• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제44권2호
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• pp.64-71
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• 2019

Background: It is very difficult to distinguish between a radioactive contamination source and background radiation from natural radionuclides in the marine environment by means of online monitoring system. The objective of this study was to investigate a statistical process for triggering abnormal level of count rate data measured from our on-line seawater radioactivity monitoring. Materials and Methods: Count rate data sets in time series were collected from 9 monitoring posts. All of the count rate data were measured every 15 minutes from the region of interest (ROI) for $^{137}Cs$ ($E_{\gamma}=661.6keV$) on the gamma-ray energy spectrum. The Shewhart ($3{\sigma}$), CUSUM, and Bayesian S-R control chart methods were evaluated and the comparative analysis of determination methods for count rate data was carried out in terms of the false positive incidence rate. All statistical algorithms were developed using R Programming by the authors. Results and Discussion: The $3{\sigma}$, CUSUM, and S-R analyses resulted in the average false positive incidence rate of $0.164{\pm}0.047%$, $0.064{\pm}0.0367%$, and $0.030{\pm}0.018%$, respectively. The S-R method has a lower value than that of the $3{\sigma}$ and CUSUM method, because the Bayesian S-R method use the information to evaluate a posterior distribution, even though the CUSUM control chart accumulate information from recent data points. As the result of comparison between net count rate and gross count rate measured in time series all the year at a monitoring post using the $3{\sigma}$ control charts, the two methods resulted in the false positive incidence rate of 0.142% and 0.219%, respectively. Conclusion: Bayesian S-R and CUSUM control charts are better suited for on-line seawater radioactivity monitoring with an count rate data in time series than $3{\sigma}$ control chart. However, it requires a continuous increasing trend to differentiate between a false positive and actual radioactive contamination. For the determination of count rate, the net count method is better than the gross count method because of relatively a small variation in the data points.

• 지질학회지
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• 제54권5호
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• pp.501-511
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• 2018

지질공원은 환경적 측면이나 유산적 측면으로도 보존가치가 높다. 이러한 지질공원의 보존과 보호를 위해서는 모니터링과 국민적 관심은 필수적이다. 무인항공기와 SfM 알고리즘의 활용은 인력대비 넓어 관리가 어려웠던 지질공원의 효과적인 모니터링을 가능하게 해주며, 이로부터 파생되는 다양한 공간정보 데이터는 부족했던 지질공원 인지도 향상을 위해서도 활용이 가능하다. 우리는 이를 확인하기 위하여 한탄-임진강권역 국가 지질공원중 하나인 화적연을 사례로 하여 무인항공기와 SfM 알고리즘을 이용하여 3차원 공간데이터를 생성하여 화적연을 측량하였다. 그리고 이 데이터를 가상현실과 3D 프린팅에 적용하고 간단한 온라인 설문조사를 실시하여 지질공원 홍보 가능성을 확인하였다. 최종적으로 지질공원 모니터링을 목적으로 생성된 각 단계별 데이터들을 조사하고 지질공원의 홍보 및 연구를 위한 교차활용방안을 제시하였다.

• 대한기계학회논문집A
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• 제32권1호
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• pp.77-82
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• 2008

Strain-gauges have been dominantly used to measure strain at various points on a rotor, however, either a slip ring or telemetry has to be used to send sensor signals to data acquisition instruments at stationary side. Both slip ring and telemetry have numerous inherent problems which force severe limitations in real applications. This paper introduces a new rotor condition monitoring system using FBG(Fiber Bragg Grating) sensors and a rotary optical coupler. A single optical fiber with many FBG sensors is installed on the rotor and an optical dynamic interrogator is installed at stationary side. The sensor signal connection between rotating part and stationary part is made by the rotary optical coupling method which makes use of light's unique characteristic-light travels through space. Broad band light source from the interrogator travels to the optical fiber on the rotor and reflected FBG sensor signals travel back to the optical fiber on stationary side and are connected to the interrogator. Rotary optical coupler's insertion loss change due to rotation is compensated by using a reference sensor installed at the center of the rotor. The proposed system's performance has been successfully demonstrated by accurately measuring strains at 5 points on a blade rotating at high speed.

• 산업경영시스템학회지
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• 제32권2호
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• pp.132-139
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• 2009

Yield is a very important measure that can expresses simply for productivity and performance of company. So, yield is used widely in many industries nowadays. With the development of the information technology and online based real-time process monitoring technology, many industries operate the production lines that are developed into automation system. In these production lines, the product structures are very complexity and variety. So, there are many multi-variate processes that need to be monitored with many quality characteristics and associated process variables at the same time. These situations have made it possible to obtain super-large manufacturing process data sets. However, there are many difficulties with finding the cause of process variation or useful information in the high capacity database. In order to solve this problem, neural networks technique is a favorite technique that predicts the yield of process for process control. This paper uses a neural networks technique for improvement and maintenance of yield in manufacturing process. The purpose of this paper is to model the prediction of a sub process that has much effect to improve yields in total manufacturing process and the prediction of adjustment values of this sub process. These informations feedback into the process and the process is adjusted. Also, we show that the proposed model is useful to the manufacturing process through the case study.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.9-16
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• 2010

This paper examines the temperature characteristics of an Optical CT (optical current transformer) using the Faraday effect for measuring high current in a super high voltage-power apparatus. It is performed as follows by the sensor for embodying Faraday effect. $\cdot$ A single-mode optical fiber capable of maintaining a polarization state is used. $\cdot$ A light source is applied at 1310[nm] to a Laser Diode. $\cdot$ The Linear of Faraday effect to a large current is evaluated and $\cdot$ A possible application using an Optical CT was shown. An Influence of Faraday effect to the surrounding temperature measured -40~50[$^{\circ}C$], and the characteristic of the current sensitivity was reported. An application using the results of the temperature compensation system was used in order to compensate for surrounding temperatures. A possibility of applying Optical CT for electric power apparatus was advanced further. We were able to confirm that this temperature calibration method can minimize the fluctuation of the output signal depending on the temperature conditions.

• Nuclear Engineering and Technology
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• 제53권4호
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• pp.1277-1283
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• 2021

It is important for operators of poly-pipelines in petroleum industry to continuously monitor characteristics of transferred fluid such as its type and amount. To achieve this aim, in this study a dual energy gamma attenuation technique in combination with artificial neural network (ANN) is proposed to simultaneously determine type and amount of four different petroleum by-products. The detection system is composed of a dual energy gamma source, including americium-241 and barium-133 radioisotopes, and one 2.54 cm × 2.54 cm sodium iodide detector for recording the transmitted photons. Two signals recorded in transmission detector, namely the counts under photo peak of Americium-241 with energy of 59.5 keV and the counts under photo peak of Barium-133 with energy of 356 keV, were applied to the ANN as the two inputs and volume percentages of petroleum by-products were assigned as the outputs.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4385-4399
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• 2021

The Internet of Things (IoT) eHealth systems composed by Wireless Body Area Network (WBAN) has emerged recently. Sensor nodes are placed around or in the human body to collect physiological data. WBAN has many different applications, for instance health monitoring. Since the limitation of the size of the battery, besides speed, reliability, and accuracy; design of WBAN protocols should consider the energy efficiency and time delay. To solve these problems, this paper adopt the end-edge-cloud orchestrated network architecture and propose a transmission based on reinforcement algorithm. The priority of sensing data is classified according to certain application. System utility function is modeled according to the channel factors, the energy utility, and successful transmission conditions. The optimization problem is mapped to Q-learning model. Following this online power control protocol, the energy level of both the senor to coordinator, and coordinator to edge server can be modified according to the current channel condition. The network performance is evaluated by simulation. The results show that the proposed power control protocol has higher system energy efficiency, delivery ratio, and throughput.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.193-198
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• 2021

최근 4차 산업에 대한 관심으로 농업 분야의 벼농사에서 농민의 방제에 대한 요구수준이 증가하고 농업용 방제 드론의 관심과 활용이 증가하고 있다. 따라서 고농도의 농약을 살포하는 농업용 방제 드론 제품의 다양화와 드론 국가자격증 취득으로 인한 방제사의 증가로 인하여 드론 산업 분야에서 농업 분야가 급성장하고 있다. 세부 사업으로 농약 관리, 방제사 관리, 정밀살포, 방제 작업 물량 분류, 정산, 토양관리, 병충해 예찰 및 감시 등으로 방대한 빅데이터를 구축하고 데이터를 처리하기 위한 효과적인 플랫폼을 요구하고 있다. 그러나 데이터 분석알고리즘, 영상 분석 알고리즘, 생육 관리 알고리즘, AI 알고리즘 등 이를 통합하고 빅데이터를 처리하기 위한 모델과 프로그램 개발에 대한 국내외 연구는 미흡한 실정이다. 본 논문에서는 농업 분야에서의 관리자와 농민 요구도를 만족하고 드론을 활용한 농업용 드론방제 프로세서를 기반으로 정밀 AI 방제를 실현화시키기 위하여 온라인 드론 방제 관리 정보 플랫폼을 제안하고 실증 실험을 통하여 종합 관리 시스템 개발의 토대를 제시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.1-13
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• 2021

코로나19에 대한 전세계적 팬데믹이 진행되고 있는 상황에서 잘못된 정보가 대중에게 노출되었을 경우 발생할 수 있는 잠재적인 문제에 대한 우려와 함께 현재 주요 앱 마켓에서 민간 애플리케이션에 대한 차단 조치도 단행되고 있다. 그러나 감염병 상황에서 중앙집중식의 일방적인 정보 전달보다 대중이 스스로 정보를 공유하는 것이 효과적인 측면도 동시에 존재한다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용해 감염병 상황에서 민간 주도의 정보제공에 대한 이용자 반응을 분석한다. 이를 위해 정부와 민간이 현재 한국의 구글 플레이스토어에서 제공하고 있는 모든 코로나19 애플리케이션에 대한 이용자들의 반응에 대한 토픽 모델링과 감성분석을 실시한다. 분석 결과, 이용자들은 정보의 신뢰성, 위험회피, 실시간성, 유용성, 안정성 등 모든 차원에서 정부 대비 민간 애플리케이션에 대해 더 긍정적인 반응을 보이는 것으로 분석되었다. 분석 결과를 바탕으로 민간 애플리케이션에 대한 일방적인 차단이 아닌, 사후적인 모니터링 시스템을 도입하는 방안 등을 제안한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.113-130
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• 2011

하루가 멀게 발달하고 있는 정보통신기술은 정치, 경제, 사회, 문화의 각 방면에 커다란 영향을 미치고 있다. 특히 경제활동 분야에서 두드러진 변화를 가져오고 있으며 그 대표적인 예가 신속성과 효율성에 있어서 기존의 상거래 관행을 혁신적으로 변화시키고 있는 전자상거래라 할 수 있다. 이에 따라 기업들은 경쟁력 강화를 위한 핵심수단으로 전자상거래의 활성화를 추진하고 있으며 인터넷은 이제 정보의 바다라는 개념에서 벗어나 비즈니스의 격전장이 되고 있다. 그러나 전자상거래의 발달에 따라 파생하는 부당거래 등 문제점도 적지 않아 관련업체들은 이를 극복하기 위해 다양한 시스템을 구축시켜 업무의 효율성 및 비용 손실을 최소화하고 있다. 특히 비대면 형태로 이루어지는 온라인 거래에서 부적절한 거래를 효과적으로 제어하기 위해 실시간 모니터링을 통한 거래 승인제한 및 대금지급 보류 등을 처리하고 구매자와 판매자에게 SMS, E-mail 또는 유선을 통해 신속하게 관련 정보를 제공하고 있다. 거래에 대한 수수료를 수익으로 창출하는 오픈마켓의 경우 부당거래로 인해 발생되는 손실은 브랜드 이미지에 치명적 손상을 가져온다. 따라서 본 연구는 오픈마켓에 연동된 전자결제 시스템을 살펴보고 부당거래를 방지하기 위한 FDS(Fraud Detection System)에 대해 연구하고자 한다. 또 부당거래 방지를 위해 쇼핑몰과 오픈마켓에 연동된 PG(Payment gateway) System을 통해 리스크를 관리하는 FDS(Fraud Detection System)의 운영 형태를 연구하였다. 부당거래관리시스템 운영은 비대면 거래에서 발생 할 수 있는 피해자를 미연에 방지하고 올바른 온라인 거래문화 형성에 기여하고 있지만 궁극적으로 법률적 방안에 대한 여러 각도의 고민을 통한 소비자 보호에 관한 연구도 필요하다. 본 연구는 특정 오픈마켓에 적용된 사례이므로 여러 쇼핑몰에 적용된 시스템에 대해 살펴 볼 뿐만 아니라 이와 더불어 해외 비슷한 사례연구를 통해 국내 관련 시스템 개선에 거울로 삼을 필요가 있다.