크 인프라 자원과 관련된 망의 운영정보, 구성정보, 성능정보, 장애정보 등에 대한 정보를 통합적으로 관리할 수 있는 표준화된 명세시스템 구조를 제시하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.486-491
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• 2000

The dicing process cuts a semiconductor wafer to lengthwise and crosswise direction by using a rotating circular diamond blade. But inferior goods are made under the influence of several parameters in dicing such as blade, wafer, cutting water and cutting conditions. This paper describes a monitoring algorithm using neural network in order to find out an instant of vibration signal change when bad dicing appears. The algorithm is composed of two steps: feature extraction and decision. In the feature extraction, five features processed from vibration signal which is acquired by accelerometer attached on blade head are proposed. In the decision, back-propagation neural network is adopted to classify the dicing process into normal and abnormal dicing, and normal and damaged blade. Experiments have been performed for GaAs semiconductor wafer in the case of normal/abnormal dicing and normal/damaged blade. Based upon observation of the experimental results, the proposed scheme shown has a good accuracy of classification performance by which the inferior goods decreased from 35.2% to 6.5%.