In this paper, we present a development of automatic fog water collector that operates during fog events. This collector consists of fraction collectors, a wind hall and a fog sensor. When a fog event is begin, then the fog sensor would judge whether it is a fog or not. If a fog is detected, the fog would be gathered by air suction fans, At the same time, the wind direction, the wind velocity, the atmospheric temperature and pressure would be measured and record simultaneously. We are also developing a wireless communication system for the remote control and data analysis to collect, store and process data collected in the automatic fog water collector.
In this paper, We presents the development of an automatic fog water collector that operates during fog events. This collector consists of fraction collectors, a wind hall and a fog sensor. If a fog event occurred, then the fog sensor wouldjudge whether it is a fog or not. If the fog sensor judged the fug, then the fog in the air would be rucked by suction fans. At the same time, the wind direction, the wind velocity, the atmospheric temperature and the atmospheric pressure would be measured and recorded. We are also developing a wireless communication system for the remote control and the remote data analysis in order to collect, store and process the data collected in the automatic fog water collector.
International journal of advanced smart convergence
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제6권3호
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pp.29-37
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2017
The current behavior recognition system don't match data formats between sensor data measured by user's sensor module or device. Therefore, it is necessary to support data processing, sharing and collaboration services between users and behavior recognition system in order to process sensor data of a large capacity, which is another formats. It is also necessary for real time interaction with users and behavior recognition system. To solve this problem, we propose fog cloud based behavior recognition system for human body sensor data processing. Fog cloud based behavior recognition system solve data standard formats in DbaaS (Database as a System) cloud by servicing fog cloud to solve heterogeneity of sensor data measured in user's sensor module or device. In addition, by placing fog cloud between users and cloud, proximity between users and servers is increased, allowing for real time interaction. Based on this, we propose behavior recognition system for user's behavior recognition and service to observers in collaborative environment. Based on the proposed system, it solves the problem of servers overload due to large sensor data and the inability of real time interaction due to non-proximity between users and servers. This shows the process of delivering behavior recognition services that are consistent and capable of real time interaction.
과거에는 주요 항로 인근의 해양안개(sea fog)를 관측하고 이를 선박들의 안전 운항을 위한 실시간 정보를 제공하는 데 있어서, 작동 원리가 유사한 기상관측용 시정계(Visibility Sensor) 또는 항로표지용 안개감지기(fog detector) 등을 설치하여, 장비가 설치된 곳 인근의 국지적인 안개를 관측하고 있었다. 하지만 먼지, 염분 및 꽃가루 등에 의한 오염이나 거미줄 같은 생물에 의한 감지 센서의 오동작이 자주 발생되어, 실시간 관측 정보의 신뢰성이 다소 낮은 상황이었기 때문에 실시간으로 해양안개 관측정보를 선박이나 이용자에게 즉각 제공하기에는 다소 무리가 있었다. 2019년부터 2022년까지 기상청과 해양수산부 항로표지과 등이 협업을 통해, 보다 신뢰성 있는 실시간 영상기반 해양안개관측 시스템을 전국 주요 항로에 있는 항로표지시설(Lighthouse) 100개 국소에 구축하여 신뢰성 있는 해양안개관측 정보를 매 10분마다 수집하고, 이를 실시간으로 대국민 서비스(웹페이지)를 수행하게 되었다.
안개로 인한 대형교통사고를 예방하기 위한 안개경고시스템의 핵심요소는 시정을 측정하는 장치이며, 최근 고가의 안개센서 보다 인간의 시정감각과 유사하면서도 저렴하고 정확한 시정측정장치에 대한 필요성이 증대되고 있다. 본 논문은 도로의 CCTV 카메라를 이용하여 시정을 측정하기 위해 개발된 도로시정측정시스템(RVMS)의 성능 평가 방법 및 결과를 제시하고, 고속도로 등 도로 적용에 따른 경제성과 활용방안을 제시한다. 성능평가는 여주시험도로에 전용 CCTV 카메라, 안개센서, 목측을 위한 시정표지를 설치하고 시험운영결과를 DVR에 기록하여, 특정 안개발생 시간대에 대해 RVMS와 안개센서 결과를 목측결과와 비교분석하였다. 실험결과, 목측을 기준으로 RVMS가 안개센서 대비 높은 측정안정성과 정확성을 가진 것으로 분석되었다. 또한, 본 논문에서는 RVMS가 기존 안개센서 대비 높은 경제성을 가지고 있음을 제시하고 RVMS의 다양한 활용방안을 제시한다. 높은 성능과 경제성을 가진 RVMS의 적절한 활용은 안개발생시 도로 이용자의 교통사고 예방뿐만 아니라 광역 시정정보 수집 및 활용에 획기적인 계기를 마련할 것으로 기대된다.
눈, 비, 안개, 미세먼지는 차량 운전자의 시야를 방해하고 이는 안전거리 미확보와 속도 편차의 증가를 야기하여 반복적인 대형 교통사고의 원인이 되고 있다. 본 연구에서는 안개, 눈, 비, 온도, 습도, 풍향, 풍속, 일사량, 기압, 미세먼지, 강수량 등 11종류를 측정할 수 있는 보급형 국산 도로환경센서를 개발하였으며, 기존에 상용되고 있는 안개 가시거리 센서로부터 측정된 가시거리와 개발 센서의 적외선 송·수신부를 통해 측정된 적외선 신호값을 비교하여, 두 측정값의 관계를 도출하였다. 기존 안개 가시거리 센서와 개발센서 측정값의 관계는 도로 안전에 직접적 영향을 미치는 500m 이하의 가시거리에서 측정된 데이터를 대상으로 도출되었다. 개발센서의 적외선 신호값과 기준 센서에서 도출된 가시거리의 비교 결과, 통계적으로 두 데이터 간 상관관계가 매우 높은 것으로 분석되었으며, 개발 센서의 적외선 신호값을 활용하여 안개 가시거리를 기준 센서와 매우 유의한 수준으로 추정할 수 있는 것으로 판단된다.
개회로 구성의 FOG용 All-Digital Closed Loop(ADCL) 신호처리기는 종래의 아날로그 방식의 위상추적 신호처리를 디지털로 구현한 것으로 안정화기를 채용하지 않고 이를 FOG에 적용하였을 때 0.26$\mu$rad/$^{\circ}C$의 온도의존성을 가지기 때문에 중급 이상의 FOG(fiber optics gyroscope)용 신호처리기로서는 문제가 있다. 온도드리프트는 위상변조를 위해 사용되는 위상변조기의 변조진폭과 위상지연의 온도드리프트에 의해 발생하는 것으로 FOG의 출력에서 위상변조신호의 고조파 성분의 비를 일정하게 함으로 써 광섬유 위상변조기의 동작을 안정화하여 FOG의 드리프트를 측정 불가한 수준으로 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 해상 안개를 감지하여 선박 운항 시 선원들이 안전 운항을 할 수 있도록 알려주는 안개 경보 장치를 설계 및 제작하였다. 개발된 안개 경보 장치는 광전소자인 적외선 LED의 발광부와 수광부를 이용하여 센서부와 송수신 장치 모듈을 통합시켰으며, 수신 감도만을 이용하여 저전력 및 소형화하였다. 제작된 장치의 실험은 시정 1km 이내로 안개발생 기준을 습도 70 %로 하고 인공의 안개를 발생시켜 기준값을 초과하면 알람이 울리는 것을 실험에서 확인하였다. 개발된 장치를 선박에 적용할 경우, 짙은 안개에 따른 안전사고에 신속히 대응 할 수 있을 것이다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제9권1호
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pp.18-23
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2017
In 2015, 100-car pileup was happened because the safe distance from the car in front did not be kept due to much fog at YoungJong Bridge in South Korea. This is why the road would be benumbed with cold weather in winter. For this weather condition, if the driver of the car in front changed the lane suddenly or suddenly slammed on the brake in fog or freezing area, the braking distance of the real car has to be 2 or 3 times longer than usual. In this paper, we have simulated the function that warns and notice about the fog area or the freezing one in the road using Arduino sensors and Beacon. Also we propose the intelligent traffic system to protect the accidents in winter.
Salim, Mikail Mohammed;Kang, Jungho;Park, Jong Hyuk
한국정보처리학회:학술대회논문집
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한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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pp.128-130
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2021
Smart cities collect data from thousands of IoT-based sensor devices for intelligent application-based services. Centralized cloud servers support application tasks with higher computation resources but introduce network latency. Fog layer-based data centers bring data processing at the edge, but fewer available computation resources and poor task allocation strategy prevent real-time data analysis. In this paper, tasks generated from devices are distributed as high resource and low resource intensity tasks. The novelty of this research lies in deploying a virtual node assigned to each cluster of IoT sensor machines serving a joint application. The node allocates tasks based on the task intensity to either cloud-computing or fog computing resources. The proposed Task Allocation Strategy provides seamless allocation of jobs based on process requirements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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