• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권5호
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• pp.867-874
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• 2023

In this paper, a wireless communication-based sensor data monitoring device with an explosion-proof (Exd IIC) case was implemented to enable installation at explosion-risk industrial sites such as plants. In existing industrial plant sites, most of the temperature sensors and vibration and impact sensors are wired up to several kilometers, which takes a lot of time and money to bury long pipes and cables. In addition, there are not many cases where some wireless devices have been applied to actual plant industry sites due to communication quality problems. Therefore, in order to solve this problem, zigbee mesh wireless communication was applied to provide high reliability wireless communication quality to industrial plant sites, and the time and cost incurred in new or additional installation of sensors could be greatly reduced. In particular, in the event of loss or error of some wireless communication devices, the communication network is automatically bypassed or recovered to enable real-time data monitoring.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.476-479
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• 2008

Wireless Sensor Network typically incorporates various real time applications that must meet timing constraints under severe resource limitations. Due to the high data rate and burst traffic for that type of applications, occurrence of congestion is very common. Ensuring the end-to-end deadline under congested scenario is quite challenging. In this paper we propose a hop-by-hop rate control algorithm which avoids the congestion as well as ensures that the real time traffic will meet the end-to-end deadline by guaranteeing the meeting of local deadline at intermediate hop. Finally, simulation has demonstrated the effectiveness of our approach.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.25-27
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• 2022

최근 4차 산업의 발전으로 대기오염 등의 환경문제가 심각해지고 있으며, 특히 산업현장에서 대기오염 물질이 많이 발생한다. 대기오염 물질은 다양한 종류가 있으며, 그 중 일산화탄소는 산업현장에서 발생하는 화재의 요소에 필수적으로 존재하기 때문에 실시간으로 모니터링 가능해야 한다. 또한 대기오염 물질 이외의 여러 환경요소들도 실시간으로 계측 가능한 원격 모니터링 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 산업현장의 환경을 원격으로 계측하기 위하여 무선통신을 이용한 모니터링 시스템을 제안한다. 제안한 모니터링 시스템은 센서부의 일산화탄소센서, 가연성가스센서, 온습도센서, 불꽃감지센서 등을 이용하여 데이터를 송신부의 아두이노에 수집한 후, 지그비를 이용하여 수신부로 전송한다. 전송한 데이터는 수신부 라즈베리파이의 데이터베이스에 저장하고, 저장한 데이터는 모니터링 시스템을 통하여 실시간 모니터링이 가능하다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제47권2호
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• pp.10-20
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• 2024

In recent automated manufacturing systems, compressed air-based pneumatic cylinders have been widely used for basic perpetration including picking up and moving a target object. They are relatively categorized as small machines, but many linear or rotary cylinders play an important role in discrete manufacturing systems. Therefore, sudden operation stop or interruption due to a fault occurrence in pneumatic cylinders leads to a decrease in repair costs and production and even threatens the safety of workers. In this regard, this study proposed a fault detection technique by developing a time-variant deep learning model from multivariate sensor data analysis for estimating a current health state as four levels. In addition, it aims to establish a real-time fault detection system that allows workers to immediately identify and manage the cylinder's status in either an actual shop floor or a remote management situation. To validate and verify the performance of the proposed system, we collected multivariate sensor signals from a rotary cylinder and it was successful in detecting the health state of the pneumatic cylinder with four severity levels. Furthermore, the optimal sensor location and signal type were analyzed through statistical inferences.

• 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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• 제51권5호
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• pp.203-211
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• 2002

In this paper, the implementation of a new AF(Automatic Focusing) system for a digital still camera is introduced. The proposed system operates in real-time while adjusting focus after the measurement of distance to an object using a passive sensor, which is different from a typical method. In audition, measurement errors were minimized by using the data acquired empirically, and the optimal measuring time was obtained using EV(Exposure Value) which is calculated from CCD luminance signal. Moreover, this system adopted an auxiliary light source for focusing in absolute dark conditions, which is very hard for CCD image Processing. Since this is an open-loop system adjusting focus immediately after the distance measurement, it guarantees real-time operation. The performance of this new AF system was verified by comparing the focusing value curve obtained from AF experiment with the one from the measurement by MF(Manual-Focusing). In both case, edge detector was used for various objects and backgrounds.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제7권4호
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• pp.75-83
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• 2018

Predictive IoT Sensor Algorithm is a technique of data science that helps computers learn from existing data to predict future behaviors, outcomes, and trends. This algorithm is a cloud predictive analytics service that makes it possible to quickly create and deploy predictive models as analytics solutions. Sensors and computers collect and analyze data. Using the time series prediction algorithm helps to predict future temperature. The application of this IoT in industrial environments like power plants and factories will allow organizations to process much larger data sets much faster and precisely. This rich source of sensor data can be networked, gathered and analyzed by super smart software which will help to detect problems, work more productively. Using predictive IoT technology - sensors and real-time monitoring - can help organizations exactly where and when equipment needs to be adjusted, replaced or how to act in a given situation.

• ETRI Journal
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• 제45권4호
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• pp.603-614
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• 2023

Advancements in remote medical technologies and smart devices have led to expectations of contactless rehabilitation. Conventionally, rehabilitation requires clinicians to perform routine muscle function assessments with patients. However, assessment results are difficult to cross-reference owing to the lack of a gold standard. Thus, the application of remote smart rehabilitation systems is significantly hindered. This study analyzes the factors affecting the real-time evaluation of muscle function based on biometric sensor data so that we can provide a basis for a remote system. We acquired real clinical stroke patient data to identify the meaningful features associated with normal and abnormal musculature. We provide a system based on these emerging features that assesses muscle functionality in real time via streamed biometric signal data. A system view based on the amount of data, data processing speed, and feature proportions is provided to support the production of a rudimentary remote smart rehabilitation system.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제35권1호
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• pp.21-33
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• 2008

고정 싱크 로드를 갖는 무선 센서 네트워크에서 싱크 주변 무선 센서 노드들은 배터리 에너지가 급속히 소모되는 문제를 발생시킨다. 이를 해결하기 위하여 모바일 싱크를 사용하여 데이타 수집을 하므로 무선 센서 노드들의 에너지 소모를 분산시키는 기법들에 대한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 모바일 싱크는 움직이는 특성을 가지고 있으므로 모바일 싱크를 사용할 경우에는 각 센서노드들로부터 균등한 양의 데이타를 수집하기 위한 데이타 수집 스케줄링이 필요하다. 실시간적 특성을 만족시켜야하는 무선 센서 네트워크의 응용 환경에서는 균등치 못한 데이타 수집은 긴급한 사건들에 대한 처리가 가능하지 않게 한다. 본 논문에서는 모바일 싱크를 이용한 센서 네트워크에서 무선 센서 노드들로부터 균등한 데이타 수집을 위한 데이타 가중치 기반 스케줄링 기법을 제안한다 제안된 기법은 센서 노드들이 모바일 싱크와의 통신범위 안에 남아있을 수 있는 시간과 각각의 무선 센서 노드들이 모바일 싱크에게 전송한 데이터양을 스케줄링의 기준으로 사용한다. 실험을 통하여 모바일 싱크를 갖는 무선 센서 네트워크에서 제안된 기법과 기존의 데이타 수집 방법들의 성능을 평가한다. 실험 결과는 제안된 기법이 무선 센서 노드들로 부터의 데이타 수집에 있어서 가장 균등 데이타 수집을 수행함을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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• pp.660-665
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• 1993

Neural networks are used in the framework of sensorbased tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD ( an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple backpropagation networks one of which is selected according to which division (corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very fast training and processing implementation required for real time control.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.51-56
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• 2013

센서 네트워크에서는 데이터의 실시간 처리가 중요한 요소 중의 하나이다. 각 노드들이 감지한 데이터들은 정해진 시간 내에 전송 되어야만 필요한 시기에 정확한 처리가 가능하다. 따라서 노드들이 데이터를 정해진 시간 내에 제대로 전달하고 있는가를 점검하는 것은 매우 중요하다. 최근 리얼타임 임베디드 시스템이 점점 더 정확해져서 신뢰성 있고 정교한 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 임베디드 시스템의 본래의 복잡함 때문에 물리세계에서의 예측의 어려움과 안전한 설계의 어려움은 런타임에서 시스템 제약사항에 위배되는 것과 예상치 못한 상황을 야기시키는 원인이 된다. 각 노드들이 감지한 데이터를 정해진 시간 내에 전달해야 필요한 시기에 적합한 처리가 가능하기 때문에 본 논문에서는 데이터 전송시간에 대한 모니터링을 통하여 센서 네트워크에 존재하는 노드들이 허용시간 범위 내에서 서버로 데이터를 전송하고 있는가를 확인하기 위한 데이터 전송시간 분석 시스템을 구현 하였다. 시스템 구현을 위하여 데이터 전송시간 분석을 위한 절차를 제시했고, 제시한 절차에 따라 전송시간을 분석하기 위해 필요한 시간차 분석 방법, 데이터 송수신 시간 수집 방법 및 데이터 전송시간 계산 방법을 제시했다.