This paper proposes central monitoring system(PVCMS) based on a TCP/IP network for effective integrating management about photovoltaic systems. We don't gain confidence the result of production simulation, because the output of PV system have many various environmental change factor. So if we can obtain real operated data about each sites and system types to use PVCMS, we can define the environment change factor to compare with simulation data. And this paper try to access about total management and data analysis methods of renewable energy through results analysis to synthesize of the operation.
Filming using multiple cameras is required for the production of the multi-screen content. It can fill the viewer's field of view (FOV) entirely to provide an increased sense of immersion. In such a filming scenario, it is very important to monitor how images captured by multiple cameras are displayed as a single content or how the content will be displayed in an actual theatre. Most recent studies on creating the content of special format have been focused on their own purposes, such as stereoscopic and panoramic images. There is no research on content creation optimized for theatres that use three screens that are spreading recently. In this paper, we propose a novel content production system with a rig that can control three cameras and monitoring software specialized for multi-screen content. The proposed rig can precisely control the angles between the cameras and capture wide angle of view with three cameras. It works with monitoring software via remote communication. The monitoring software automatically aligned the content in real time, and the alignment of the content is updated according to the angle of camera rig. Futher, the producion efficiency is greatly improved by making the alignment information available for post-production.
To improve animal production, a simple and accurate pregnancy diagnosis plays a very important role. Therefore, the purpose of this study was to develop an on-farm blood progesterone enzyme immunoassay (EIA) system for monitoring the early pregnancy in sows. Star tubes coated with mouse monoclonal anti-progesterone antibody were used for this proposed EIA system which was tested in field trials. The results could be obtained within 30 minutes either by spectrophotometry or the naked eye. Heparinized fresh blood samples collected from the ear vein of sows 17-22 days after breeding (day 0) were tested qualitatively to diagnose sows as pregnant or non-pregnant with high ( > 3 ng/ml) or low ($${{\leq_-}}3ng/ml$$) progesterone in the blood. To provided a double check data, plasma progesterone levels were also measured quantitatively by the same EIA system with some modification. Total agreement of diagnosis by the on-farm EIA kit and by farrowing or abortion from 128 tested sows was found to be 92.2% accuracy (93.1% on pregnant diagnosis and 83.3% on non-pregnant diagnosis). It was concluded that the on-farm EIA blood progesterone test is a very useful method for monitoring the early pregnancy status of sows.
As the semiconductor industrials change 200㎜-sized semiconductor wafer production process to 300㎜-sized one, it requires to develop the software for monitoring and simulating the robot which transfers a 300㎜-sized semiconductor wafer. Because such a software don't run at standalone but communicate MCS(Material Control System) and Its subsystem a robot, its architecture is very complex. Therefore, in order to develop such a software systematically, we must utilize an object-oriented development methodology. UML. This paper presents an UML process application developing the software for monitoring and simulating the robot which transfers a semiconductor wafer on the production process.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.14
no.4
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pp.57-68
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2018
This paper presents a smart firefighting appliances monitoring system based on big data analytics platform using GS1 for Smart City. Typical firefighting appliances are fire hydrant, fire extinguisher, fire alarm, sprinkler, fire engine, etc. for the fire of classes A/B/C/D/E. Among them, the dry chemical fire extinguisher have been widely supplied and 6 millions ones were replaced for the aging ones over 10 years in the past year. However, only 5% of them have been collected for recycling of chemical materials included the heavy metals of environment pollution. Therefore, we considered the trace of firefighting appliances from production to disposal for the public open service. In the paper, we suggest 1) a smart firefighting appliances system using GS1, 2) a big data analytics platform and 3) a public open service and visualization with the analyzed information, for fire extinguishers from production to disposal. It can give the information and the visualized diagrams with the analyzed data through the public open service and the free Apps.
This paper presents the monitoring method of machining error and quality check to improve the productivity of boring manufacturing process. Machining error usually appears as the offset of spatial location of actual cutting path compared to ideal cutting path. In order to monitor an error of workpiece, multiple factors affecting quality of boring, such as distortion of workpiece, clamping error, radial rotation error of the spindle and motion error of machine tools, were took into account. To verify the productive quality, we propose the quality check system. The system based on IT convergence analyzes the process error rate and saves the analyzed data in memory. Also, these play important roles in detecting an inferior production goods and can decrease the production cost and loss of bearing.
Yoon, Ye Dong;Jang, Woo Sung;Moon, So Young;Kim, R. Young Chul
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.2
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pp.211-218
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2022
Pandemic situations such as COVID-19 can occur supply chain crisis. Under the supply chain crisis, delivering farm products from the farm to the city is also very challenging. Therefore it is essential to prepare food sufficiency people who live in a city. We firmly insist on food self-production/consumption systems in each home. However, since it is impossible to grow high-quality crops without expertise knowledge. Therefore expert system is essential to grow high-quality crops in home. To address this problem, we propose a smart kitchen farm as a data-based monitoring system and platform with ICT convergence technology. Our proposed approach 1) collects data and makes judgments based on expert knowledge for home users, 2) increases product quality of the smart kitchen farms by predicting abnormal/normal crops, and 3) controls each personal home cultivation environment through data-based monitoring within the smart central server. We expect people can cultivate high-quality crops in thir kitchens through this system without expert knowledge about cultivation.
In resolving industrial quality control problems, a vector of multiple quality characteristic variables is involved rather than a single variable. However, it is not guaranteed that a multivariate control chart based on statistical methods can monitor abnormal signal in case that small changes of relationship between each variables causes abnormal production process. Hence a quality control system for real-time monitoring of the multi-dimensional quality characteristic vector under a multivariate normal process is needed to enhance tile production system quality performance. A pattern analysis approach based on self-organizing map (SOM), an unsupervised learning technique of neural network, is applied to the design of such a quality control system. In this study we present a new material quality control system based on pattern analysis approach and illustrate the effectiveness of proposed system using actual electronic company material data.
Real time informations from industrial power system in operation can be used for efficient energy conservation, optimal operation of electrical equipments, and expansion planning of apparatus. Requirements for energy conservation and supplied power quality in customers are increasing significantly because of their effects on the production cost and efficiency. Thus, the development of low cost power management system which can can operate in domestic power system properly is substantially requested. In this research, operation software for real time monitoring and control system in customer power system has been developed to achieve the above purposes. The development of the operating software and related technologies are expected to be applied successfully for reducing electricity cost, enhancing power quality, determining facility expansion planning, operating optimal power system, increasing production efficiency, and reducing maintenance cost.
Both in-process quality control and high reliability of the weld is one of the major concerns in applying friction welding to the economical and qualified mass-production. No reliable nondestructive monitoring method is available at present to determine the real-time evaluation of automatic production quality control for friction welding of special hydraulic valve spool of 16mm in diameter. This paper, so that, presents the experimental examinations and statistical quantitative analysis of the correlation between the initial cumulative counts of acoustic emission(AE) occurring during plastic deformation periods of the welding and the tensile strength and other properties of the welded joints of $\phi16$ valve spool as well as the various welding variables, as a new approach which attempts finally to develop real-time quality monitoring system for friction welding.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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