A need exists for the accurate identification of time series models having time varying parameters, as is important in the case of real time identification of nonstationary EMG signal. Thls paper describes real time identification and muscle fatigue monitoring method of nonstationary EMG signal. The method is composed of the efficient identifier which estimates the autoregressive parameters of nonstationary EMG signal model, and its real time implementation by using T805 parallel processing computer. The method is verified through experiment with real EMG signals which are obtained from surface electrode. As a result, the proposed method provides a new approach for real time Implementation of muscle fatigue monitoring and the execution time is 0.894ms/sample for 1024Hz EMG signal.
This paper reviews studies on the types and functions of oil sensors used for machine condition monitoring. Machine condition monitoring is essential for maintaining the reliability of machines and can help avoid catastrophic failures while ensuring the safety and longevity of operation. Machine condition monitoring involves several components, such as compliance monitoring, structural monitoring, thermography, non-destructive testing, and noise and vibration monitoring. Real-time monitoring with oil analysis is also utilized in various industries, such as manufacturing, aerospace, and power plants. The three main methods of oil analysis are off-line, in-line, and on-line techniques. The on-line method is the most popular among these three because it reduces human error during oil sampling, prevents incipient machine failure, reduces the total maintenance cost, and does not need complicated setup or skilled analysts. This method has two advantages over the other two monitoring methods. First, fault conditions can be noticed at the early stages via detection of wear particles using wear particle sensors; therefore, it provides early warning in the failure process. Second, it is convenient and effective for diagnosing data regardless of the measurement time. Real-time condition monitoring with oil analysis uses various oil sensors to diagnose the machine and oil statuses; further, integrated oil sensors can be used to measure several properties simultaneously.
This study describes a real-time location monitoring system developed for efficient operation of workplace in plant equipment maker. This monitoring system can be applied for indoor and outdoor working environment respectively. By using the real-time tracking system based on RTLS, it is possible to track worker's movement and location of working object under indoor working environment. For outdoor working environment, the real-time monitoring system based on IDGPS is applied for work safety and balanced workload. A case study is provided to evaluate the performance of the real-time monitoring system.
In this paper, we propose a real-time ECG monitoring system for personal health records. This study aims to provide services that help patients to monitor their own physical condition and manage their own health records consistently, whereas existing medical services are Medical Institute-Centric model. The system is composed of web server, smart phone, and ECG meter, and web page. Without time and space restraints, It provides us with managing personal health records by performing patient's ECG measurement and real-time monitoring. And also Real-time bidirectional communication between smart phone and web page can be performed rapidly by applying the ECG monitoring with WebSocket Technology that follows HTML5 standard. Through this system, It can handle patient in need immediately.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.13
no.2
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pp.101-107
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2018
As indoor pollutants such as carbon dioxide and dust mainly affect the respiratory and circulatory systems, there is an increasing need for real-time indoor / outdoor environmental monitoring. In this paper, we have developed a real - time environmental monitoring system using the cloud-based 3G integrated environmental sensor module for environmental monitoring. A highly reliable environmental information monitoring system requires various IT technologies such as infrastructure (server, commercial software, etc.), service application software, security, and authentication. A real-time environment monitoring system based on cloud service that can provide reliable service satisfying these configuration requirements is proposed and implemented. It is expected that this system can be applied to various technologies such as indoor automatic window opening/closing system based on the Internet.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2009.05a
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pp.2184-2189
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2009
China is one of the countries in which flood occurs most frequently in the world and with the current economic growth; flood disaster causes more and more economic losses. Chinese government pays more attention to flood monitoring and assessment by space technology. Since1983, NOAA(AVHRR), Landsat-TM, LANDSAT-ETM+, JERS-1, SPOT, ERS-2, Radarsat-1, CBERS-1, Envisat have been used for flood monitoring and assessment. Due to the bad weather conditions during flood, microwave remote sensing is the major tools for flood monitoring. Envisat is one of the best satellite with powerful SAR. Its application for flood monitoring has been studied and its near real time(NRT) application can be realized on the basis of real-time delivery of image. During the 2005, 2006 and 2007 flood seasons, over the 31 NRT flood monitoring based on Envisat, had been carried out in Yangtze, Songua, Huaihe, pearl river basin. The result shows that Envisat SAR is very useful data source for flood disaster monitoring and assessment.
Real-time embedded systems have become pervasive in general industry. They also began to be applied in such domains as avionics, automotive, aerospace, healthcare, and industrial Internet. However, the system failure of such domains could result in catastrophic consequences. Runtime software testing is required in such domains that demands very high accuracy. Traditional runtime software testing based on handwork is very inefficient and time consuming. Hence, test automation methodologies in runtime is demanding. In this paper, we introduce a software testing system that translates a real-time software into a monitorable real-time software. The monitorable real-time software means the software provides the monitoring information in runtime. The monitoring target are time constraints of the input real-time software. We anticipate that our system lessens the burden of runtime software testing.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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v.1
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pp.185-189
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2006
Time series analysis is a frequently effective method of constructing model and prediction in data processing of deformation monitoring. The monitoring data sample must to be as more as possible and time intervals are equal roughly so as to construct time series model accurately and achieve reliable prediction. But in the project practice of GPS deformation monitoring, the monitoring data sample can't be obtained too much and time intervals are not equal because of being restricted by all kinds of factors, and it contains many variates in the deformation model moreover. It is very important to study the data processing method for small samples and multi-variates time series in GPS deformation monitoring. A new method of establishing small samples and multi-variates deformation model and prediction model are put forward so as to resolve contradiction of small samples and multi-variates encountered in constructing deformation model and improve formerly data processing method of deformation monitoring. Based on the system theory, a deformation body is regarded as a whole organism; a time-dependence linear system model and a time-dependence bilinear system model are established. The dynamic parameters estimation is derived by means of prediction fit and least information distribution criteria. The final example demonstrates the validity and practice of this method.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.7
no.1
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pp.69-74
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1998
In order to monitor the tool wear in milling operation, cutting force is measured as the tool wear increased. The digital signal processing methods are used to detect the tool wear . As AR parameter extract the feature of tool wear , it can be used as input parameter of pattern classifier. The FFT monitor the tool wear exactly , but it can not do real time signal processing. The band energy method can be used to real time monitoring of tool wear ,but int can degrade the exact monitoring.
In this paper, we present an intensive patient monitoring service through the Internet, which enables medical doctors to watch their patients in a remote site, to monitor their vital signs and to give them some advices for first-aid treatment. The service consists of three service objects: Monitoring Information Service(MIS), Vital Sign Monitoring Service(VSMS) and Multimedia Consulting (MCS). Through the MIS, medical doctors can get information about the patients currently under monitoring, including their names, ages, genders, symptoms, current main complaints and current locations. The VSMS enables medical doctors to monitor in real-time patients' vital signs such as electrocardiogram (ECG), respiration, temperature, blood oxygen saturation (SpO$_{2}$), invasive blood pressure (IBP), and non-invasive blood pressure (NIBP). It also generates alarms when the patients are likely to be in a critical situation. The MCS provides a real-time multimedia desktop conferencing facility for watching patients and instructing attendants to administer some first-aid treatment. We carried out some experiments according to two different scenarios. The intensive patient monitoring service was functioning well in a 100Base-T Ethernet LAN environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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