Receiving great attention of IoT and 4th industrial revolution, the necessity comes to the fore of the plant system which aims making it smart and effective. Smart Factory is the key realm of IoT to apply with the concept to optimize the entire process and it presents a new and flexible production paradigm based on the collected data from numerous sensors installed in a plant. Especially, the wireless sensor network technology is receiving attention as the key technology of Smart Factory, researches to interface those technology is actively in progress. In addition, IoT devices for plant industry security and high reliable network protocols are under development to cope with high-risk plant facilities. In the meanwhile, Blockchain can support high security and reliability because of the hash and hash algorithm in its core structure and transaction as well as the shared ledger among all nodes and immutability of data. With the reason, this research presents Blockchain as a method to preserve security and reliability of the wireless communication technology. In regard to that, it establishes some of key concepts of the possibility on the blockchain based IoT Edge devices for Plant O&M (Operations and Maintenance), and fulfills performance verification with test devices to present key indicator data such as transaction elapsed time and CPU consumption rate.
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.278-288
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2021
Recently, IoT systems are cloud-based, so that continuous and large amounts of data collected from sensor nodes are processed in the data server through the cloud. However, in the centralized configuration of large-scale cloud computing, computational processing must be performed at a physical location where data collection and processing take place, and the need for edge computers to reduce the network load of the cloud system is gradually expanding. In this paper, a cluster system consisting of 6 inexpensive Raspberry Pi boards was constructed to perform fast data processing. And we propose "Kubernetes cluster system(KCS)" for processing large data collection and analysis by model distribution and data pipeline method. To compare the performance of this study, an ensemble model of deep learning was built, and the accuracy, processing performance, and processing time through the proposed KCS system and model distribution were compared and analyzed. As a result, the ensemble model was excellent in accuracy, but the KCS implemented as a data pipeline proved to be superior in processing speed..
본 논문에서는 주어진 기수 ${\gamma}$ 표현법을 SPA에 안전하게 리코딩 하는 방법을 제안한다. 제안된 알고리즘들은 기존의 것들과는 달리, Left-to-Right 리코딩이 가능하도록 구성되어져 있기 때문에 최상위 비트부터 스캔하면서 스칼라 곱셈을 계산하는 알고리즘과 연동이 되어 질 경우, 추가 메모리 없이 쉽게 구현된다는 장점이 있다. 따라서 Left-to-Right리코딩 기법들은 메모리의 제약을 받는 장비인 스마트 카드, 센서 노드에 적합하다.
수많은 디바이스들이 무선 네트워크를 통해 연결 되고 있고, 이러한 연결을 효율적으로하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 많은 연구에서 효율적인 디바이스 관리를 위해 클러스터링을 사용하고 있지만 클러스터의 특정 노드에 부하가 집중되는 경우가 많아 전체 네트워크가 불안정해질 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 센서 노드의 효율적인 관리를 위해 중앙 집중식 불균등 체인 클러스터 스케줄링 모델을 제안한다. 클러스터의 구성을 위해 클러스터 헤드 범위와 기지국까지의 거리를 기반으로 하고, 기지국의 위치가 동일하지 않은 동심 체인 클러스터링을 구축하기 위해 주벡터 투사 기법을 사용한다. 데이터의 전송은 다중 무선 액세스 인터페이스인 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)를 활용한다. 실험을 통해 클러스터 헤드의 에너지 소비를 줄이고 네트워크 수명이 향상됨을 보인다.
This paper presents a multi-functional system, consisting of a magnetorheological (MR) damper and an electromagnetic induction (EMI) device, and its applications in stay cables. The proposed system is capable of offering multiple functions: (1) mitigating excessive vibrations of cables, (2) estimating cable tension, and (3) harvesting energy for wireless sensors used health monitoring of cable-stayed bridges. In the proposed system, the EMI device, consisting of permanent magnets and a solenoid coil, can converts vibration energy into electrical energy (i.e., induced emf); hence, it acts as an energy harvesting system. Moreover, the cable tension can be estimated by using the emf signals obtained from the EMI device. In addition, the MR damper, whose damping property is controlled by the harvested energy from the EMI device, can effectively reduce excessive cable vibrations. In this study, the multi-functionality of the proposed system is experimentally evaluated by conducting a shaking table test as well as a full-scale stay cable in a laboratory setting. In the shaking table experiment, the energy harvesting capability of the EMI device for wireless sensor nodes is investigated. The performance on the cable tension estimation and the vibration mitigation are evaluated using the full-scale cable test setup. The test results show that the proposed system can sufficiently generate and store the electricity for operating a wireless sensor node twice per day, significantly alleviate vibration of a stay cable (by providing about 20% larger damping compared to the passive optimal case), and estimate the cable tension accurately within a 2.5% error.
Purpose: A modern greenhouse consists of various Information and Communications Technology (ICT) components e.g., sensor nodes, actuator nodes, gateways, controllers, and operating softwarethat communicate with each other. The interoperability between these components is an essential characteristic for any greenhouse control system. A greenhouse control system could not work unless the components communicate via common interfaces. The TTAK.KO-06.0288 is an interface standard consisting of four parts. Notably, TTAK.KO-06.0288-Part3, which describes the interface between a greenhouse operating system (GOS) and a greenhouse control gateway (GCG), is the core standard of TTAK.KO-06.0288. The objectives of this study were to analyze the TTAK.KO-06.0288-Part3 standard, to suggest alternative solutions for identified issues, and to develop a library as a proof of the alternative solutions. Methods: The "data field" was analyzed using a comparative analysis method, since it is a data transmission unit of TTAK.KO-06.0288-Part3. It was compared with other parts of TTAK.KO-06.0288 in terms of definition, format, size, and possible values. Although TTAK.KO-06.0288-Part1 and TTAK.KO-06.0288-Part2 do not use a "data field," they have a similar data structure. That structure was compared with the "data field" of TTAK.KO-06.0288-Part3. Results: Twenty-one issues were identified across four categories: inter-standard issues, intra-standard issues, operational issues, and misprint issues. Since some of the issues can raise interoperability problems, 16 alternative solutions were suggested. In order to prove the alternative solutions, an open-source communication library called libtp3 was developed. The library passed 14 unit tests and was adapted to two research. Conclusions: Although TTAK.KO-06.0288-Part3 is an interface standard for communication between a GOS and a GCG, it might not communicate between different implementations because of the identified issues in the standard. These issues could be solved by the alternative solutions, which could be used to revise TTAK.KO-06.0288. In addition, a relevant organization should develop a program for compatibility testing and should pursue test products for smart greenhouses.
밀폐된 작업현장에서는 현장의 환경데이터가 작업자의 안전에 큰 영향을 미치므로 작업 현장의 관리가 중요하다. 이에 오늘날의 산업현장은 공장 내 센서를 통해 데이터를 수집하고 분석하는 데이터 기반 공장 형태로 바뀌어 가고 있으며, 이를 안전하게 운영하기 위한 관리시스템을 필요로 한다. 일반적으로 안전관리시스템은 중앙 서버와 데이터베이스를 통해 데이터를 저장하고 관리하는 방식으로 데이터의 위변조 및 유실 가능성이 높아 신뢰성이 다소 부족하다. 본 논문에서는 3세대 블록체인 기술인 EOS 기반의 작업자 안전관리 시스템을 개발한다. 개발된 시스템은 EOS 블록체인을 이용하기 위한 스마트 컨트랙트와 블록체인 기반으로 동작하는 3가지의 분산 애플리케이션으로 구성된다. 사용자의 역할에 따라, 작업자 및 관리자 애플리케이션은 작업의 시작과 종료에 대한 요청과 그에 따른 승인 작업을 블록체인 트랜잭션으로 수행한다. 수행된 전체 트랜잭션 히스토리는 블록체인 네트워크에 참여한 모든 노드에 분산 저장되어 사실상 데이터 위변조가 불가능하다. 시스템 운영자 애플리케이션은 작업자와 관리자에게 기능 수행에 적합한 어카운트 권한을 부여하고 작업현장의 안전성을 확보하기 위한 IoT 데이터의 적절한 기준치를 설정한다. 현장센서 플랫폼에서 받은 IoT 데이터와 작업의 흐름에 따른 요청과 승인 정보는 EOS 스마트 컨트랙트에 명시적으로 저장되고 관리된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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