Earticle

일반적으로 신선물류를 내장하고 있는 컨테이너 화물 혹은 일반 화물 등의 상태 및 위치를 파악하는 것은 콜드 체인 시스템 구축에서 매우 중요한 문제로 인식되어 왔지만, 관련업계에서 활용하고 있는 상태 및 위치 파악 방식은 아직까지 전통적인 방식에서 크게 벗어나지 못하고 있다. 때문에 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고 사 물 인터넷 기반 스마트 콜드 체인 모니터링 자동화 시스템 구축 시 적용할 수 있는 설계 기법 및 아키텍처를 제안 한다. 제안하는 스마트 콜드 체인 모니터링 자동화 시스템 구조는 oneM2M 표준을 기반으로 S/W 및 H/W로 구현되 는 Network Services Layer 및 Entity, Common Services Layer 및 Entity, Application Layer 및 Entity로 구성되어 있 으며, 이를 통해 신선물류 유통 시 해당 물류의 상태 및 위치를 자동으로 파악할 수 있을 뿐 아니라 해당 물류의 유 통비용을 획기적으로 절감할 수 있을 것이다.

Generally, although securing the condition and location of container freights or normal freights, which load a fresh goods, has been a very important issue in the cold-chain system implementations, it has not gotten out of the traditional methods in the related business world yet. To solve this problem, we propose the designing method and architecture which can be used to implement a smart cold-chain monitoring automation systems. The proposed system architecture is based on the oneM2M standards, and it has 3 layers and entities, which can be implemented to S/W and H/W, network services layer and entity, common services layer and entity, application layer and entity. Based on this architecture, we will not only expect an innovative retrenchment of distribution cost, but also automatically secure the freight condition and location.

교량분야에서는 드론 및 AI 기반 점검 연구가 활발히 축적되고 있으나, 하천 수문·보·토출구 등 주요 수리구조물은 안전성과 운영상 중요성이 매우 큼에도 불구하고 관련 연구는 상대적으로 미진하다. 이러한 시설물은 기후위기 시대에 홍수·침수 피해 예방과 직결되므로, 드론 기반 AI 점검 연구는 국민의 생명·재산 보호와 더불어 유지관리 효율성 제고를 위해 반드시 필요하다. 드론 영상을 기반으로 하천 관리시설물의 학습 데이터를 구축하고, 시설물의 종류와 기능에 따른 분류체계를 반영한 AI 객체인식 알고리즘을 개발하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 현장 특화된 데이터 및 분석 결과를 제공함으로써 실무 적용성이 높고, 하천 시설물 유지관리의 자동화 및 효율화에 직접적으로 기여할 수 있을 뿐만 아니라 재난예방 및 대응을 위한 실무적 활용 가능성을 제시한다.

Research on drone- and AI-based inspection has been actively advanced in the bridge sector, while studies on hydraulic structures such as river gates, weirs, and outlets remain relatively insufficient despite their crucial role in operational safety and disaster risk reduction. In the era of climate change, these facilities are directly related to flood and inundation prevention, highlighting the urgent need for intelligent inspection and management technologies. This study aims to construct training datasets of river management facilities using drone imagery and to develop an AI-based object recognition algorithm that reflects classification systems according to facility types and functions. By targeting national and local river authorities, the research seeks to establish an open dataset derived from high-resolution orthophotos and to demonstrate the automated extraction of facility geometries. The expected outcomes include site-specific data and analytical results with strong practical applicability, contributing to the automation and efficiency of river facility maintenance. Furthermore, the proposed approach supports disaster prevention and response by providing reliable and scalable tools for next-generation river management.

본 논문에서는 자동화 생산 시설물의 객체모니터링을 위해서 생산라인 현장의 상태 감시 모니터링이 가능한 시스템을 구현하고자하 며, 효율성을 향상시키기 위해 영상추적필터를 이용한 CCTV 영상추적 기술을 제안하고자 한다. 이 시스템에서는 자동화 생산 시설 물의 객체모니터링을 위해 기존에 일반적으로 사용되었던 영상모니터링 방식이 아닌 영상추적필터를 기반으로 소프트웨어를 구축 하여 효율적이며, 신뢰성 있는 데이터 전달을 함으로써 PC 기반의 모니터링이 가능하게 한다. 그리고 실시간 상태 확인이 가능하도 록 함으로써 관리자의 접근성과 편의성을 향상시켰다. 또한 제안한 모니터링 시스템에 영상추적필터를 적용한 시뮬레이션을 수행함 으로써 성능개선효과를 확인하였으며, 제안한 시스템의 효율성과 유용성을 확인하였다.

In this paper, we implement the real-time status monitoring system to surveil the object in the automation manufacturing facilities and we propose the CCTV video tracking system using the video tracking filter to improve efficiency. To surveil the object in automation manufacturing facilities, we implement monitoring SW on the based of the video tracking filter instead of the general method for the video monitoring so the reliable monitoring based on the PC is possible efficiently. In addition, accessibility and convenience for administrator are improved as the real-time status confirmation function. Also, we conform the performance improvement effect through the performance analysis of the proposed monitoring system using the video tracking filter.

In this paper, fiber grating technology is used for accurately measure stresses, temperature and displacement. The paper introduces the basic principles of FBG technology and the wavelength demodulation method of FBG sensors, and put fiber grating technology into practical engineering projects. The paper design a optical fiber grating real-time automation monitoring system to distributed measure stress, temperature and displacement in geological disaster body, to provide effective technical supports for geological disaster prevention and mitigation.

Deformation monitoring for dam is quite important and it can be directly used to reflect the running status to keep the operation safely. In order to meet the demand for monitoring the dam, global position system (GPS) is used to develop a monitoring system with high efficiency. In this paper, we developed a monitoring system for deformation monitoring for the dam with wireless data transmission. In order to reduce the energy consumption, the regulation of its working condition has been redesigned according to the monitoring object's own characteristics. At the same time, the data compression is also used in the GPS data processing to reduce the energy consumption. The compression method is divided into two steps. In the preprocessing, data amount can be removed about half of the amount, and Hoffman coding compression rate and the style conversion compression ratio are relatively small. The total compression rate is more than 60%. Compared with the existing compression algorithms, the new developed method has higher compression rate. When the data collection rate is higher, the compression will be higher, and the reason may be that the time information and position information are compressed when the data collection rate is higher. This method can be used to process the data effectively and improve the data transmitting efficiency.

The field-programmable gate array (FPGA) is gaining popularity in industrial automation such as nuclear power plant instrumentation and control (I&C) systems due to the benefits of having non-existence of operating system, minimum software errors, and minimum common reason failures. Separate functions can be processed individually and in parallel on the same integrated circuit using FPGAs in comparison to the conventional microprocessor-based systems used in any plant operations. The use of FPGAs offers the potential to minimize complexity and the accompanying difficulty of securing regulatory approval, as well as provide superior protection against obsolescence. Wireless sensor networks (WSNs) are a new technology for acquiring and processing plant data wirelessly in which sensor nodes are configured for real-time signal processing, data acquisition, and monitoring. ZigBee (IEEE 802.15.4) is an open worldwide standard for minimum power, low-cost machine-to-machine (M2M), and internet of things (IoT) enabled wireless network communication. It is always a challenge to follow the specific topology when different Zigbee nodes are placed in a large network such as a plant. The research article focuses on the hardware chip design of different topological structures supported by ZigBee that can be used for monitoring and controlling the different operations of the plant and evaluates the performance in Vitex-5 FPGA hardware. The research work presents a strategy for configuring FPGA with ZigBee sensor nodes when communicating in a large area such as an industrial plant for real-time monitoring.

Welding using lasers can be mass-produced in high speed. In the laser welding, performing real-time monitoring system of the welding quality is very important in enhancing the efficiency of welding. In this study, the plasma and molten metal which are generated during laser welding were measured using the UV sensor and IR sensors. The results of laser welding were classified into five categories such as optimal heat input, little low heat input, low heat input, partial joining due to gap mismatch, and nozzle deviation. Also, a system was formulated which uses the measured signals with a fuzzy pattern recognition method which is used to perform real-time evaluation of the welding quality and the defects which can occur in laser welding.

현재 국내 농업은 고령화로 인하여 10년간 전체 농촌인구의 3분의 1이 감소하고 있으며, 농업 인구의 공동화 현상이 진행되고 있다. 농촌 인구의 인력을 해결하기 위해서 농업 선진국들은 적은 인력으로 생산성을 증대하기 위해서 자동화 시스템을 도입하고 있다. 따라서 국내 농업 생산성 증대를 위해 자동화 시스템은 농촌의 인력 부족 현상을 해결하고자 하는데 있다. 따라서 진정한 무인 자동화 시스템이 가능하려면 신뢰성이 보장되면서 일반 농가에서도 부담 없이 도입 할 수 있는 저가의 시스템이 필요하다. 이러한 시스템을 필요로 하는 농가에 시스템을 구축 시 들어가는 구축비용을 줄이기 위해 저가의 센서들을 네트워크로 연결하여 안정적으로 동작하는 서버 개발이 필요하며 이러한 서버를 통하여 실시간으로 모니터링 할수 있는 스마트폰과 연계 기술이 필요하다. 본 논문에서는 임베디드 서버 기반으로 저가의 센서들을 사용한 온도, 습도, Co2등의 다양한 생장환경 정보들을 수집하고, 네트워크에 연결하여 스마트폰으로 실시간 모니터링 할 뿐만 아니라 원격제어를 통하여 천장개폐와 LED 등을 손쉽게 제어하는 시스템을 개발 구현 한다. 또한, 스마트폰에 탑재된 네트워크 카메라 응용 프로그램(IPOLIS 어플리케이션)으로 영상을 모니터링하는 기능도 구현한다.

Due to the aging, the domestic agriculture's one third of the total rural population is decreasing during last 10 years, and the decreasing process of farmers is ongoing. To solve the labor of the fewer people in agriculture, automation systems are introduced to improve productivity in developed countries. Thus, the systems should provide the solutions for the shortage problem of working population in agriculture. The automation system should be low-cost to be adopted widely by farmers. To implement this kind of automated systems, it requires the development of low-cost sensors which has stable operation with network connection to the server. And the server can monitor in real time with the ability of connection to smarthpone. In this paper, agricultural monitoring and automation system based on embedded server is implemented. The system collects agricultural environment data such as temperature, humidity, Co2 with low-cost sensors, and monitors them with real-time on a smartphone. Also, it actuates remotely LED lighting, ceiling door by a smartphone. In addition, the video can be monitored with a networked camera applicaion (IPOLIS application) installed on a smartphone.

This paper introduces the application of supervisory monitoring system for substation automation based on IEC 61850. The objective of proposed system is detection of such a malfunction or degradation of devices. The supervisory monitoring procedure consists of a two step - topology processor and state estimation. The topology processor using artificial intelligence is a preprocessing step of state estimation. Topology processor identifies the topology structure of switches in substation and detects an error of ON/OFF state data. The state estimation is an algorithm that minimizes an error between optimal estimation values and real values. The proposed system is applied to standard digital substation based on IEC 61850 for performance verification.

본 논문에서는 산업체 공장 환경에서 장비의 상태를 감시하기 위해 무선 다중 센서 모듈을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 무선 다중 센서 모듈은 가속도, 압력, 온도, 가스의 센서를 이용해 센싱 값을 수집 및 통합하고, 이 센싱 정보를 RS코드를 이용해 부호화 한 후 서버로 전송한다. RS디코더는 서버에 수신된 데이터들을 원래의 데이터로 복원하고, 이때 무선 통신 과정에서 발생한 오류를 복구하게 된다. 복원된 정보를 기반으로 상황인지 알고리즘에서는 임계값을 설정하고, 이후 센서의 센싱 정보들과 임계값을 비교하여 센싱 정보가 임계값의 범위를 벗어나면 이벤트를 생성하고, 대기시간 T초 동안 다른 센서에 장애가 발생하면 상황에 맞는 3단계의 알람을 발생시킨다. 실험결과를 통해 이 시스템이 상태감시에 효과적임을 확인하였다.

In this paper, we propose a context-aware system using wireless multi sensor module to monitor the state for industrial factory environment. Wireless multi sensor module combines sensing values which are collected from each acceleration, pressure, temperature and gas sensors. Moreover, it delivers this data to server after being encoded by RS code. Thereafter, RS decoder decodes the values that are received from wireless multi sensor module and fixes errors which occur in wireless communication. Based on decoded data, context-aware algorithm sets critical range and compares it to the sensing values, if the sensing values are out of the range, an event occurs by the algorithm. At the same time, if there is another sensing value which is out of the range for standby time T seconds, the algorithm orders 3 steps-alarm to occur depending on each situation. Through this system, it becomes eventually possible to monitor machines' condition effectively. From the simulation, we confirm that this system is efficient to status monitoring of industrial automation equipment.

본 연구에서는 비교적 데이터 처리속도가 빠른 80286계의 CPU를 사용한 16bit 퍼스널 컴퓨터를 이용하는 경우보다, 가격면에서는 훨씬 유리하면서도, 성능은 거의 뒤지지 않는 피로시험 자동화 및 피로거동 고정밀 측정을 위한 시스템을 완성하였다. 본 연구에서 사용한 방법 및 작성한 소프트웨어등은 사용시험기, 피로연구 대상등에 거의 관계없이 이용이 가능하나, 여기서는 편의상, 시험기로서는 폐루우프(closed-loop)유압서어보 피로시험기를 사용하였으며, 피로거동의 측정에 대해서는 주로 피로균열지전을 대상으로 하였다.

Two kinds of 16bit-personal computer-based fatigue testing automation and monitoring system were constructed; one is Single-System utilizing a personal computer, the other si Dual-System consisting of two personal computers. The system developed in this study permits to perform multi-step programmed loading and pseudo-random loading fatigue tests, three parameters such as load, total displacement and subtracted displacement can be measured simultaneously. For improvements in measurements of fatigue behavior, two kinds of signal noise reduction software was developed. In addition, a software was also designed to automatically measure the crack opening point and crack length using the unloading elastic compliance technique.

댐, 특수교, 터널 등 사회기반시설은 국가의 수자원 관리, 교통 흐름 유지, 안전한 이동 등을 담당하며 국가 경제와 국민 생활의 핵심을 이루는 중요한 인프라이다. 이러한 사회 기반시설은 주기적인 정밀안전진단을 통해 구조적 안정성과 기능적 신뢰성을 지속적으로 점검해야 한다. 하지만 정밀안전진단보고서 작성에 필요한 계측자료 분석 과정은 방대한 데이터량과 복잡성으로 인해 많은 인력과 시간이 소요되고, 특히 계측자료의 이상치를 탐지하고 제거하는 전처리과정에서 오류 가능성이 높아 작업의 효율성을 저하시키고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 계측자료 분석의 자동화를 도입하는 것이 필요하다. 자동화된 계측자료 분석 시스템은 보고서 작성의 인력과 비용을 절감하며, 효율성과 일관성을 높일 수 있다. 따라서 본 연구에서는 자동화된 계측자료 분석 시스템을 구축하는 과정의 하나인 원시데이터의 이상치를 탐지 및 제거하는 기법에 대한 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 단변량 및 다변량 이상치 탐지 기법을 비교 분석하고, 계측기별 특성에 따라 가장 적합한 기법을 도출하였다. 특히, 간극수압계를 대상으로 한 적용 결과, LOF(Local Outlier Factor) 기법이 가장 높은 상관성 증가를 보이며 최적 기법으로 도출되었고, 이는 자동화 시스템의 기본값으로 제안되었다. 이와 같은 방법론은 향후 다양한 계측기에도 동일하게 적용될 수 있으며, 계측자료 분석의 정밀성과 신뢰성을 향상시키는 기반이 될 수 있다.

Dams, special bridges, tunnels, and other social infrastructure play a crucial role in national water resource management, maintaining traffic flow, ensuring safe transportation, and forming the backbone of the national economy and public life. These infrastructures require periodic precise safety inspections to continuously assess their structural stability and functional reliability. However, the analysis of measurement data required for preparing detailed safety inspection reports involves a vast amount of data and high complexity, necessitating significant manpower and time. In particular, the preprocessing stage of detecting and removing outliers in measurement data is prone to errors, reducing work efficiency. To address these challenges, the automation of measurement data analysis is necessary. An automated measurement data analysis system enhances the consistency and efficiency of report generation while reducing labor and costs. Therefore, this study focuses on techniques for detecting and removing outliers in raw data as a step toward establishing an automated measurement data analysis system. Univariate and multivariate outlier detection methods were reviewed and compared. Based on the characteristics of each instrument, the most appropriate detection technique was selected. For pore water pressure gauges, the Local Outlier Factor (LOF) method was identified as the most suitable approach, showing the greatest improvement in correlation after outlier removal. The proposed methodology can be applied to other instruments as well and will serve as a foundation for improving the reliability and precision of automated monitoring data analysis systems.

This paper presents an on-line monitoring and control system designed for the automation of a Concrete plant. The system is based on the combined structure composed of a general purpose PLC (Plogrammable Logic Controller) and a personal computer. Simulation results are ahem to illustrate the system operation. Preconstructed rules are applied to the plant data for the diagnosis of the weighing process in the simulation.

Along with the increase of the importance of power quality, many various systems are dedicated in the analysis of power quality nowadays. But there still exists the same problems for realizing such kind of analysis systems well. One is the customization of the power quality measure devices; The other is an economic problem. This paper presents the usefulness and the advantage of the ICD (Intelligent Electronic Device) as the measure device of power quality And this paper detailedly describes the development procedure of web-based power quality monitoring system through ActiveX controls. Now this power quality monitoring system is already applied to the substation automation system.

본 논문은 공장 자동화에 포괄되는 산업용 원격 제어 시스템을 웹을 통해 구성하고 이를 모형화하여 시스템이 동작되어지는 과정을 직접 구현 및 실험하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위해서 Lego Robotics Invention System과 Real-Time Linux를 이용하여 신발 산업의 공정의 모형을 제작하며 웹에서 이를 제어 및 감시하기 위한 각 모듈들은 JAVA로 제작하여 산업 현장에서의 원격감시 및 제어 시스템의 적용 방법을 제시하고자 한다.

본 논문에서는 클라이언트/서버 형태로 신발 공정에 관한 컨베이어 원격 감시 제어 시스템을 웹 기반으로 설계하고 구성하였다. 클라이언트가 원격으로 영상을 감시하고 제어하기 위한 모듈들은 JAVA를 기반으로 제작하였으며, 실시간 제어를 위한 컨베이어 서버는 RTLinux를 기반으로 디바이스 드라이버와 API를 개발하였다. 이러한 소프트웨어 제작과 Lego 기반의 프로토타입핑을 통해 산업 현장에서 웹을 통해 실시간으로 컨베이어를 제어하는 방법을 제시하고자 한다.