This paper proposes an innovative cognitive IoT framework specifically designed for fog computing (FC) in the context of industrial Internet of Things (IIoT). The discourse in this paper is centered on the intricate design and functional architecture of the Cognitive IoT platform. A crucial feature of this platform is the integration of machine learning (ML) and artificial intelligence (AI), which enhances its operational flexibility and compatibility with a wide range of industrial applications. An exemplary application of this platform is highlighted through the Predictive Maintenance-as-a-Service (PdM-as-a-Service) model, which focuses on real-time monitoring of machine conditions. This model transcends traditional maintenance approaches by leveraging real-time data analytics for maintenance and management operations. Empirical results substantiate the platform's effectiveness within a fog computing milieu, thereby illustrating its transformative potential in the domain of industrial IoT applications. Furthermore, the paper delineates the inherent challenges and prospective research trajectories in the spheres of Cognitive IoT and Fog Computing within the ambit of Industrial Internet of Things (IIoT).
Kim, Yong-Kyu;Baek, Jong-Hyun;Kim, Jong-Ki;Shin, Duck-Ho
Proceedings of the IEEK Conference
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2006.06a
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pp.973-974
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2006
In this paper, Computer-aided Maintenance Equipments, which are being used in maintenance, are applied to analyze failures in train control systems, resulting in long time delays of trains. It can be expected to extend and apply CAMS (Computer Aided Maintenance System) in the hereafter efficient operation and maintenance of high-speed railway train control systems, by comparison between the analysis result of fundamental causes, from high-speed railway train control system failures occurred during the operational process, and predictive result of failure causes, based on the recording data of CAMS when failures were occurred.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.19
no.3
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pp.203-213
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2014
The O&M (Operation and Maintenance) phase of offshore plants with a long life cycle requires heavy charges and more efforts than the construction phase, and the occurrence of an accident of an offshore plant causes catastrophic damage. So previous studies have focused on design for reliability, and recently many studies have dealt with a maintenance system to prevent unexpected failures. Nowadays due to the emerging ICTs (Information Communication Technologies) and sensor technologies, it is possible to send health monitoring information of important equipment to administrator of an offshore plant in real time, which leads to having much concern on condition based maintenance policy or predictive maintenance. In this study, we have reviewed previous studies associated with condition-based maintenance of offshore plants, and introduced the approaches predicting failures of the compressor which is one of essential mechanical devices in LNG FPSO.
Uncertain time delay happens when the process reads the sensor data and sends the control input to the plant located at a remote site in distributed control system. As in the case of data network using TCP/IP, VDN that integrates both device network and data network has uncertain time delay. Uncertain time delay can cause degradation in performance and stability of distributed control system based on VDN. This paper first investigates the transmission characteristic of VDN and suggests a control scheme based on the Smith's predictor to minimize the effect of uncertain varying time delay. The validity of the proposed control scheme is demonstrated with real-time velocity control of DC servo motor located in remote site.
60년대 이후 경제개발과 더불어 건설된 화력발전소는 장기사용 및 주기 운전 (cycling operation)에 따라 경년열화가 상당히 진행된 상태로 가동되고 있다. 또한 설비운용 기 술도 고장보수(failure maintenance), 예방보수(protective maintenance) 단계를 거쳐 80년대 후 반기부터는 예측보수(predictive maintenance)에 주안점을 두게 되었으며 사회변화에 따른 신규 발전설비의 건설부지 확보, 환경 규제의 엄격 등이 당면 과제로 대두되었다. 따라서 경년화력의 장수명화, 고효율, 저공해 발전방식의 실용화 등이 현실적인 대책이므로 경년화력의 정밀진단 및 평가기술의 고도화 신형발전설비의 개발 등이 연구개발의 주측이 되고 있다. 이 글에서는 국내 에서 추진되고 있는 이들 기술개발의 현황과 향후계획을 제시하여 산 . 학 . 연의 보다 긴밀한 연구활동에 기여하고자 한다.
The distribution facilities fault has been anually shown about 13% all of the total distribution faults. Therefore, to prevent, the distribution facilities we have to manage them properly during their life time and enhance their quality and advance preventible maintenance, that is predictive maintenance or condition based maintenance. This paper presents the aging characteristics and the degenerating factors. Accordingly, improving the enhanced quality of distribution facilites is expected to contribute the electric power operation constantly.
In this paper, Computer-aided Maintenance Equipments, which are being used in High Speed Line Train Control System, are applied to analyze failures in train control systems, resulting in long time delays of trains. It can be expected to extend and apply CAMS(Computer Aided Maintenance System) in the hereafter efficient operation and maintenance of high speed railway train control systems, by comparison between the analysis result of fundamental causes, from high speed railway train control system failure occurred during the operational process, and predictive result of failure causes, based on the recording data of CAMS when failures were occurred.
The installations of power quality monitoring system have increased drastically over the past several decades. These systems have been effectively used to monitor, analyze and diagnose the conditions of power system, and furthermore can be used to improve the present asset maintenance policy, scheduled (time-based) method, into the advanced, cost-effective and labor-effective maintenance methods, such as condition-based maintenance, predictive maintenance and reliability centered maintenance. As an approach to this, this paper introduces the statistical methods, three kinds of control charts (Shewhart chart, CUSUM chart and EWMA chart), and discusses the applicability of these methods to recognize the changing trends of power quality indices and to estimate the system's condition, using Matlab.
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.18
no.1
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pp.1-13
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2022
The Yongin Light Rail train was manufactured by Bombardier Transportation in Canada in 2008 and is a privately invested railway line that has been operating in Yongin-si, Gyeonggi-do, since 2013. When the frequency of train failure increases due to aging, and there is a delay in the delivery period of imported parts used in the Bombardier manufactured trains, timely vehicle maintenance may not be performed due to lack of parts. To solve this problem, it is necessary to build a 'vehicle parts maintenance demand forecasting system' that analyzes the accurate and actual maintenance demand annual based on the condition of vehicle parts. The full scope of analysis in this paper analyzes failure data from various angles after opening of Yongin light rail vehicle to analyze failure patterns for each part and identify replacement cycles according to possible failures and consumption of parts. Based on this study, it is expected that Yongin Light Rail's maintenance system will change from the existing time-based replacement (TBM) concept to the condition-based maintenance (CBM) concept. It is expected that this study will improve the efficiency of the Yongin Light Rail maintenance system and increase vehicle availability. This paper is a fundamental for establishing of a system for predicting the replacement timing of vehicle parts for Yongin Light Rail. It reports the results of data analysis on some vehicle parts.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Despite the importance of consuming sufficient amounts of vegetables, daily vegetable intake among adolescents in Korea is lower than the current dietary recommendation. The objective of this study was to examine determinants affecting vegetable preference in order to suggest a stage-tailored education strategy that can promote vegetable consumption in adolescents. SUBJECTS/METHODS: Adolescents (n = 400, aged 16-17 years) from two high schools participated in a cross-sectional study. Survey variables were vegetable preference, the social cognitive theory (SCT) and stages of change (SOC) constructs. Based on vegetable preference, subjects were classified into two groups: a low-preference group (LPG) and a high-preference group (HPG). SOC was subdivided into pre-action and action/maintenance stages. To compare SCT components and SOC related to vegetable preference, chi-squared and t-tests, along with stepwise multiple-regression analysis, were applied. RESULTS: In the LPG, a similar number of subjects were classified into each stage. Significant differences in self-efficacy, affective attitudes, and vegetable accessibility at home and school were detected among the stages. Subjects in the HPG were mainly at the maintenance stage (81%), and there were significant differences among the stages regarding self-efficacy, affective attitudes, and parenting practice. In the predictions of vegetable preference, self-efficacy and parenting practice had a significant effect in the "pre-action" stage. In the action/maintenance stage, outcome expectation, affective attitudes, and vegetable accessibility at school had significant predictive value. In predicting the vegetable preference for all subjects, 42.8% of the predictive variance was accounted for by affective attitudes, self-efficacy, and vegetable accessibility at school. CONCLUSION: The study revealed that different determinants affect adolescent vegetable preference in each stage. Self-efficacy and affective attitudes are important determinants affecting vegetable preference. Additionally, school-based nutrition intervention that focuses on enhancing affective attitudes, self-efficacy, and vegetable exposure may constitute an effective education strategy for promoting vegetable consumption among adolescents.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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