Water resource can be examined using biological sensors. Algae has been one of the biological sensors used to evaluate and monitor the water pollution. The monitoring system, however, could determine whether the examined water was safe or not. It needs additional expensive chemical test to figure out the cause of the water pollution. In this study, an endeavor is given to identify the toxicant in the water using the shape of the chlorophyll fluorescence induction curve(FIC) from algae using monitoring system. Fundamental curves are obtained from the experiments with specified amount of toxicant. Baysian method is utilized to determine the unknown toxicant in the water by comparing it with the fundamental curves. The results shows that the proposed method works fairly well.
Water resource can be examined using biological sensors. Algae has been one of the biological sensors used to evaluate and to monitor the water pollution. The monitoring system, however, has not been used to determine what kind of the toxicological substance is in the water. It needs additional expensive chemical test to figure out the cause of the water pollution. In this study, an endeavor is made to identify the toxicant in the water using the shape of the chlorophyll fluorescence induction curve(FIC) from algae using monitoring system. Fundamental curves are obtained from the experiments with specified amount of toxicant. Baysian method is utilized to determine the unknown toxicant in the water by comparing it with the fundamental curves. The results shows that the proposed method works fairly well.
The 5th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.188-195
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2013
Construction operations generate a significant amount of air pollutant emissions, including carbon emissions. The environmental performance of construction operations is closely relevant to the operational efficiency of each resource employed, which indicates how efficiently each resource (e.g., construction equipment) is utilized. In this context, monitoring the operational efficiency of construction equipment provides key information in managing and improving the environmental performance and productivity of construction operations. In this paper, we report our efforts to measure the operational efficiency of construction equipment, using low-cost accelerometers. An experimental study and real-world case studies are conducted to demonstrate the feasibility of the proposed approach. The results have shown the potential of this approach as an economically feasible means of monitoring the environmental performance of construction operations.
최근, IT 기반의 환경은 웹서비스의 플랫폼의 변화, 클라우딩 컴퓨팅환경으로의 진화, 스마트 시장의 저변확대로 급속히 변화되고 있는 실정이다. 이와 함께 모니터링 개발 환경도 급속히 변화되고 있다. 이에, 사용자 정의가 가능한 SaaS기반의 모니터링 제공 서비스가 요구된다. 다양한 모니터링 환경을 지원하고 관리자가 요구한 자원 정보를 사용하고 있는 향상된 모니터링 프레임워크로써 클라우딩 컴퓨팅 환경의 SaaS 플랫폼의 고성능 저비용 클러스터 관리 시스템이 가능한 클라우딩 컴퓨팅 시스템이 요구된다. 그리하여 본 연구의 목표는 클라우딩 컴퓨팅 환경의 SaaS 기반 플랫폼의 효율적이고 사용자 정의 가능한 모바일 인터페이스를 가진 3D 뷰어가 제공되는 모니터링 시스템을 제공하는 것이다.
The Underground pipeline facility is a general but most important facility in modern world, but its maintainability has been left behind. An automated and intelligent management technology is needed to prevent the wast of social resource and security. In this paper, we introduce Pipeline Health Monitoring(PHM) with Ubiquitous Sensor Network(USN) for inexpensive structure safety monitoring system, and improve its utility by inventing the advanced impedance converter.
최근의 개인 휴대 장치들의 급속한 발전에 힘입어 pervasive computing 환경은 인프라 시스템의 제약에서 벗어나 개인 장치들의 협력에 의해서 상황에 맞는 서비스를 제공 받을 수 있도록 변하고 있다. 하지만 이러한 ad hoc pervasive 환경은 기존의 스마트 스페이스에서 보다 동적인 변화가 더욱 많은 환경이기 때문에 pervasive computing을 위한 기능들 중에서도 자원 관리가 가장 중요한 역할을 해야 한다. Pervasive computing 환경에서 자원 관리는 자원 모니터링(Resource Monitoring), 자원 발견(Resource Discovery), 자원 할당(Resource Allocation), 자원 적응(Resource Adaptation)의 4가지의 주요 기능으로 구분 될 수 있고, 동적인 변화가 많은 환경에서는 무엇보다도 자원 모니터링이 가장 중요시 되어야 한다. 자원 모니터링에서 정보의 수집은 pull이나 push 방식으로 이루어질 수 있는데, pull 방식은 사용자 요구에 맞춰 요구 했을 때의 가장 최신의 정보를 모아 줄 수 있다. 따라서 이는 자원 발견에 가장 적합하지만 언제 정보 수집을 요청할지는 정보 소비자의 입장에서는 알 수 없기 때문에 push 방식이 다른 여러 기능들을 지원하기 위해서 보다 적절하다. 하지만 대부분의 push 방식은 주기적으로 자신의 정보를 광고하는 방식으로 이루어 진다. 하지만 상황 적응(adaptation)입장에서 봤을 때 특정 수준의 민첩성을 요구하기 위해서는 광고주기를 조절 해야 하고, 이때 필요 이상으로 네트워크의 사용량을 늘릴 수 있다. 뿐만 아니라 변화가 많은지 적은지 등의 각 단말의 상황은 무시된 채 모든 단말들이 동일한 주기로 정보를 광고한다. 이러한 문제점을 해결 하기 위해서 본 논문은 자원 정보 제공자의 상황을 고려한 자원 정보 광고 기법을 제안한다.
본 연구에서는 대규모 과학계산 컴퓨팅센터를 위한 모바일 모니터링 기술을 개발하였다. 일반적으로 대규모 과학계산 컴퓨팅센터에는 수많은 노드들이 존재하는데, 각 노드에서 생성되는 시스템 자원정보를 최상위 계층에서 모두 모니터링 하는 방법은 오버헤드가 크고 확장성(scalability)에 제약이 있다. 따라서, 본 연구에서는 각 계층간 정보를 요약(summarizing) 전달함에 의하여 확장성을 향상한 모니터링 기술을 제안하고 프로토타입 시스템을 구현한다. 또한, 모바일 스마트 기기에서 활용할 수 있는 HTML5 기술을 활용한 모바일 모니터링 시스템 기술을 소개한다.
This study presents a R&D performance monitoring system (RDMS) that is applicable for managing nuclear program in KAERI. The prime goal of RDMS is to furnish project manager with reliable and accurate information on status of progress, performance and resource allocation, and attain traceability and visibility of project implementation for effective project management. In this study, the work breakdown structure (WBS) as the governing factor for integration of scope, schedule, resource data was derived, and the above parameters were loaded personal computer. A RDMS is comprised of about 12,000 R&D activities of the 16 goverment-led projects. The Primavera software was used to monitor the progress, evaluate the performance and analyze the resource distribution to activities.
Internet service has widely used in office automation such as, manufacturing management purchase, and material resource. Nowadays, factory automation and shop floor control system including CAD/CAM department need a web based monitoring and diagnosis to achieve global collaboration and tole-service. This raper deal with design of web based remote monitoring and diagnosis system which concerned with open architecture controller for machine tool.
Recently, artificial intelligence techniques have been widely used in the computer science field, such as the Internet of Things, big data, cloud computing, and mobile computing. In particular, resource management is of utmost importance for maintaining the quality of services, service-level agreements, and the availability of the system. In this paper, we review and analyze various ways to meet the requirements of cloud resource management based on artificial intelligence. We divide cloud resource management techniques based on artificial intelligence into three categories: fog computing systems, edge-cloud systems, and intelligent cloud computing systems. The aim of the paper is to propose an intelligent resource management scheme that manages mobile resources by monitoring devices' statuses and predicting their future stability based on one of the artificial intelligence techniques. We explore how our proposed resource management scheme can be extended to various cloud-based systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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