• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
• /
• 제8권2호
• /
• pp.53-59
• /
• 2005

연안환경요소를 효과적으로 모니터링하기 위하여 모델링 결과와 관측결과를 통합하여 제공하는 연안환경정보 제공 시스템이 개발되었다. 개발된 시스템은 실시간 관측 자료를 관리하기 위한 모니터링 모듈, 환경요소를 수치모의할 수 있는 모델링 모듈, 그리고 모니터링과 모델링된 결과를 그래픽으로 볼 수 있는 후처리 모듈로 구성되어 있다. 시스템 개발의 목적은 사용자가 쉽고, 편리하게 연안 환경요소에 대한 정보를 관찰할 수 있도록 하기 위한 것이다. 개발된 시스템을 활용하면, 연안환경요소에 대한 신속한 평가, 빠른 모니터링이 가능하여, 궁극적으로 환경오염과 자연재해로 인한 피해를 최소화할 수 있을 것이다.

• 융합보안논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.69-80
• /
• 2017

IT시대의 고도화로 인한 사이버 범죄는 지능화, 다양화, 고도화 되고 있는 가운데 보안 관제의 역할은 더욱 중요해졌다. 과거 방화벽이나 IDS 등 보안 장비에만 의존하던 방식과는 달리 실시간 감시를 통해 사이버 공격에 대한 대응을 하는 보안 관제 업무가 광범위해지고 그 역할 또한 중요하게 되었다. 현재의 사이버 위협에 대해 보안 장비만으로는 안정적인 방어를 할 수 없기 때문에 보안 장비를 운영 및 감시하고 실시간적인 대응을 할 수 있는 보안 관제의 업무가 필수 요소가 된 것이다. 본 연구에서는 네트워크 보안시스템을 효율적으로 구성하는 방법과 보안시스템을 실시간 운영하는 보안관제의 현황과 개선방안에 대해 다루고자 한다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제12권3호
• /
• pp.104-108
• /
• 2023

This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.

• 한국산업보건학회지
• /
• 제33권2호
• /
• pp.215-229
• /
• 2023

Objectives: To validate the effectiveness of a real-time chemical exposure monitoring system developed by KOSHA (Korea Occupational Safety and Health Agency), we applied the system to a workplace in the electronics industry for 153 days. Methods: The monitoring system consisted of a PID chemical sensor, a LTE communication equipment, and a web-based platform. To monitor chemical exposure, four sets of sensors were placed in two manufacturing tasks - inspection and jig cleaning - which used TCE as a degreasing agent. We reviewed previous reports of work environment measurements and conducted a new work environment measurement on one day during the period. The PID sensor systems detected the chemical exposure levels in the workplace every second and transmitted it to the platform. Daily average and maximum chemical exposure levels were also recorded. Results: We compared the results from the real-time monitoring system and the work environment measurement by traditional methods. Generally, the data from the real-time monitoring system showed a higher level because the sensors were closer to the chemical source. We found that 28% of jig cleaning task data exceeded the STEL. Peak exposure levels of sensor data were useful for understanding the characteristics of the task's chemical use. Limitations and implications were reviewed for the adoption of the system for preventing poisoning caused by chemical substances. Conclusions: We found that the real-time chemical exposure monitoring system was an efficient tool for preventing occupational diseases caused by chemical exposure, such as acute poisoning. Further research is needed to improve the reliability and applicability of the system. We also believe that forming a social consensus around the system is essential.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
• /
• 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문집
• /
• pp.564-567
• /
• 2005

For the application of monitoring system of the machine tool to industry, the requirements such as high reliability and low cost need to be satisfied. In this study, a reliable but inexpensive monitoring method for machine tool is introduced. To improve the monitoring reliability, several kinds of information related to machining and operation are selected; real-time video clip from USB camera, operation data and signal from CNC and feed motor torque. Especially, to improve the quality of real-time video clip, a camera housing is developed, it can significantly reduce the vibration effect and prevent from coolant and chip. The collected information are transferred to the monitoring terminals in remote sites using OPC and TCP/IP protocol over Ethernet, which give us convenience of development and interoperability.

• 한국측량학회:학술대회논문집
• /
• 한국측량학회 2004년도 춘계학술발표회논문집
• /
• pp.107-112
• /
• 2004

Corresponding to the importance of real-time position tracing in the customs free zone, the logistics monitoring system utilizing GPS and PDA correctly confirms the position of the logistics at real time. Information obtained through the use of bluetooth is transmitted into the control station that controls the flow of the logistics. This logistics monitoring system can efficiently identify the movement of the logistics all the time.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.101-115
• /
• 2008

최근 사회에서는 총기를 사용하는 범죄가 증가하고 있으며, 방화 및 테러에 이용될 수 있는 화학물질 및 방사선 물질들의 부실한 관리로 인해 많은 곳에서 관련 사고가 잇따르고 있다. 이에 따라, 위험물에 대한 위치를 추적함과 동시에 위험물에 대한 정확하고 신속한 정보를 제공하는 혁신적인 위험물 관리기술이 필요하다. 본 논문에서는 현재의 위험물 관리 기술의 한계성 및 문제점을 극복하기 위하여 RFID를 이용한 웹 기반의 실시간 위험물 모니터링 시스템의 구축 사례를 보인다. RFID를 이용한 웹 기반의 실시간 위험물 모니터링 시스템에 대한 아키텍처를 정의하고, RFID 태그에 위험물에 대한 정보를 저장하기 위한 방법을 정의하며, 웹 기반의 모니터링 시스템을 구현하여 실제로 위험물을 모니터링 하는 사례를 보인다. 논문에서 제시하는 실시간 위험물 모니터링 시스템은 위험물 정보를 관리하고 위험물을 제어하기 위한 위험물 모니터링 서버, 위험물과 모니터링 서버의 중계자 역할을 수행하는 위험물 모니터링 미들웨어, 위험물에 부착된 RFID 태그로부터 위험물의 정보를 읽기 위한 RFID 리더기, 위험물의 정보, 상태 및 위치에 대한 데이터를 저장하기 위한 데이터베이스로 구성된다. 이 시스템은 총기류, 방사선 물질, 유해성 화학물질 등 여러 가지 위험물에 대하여 RFID를 이용한 위치정보에 기반하여 위험물을 관리하는 시스템으로 위험물에 대한 반입, 반출 검사 및 실시간 위치정보를 획득할 수 있다. 또한 웹 기반의 시스템이고, 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하므로 필요할 때는 언제 어디서나 웹을 통하여 위험물에 대한 시각적인 모니터링을 할 수 있다.

• 대한의용생체공학회:학술대회논문집
• /
• 대한의용생체공학회 1996년도 춘계학술대회
• /
• pp.31-35
• /
• 1996

This paper presents a real time algorithm for monitoring of the arrythmia of ECG signal. A real time monitoring, following by detecting a QRS complex, is the most important. Using 2-dimensional time-delay coordinates which are reconstructed by the phase portrait plotting special trajectory, we detect QRS complexes. In this study, arrythmias are detected by matching the past standard template with tile present pattern when changing abruptly In order to matching with each other, we propose modified chain coding algorithm which applies vetor table consisting of eight orthonormal code(=binary code) to the phase portraits. This algorithm using logical function increases the weight if exceeding to the threshold determinded by correlation value and the distance from a straight line(y=x). Evaluating the performance of the proposed algorithm, we use standard MIT/BIH database. The results are fellowing, 1) Improve the speed of matching template than that of cross-correlation ever has been used. 2) Because the proposed algorithm is robust to varing fiducial point, it is possible to monitor the ECG signal with irregular RR interval. 3) In spite of baseline wandering owing to the low frequency noise, monitoring performance is not reduced.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.583-599
• /
• 2022

Although the object detection accuracy with a single image has been significantly improved with the advance of deep learning techniques, the detection accuracy for pig monitoring is challenged by occlusion problems due to a complex structure of a pig room such as food facility. These detection difficulties with a single image can be mitigated by using a video data. In this research, we propose a method in pig detection for video monitoring environment with a static camera. That is, by using both image processing and deep learning techniques, we can recognize a complex structure of a pig room and this information of the pig room can be utilized for improving the detection accuracy of pigs in the monitored pig room. Furthermore, we reduce the execution time overhead by applying a pruning technique for real-time video monitoring on an embedded board. Based on the experiment results with a video data set obtained from a commercial pig farm, we confirmed that the pigs could be detected more accurately in real-time, even on an embedded board.

• 대한환경공학회지
• /
• 제38권4호
• /
• pp.184-192
• /
• 2016

수심에 따른 수질 변동을 모니터링할 수 있는 수심 프로파일 모니터링시스템을 개발하여 대하천의 현장에 적용하고자 하였다. 이를 위하여 하천의 수생태 및 수환경 변화를 반영할 수 있는 핵심 항목을 도출하고, 수심별 실시간 모니터링 기법 및 시스템을 개발하였다. 모니터링 항목은 수질, 유황 및 기상 항목을 포함하도록 구성하였다. 대하천의 수심을 고려하여 1.0 m 간격으로 모니터링이 가능한 시작품을 제작하고, 한강 수질의 실시간 수심별 변동특성을 파악하기 위하여 양화선착장을 test-bed 대상지로 선정하여 모니터링시스템을 구축 운영하였다. 춘계를 대상으로 상세분석을 실시한 결과, 수온, pH, 용존산소량(DO) 및 클로로필 a 등의 항목에서 뚜렷한 일주변화 및 수심별 변화가 관찰되어 수심별 실시간 모니터링이 하천 수환경의 적절한 관리를 위한 매우 유효한 수단인 것으로 나타났다.