본 논문에서는 오픈 모바일 플랫폼인 안드로이드를 리눅스 커널을 기반으로 하는 ARM Cortex-A8 Core를 사용한 SAMSUNG의 S5PV210 CPU를 장착한 MPU 모듈, Base 보드 모듈 및 센서 모듈을 제작하여 실시간 프레임워크를 설계함으로서 효율적인 산업용 제어를 가능하게 하였다. 센서 모듈에서 획득한 온도 및 습도 데이터는 하이브리드 어플리케이션을 개발함으로서 Web Server를 통하여 데이터베이스에 저장된 후 클라이언트 User가 온도 및 습도 데이터를 스마트 폰에서 확인 함으로서 실시간 프레임워크 설계의 적합성 및 타당성을 검증한다.
Kim, SungJin;Ra, SangYong;Kim, HwanSeog;Choi, JaeHong;Lee, JunDong
한국컴퓨터정보학회논문지
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제24권6호
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pp.109-115
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2019
Smart Factory is a part of and a key point of the 4th industrial revolution. It performs optimization from the whole viewpoint, using comprehensive data of the post-process data by utilizing various sensors, controllers, and mobile devices beyond the existing factory automation level. In this paper, we design and implement an IoT platform that can detect the safety factors of the workers, the environmental factors of the factory, and real time monitoring at the control center, among the fields to implement smart factory. To accomplish this, we construct a monitoring device that provides sensor information control, server transmission of sensor information, and visualization of collected information. By using this system, it is possible to maintain the temperature and humidity for the optimum working environment in the factory. and also, By using the beacon, it is possible to measure the working time of the worker and trace the position.
크라우드소싱을 활용한 센서 자료 수집은 기존의 방식으로 얻기 어려운 고밀도 지반 진동 정보의 수집이 가능하다. 본 연구에서는 스마트폰과 같은 소형 전자기기에 탑재된 MEMS 센서를 활용한 크라우드소싱 방식 지반 진동 수집 시스템을 개발하였으며, 이를 위한 기반 체계 설계 및 클라이언트와 서버에 대한 구현을 수행하였다. 해당 시스템은 Android 기반의 스마트폰이나 Android Things 기반의 고정식 장비를 통해 진동 데이터를 신속히 수집하면서 하드웨어의 전력 및 데이터 사용량을 최소화할 수 있도록 설계되었다.
LED 조명은 IT융합 시대로의 진화에 따라 단순조명에서 인간중심화/다기능화 시스템 조명으로 발전하였고 그로 인해 다양한 센서기능, 통신기능 등의 IT기술과 소프트웨어를 융합시켜 사용 환경변화에 따른 조명 제어로 에너지를 절감하고, 빛의 세기와 색조절로 사용자 중심의 맞춤형 조명이 요구 되고 있다. 이러한 지능화된 시스템 조명을 위해서는 사용자 중심의 센서 적용 및 제어가 가능해야하며 이를 위한 통신 모듈의 플랫폼화가 필요하다. 이에 본 논문에서는 LED 조명관제를 위해 블루투스 BLE를 활용한 통신모듈 플랫폼을 제안하였다.
In this paper, we implemented the HearCAM platform with Raspberry PI B+ model which is an open source platform. Raspberry PI B+ model consists of dual step-down (buck) power supply with polarity protection circuit and hot-swap protection, Broadcom SoC BCM2835 running at 700MHz, 512MB RAM solered on top of the Broadcom chip, and PI camera serial connector. In this paper, we used the Google speech recognition engine for recognizing the voice characteristics, and implemented the pattern matching with OpenCV software, and extended the functionality of speech ability with SVOX TTS(Text-to-speech) as the matching result talking to the microphone of users. And therefore we implemented the functions of the HearCAM for identifying the voice and pattern characteristics of target image scanning with PI camera with gathering the temperature sensor data under IoT environment. we implemented the speech recognition, pattern matching, and temperature sensor data logging with Wi-Fi wireless communication. And then we directly designed and made the shape of HearCAM with 3D printing technology.
As the rising attention to the medical and healthcare issue, Bio-MEMS (Micro electro mechanical systems) platform such as bio sensor, cell culture system, and microfluidics device has been studied extensively. Bio-MEMS platform mostly has high resolution structure made by biocompatible material such as polydimethylsiloxane (PDMS). In addition, three dimension structure has been applied to the bio-MEMS. Lithography can be used to fabricate complex structure by multiple process, however, non-rectangular cross section can be implemented by introducing optical apparatus to lithography technic. X-ray lithography can be used even for sub-micron scale. Here in, we demonstrated lines with round shape cross section using the tilted gold absorber which was deposited on the oblique structure as the X-ray mask. This structure was used as a mold for PDMS. Molded PDMS was applied to the cell culture platform. Moreover, molded PDMS was bonded to flat PDMS to utilize to the sub-micro channel. This work has potential to the large area bio-MEMS.
현재 일반적으로 사용되는 Time Domain Sampling(아래 TDS) 방식의 SAW Device는 빠른 Data 처리를 할 수 있지만 그만큼의 빠른 sampling 속도를 요구하기 때문에 고속의 AD 컨버터가 필요하다. 이 고속의 AD 컨버터는 고가의 장비로 Device 제작에 부담이 되는 실정이다. 반면에 Frequency Domain Sampling(아래 FDS) 방식으로 구현된 SAW Device는 고속의 sampling을 요구하지 않기 때문에 고가의 고속 AD 컨버터가 필요하지 않다. 이렇게 느린 sampling 속도는 상대적으로 고속의 processing을 요구하게 되는데 이는 저가의 Embedded System만으로도 구현이 가능하기 때문에 가격대비 성능에서 효율이 훨씬 높다고 할 수 있다. 그럼에도 FDS 방식의 SAW sensor를 제작하는 것이 까다롭기 때문에 현재 구현된 FDS 방식의 SAW Device는 매우 드문 실정이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 기존의 TDS용 SAW sensor를 그대로 이용한 FDS 방식의 SAW Device에 대해 설계 및 구현한다.
Structural health monitoring (SHM) of civil infrastructure using fiber Bragg grating sensor networks (FBGSNs) has received significant public attention in recent years. However, there is currently little research on the health-monitoring technology of high-piled wharfs in coastal ports using the fiber Bragg grating (FBG) sensor technique. The benefits of FBG sensors are their small size, light weight, lack of conductivity, resistance corrosion, multiplexing ability and immunity to electromagnetic interference. Based on the properties of high-piled wharfs in coastal ports and servicing seawater environment and the benefits of FBG sensors, the SHM system for a high-piled wharf in the Tianjin Port of China is devised and deployed partly using the FBG sensor technique. In addition, the health-monitoring parameters are proposed. The system can monitor the structural mechanical properties and durability, which provides a state-of-the-art mean to monitor the health conditions of the wharf and display the monitored data with the BIM technique. In total, 289 FBG stain sensors, 87 FBG temperature sensors, 20 FBG obliquity sensors, 16 FBG pressure sensors, 8 FBG acceleration sensors and 4 anode ladders are installed in the components of the back platform and front platform. After the installation of some components in the wharf construction site, the good signal that each sensor measures demonstrates the suitability of the sensor setup methods, and it is proper for the full-scale, continuous, autonomous SHM deployment for the high-piled wharf in the costal port. The South 27# Wharf SHM system constitutes the largest deployment of FBG sensors for wharf structures in costal ports to date. This deployment demonstrates the strong potential of FBGSNs to monitor the health of large-scale coastal wharf structures. This study can provide a reference to the long-term health-monitoring system deployment for high-piled wharf structures in coastal ports.
현재 일반적으로 사용되는 Time Domain Sampling(아래 TDS) 방식의 SAW Device는 빠른 Data 처리를 할 수 있지만 그만큼의 빠른 sampling 속도를 요구하기 때문에 고속의 AD 컨버터가 필요하다. 이 고속의 AD 컨버터는 고가의 장비로 Device 제작에 부담이 되는 실정이다. 반면에 Frequency Domain Sampling(아래 FDS) 방식으로 구현된 SAW Device는 고속의 sampling을 요구하지 않기 때문에 고가의 고속 AD 컨버터가 필요하지 않다. 이렇게 느린 sampling 속도는 상대적으로 고속의 processing을 요구하게 되는데 이는 저가의 Embedded System만으로도 구현이 가능하기 때문에 가격대비 성능에서 효율이 훨씬 높다고 할 수 있다. 그럼에도 FDS 방식의 SAW sensor를 제작하는 것이 까다롭기 때문에 현재 구현된 FDS 방식의 SAW Device는 매우 드문 실정이다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해 기존의 TDS용 SAW sensor를 그대로 이용한 FDS 방식의 SAW Device에 대해 설계 및 구현한다.
Recently, the u-IT applications for plants and livestock become larger and control of livestock farm environment has been used important in the field of industry. We implemented wireless sensor networks and farm environment automatic control system for applying to the breeding barn environment by calculating the THI index. First, we gathered environmental information like livestock object temperature, heart rate and momentum. And we also collected the farm environment data including temperature, humidity and illuminance for calculating the THI index. Then we provide accurate control action roof open and electric fan in of intelligent farm to keep the best state automatically by using collected data. We believed this technology can improve industrial competitiveness through the u-IT based smart integrated management system introduction for industry aversion and dairy industries labor shortages due to hard work and old ageing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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