Network RTK is a precise positioning technique using carrier phase correction data from reference stations within the network, and is constantly being researched for improved performance. However, the study for the system accuracy has been performed but system integrity research has not been done as much as system accuracy, because network RTK has been mainly used on surveying for static or kinematic positioning. In this paper, adequate monitoring system for network RTK is designed as basis research for integrity monitoring on network RTK. To this, fault tree on network RTK is analyzed, and a countermeasure is prepared to detect and identify the each fault items. Based these algorithms, monitoring system to use on central processing facility is designed for network RTK service.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.29
no.12
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pp.1313-1320
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2012
Condition monitoring of the reciprocating compressor is important task. As a traditional method, health monitoring system of refrigerator depends on decision of a skilled person based on his experience. However, the skilled person cannot monitor all the compressors completely. If a sampled compressor is faulty, thousands of compressors manufactured at that place are regarded as faulty compressors. Therefore it is necessary to monitor all compressors in the production line. In the paper real time health monitoring system is developed based on high order time frequency method and artificial neural network. The system is installed in the mass production line. The result of the application has been very successful, and currently the system is working very well on the production line.
In this paper, we designed and implemented bio-signals transmission and storage system using wireless sensor network based on ZigBee. Wireless sensor network is organized with routing protocol based on tree structure. The data is transmitted to monitoring system based on SIP. ZigBee will be used as various combinations with other wireless network technologies for application purposes.
The objective of this study is to improve the survivability and reliability of the FBG sensor network in the structural health monitoring (SHM) system. Therefore, a model reconstruction soft computing recognition algorithm based on support vector regression (SVR) is proposed to achieve the high reliability of the FBG sensor network, and the grid search algorithm is used to optimize the parameters of SVR model. Furthermore, in order to demonstrate the effectiveness of the proposed model reconstruction algorithm, a SHM system based on an eight-point fiber Bragg grating (FBG) sensor network is designed to monitor the foreign-object low velocity impact of a CFRP composite plate. Simultaneously, some sensors data are neglected to simulate different kinds of FBG sensor network failure modes, the predicting results are compared with non-reconstruction for the same failure mode. The comparative results indicate that the performance of the model reconstruction recognition algorithm based on SVR has more excellence than that of non-reconstruction, and the model reconstruction algorithm almost keeps the consistent predicting accuracy when no sensor, one sensor and two sensors are invalid in the FBG sensor network, thus the reliability is improved when there are FBG sensors are invalid in the structural health monitoring system.
In this paper, we propose a jellyfish distribution recognition and monitoring system using a UAV (unmanned aerial vehicle). The UAV was designed to satisfy the requirements for flight in ocean environment. The target jellyfish, Aurelia aurita, is recognized through convolutional neural network and its distribution is calculated. The modified deep neural network architecture has been developed to have reliable recognition accuracy and fast operation speed. Recognition speed is about 400 times faster than GoogLeNet by using a lightweight network architecture. We also introduce the method for selecting candidates to be used as inputs to the proposed network. The recognition accuracy of the jellyfish is improved by removing the probability value of the meaningless class among the probability vectors of the evaluated input image and re-evaluating it by normalization. The jellyfish distribution is calculated based on the unit jellyfish image recognized. The distribution level is defined by using the novelty concept of the distribution map buffer.
Despite efforts to reduce unexpected accidents at confined construction sites, choking accidents continue to occur. Because of the poorly ventilated atmosphere, particularly in long, confined underground spaces, workers are subject to dangerous working conditions despite the use of artificial ventilation. Moreover, the traditional monitoring methods of using portable gas detectors place safety inspectors in direct contact with hazardous conditions. In this study, a long-range (LoRa)-based wireless safety monitoring system that features the network organization, fault-tolerant, power management, and a graphical user interface (GUI) was developed for underground construction sites. The LoRa wireless data communication system was adopted to detect hazardous gases and oxygen deficiency within a confined underground space with adjustable communication range and low power consumption. Fault tolerance based on the mapping information of the entire wireless sensor network was particularly implemented to ensure the reliable operation of the monitoring system. Moreover, a sleep mode was implemented for the efficient power management. The GUI was also developed to control the entire safety-monitoring system and to manage the measured data. The developed safety-monitoring system was validated in an indoor testing and at two full-scale water pipeline construction sites.
This article describes a design and implementation of low power consumption wireless sensor network platform for intelligent motorway monitoring. There are many dangerous situations on motorway, foggy weathers, rapidly changes of temperature, etc. We designed a system for monitoring motorway environment for report dangerous situation. We introduce this system and its lowpower consumption characteristics which important to battery based system.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.65-71
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2009
As a core area of the new computing paradigm, the Ubiquitous Sensor Network Technology utilizes a wireless sensor networking which can be applied to the Context Information Monitoring System. When the technology is used in a poor user-environment for monitoring purposes, it can cost-effectively gather the context data on real-time basis, analyze the information gathered, effectively response to the user situation, and execute orders to create environmental factors desired by the user. This study structures a system able to monitor information in regards to a user-environment based on wireless-node sensor technology coupled with the Ubiquitous Sensor Network Technology. In this paper, the protocol in which it manages the wireless sensor network as the zone based by using the management protocol standardized at the smart home with a profile is proposed. The proposed system requires a minimal collection of data without continuous monitoring. Monitoring periodically, it can sense the user-environment more efficiently than the existing monitoring technologies based on the wire-communication technology.
Nuclear power plants (NPPs) will be highly connected network enabled systems in the future. Using the network and web enabled tools, NPPs will be remotely monitored by operators at any time from any place connected to the network via a general web browser. However, there will be two major issues associated with this implementation. The first is the security issue. Only the authorized persons need to be allowed to access the plant since NPP is a safety-critical system. However, the web technology is open to the public. The second is the network disturbance issue. If operators can not access the plant due to network disturbances, the plant will come into the out-of-control situation. Therefore, in this work, we performed a conceptual design of a web-based remote monitoring and control system (RMCS) considering these issues.
In recent years, there has been a rise in epidemiological evidence suggesting the health benefits of a physically active lifestyle. However, it is not always easy for individuals to personally recognize the optimal conditions for exercise and physical activity. Wearable acceleration-based pedometers have become widely used in estimating the amount of physical activity, and to a limited extent, providing information regarding exercise intensity, but they have never been used to assess adaptation to exercise. In order to realize simultaneous activity monitoring for multiple users exercising outdoors, we developed a prototype wireless local area network (WLAN) based system. In our system, a WLAN is deployed outside, and a user wearing a smart phone and monitoring device exercises freely within the coverage area of the wireless network. By doing so, the developed system is able to monitor the activity of each user andmeasures various parameters including those related to exercise adaptation. In a demonstration experiment, the developed system was evaluated and used to monitor users enjoying a Nordic walk, after which users were immediately able to receive their exercise report. In this paper, we discuss the requirements and issues in developing an activity monitoring system and report the findings we obtained through the demonstration experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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