Background: Monitoring and control of PM2.5 are being recognized as key to address health issues attributed to PM2.5. Availability of low-cost PM2.5 sensors made it possible to introduce a number of portable PM2.5 monitors based on light scattering to the consumer market at an affordable price. Accuracy of light scatteringe-based PM2.5 monitors significantly depends on the method of calibration. Static calibration curve is used as the most popular calibration method for low-cost PM2.5 sensors particularly because of ease of application. Drawback in this approach is, however, the lack of accuracy. Methods: This study discussed the calibration of a low-cost PM2.5-monitoring device (PMD) to improve the accuracy and reliability for practical use. The proposed method is based on construction of the PM2.5 sensor network using Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol and web query of reference measurement data available at government-authorized PM monitoring station (GAMS) in the republic of Korea. Four machine learning (ML) algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbors, random forest, and extreme gradient boosting were used as regression models to calibrate the PMD measurements of PM2.5. Performance of each ML algorithm was evaluated using stratified K-fold cross-validation, and a linear regression model was used as a reference. Results: Based on the performance of ML algorithms used, regression of the output of the PMD to PM2.5 concentrations data available from the GAMS through web query was effective. The extreme gradient boosting algorithm showed the best performance with a mean coefficient of determination (R2) of 0.78 and standard error of 5.0 ㎍/㎥, corresponding to 8% increase in R2 and 12% decrease in root mean square error in comparison with the linear regression model. Minimum 100 hours of calibration period was found required to calibrate the PMD to its full capacity. Calibration method proposed poses a limitation on the location of the PMD being in the vicinity of the GAMS. As the number of the PMD participating in the sensor network increases, however, calibrated PMDs can be used as reference devices to nearby PMDs that require calibration, forming a calibration chain through MQTT protocol. Conclusions: Calibration of a low-cost PMD, which is based on construction of PM2.5 sensor network using MQTT protocol and web query of reference measurement data available at a GAMS, significantly improves the accuracy and reliability of a PMD, thereby making practical use of the low-cost PMD possible.
IoT (Internet of Things) systems are based on heterogeneous hardware systems of different types of devices interconnected each other, ranging from miniaturized and low-power wireless sensor node to cloud servers. These IoT systems composed of heterogeneous hardware utilize data sets collected from a particular set of sensors or control designated actuators when needed using open APIs created through abstraction of devices' resources associated to service applications. However, previously existing IoT services have been usually developed based on vertical platforms, whose sharing and exchange of data is limited within each industry domain, for example, healthcare. Such problem is called 'data silo', and considered one of crucial issues to be solved for the success of establishing IoT ecosystems. Also, IoT services may need to dynamically organize their services according to the change of status of connected devices due to their mobility and dynamic network connectivity. We propose a way of dynamically composing IoT services under the concept of WoT (Web of Things) where heterogeneous devices across different industries are fully integrated into the Web. Our approach allows developers to create IoT services or mash them up in an efficient way using Web objects registered into multiple standardized horizontal IoT platforms where their resources are discoverable and accessible. A Web-based service composition tool is developed to evaluate the practical feasibility of our approach under real-world service development.
최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술에 대한 관심이 하드웨어, 통신, 데이터베이스 등의 다양한 분야에서 매우 높게 나타나고 있음에 따라 무선 센서 네트워크에 대한 연구가 활기를 띠고 있다. 특히 최근에 새로 보급되는 스마트 센서들은 각 센서 노드들이 정보를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있어, 이에 따른 데이터 처리 역시 중요한 이슈로 부각되고 있다. 본 논문에서는 이동 경로를 주행할 수 있는 라인트레이서를 설계 및 구현하여 쿼리 프로세싱 시스템인 TinyDB를 활용해서 라인트레이서에 센서 노드를 탑재하여 이동 경로 주변의 데이터를 수집하였고, 정지해 있는 특정한 위치에서의 데이터와 비교하였으며, 수집된 데이터를 저장하여 웹 서버에서 나타내었다. 또한 사용자의 편의를 위해 임베디드 보드에서 웹 서버로의 접근을 통해서 터치 식으로 쉽게 데이터를 볼 수 있도록 구현하였다.
온실을 통해 시설원예작물을 재배하는 대대수의 농업인들은 병해충의 예측, 진단 및 방제에 큰 관심을 가지고 있으며, 특히 농가에서는 병해충 관리 문제가 생산량과 품질에 직결되는 가장 큰 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 토양 및 환경 센서를 이용하여 무선 센서 네트워크를 구성하고 이를 토대로 온실 내의 작물의 병해충에 대한 조기 예측 및 관리를 가능하게 하는 멀티미디어 병해충 예측 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 시스템은 기존 고가의 PLC 장비에 비해 온실 내에 무선 센서 네트워크를 형성하여 효율적으로 병해충정보를 데이터베이스화하고 토양 및 온도, 습도, 조도와 같은 다양한 환경 정보를 수집할 수 있다. 아울러 시스템의 수행성을 검증하기 위해 가상 온실 모형을 제작한 후, 모형에 토양 및 환경 센서의 시스템 구성요소를 구성하여 각 플랫폼(Desktop, Web, PDA)별 GUI를 구현하여 온실상태에 따라 병해충 예측 및 관리가 가능한 수행 결과를 보였다. 마지막으로 제안한 시스템을 이용하여 온실 작물의 병해충 예측 관리가 다양한 플랫폼에서 잘 동작함을 확인할 수 있었다.
무선 센서 네트워크(Wireless Sensor Network: WSN)의 응용서비스 모델은 센서, 마이크로 컨트롤러, 무선 통신 칩셋을 결합한 센서 하드웨어에 의한 센서 네트워크, 데이터 처리를 위한 미들웨어, 사용자 서비스의 형태로 구성된다, 이러한 WSN응용은 환경모니터링, 공장자동화와 같은 분야에 적용되어 왔고, 주로 사람이 감시하기 힘든 원격 모니터링을 기반으로 하는 응용서비스에 집중되어 왔다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크의 응용모델을 기반으로 유비쿼터스 방재 시스템에 적용하기 위한 구축 고려요소에 대해 서술하고, 그 응용 범위의 적합성을 논한다. 제안하는 모델은 무선 센서 네트워크 하드웨어, 라우팅 기술, 미들웨어 구성요소, 보안정책에 관한 내용이 포함되어 있다.
유비쿼터스 센서 네트워크는 초경량, 저전력 센서를 기반으로 하여 어플리케이션에 대한 수많은 연구가 진행 중에 있다. 사회가 발전하면 할수록 고령화가 되어가고 있는 요즘에 홀로 사는 노인에 대한 관심이 사회의 중요한 이슈 중 하나이다. 본 논문은 유비쿼터스 센서 네트워크를 이용하여 나 홀로 노인의 상항을 판단하여 위급시 신속한 조치를 수행할 수 있는 독거노인 지킴이 시스템을 구현한다. 센서 노드와 싱크 노드를 이용하여 독거노인의 정보를 습득하여 웹 환경에서 모니터링 함으로써 보다 통합적인 관리를 할 수 있다.
Recently, with the rapid growth of information technology, many studies have been performed to implement web-based manufacturing system. Such technologies are expected to meet the need of many manufacturing industries those want to adopt E-manufacturing system for the construction of globalization, agility, digitalization to cope with the rapid changing market requirements. In this research, areal-time web-based machine tool and machining process monitoring system is developed as a first step fur implementing I-manufacturing system. In this system, main spindle motor current and feed current are measured using hall sensors. And the relationship between the cutting force and the spindle motor RMS current at various spindle rotational speed is obtained. Also, a rule-based expert system is developed in order to monitor the machining process effectively. Finally, developed system is applied to real machining process to verify the effectiveness.
In this paper, remote monitoring system for wind turbine is developed. The developed system consists of data acquisition for wind sensor, and monitoring for site environment. In order to accomplish effective monitoring, the system uses Datasocket, SMB, FTP, Web Server, and G Web Server. Two computer system - one is data acquisition computer using Windows-XP and the other is monitoring computer using UNIX - constraint the distribute system with individual tasks. By using this system, one can perform various monitoring and control tasks in Wind-Turbine application, efficiently.
Medications or conitive-behavior methods have been mainly used as a treatment of alcoholism. lately the virtualy technology has been applied to the kink of alcoholic disorders. A virtual environment makes him having avility to over come the drink. In this study, we were implemented by making panorama images and 3D object modules using 3D MAX, VRML, JAVA. And the BAR stimulator that composed with a position sensor, head mount display, and audio system, is suggested. To illustrate the physiological difference between a person who has a alcoholism and without a liquor bottle, heart rate was measured during experiment, and also measured a person's HR after the virtual reality training. The system measures the Physiological signals such as ECG, Temperature, analyzes those data automatically. The system has two parts, one is physiological data acquisition part which gets the body signal, and the other one is mobile nuit which includes signal processing and transmission functions, And Bluetooth allows two parts to communicate with each other. we demonstrated the subjective effectiveness of virtual reality psychotherapy through the clinical experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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