Benefiting from the massive monitoring data collected by the Structural health monitoring (SHM) system, scholars can grasp the complex environmental effects and structural state during structure operation. However, the monitoring data is often missing due to sensor faults and other reasons. It is necessary to study the recovery method of missing monitoring data. Taking the structural temperature monitoring data of Nanjing Dashengguan Yangtze River Bridge as an example, the long short-term memory (LSTM) network-based recovery method for missing structural temperature data is proposed in this paper. Firstly, the prediction results of temperature data using LSTM network, support vector machine (SVM), and wavelet neural network (WNN) are compared to verify the accuracy advantage of LSTM network in predicting time series data (such as structural temperature). Secondly, the application of LSTM network in the recovery of missing structural temperature data is discussed in detail. The results show that: the LSTM network can effectively recover the missing structural temperature data; incorporating more intact sensor data as input will further improve the recovery effect of missing data; selecting the sensor data which has a higher correlation coefficient with the data we want to recover as the input can achieve higher accuracy.
Accurate vital statistics are essential for a national health planning and evaluation. Among various vital statistics, birth and death rates, and infant and matemal mortality rates together with the causes of death are the very basic ones for above purposes as well as for the maternal and child health management. These statistics are based on the birth and death reports. It is required by law to report every birth and death within one month after its occurrence. However, in case of a neonatal death occurring prior to the birth report, most of the birth and death are not reported. Thus accurate infant and maternal mortality rates are not available yet in Korea. The main objective of this study is to develop a birth and infant death reporting system via computer network. We designed a new birth report form based on the current form and data from the analysis of medical record forms of 14 hospitals. A new form is basically addition of essential medical information to the current birth report form. Since a revision of the rules and regulations related wtih the birth report is necessary to use a new form, we kept the current from intact to make it acceptable to the government office for a field trial. We also developed computer programs for data input for birth and death reports at a medical faciltiy, data processing for production of maternal and child health indices at a health center, and management of maternal and child health services including immunization and postantal care at health center. The birth certificate and birth report can be printed out at a medical facility. The computer packages were programmed by Borland Delphi 3.0 and can be run under Windows 95 system. We proposed a new birth and death reporting system via computer network after a field trial for data input, transmission, and processing. The medical and demographic data o birth and death at medical facilities will be sent to health centers directly via computer network. The health center will retain the medical data for analysis and forward only the data for birth and death reports required by current regulations to the Dong, Up, or Myun Office. Once the birth or death is reported via computer network to the Dong Office, then the Dong Office will notify the baby's mother of the birth report and request to submit the baby's name by mail. When the baby's name its submitted. the Dong Office will forward the birth reports to the Common Court and Statistics Agency in the same way as the current system, Upon the completion of birth registration of the Common Court, the court will issue the birth certificate to mother which will be used in lieu of the family record. The advantages of proposed birth and death reporting system via computer network ar as follows ; I) The accuracy, timing, and completeness of reporting will be improved and more accurate maternal and child health indices can be obtained, ii) The maternal and child health services of health center will be obtained, iii) Epidemiologic data for pregnancy and birth can be obtained, iv) Manpower for birth and death reporting will be saved.
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.
u-Health 시스템의 센서들로부터 측정된 데이터에 대한 정확하고 에너지 효율적인 관리가 필요하다. 센서네트워크에서 대용량의 입력 스트림 데이터 전체를 데이터베이스에 모두 저장하여 한꺼번에 처리하는 것은 효율적이지 못하다. 본 논문에서는 u-Health 시스템 내 센서 네트워크의 에너지 효율성과 정확성을 고려하여 여러 센서에서 지속적으로 들어오는 다차원 스트림 데이터의 처리 성능을 높이고자 한다. 효율적인 입력 스트림 처리를 위해서 슬라이딩 윈도우 기반으로 질의를 처리하고 Mjoin 방법으로 다중 질의 계획을 수립한 후 역전파 알고리즘을 통해 저장 데이터를 축소하는 효율적인 처리 기법을 제안한다. 14,324개의 데이터 집합을 사용하여 실험한 결과 실제 입력되는 데이터보다 저장 공간의 18.3%를 축소함으로써 효과적임을 보였다.
본 연구 이전에 제안되었던 실시간 교량 모니터링 시스템은 교량 곳곳에 배치되어 있는 센서들로부터 중앙서버로 동축 케이블을 통해 데이터를 송수신하였는데, 동축 케이블을 이용하여 교량 전체의 센서들의 네트워크를 구성하기 위해서는 막대한 인력과 비용이 따르게 된다. 본 연구에서는 USN을 기반으로 한 교량 모니터링 시스템 제안하고, 이에 대한 프로토타입을 설계 및 구현하였다. HSDPA를 통해 얻은 센싱 데이터 값을 TCP/IP 소켓을 통해 교량 모니터링 서버에 전달함으로써 양방향 통신을 구축하여 그래프 변환을 하는 전체 시스템을 구현하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.261-269
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2023
We propose to design a Holochain-based security and privacy protection system for resource-constrained IoT healthcare systems. Through analysis and performance evaluation, the proposed system confirmed that these characteristics operate effectively in the IoT healthcare environment. The system proposed in this paper consists of four main layers aimed at secure collection, transmission, storage, and processing of important medical data in IoT healthcare environments. The first PERCEPTION layer consists of various IoT devices, such as wearable devices, sensors, and other medical devices. These devices collect patient health data and pass it on to the network layer. The second network connectivity layer assigns an IP address to the collected data and ensures that the data is transmitted reliably over the network. Transmission takes place via standardized protocols, which ensures data reliability and availability. The third distributed cloud layer is a distributed data storage based on Holochain that stores important medical information collected from resource-limited IoT devices. This layer manages data integrity and access control, and allows users to share data securely. Finally, the fourth application layer provides useful information and services to end users, patients and healthcare professionals. The structuring and presentation of data and interaction between applications are managed at this layer. This structure aims to provide security, privacy, and resource efficiency suitable for IoT healthcare systems, in contrast to traditional centralized or blockchain-based systems. We design and propose a Holochain-based security and privacy protection system through a better IoT healthcare system.
WBAN 기술은 3 m 이내에 위치한 인체 내부 및 외부 디바이스들을 무선으로 연결하는 근거리 무선통신 기술이다. WBAN 기반의 센서 네트워크를 지원하기 위해서는 WBAN 미들웨어 및 응용서비스를 위한 핵심 기술의 개발이 필요하다. 환자의 생체 정보를 수집하기 위한 장치로는 한백전자에서 출시된 zigbex를 사용하였으며 생체 정보를 수집하기 위한 메시지 구조로 바이오 모듈 메시지를 제안하였다. WBAN 환경을 위한 게이트웨이 설계 및 구현을 위하여 한백전자의 임베디드 시스템인 HBE-empos II를 사용하였으며 WBAN 네트워크를 위한 BNC와 BN를 구현하기 위해서 HBE-ubi-zigbex를 사용하였다. 마지막으로 제안한 센서 게이트웨이를 사용하여 다른 네트워크와 연동이 가능함을 확인 하였다.
Mansoor Alghamdi;Sami Mnasri;Malek Alrashidi;Wajih Abdallah;Thierry Val
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권5호
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pp.135-155
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2024
Urban public health monitoring in smart cities focuses on the control of conditions and health challenges in urban environments. Considering the rapid spread of diseases and pandemics, it is important for health authorities to trace people carrying the virus. In smart cities, this tracing must be interoperable and intelligent, especially in indoor surfaces characterized by small distances between people. Therefore, to fight pandemics, it is necessary to start with the already-existing digital equipment of the Internet of Things, such as connected objects and smartphones. In this study, the developed system is employed to provide a social IoT network and suggest a strategy which allows reliable traceability without threatening the privacy of users. This IoT-based system allows respecting the social distance between persons sharing public services in smart cities without applying smartphone applications or severe confinement. It also permits a return to normal life in case of viral pandemic and ensures the much-desired balance between economy and health. The present study analyses previous proposed social distance systems then, unlike these studies, suggests an intelligent and distributed IoT based strategy for positioning students. Two scenarios of static and dynamic optimization-based placement of Bluetooth Low Energy devices are proposed and an experimental study shows the contribution and complementarity of the introduced contact tracing strategy with the applications on smartphones.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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