• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.87-92
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• 2012

무선 센서 네트워크는 실시간으로 객체에 대한 정보를 수집하기 위한 기술로 짧은 시간에 많은 양의 데이터가 지속적으로 발생되는 특성을 갖고 있다. 센서로부터 획득되는 많은 양의 데이터 스트림을 효과적으로 처리하기 위해서는 데이터 간의 관계를 정의하여 분석, 사용자가 주목할 만한 상황, 즉 센서 데이터들 중 이상 데이터가 포함되어 있는 것을 발견하는 것이 필수적이라 할 수 있다. 본 논문에서는 센서 데이터 스트림을 효과적으로 처리하기 위해 ECA 규칙을 사용하여 의미있는 데이터를 구성하고, 이를 통해 보다 실용적인 실시간 모니터링 시스템을 제안한다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2009년도 제38회 동계학술대회 초록집
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• pp.473-473
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• 2010

Plasma is widely used in various commercial etchers and chemical vapor deposition. Unfortunately, real-time plasma process monitoring is still difficult. Some methods of plasma diagnosis is improved, however, it is possible for real-time plasma diagnosis to use non-intrusive probe only. In this research, the object is to investigate the suitability of using impedance analysis and optical emission spectroscopy (OES) for real-time plasma process monitoring. It is assumed that plasma system is a equivalent circuit. Therefore, V-I probe is used for measuring impedance, which can be a new non-intrusive probe for plasma diagnosis. From impedance data, we tried to analyse physical properties of plasma. And OES, the other method of plasma diagnosis, is a typical non-intrusive probe for analyzing chemical properties. The amount of the OES data is typically large, so this poses a difficulty in extracting relevant information. To solve this problem, principal component analysis (PCA) can be used. For fundamental information, Ar plasma and $O_2$ plasma are used in this experiment. This method can be applied to real-time endpoint and fault detections.

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

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제5권1호
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• pp.16-20
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• 2010

Recently, the smart grid has become a hot issue and interest in related power sources have increased accordingly. The implementation of a smart grid can enable many generation resources to be linked to the power system, including small-scale reactors for the purpose of co-generation. Research on small-scale reactors is being carried out all over the world. Similarly, Korea is also conducting research on multi-purpose regional energy systems using nuclear energy. This paper proposes a real-time data acquisition and analysis system for small-scale reactors, and is known as the REX-10 (Regional Energy rX 10 MVA). This analysis requires real-time simulations for the power system since it needs data communication with a remote REX-10. A RTDS (Real Time Digital Simulator) has been used for the simulation, and a SCADA/HMI system interfaced with the RTDS is proposed for the purpose of monitoring and control of the regional energy system.

• 4차산업연구
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• 제3권1호
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• pp.13-20
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• 2023

Purpose - By designing a PEF(Personalized Education Feedback) system for real-time prediction of learning achievement and motivation through real-time EEG analysis of learners, this system provides some modules of a personalized adaptive learning system. By applying these modules to e-learning and offline learning, they motivate learners and improve the quality of learning progress and effective learning outcomes can be achieved for immersive self-directed learning Research design, data, and methodology - EEG data were collected simultaneously as the English test was given to the experimenters, and the correlation between the correct answer result and the EEG data was learned with a machine learning algorithm and the predictive model was evaluated.. Result - In model performance evaluation, both artificial neural networks(ANNs) and support vector machines(SVMs) showed high accuracy of more than 91%. Conclusion - This research provides some modules of personalized adaptive learning systems that can more efficiently complete by designing a PEF system for real-time learning achievement prediction and learning motivation through an adaptive learning system based on real-time EEG analysis of learners. The implication of this initial research is to verify hypothetical situations for the development of an adaptive learning system through EEG analysis-based learning achievement prediction.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.547-549
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• 2021

인공지능 분석에서 모델을 만들고 이를 검증하는 과정은 이미 생성된 데이터를 가지고 수행하는 Batch Processing이기에 연산 처리시간이 필요한 작업이다. 우리는 주식이나 국방 정보와 같은 실시간으로 발생하는 데이터를 바로 앞에서 발생한 데이터를 가지고 실시간으로 모델을 세우고 검증하여 예측하는 것이 필요하다. 이를 위한 해결책으로, 인공지능 모델링 작업에 필요한 데이터를 시간 처리 순으로 분할하고 데이터를 여러 프로세스에서 분산 처리하는 기법을 적용하여 해결하였다.

• Spatial Information Research
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• 제11권1호
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• pp.41-60
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• 2003

책자형태의 대학시설물 도면에서 공간정보의 부정확, 도면의 유지보수의 한계, 현장에서 유지보수 등 작업과 GIS-DB구축간에 이원화된 작업으로 인한 경제적 비효용 등이 문제점으로 지적되어왔다 본 연구에서는 이러한 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 시설물 도면을 현장 실무자가 작업현장에서 실시간으로 입·출력하는 시스템의 도입가능성을 평가하고자 하였다. 제안된 기법은 무선 네트워크, 이동 컴퓨팅 등의 최근 정보 통신 환경의 변화 동향을 바탕으로 PDA를 기반으로 하여 작업현장에서 도면을 수정·갱신할 수 있는 실시간 Mobile GIS를 상정하였다. 구축된 시스템을 평가하기 위한 기준에는 다양한 관점이 있을 수 있으나 본 연구에서는 대학시설물 관리자가 기존의 시스템에서 직면한 문제를 해소할 수 있는 지 여부에 주안점을 두고 3종류의 품질 평가기준이 도출되었다: (1) 데이터 검색 (2) 공간분석 (3) 실시간 데이터 갱신. 실제 서비스를 수행하면서 평가기준에 의거 시스템의 가능성을 검증하여 보았다. 본시스템을 이용함으로써 현지 작업인력이 시설물 점검 등 관련업무에서 보다 정확한 위치정보를 확보할 수 있게 되었다. 아울러 작업과정에서 다양한 도면을 실시간으로 직접 확인하여 현재 시설물 상황과 비교함으로서 시설물의 시·공간적 변화 추이를 반영한 공간분석이 이루어질 수 있었다. 또한 이동 컴퓨팅에 의거한 시스템을 통해 작업현장에서 실시간으로 GIS 데이터베이스를 구축할 수 있게 되었다. 본 연구는 실제적인 실시간 Mobile GIS 도입을 위한 개념 및 요구 사항, 구조, 동작 모델에 대해 향후 무선통신 등 관련 기술이 일반화되었을 경우를 대비한 기초연구를 수행하였다는데 큰 의의가 있을 것이다. 본 연구가 전통적인 책자도면 기반의 대학시설물 관리의 한계를 극복할 수 있는 계기가 되어 적은 인력과 예산으로도 대학시설물에 대하여 표준화된 실시간 GIS구축에 중요한 참고자료가 될 수 있을 것으로 사료된다.

• 전기학회논문지
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• 제57권11호
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• pp.2080-2085
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• 2008

KEPCO's AMR (Automatic Meter Reading) is a system that performs the real-time inspection and management of the 15-minute load profile of electric power consumption through a wired and/or wireless network such as CDMA. It has been utilized widely for real-time collection and data analysis. So far, KEPCO has focused on establishing wireless networks using CDMA and collecting data in real time but failed to consider sufficiently performances that can improve the quality of the original data required in terms of data utilization as well as establish the summary information. In this paper, we are going to show the functions that improve data quality by recording the final renewal time of any erroneous data and maintaining such data lists to use them in the rebuilding of summary information. The goals are to reduce any load applied mainly on the DBMS (Database Management System) of AMR, to enable the real-time performance of establishment in the summary information, and to obtain high-quality inspection data. The performance evaluation result has revealed a 10-fold improvement compared to the traditional disk-based DBMS system when the summary information is established.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.317-322
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• 2019

본 연구는 데이터의 실시간 수집/분석/처리를 위한 빅데이터 기반, 데이터 자산의 창의적 분석과 유통단계를 실시간으로 측정할 수 있는 IoT 기반 지능형 처리시스템을 개발한다. 모바일 단말은 제공된 디바이스의 SDK를 이용하여 특정지역 해산물 생산유통소비에 대한 데이터 정보를 측정한다. 측정된 정보를 oneM2M 프로토콜을 이용하여 해산물 생산에 필요한 각종 정보를 제공하고 DB Server, 관리자가 UI를 이용하여 시스템을 관리할 수 있는 체계를 구현한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.338-341
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• 2005

In this paper, a real-time communication method using a PICNET-NP(Plant Instrumentation and Control Network for Nuclear Power Plant) is proposed with an analysis of the control network requirements of DCS (Distributed Control System) in nuclear power plants. The method satisfies deadline in case of worst data traffics by considering aperiodic and periodic real-time data and others. In addition, the method was used to analyze the data characteristics of the DCS in existing nuclear power plant. The result shows that use of this method meets the response time requirement(100ms).