사물인터넷의 국내외 주요 서비스 사례를 통하여 알 수 있듯이 종래 재난, 재해 등 공공 분야와 공장 자동화 등 기업 중심의 사례가 이제는 개인에 직접적으로 영향을 미치는 B2C(Business to Consumer) 서비스가 확산되고 있다. 본 논문에서는 현재 시점에서 사물인터넷(IoT) 기반 원격 제어 및 모니터링이 가능한 탐사로봇 설계를 위한 플랫폼과 부품, 그리고 네트워크 구성 방안에 대하여 제시하였다.
원전 감시, 공정 제어, 주식 시장 관리 및 통신 데이터 관리 등은 시간 개념을 갖는 데이터의 관리와 효율적인 데이터 처리를 위한 능동적 규칙 처리 기능을 동시에 필요로 한다. 그 동안 능동 데이터베이스 시스템에 시간 개념 지원을 확장하려는 연구소들은 다소 있었지만 시간지원 데이터베이스를 바탕으로 한 능동 데이터베이스에 관한 연구는 아직 많지 않다. 더욱이 실제 응용분야에 적용시키려는 노력은 찾아보기 어렵다. 이 논문은 이원시간지원 데이터베이스에 바탕을 둔 능동적 시간지원 데이터베이스 시스템에서의 능동적 시간지원 규칙 모델을 제시하였다. 아울러 제시된 규칙모델에 의한 규칙언어와 실행의미를 설명하고 원전 감시 시스템에 대한 적용 예를 보여주었다.
배터리는 ESS, 전기자동차 및 무정전 전원 백업 시스템 등의 다양한 분야에서 사용이 증가하고 있다. 납산배터리는 에너지밀도가 낮지만, 신뢰성이 높고 저가격의 이점으로 대용량 전력백업 장비에 가장 많이 사용되는 배터리이다. 배터리의 사용에 따라 노화가 진행되면 충전 가능 용량(SoH)이 줄어들게 되어 상태를 추정하는 것이 매우 중요하며, 배터리의 내부저항으로 SoH를 추정하는 방법을 많이 사용한다. 본 논문에서는 대표적인 대용량 무정전 전원장치인 IDC를 위한 배터리 모니터링 시스템(BMS)을 제안하였다. 내부저항을 측정하는 간단한 알고리즘을 제안하고, BMS 시스템 구성을 위한 CPU 및 아날로그 회로 구성과 신호처리 알고리즘에 대한 연산 블록도를 보였다. 실제 IDC 현장에 적용한 측정결과 사례를 제시하여 제안한 방법의 유용함을 보였다.
Purpose This study aims to develop a work-related injury and illness monitoring geographic information system that analyzes and visualizes the types of work-related injury and illness based on workers' compensation insurance big data. Design/methodology/approach Using the developed system, we explained the process of monitoring the areas of the applied workplace, medical care application, index, and medical care institution. We also showed examples of analyzing the index and medical care institution area. By applying the system, we can intuitively recognize the current status of workers' compensation insurance and confirm the basic information necessary for managing the current status of workers' compensation insurance. Findings We generated more helpful information by combining workers' compensation insurance data and designated medical care institution data. We were able to apply the severity score and the vulnerability index of work-related injury and illness to the system as a demonstration. To efficiently manage workers' compensation insurance, it was necessary to integrate workers' compensation insurance and designated medical care institution data, as well as the data from various sources.
In recent years, vision-based monitoring has received great attention. However, structural identification using vision-based displacement measurements is far less established. Especially, simultaneous identification of structural systems and unknown excitation using vision-based displacement measurements is still a challenging task since the unknown excitations do not appear directly in the observation equations. Moreover, measurement accuracy deteriorates over a wider field of view by vision-based monitoring, so, only a portion of the structure is measured instead of targeting a whole structure when using monocular vision. In this paper, the identification of structural system and excitations using vision-based displacement measurements is investigated. It is based on substructure identification approach to treat of problem of limited field of view of vision-based monitoring. For the identification of a target substructure, substructure interaction forces are treated as unknown inputs. A smoothing extended Kalman filter with unknown inputs without direct feedthrough is proposed for the simultaneous identification of substructure and unknown inputs using vision-based displacement measurements. The smoothing makes the identification robust to measurement noises. The proposed algorithm is first validated by the identification of a three-span continuous beam bridge under an impact load. Then, it is investigated by the more difficult identification of a frame and unknown wind excitation. Both examples validate the good performances of the proposed method.
The rapid evolution of intelligent sports equipment and gadgets has led to the transformation of smartphones into personalized coaching devices. This transformative role is central in today's technologically advanced landscape, addressing the needs of individuals with contemporary lifestyles. The development of intelligent sports gadgets is geared towards elevating overall quality of life by facilitating sports activities, workouts, and promoting health preservation. This categorization yields two primary types of devices: smart sports devices for exercise and smart health control devices, which encompass functionalities such as blood pressure monitoring and muscle volume measurement. Illustrative examples include smart headbands, smart socks, smart wristbands, and smart shoe soles. Significantly, the global market for smart sports devices has garnered substantial popularity among enthusiasts. Moreover, the integration of sensors within these devices has instigated a revolution in group and professional sports, facilitating the calculation of impact intensity and ball speed. The utilization of various types of smart sports equipment has proliferated, encompassing applications in both sports' performance and health monitoring across diverse demographics. This article conducts an assessment of the application of nanotechnology in the continuous modeling of the magnetic electromechanical sensor integrated within smart shoe soles, with a specific emphasis on its implementation in soccer training. The exploration delves into the nuanced intersection of nanotechnology and sports equipment, elucidating the intricate mechanisms that underlie the transformative impact of these advancements.
효과적인 모니터링은 시스템을 진단하여 안정성을 향상시킨다. 하지만 타겟 시스템이 고장나거나 모니터링 시스템이 악의적인 공격을 당하면 신뢰성 있는 모니터링을 할 수 없다. 본 논문에서는 가상화를 이용하여 타겟 시스템이 고장나도 지속적인 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고 해당 프레임워크를 제안한다. 제안한 프레임워크는 동적 바이너리 계측을 이용하였고, 하이퍼바이저 계층에서 해당 작업을 수행하기 때문에 상위에 있는 운영체제 종류에 상관없이 사용가능한 유연성과 격리성으로 시스템의 안정성을 보장한다. 또한 특별한 디버깅 장비가 필요 없기 때문에 모니터링 비용 면에서 이점을 가져올 수 있다. 본 프레임워크의 소개와 함께 이를 사용한 디버깅 기능을 소개한다. 모니터링 시스템으로 인한 오버헤드를 알기 위해 연산 성능, 메모리 성능, 메모리 대역폭을 측정하였으며 메모리 성능에서 추가 오버헤드가 2% 발생했다.
Background: In Japan, new regulations that revise the dose limit for the lens of the eye (hereafter the lens), operational quantities, and measurement positions for the lens dose were enforced in April 2021. Based on the international safety standards, national guidelines, the results of the Radiation Safety Research Promotion Fund of the Nuclear Regulation Authority, and other studies, the Working Group of Radiation Protection Standardization Committee, the Japan Health Physics Society (JHPS) developed a guideline for radiation dose monitoring for the lens. Materials and Methods: The Working Group of the JHPS discussed the criteria of non-uniform exposure and the management criteria set not to exceed the dose limit for the lens. Results and Discussion: In July 2020, the JHPS guideline was published. The guideline consists of three parts: main text, explanations, and 26 examples. In the questions, the corresponding answers were prepared, and specific examples were provided to enable similar cases to be addressed. Conclusion: With the development of the guideline on radiation dose monitoring of the lens, radiation managers and workers will be able to smoothly comply with revised regulations and optimize radiation protection.
In this paper, various model reduction methods were assessed using a shear frame, plane and space truss structures. Each of the structures is one-dimensional, two-dimensional and three-dimensional, respectively. Three scenarios of poor, better, and the best were considered for each of the structures in which 25%, 40%, and 60% of the total degrees of freedom (DOFs) were measured in each of them, respectively. Natural frequencies of the full and reduced order structures were compared in each of the numerical examples to assess the performance of model reduction methods. Generally, it was found that system equivalent reduction expansion process (SEREP) provides full accuracy in the model reduction in all of the numerical examples and scenarios. Iterated improved reduced system (IIRS) was the second-best, providing acceptable results and lower error in higher modes in comparison to the improved reduced system (IRS) method. Although the Guyan's method has very low levels of accuracy. Structures were classified with the excitation frequency. High-frequency structures compared to low-frequency structures have been poor performance in the model reduction methods (Guyan, IRS, and IIRS).
최근 스마트 폰 출현과 함께 인터넷 검색, 트위터, 페이스북 등의 SNS(Social Network Service) 가 폭발적으로 성장하고 지속적인 IT 발달로 인해 새롭게 창출, 유통되는 정보 즉, 빅 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있다. 또한 기업 간의 경쟁이 날로 심화되어 가고 있는 가운데 효율적인 경영을 위해서는 시시각각으로 변하는 고객의 니즈를 파악하기 위해 그 어느 때 보다도 고객피드백이 필요한 시대이다. 이를 위해 다양한 고객의 목소리가 담겨 있는 소셜 빅 데이터는 꼭 필요한 자원이기 때문에 모바일 스마트 혁명의 핵심 자원인 빅 데이터를 어떻게 분석, 활용 할 것인지 많은 기업들의 관심이 집중되고 있다. 소셜 빅 데이터의 데이터 수집과 분석은 버즈(Buzz) 모니터링이라는 시스템을 통해 이루어지고 있다. 본 연구에서는 빅 데이터를 분석하는 버즈모니터링에 대해 고찰해 보고 실제 버즈모니터링을 통해 얻은 고객평판 사례를 제시하여 그 결과를 분석하고 시사점을 고찰해 본다. 의료기관 평판 사례분석 결과 각 병원과 평가항목에 따라 호감도가 다르므로 해당병원에서 구체적인 고객의 반응을 실시간으로 파악하여 개선점을 찾을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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