본 논문은 ATM망에서의 실시간 서비스 중인 트래픽 추출 시 서비스의 중단, 시간 및 장소 제약 둥의 문제를 해결하기 위한 장치 개발에 대해 연구한 것으로 이 시스템의 특징은 원격으로 제어가 가능하며 서비스 중인 모든 회선에 대해 절단 없이 실시간 트래픽을 추출할 수 있다. 또한, 회선의 상태 감시를 통한 운용의 효율성을 증대할 수 있고, 고가의 측정 장비를 최소화하여 회선 상태 감시 및 유지 보수에 드는 비용의 절감 효과를 창출할 수 있다. 본 논문은 시스템 설계 시 고려된 요구사항, 모듈 구조, 동작 특성 등을 포괄적으로 다루었으며 제어에 필요한 기능 및 명령어들을 포함하고 있다. 이 연구 결과는 KT전화국에 설치하여 동작에 대한 안정성, 신뢰성 등을 시험하였고 그 결과 특별한 문제없이 사용할 수 있음이 검증되었으며 비용 절감 측면의 모듈 구조 개선을 추진하고 있다.
There is an increasing interest in condition-based maintenance for the prevention of economic loss due to failure. Moreover, immense research is being carried out in related technologies in the field of construction machinery. In particular, data-based failure diagnosis methods that employ AI (machine & deep learning) algorithms are in the spotlight. In this study, we have focused on the failure diagnosis and mode classification of reduction gear of excavator's travel device by using the AI algorithm. In addition, a remote monitoring system has been developed that can monitor the status of the reduction gear by using the developed diagnosis algorithm. The failure diagnosis algorithm was performed in the process of data acquisition of normal and abnormal under various operating conditions, data processing and analysis by the wavelet transformation, and learning. The developed algorithm was verified based on three-evaluation conditions. Finally, we have built a system that can check the status of the reduction gear of travel devices on the web using the Edge platform, which is embedded with the failure diagnosis algorithm and cloud.
The Amazon River basin is one of the largest basins in the world, and its ecosystem is vital for biodiversity, hydrology, and climate regulation. Thus, understanding the hydrometeorological process is essential to the maintenance of the Amazon River basin. However, it is still tricky to monitor the Amazon River basin because of its size and the low density of the monitoring gauge network. To solve those issues, remote sensing products have been largely used. Yet, those products have some limitations. Therefore, this study aims to do bias corrections to improve the accuracy of Satellite Precipitation Products (SPPs) in the Amazon River basin. We use 331 rainfall stations for the observed data and two daily satellite precipitation gridded datasets (CHIRPS, TRMM). Due to the limitation of the observed data, the period of analysis was set from 1st January 1990 to 31st December 2010. The observed data were interpolated to have the same resolution as the SPPs data using the IDW method. For bias correction, we use convolution neural networks (CNN) combined with an autoencoder architecture (ConvAE). To evaluate the bias correction performance, we used some statistical indicators such as NSE, RMSE, and MAD. Hence, those results can increase the quality of precipitation data in the Amazon River basin, improving its monitoring and management.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권4호
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pp.1276-1295
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2023
Sensor networks are now an essential aspect of wireless communication, especially with the introduction of new gadgets and protocols. Their ability to be deployed anywhere, especially where human presence is undesirable, makes them perfect choices for remote observation and control. Despite their vast range of applications from home to hostile territory monitoring, limited battery power remains a limiting factor in their efficacy. To analyze and transmit data, it requires intelligent use of available battery power. Several studies have established effective routing algorithms based on clustering. However, choosing optimal cluster heads and similarity measures for clustering significantly increases computing time and cost. This work proposes and implements a simple two-phase technique of route creation and maintenance to ensure route reliability by employing nature-inspired ant colony optimization followed by the fuzzy decision engine (FDE). Benchmark methods such as PSO, ACO and GWO are compared with the proposed HRCM's performance. The objective has been focused towards establishing the superiority of proposed work amongst existing optimization methods in a standalone configuration. An average of 15% improvement in energy consumption followed by 12% improvement in latency reduction is observed in proposed hybrid model over standalone optimization methods.
Sofia Coloma;Paul Espinosa Peralta;Violeta Redondo;Alejandro Morono;Rafael Vila;Manuel Ferre
Nuclear Engineering and Technology
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제55권11호
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pp.4191-4203
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2023
Robotics applications are greatly needed in hazardous locations, e.g., fusion and fission reactors, where robots must perform delicate and complex tasks under ionizing radiation conditions. The drawback is that some robotic parts, such as active electronics, are susceptible to radiation. It can lead to unexpected failures and early termination of the robotic operation. This paper analyses the ionizing radiation effect from 0.09 to 1.5 Gy/s in robotic components (microcontrollers, servo motors and temperature sensors). The first experiment compares the performance of various microcontroller types and their actuators and sensors, where different mitigation strategies are applied, such as using Radiation-Hardened (Rad-Hard) microcontrollers or shielding. The second and third experiments analyze the performance of a 3-Degrees of Freedom (DoF) robotic arm, evaluating its components' responses and trajectory. This study enhances our understanding and expands our knowledge regarding radiation's impact on robotic arms and components, which is useful for defining the best strategies for extending the robots' operational lifespan, especially when performing maintenance or inspection tasks in radiation environments.
Smart hospitals involve the use of recent ICT (information and communications technology) technologies to improve healthcare access, efficiency, and effectiveness. Standardization in smart hospital technologies is crucial for interoperability, scalability, policy formulation, quality control, and maintenance. This study reviewed relevant international standards for smart hospitals and the organizations that develop them. Specific attention was paid to robotics in smart hospitals and the potential for standardization in this area. The study used online resources and existing standards to analyze technologies, standards, and practices in smart hospitals. Key technologies of smart hospitals were identified. Relevant standards from ISO (International Organization for Standardization) and IEC (International Electrotechnical Commission) were mapped to each core technology. Korea's leadership in smart hospital technology were highlighted. Approaches for standardizing smart hospitals were proposed. Finally, potential new international standard items for robotics in smart hospitals were identified and categorized by function: sampling, remote operation, delivery, disinfection, and movement tracking/contact tracing. Standardization in smart hospital technologies is crucial for ensuring interoperability, scalability, ethical use of artificial intelligence, and quality control. Implementing international standards in smart hospitals is expected to benefit individuals, healthcare institutions, nations, and industry by improving healthcare access, quality, and competitiveness.
해양에서의 파랑관측은 부이나 압력계 등을 이용하여 수면변위를 관측하는 직접관측방법과 Radar를 이용하여 관측하는 원격관측방법으로 구분된다. 직접관측방법은 정확도가 높지만, 악기상 시 파손 및 유실 위험이 크며 외해 설치 시 많은 유지 보수비용이 필요하다는 단점을 가지고 있다. 반면 Radar와 같은 원격관측방법은 장비를 육지에 계류하여 유지관리가 용이하지만 직접관측방법과 비교하면 정확도가 다소 낮은 단점이 있다. 본 연구에서는 원격파랑관측자료의 품질을 개선하기 위해 독도에 설치되어 운영 중인 MIROS Wave and Current Radar(MWR) 관측자료의 수집 및 분석을 하였으며, 이를 기상청에서 운영 중인 해양파고부이(CWB)의 관측자료와 비교하였다. 그리고 MWR 관측자료의 품질을 개선하기 위해 1) MIROS사에서 개발한 필터(Reduce Noise Frequency, Phillips Check, Energy Level Check)의 복합적인 사용(최적필터; Optimal Filter), 2) OOI(Ocean Observatories Initiative)에서 개발한 Spike Test 알고리즘(Spike Test) 그리고 3) 유의파고-주기 관계식을 이용한 새로운 필터(H-Ts QC)를 사용하여 신뢰도가 낮은 이상자료(Noise; 시계열 자료 중 급격하게 자료가 발산하여 정상자료가 아닌 것으로 판단되는 자료)의 제거 및 보정을 수행하였다. 결과적으로 3가지의 품질관리기법을 적용한 MWR의 파랑관측자료는 유의파고에 대해서는 일정 부분 신뢰도를 가지지만 유의파주기에서는 여전히 오차가 존재하며 이에 대한 개선이 요구된다. 또한, MWR의 파랑관측자료는 3 m 이상의 고파랑에서는 CWB와 다소 양상이 달라지는 한계가 발생하므로 이를 위한 장기간의 원격파랑관측 자료의 수집과 분석, 그리고 필터 개발 등에 관한 지속적인 연구가 필요하다.
낙동강 하굿둑의 주요 기능인 염수피해 방지와 홍수 배제를 효과적으로 수행하기 위하여, 주요 지점의 하천 수위 변화를 감시하여 하굿둑 수문(水門) 운영에 신속히 반영할 수 있도록 하천수위감시시스템을 구축하였다. 하굿둑 운영에 직접 영향을 미치는 낙동강 본류 3개 지점에 PLC와 공중통신망을 이용하여 시스템을 구축하고, 하굿둑 통합운영시스템과 연계하였다. PLC를 활용하여 안정성과 범용성을 확보하고 유지관리의 편의성을 제고할 수 있었다. 전원 제어장치를 설치하여 경고장 발생 시 원격에서 신속히 조치를 취한 뒤, 초기화할 수 있도록하여 현장까지의 출동 횟수를 대폭 감소시킬 수 있었다. 현장 데이터 저장 기능을 추가하여, 통신망 이상 등으로 데이터가 센터로 전송되지 못할 경우를 대비하였으며, 통신망은 공중통신망인 ADSL(FTTH)을 이용하여 경제성을 고려하였고, CDMA(M2M)를 보조망으로 구성하여 이중화하였다. 공중통신망의 보안 취약성을 보완하기 위하여 전용망과 같은 효과를 볼 수 있도록 VPN을 각각 설치하고, 가상사설망을 통하여 센터와 관측국이 통신하도록 하였다. 일반적으로 하천 수위관측국에는 목적에 따라 전용의 원격터미널을 이용하고 있으나, 본 사례는 범용적인 PLC를 이용하여 개방적 구조의 시스템을 구축함으로써, 향후 유역통합물관리에 대비하여 여러시스템간의 인터페이스와 유지관리의 용이성, 보안성, 경제성을 고려한 모델이라는 점에 의의가 있다.
본 논문에서는 국가기상위성센터에서 진행 중인 '한국형 기상 환경 위성영상처리 기본체계' 구축을 위한 위성영상처리 시스템 아키텍처를 제안한다. 위성영상처리 기본 체계는 위성영상의 수신, 처리, 저장, 배포의 기본적인 기능을 갖는다. 그런데 기존 시스템은 향후 개발될 다양한 위성 및 처리 시스템을 수용하기에는 시스템 통합과 유지보수 측면에서 문제점이 있었다. 현재 운영 중인 시스템의 문제점을 해결하고, 향후 개발될 다양한 위성 및 처리 시스템을 수용할 수 있도록 시스템 아키텍처는 설계되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 위성영상 처리 기본 체계의 주요 아키텍처 드라이버를 변경가능성, 상호운영성, 확장성, 재사용성, 플랫폼 독립성으로 도출하고 각 아키텍처 드라이버를 달성할 수 있도록 시스템 아키텍처를 설계하였다. 이를 통해 기존 시스템이 갖고 있는 통합 시스템 관리, 시스템 간 의존성 문제, 데이터 관리의 문제를 해결할 수 있을 것이다. 또한 향후 시스템에 대한 유지보수와 새로운 시스템의 도입 시에도 쉽게 변경하고 통합할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 하천 유역의 정비사업 전 후의 토양유실위험도를 비교하기 위하여 GIS 및 디지타이징 자료를 토대로 수정범용토양유실공식(RUSLE)을 활용하여 분석하였다. 토양유실량을 파악하기 위하여 토지피복지도, 지형도, 토양도, 강수량 등의 자료들을 이용하였으며, 금호강 유역의 수변지역을 범위로 디지타이징한 후, 유역을 행정구역 단위로 분할하여 분석하였다. 하천 정비 전('8)과 후('16)로 토양유실이 전혀 일어나지 않는 지역(클래스 1)에서 심하게 일어나는 지역(클래스 5) 등 총 5단계로 구분하여 분석한 결과, 사업('16) 후 전체지역에 대하여 1, 5 클래스는 감소, 2~4 클래스는 증가한 것으로 나타났다. 대구와 영천은 5 클래스의 면적이 감소하였고, 경산은 5 클래스의 지역이 존재하지 않았다. 이러한 원인은 공원조성과 인공시설물 확대, 농경지 감소 등으로 인하여 5 클래스의 지역이 감소한 것으로 판단되며, 수변지역의 준설 및 공원조성을 위한 하안선 단순화는 하천 유량 및 유속에 의한 토양유실량 증가가 일어난 것으로 추정된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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