본 논문에서는 KNN 대체와 LOF 알고리즘의 결합 모델을 확장하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링을 위한 비정상 종료 예측 방법론을 제안하였다. 기존의 룰 기반 모니터링 방법론은 실시간 프로세스 진행 정도에 따른 비관측 정보에 기인하여 조기 경보 및 실시간 대응이 힘들다는 한계점을 안고 있다. 이를 해결하기 위하여 비관측 정보에 대한 가정 및 진행 중인 프로세스의 향후 경로 예측을 통해 종료 시점에서 예상되는 LOF를 추정하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 이 알고리즘을 적용하여 실시간 비즈니스 프로세스 모니터링 과정에서 각 관측 시점마다 종료 시점에서의 결과를 예측함으로써, 전 시점에 걸친 추세를 살펴종료 패턴을 예측할 수 있다. 이를 통해 비즈니스 프로세스의 실시간 진척에 대한 정보를 가시화함으로써 기회 및 위협에 사전에 대응할 수 있게 하여 프로세스 관리 수준의 향상을 기대할 수 있을 것으로 예상된다.
Jeon, Min Gyu;Doh, Deog Hee;Kim, Ue Kan;Kim, Kang Ki
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권10호
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pp.1275-1280
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2014
In this study, the performance of a real-time micro telescopic monitoring system is evaluated, in which an artificial neural network is adopted for the diagnoses of vibratory bodies, such as solid piping system or machinery. The structural vibration was measured by a non-contact remote sensing method, in which images of a high-speed high-definition camera were used. The structural vibration data that can be obtained by the PIV (particle image velocimetry) technique were used for training the neural network. The structures of the neural network are dynamically changed and their performances are evaluated for the constructed diagnosis system. Optimized structures of the neural network are proposed for real-time diagnosis for the piping system. It was experimentally verified that the performances of the neural network used for real-time monitoring are influenced by the types of the vibration data, such as minimum, maximum and average values of the vibration data. It concludes that the time-mean values are most appropriate for monitoring the piping system.
As indoor pollutants such as carbon dioxide and dust mainly affect the respiratory and circulatory systems, there is an increasing need for real-time indoor / outdoor environmental monitoring. In this paper, we have developed a real - time environmental monitoring system using the cloud-based 3G integrated environmental sensor module for environmental monitoring. A highly reliable environmental information monitoring system requires various IT technologies such as infrastructure (server, commercial software, etc.), service application software, security, and authentication. A real-time environment monitoring system based on cloud service that can provide reliable service satisfying these configuration requirements is proposed and implemented. It is expected that this system can be applied to various technologies such as indoor automatic window opening/closing system based on the Internet.
Collapse of cut slope includes many uncertainties in view of the reason and time. So, in the past, risky cut slopes have been dealt after they've been collapsed through post-management measures. But recently, advanced disaster prevention system is required, and as a part of that RTMS(Real-Time Monitoring System) was developed. In this study, stability of risky cut slope was evaluated by site investigation. To grasp deformation behavior characteristics of slope, numerical analysis based on FEM was performed and using results of that, specific standards for installation of Real-Time Monitoring System were suggested.
본 논문에서는 환경 사고에 대해 사전 예방 조치에 주안점을 둔 TMS(굴뚝배출가스 감시시스템)용 실시간 영상 모니터링 시스템을 제안하였다. 기존 시스템의 문제점을 보완하기 위하여, 제안한 시스템에서는 실시간 대기오염 물질의 분석 수치와 영상 신호를 동시에 모니터 상에 나타내며 이를 통하여 대기오염물질의 실시간 감시가 가능하도록 하였다. 또한, 본 논문에서 제안한 시스템에서는 대기오염물질의 실시간 추이를 산업체의 환경부서 담당자나 운전원이 아니라도 확인이 가능하다.
As the development environment is changing with the development of information communication technology, the systems that were used by each service became used with integration. In the process of integrating from existing legacy systems to new system, it should be smoothly integrated or shared, however, it cannot help holding existing technology or component due to significant cost burden for conversion. In this paper, it was not only classified by types with analyzing the various elements that make up legacy system but an approach and monitoring system were developed to each type. After System application results, data's information generated in each process is provided to other system in real time, so that it has not only secured the work efficiency and reliability but also it is made possible by integrating data in various formats for efficient data management, rapid search and tracking to history. With real-time monitoring system developed in this study, It can be very useful in a variety of industries which require real-time monitoring of distributed legacy system data.
본 연구에서는 돌발적 충격에 의한 파손사전 예방감시를 위한 이중구조 파이프, 측량 및 시공 속성정보 수집을 위한 스마트 폰 앱 프로그램 개발, 실시간 감시를 위한 서버프로그램 등을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 시스템의 효과를 분석하기 위하여 파일럿규모의 시험을 야외시험장에 구축하였다. 파손 예방을 위한 데이터는 파이프에 부착된 센서를 통하여 감지된다. 누출은 압력센서를 일정한 간격으로 설치하여 시험하였다. VRS 측량장비와 스마트폰을 연계한 앱 프로그램과 서버프로그램을 통하여 실시간 자료 수집과 감시가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 I/O 인터페이스 제어 보드와 ISA 인터페이스 제어 보든 그리고 레고 기반의 프로토타이핑(Prototyping)을 통해 실시간 신발 공정 컨베이어 제어를 위한 원격 감시 및 제어 시스템을 구현하였다. 컨베이어 서버에서 실시간으로 공정을 제어하기 위하여 작업의 우선권을 사용자가 정할 수 있는 RTLinux(Real-Time Linux)를 사용하였으며, RTLinux 기반으로 디바이스 드라이버를 작성하였다. 이를 통해 Client/Server 분산 환경 시스템의 구현 및 테스트를 하며, JMF(Java Media Framework) 기반의 모니터링 시스템을 구현하여 전체 공정 상황을 확인하였다.
Pulsed laser-based optical sensor monitoring systems for real time microplastic particle counting are proposed and developed in this study. To develop our real time monitoring system, we used a 450 nm pulsed laser and a photomultiplier with very high quantum efficiency. First, we demonstrated that the microplastic particle counting system could detect standard micro bead samples of 100, 250, and $500{\mu}m$ in river water. We then performed research concerning pulsed laser-based optical spectral sensor systems for real time microplastic monitoring. Additionally, we demonstrated that the real time microplastic remote monitoring system using LoRa communications could detect microplastic in the tap water resource protection area.
Wei Yi HSU;Aritra PAL;Jacob J. LIN;Shang-Hsien HSIEH
국제학술발표논문집
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The 10th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1073-1080
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2024
The imperative for real-time automatic construction progress monitoring (ACPM) to avert project delays is widely acknowledged in construction project management. Current ACPM methodologies, however, face a challenge as they rely on collecting data from construction sites and processing it offline for progress analysis. This delayed approach poses a risk of late identification of critical construction issues, potentially leading to rework and subsequent project delays. This research introduces a real-time construction progress monitoring framework that integrates cutting-edge semantic Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) techniques. The innovation lies in the framework's ability to promptly identify structural components during site inspections conducted through a robotic system. Incorporating deep learning models, specifically those employing semantic segmentation, enables the system to swiftly acquire and process real-time data, identifying specific structural components and their respective locations. Furthermore, by seamlessly integrating with Building Information Modeling (BIM), the system can effectively evaluate and compare the progress status of each structural component. This holistic approach offers an efficient and practical real-time progress monitoring solution for construction projects, ensuring timely issue identification and mitigating the risk of project delays.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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