The large process plant is currently implementing predictive maintenance technology to transition from the traditional Time-Based Maintenance (TBM) approach to the Condition-Based Maintenance (CBM) approach in order to improve equipment maintenance and productivity. The traditional techniques for predictive maintenance involved managing upper/lower thresholds (Set-Point) of equipment signals or identifying anomalies through control charts. Recently, with the development of techniques for big analysis, machine learning-based AAKR (Auto-Associative Kernel Regression) and deep learning-based VAE (Variation Auto-Encoder) techniques are being actively applied for predictive maintenance. However, this predictive maintenance techniques is only effective during steady-state operation of plant equipment, and it is difficult to apply them during start-up and shutdown periods when rises or falls. In addition, unlike processes such as nuclear and thermal power plants, which operate for hundreds of days after a single start-up, because the pumped power plant involves repeated start-ups and shutdowns 4-5 times a day, it is needed the prediction and alarm algorithm suitable for its characteristics. In this study, we aim to propose an approach to apply the optimal predictive alarm algorithm that is suitable for the characteristics of Pumped Storage Power Plant(PSPP) facilities to the system by analyzing the predictive maintenance techniques used in existing nuclear and coal power plants.
사물인터넷(Internet of Things:IoT)은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 인터넷에 연결하는 기술로 스마트 홈, 스마트 공장 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 미세먼지 등 대기 오염 정보에 대한 관심이 높아짐에 따라 IoT 기술을 기반으로 날씨 정보, 대기 오염 정보를 제공하는 앱이 개발되고 있다. 본 연구에서는 IoT 기술을 활용하여 시각적인 대기 오염 및 날씨 정보를 제공하고 이를 활용하여 가전 자동화 등의 유용한 서비스를 개발함을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 IoT 기술을 기반으로 하여 대기 오염 정보를 이용한 가전 자동화, 메시지 및 알람, 시각적인 대기 오염 정보 및 날씨 정보를 제공하는 스마트 서비스를 설계, 구현하였다.
외곽 침입감지 시스템은 물리 보안에 있어서 중요한 비중을 차지하고 있다. 본 연구에서는 외곽 침입감지를 위해 IoT 환경에서 적용할 수 있는 MEMS 센서를 활용한 초소형 스마트 디바이스를 개발하고 그 성능을 평가하였다. 본 연구에서 개발한 스마트 디바이스를 적용한 외곽 침입감지 시스템은 다양한 재질, 형태의 철조망이 도심, 바닷가, 산속 등 다양한 설치환경에 설치되어 외부의 침입과 그 위치를 감지할 수 있을 뿐 아니라, 오경보율과 구축비용 등을 최소화할 수 있는 스마트 센서로 국가 및 민간 주요 시설의 외각 침입 감지 위해 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.302-309
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2023
Wearable devices, attached to the human body, track and enhance users' activities, health, and communication. Therefore, considering ergonomic factors in product design is crucial. However, previous research has somewhat overlooked the importance of integrating ergonomic design elements into a broad spectrum of design factors. This study aims to examine the impact of physical attributes inherent in smart wristbands and smartwatches on the perceived functional value, specifically, perceived usefulness, ease of use, and fit. A survey was conducted among 289 US adults who had experience using smart wristbands or smartwatches. The collected data were analyzed using descriptive statistics, factor analysis, Cronbach's alpha, t-test, MANOVA, and regression analysis in SPSS version 29. The results showed that the shape of the front display significantly influenced perceived ease of use, and the product's weight had a substantial impact on both perceived ease of use and fit. Furthermore, distinct technical features on the front display had varied effects on perceived usefulness, ease of use, and fit. Notably, the presence of activity tracking, alarm, and calendar functionalities led to distinct differences in ease of use and fit. Features such as distance tracking, phone call, social media notifications, text messaging, and time display functions showed significant influences on the perception of fit. These findings provide insights into the physical values of smart wristbands and smartwatches as perceived by users.
건물내의 열을 온도 센서를 통해 모니터링함으로써 발생되는 온도 데이터의 양은 온도 센서의 정밀도가 향상되고 센서의 수가 증가함에 따라 기존의 화재감시시스템이나 공기조화냉동시스템에서 발생하는 것과는 비교할 수 없이 증가하게 된다. 이 과정에서 화재를 감시하기 위하여 유용한 데이터만을 처리해 데이터베이스화하고, 화재 예방에 활용하기 위해 온도 데이터의 효과적인 처리 방법을 연구함으로써 보다 작은 시스템의 구축으로도 안정적인 화재 감시 및 예방이 가능한 방안을 제시한다.
Dentists often sedate patients in order to reduce their dental phobia and stress during dental treatment. Sedatives are administered through various routes such as oral, inhalation, and intravenous routes. Intravenous administration has the advantage of rapid onset of action, predictable duration of action, and easy titration. Typically, midazolam, propofol or dexmedetomidine are used as intravenous sedatives. Administration of these sedatives via infusion by using a syringe pump is more effective and successful than infusing them as a bolus. However, during intravenous infusion of sedatives or opioids using a syringe pump, fatal accidents may occur due to the clinician's carelessness. To prevent such risks, smart syringe pumps have been introduced clinically. They allow clinicians to perform effective sedation by using a computer to control the dose of the drug being infused. To ensure patient safety, various alarm features along with a drug library, which provides drug information and prevents excessive infusion by limiting the dose, have been added to smart pumps. In addition, programmed infusion systems and target-controlled infusion systems have also been developed to enable effective administration of sedatives. Patient-controlled infusion, which allows a patient to control his/her level of sedation through self-infusion, has also been developed. Safer and more successful sedation may be achieved by fully utilizing these new features of the smart pump.
This paper presents a smart firefighting appliances monitoring system based on big data analytics platform using GS1 for Smart City. Typical firefighting appliances are fire hydrant, fire extinguisher, fire alarm, sprinkler, fire engine, etc. for the fire of classes A/B/C/D/E. Among them, the dry chemical fire extinguisher have been widely supplied and 6 millions ones were replaced for the aging ones over 10 years in the past year. However, only 5% of them have been collected for recycling of chemical materials included the heavy metals of environment pollution. Therefore, we considered the trace of firefighting appliances from production to disposal for the public open service. In the paper, we suggest 1) a smart firefighting appliances system using GS1, 2) a big data analytics platform and 3) a public open service and visualization with the analyzed information, for fire extinguishers from production to disposal. It can give the information and the visualized diagrams with the analyzed data through the public open service and the free Apps.
The objective of this study was to develop a wearable systems that protect users, based on sensors that are easy to use, from accidents caused by harmful gases in the operator's poor working environment or the risk of ultraviolet rays during outdoor activities. By developing smart wappen with Light Emitting Diode (LED) light alarm function including UV sensor and gas sensor and central processing unit, systems that are applied to daily wear and work clothes to explore the possibility of user-centered, harmful environment monitoring products in real time were proposed. Each sensor was applied to sportswear and work clothes and the wappen system consisted of lightweight and thin form as a whole. Wappen to cover the device had one sheet cover on the front and another cover from the inside to form a sandwich like formation. Wappen was made in the same form as regular clothes that doesn't damage the exterior then a removable wappen system was developed using Velcro and snap methods to enable the separation of device or the exchange of batteries. De-adhesion method can occur in two ways, from the outside and from the inside, so the design is selected depending on the application. This study shows the significance of the development of sensor-based smart clothing, in that it presented a universal model for users.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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