Electrocardiogram (ECG) and blood pressure (BP) are main vital signs which are the standards in most medical settings in assessing the most basic body functions. Multi parameters are desired in providing more information for health professionals in order to detect or monitor medical problems of patients more precisely. This study urges us to develop a robust wireless healthcare monitoring system which has multiple physiological signs measurements on real time that applicable to various environments which integrates wireless sensor network technology and code division multiple access (CDMA) network with extended feature of locally standalone diagnosis algorithms that implemented in tell phone. ECG signal and BP parameter of the patients are routinely be monitored, processed and analyzed in details at cell phone locally to produce useful medical information to ease patients for tracking and future reference purposes. Any suspected or unknown patterns of signals will be immediately forwarded to hospital server using cell phone for doctors' evaluation. This feature enables the patients always recognize the importance of self-health checking so that the preventive actions can be taken earlier through this analytic information provided by this monitoring system because "Prevention is better than Cure".
Mechanical seals are one of main components of high speed centrifugal pumps. So, it is very important to detect the faults (scratch, notch, indentation, wear) of mechanical seals since the damage of seal can cause a critical failures or accidents of machinery system. In the past, many researchers mainly performed to detect the seal fault using the time signals measured from sensors. Recently, studies are focused on the development of on-line real time monitoring system. But study on the feature parameters used for fault detection of mechanical seals has a little been performed. In this paper, we showed feature parameters extracted from accelerated and acoustic signals by using the discrete wavelet transform (DWT), alpha coefficient, statistical parameters. And also verified the possibility for fault detection of mechanical seal.
항공기 비행조종컴퓨터 탑재 소프트웨어는 항공기의 손실뿐만 아니라 조종사의 생명에도 직결되는 비행안전 필수 소프트웨어로서 정확성과 무결성을 입증하기 위한 검증 및 확인(Verification & Validation)이 요구된다. 특히 비행안전 필수 소프트웨어는 검증을 위해 통합시험 단계에서 실제 환경과 유사한 운용 환경에 노출하여 소프트웨어 내부 상태를 실시간으로 모니터링하기 위한 환경이 요구된다. 본 논문에서는 표준 디버깅 인터페이스인 NEXUS 5001을 이용한 비행안전 필수 소프트웨어의 검증환경 개발에 대하여 기술하였다.
원전 구조물의 실시간 모니터링 기술이 요구되고 있지만, 현재 운영 중인 지진 감시계통으로는 동특성 추출 등 시스템 식별이 제한된다. 전역적인 거동 데이터 및 동특성 추출을 위해서는 다수의 센서를 최적 배치하여야 한다. 최적 센서배치 연구는 많이 진행되어 왔지만 주로 토목, 기계 구조물이 대상이었으며 원전 구조물 대상으로 수행된 연구는 없었다. 원전 구조물은 미미한 신호대잡음비에도 강건한 신호를 획득하여야 하며, 모드 기여도가 저차 모드에 집중되어 있어 모드별 잡음 영향을 고려해야 하는 등 구조물 특성을 고려해야 한다. 이에 본 연구에서는 잡음에 대한 강건도와 모드별 영향을 평가할 수 있는 최적 센서배치 방법론을 제시하였다. 활용한 지표로서 auto MAC(Modal Assurance Criterion), cross MAC, 노드별 모드형상 분포를 분석하였으며, 잡음에 대한 강건도 평가의 적합성을 수치해석으로 검증하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제35권2호
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pp.288-294
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2011
본 논문에서는 FPGA기반의 SoC보드(Xilinx Virtex-4 ML401 EVM)를 이용한 전력인버터제어시스템을 설계하였다. 선박에 전력시스템을 적용하기 위해서 선박의 최신 통신 프로토콜인 NMEA 2000 표준 프로토콜을 적용하였으며 전력 시스템의 성능을 평가하기 위한 PC기반의 모니터링 프로그램을 제작하였다. 전력 제어시스템은 FPGA기반의 임베디드 SoC보드상에서 이중프로세서(Dualprocessor)형태로 설계하였으며 이중프로세서를 적용함으로써 실시간 제어 감시가 가능하다. 이중프로세서 중 하나는 전력 제어를 위한 PWM신호생성 및 전력 회로내의 주요 전력 파라미터를 센싱 하는 제어용 프로세서로 동작하며(Control processor) 다른 프로세서는 제어프로세서의 각종 전력 센서 파라미터와 제어 파라미터들을 이중포트 램(Dual Port RAM)을 이용하여 정보를 공유하고 외부 NMEA 2000프로토콜 기반의 모니터링 장치와 네트워크 기반의 통신을 수행하는 통신용 프로세서(Communication processor)로 구성된다. 본 논문에서 제작한 전력 제어시스템은 선박내의 분산발전,송배전 및 전압 레귤레이션 시스템에 적용 될 수 있다.
지상 관측으로부터 수집된 시계열 원격탐사 자료는 관측환경의 악화와 감지 시스템의 기계적 고장과 같은 관측 장애요인에 의해 많은 미관측 및 악성 자료를 가지게 된다. 육상의 지표면 parameters는 기후와 주로 연관되어 있으므로 육상 관측 위성 영상에 나타나는 많은 물리적 과정은 계절 주기에 따른 시간적 변화를 보인다. 본 연구에서 제안된 적응 feedback 시스템은 계절에 따라 변하는 물리적 과정을 포함하는 시계열 원격 탐사 영상 시리즈를 재구축한다. 이 시스템에서는 계절적 변화를 추적하기 위하여 하모닉 모형을 사용하고 수치 영상 모형의 공간적 의존성을 나타내기 위해 Gibbs Random Field를 사용한다. 재구축 과정을 통하여 구성된 적응 하모닉 모형을 사용하여 지표면 연속적 변화를 감시할 수 있다. 본 연구에서는 1996년부터 2000년까지 한반도로부터 관측된 AVHRR 영상 시리즈를 일 주일 간격으로 정적 합성하여 NDVI 시리즈를 구하고 하모닉 모형을 사용하는 적응 재구축 시스템을 이 NDVI 시리즈에 적용하여 한반도 식생 변화를 추적하였다. 연구 결과는 하모닉 적응 재구축 시스템이 실시간 지표면 변화 감시를 하는데 매우 효과적인 수단이 될 것이라는 잠재성을 보여준다.
다양한 그림자는 비젼 기반 차량 검출에서 오류를 발생시키는 주요 원인이다. 본 논문에서는 노면 표시 기반 방법과 배경 빼기 및 에지(BS & Edge) 방법이라는 두 가지 방안을 차량 검출과 그림자 제거를 위해 제안하였다. 노변의 지형 지물들로 인해서 발생하는 그림자의 영향이 크게 증가하는 상황에서의 실험을 통해서 96% 이상의 차량 검출 정확도를 나타냄을 확인하였다. 전술한 두 가지 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통 파라미터를 추출하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5476-5496
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2016
Energy efficiency of resource-constrained wireless sensor networks is critical in applications such as real-time monitoring/surveillance. To improve the energy efficiency and reduce the energy consumption, the time series data can be compressed before transmission. However, most of the compression algorithms for time series data were developed only for single variate scenarios, while in practice there are often multiple sensor nodes in one application and the collected data is actually multivariate time series. In this paper, we propose to compress the time series data by the Lasso (least absolute shrinkage and selection operator) approximation. We show that, our approach can be naturally extended for compressing the multivariate time series data. Our extension is novel since it constructs an optimal projection of the original multivariates where the best energy efficiency can be realized. The two algorithms are named by ULasso (Univariate Lasso) and MLasso (Multivariate Lasso), for which we also provide practical guidance for parameter selection. Finally, empirically evaluation is implemented with several publicly available real-world data sets from different application domains. We quantify the algorithm performance by measuring the approximation error, compression ratio, and computation complexity. The results show that ULasso and MLasso are superior to or at least equivalent to compression performance of LTC and PLAMlis. Particularly, MLasso can significantly reduce the smooth multivariate time series data, without breaking the major trends and important changes of the sensor network system.
This paper describes an improved Prony method in its speed, accuracy and reliability by efficiently determining the optimal sampling interval with use of DFT (discrete Fourier transformation). In the Prony method the computation time is dominated by the size of the linear prediction matrix, which is given by the number of data times the modeling order The size of the matrix in a general Prony method becomes large because of large number of data and so does the computation time. It is found that the Prony method produces satisfactory results when SNR is greater than three. The maximum sampling interval resulting minimum computation time is determined using the fact that the spectrum in DFT is inversely proportional to sampling interval. Also the process of computing the modes is made efficient by applying Hessenberg method to the companion matrix with complex shift and computing selectively only the dominant modes of interest. The proposed method is tested against the 2003 KEPCO system and found to be efficient and reliable. The proposed method may play a key role in monitoring in real time low frequency oscillations of power systems .
Phytoplankton forms the base of sea ecosystems. Various environmental factors and anthropogenic pollution, primarily, affect the concentration and photosynthetic activity algal cells, and the changes in the phytoplankton photosynthesis influence other elements of aquatic ecosystems. The increase in anthropogenic pollution markedly damages natural aquatic ecosystems, particularly, in the coastal zones, where an intense blooming of microalgae occurs, including the release of highly dangerous ecotoxic substances of various chemical natures (red tides). In this study, we tried to apply as a parameter for the algal blooming prediction in the ocean from fluorescence values in the taken samples around Busan coastal area. F0 value was almost constant but Fv/Fm value showed the irregular pattern. We presume that these results are due to the changes of the ocean environment and climate. To predict or give early warning the algal blooming, we need to investigate the specific area or fixed area through real-time monitoring. Especially, algal blooming prediction or warning can be achieved via continuously monitoring and interpretation of fluorescence changes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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