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의료정보는 의료기기뿐만 아니라 카메라 등의 기기로부터 다양하게 생성된다. 최근 의료빅데이터 수집 및 관리 에서부터 환자의 상태분석을 위한 의료인공지능 제품 및 관련 융합기술들이 급격히 증가하고 있지만, 실용화까지의 절차 들이 산재되어 있어 실적용에 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 의료인공지능 기술 연구, 개발 및 실용화 절차를 간소화 하고, 관련 산업 발전 가속화를 위한 지능형 병원정보시스템 모델을 제안한다. 제안한 모델은 의료기관에서 (1)다양한 기기로부터 환자 데이터의 실시간 관리, (2)의료인공지능 기술 개발에 특화된 데이터 정제 및 관리, (3)개발된 의료인공지능 기술의 실시간 적용을 통합 지원한다. 이를 이용하여 환자모니터링기기로부터 실시간 생체데이터 수집 및 의료인공지능 특화 데이터 생성 사례와 기 개발된 카메라 기반 환자 보행분석 및 뇌MRA 기반 뇌혈관질환분석 기술의 구체적 적용사례를 소개한다. 제안한 모델을 기반으로 인공지능 개발에 필요한 데이터의 보안성 증대 및 일관된 인터페이스의 플랫폼화를 통한 실용화 증대로 병원정보시스템 개선에 활용되기를 기대한다.

Medical information is variously generated not only from medical devices but also from electronic devices. Recently, related convergence technologies from big data collection in healthcare to medical AI products for patient's condition analysis are rapidly increasing. However, there are difficulties in applying them because of independent developmental procedures. In this paper, we propose an intelligent hospital information system (iHIS) model to simplify and integrate research, development and application of medical AI technology. The proposed model includes (1) real-time patient data management, (2) specialized data management for medical AI development, and (3) real-time monitoring for patient. Using this, real-time biometric data collection and medical AI specialized data generation from patient monitoring devices, as well as specific AI applications of camera-based patient gait analysis and brain MRA-based cerebrovascular disease analysis will be introduced. Based on the proposed model, it is expected that it will be used to improve the HIS by increasing security of data management and improving practical use through consistent interface platformization.

연구목적: 본 연구에서는 재난현장 또는 산업현장에 투입되는 고위험 직업군의 안전을 위하여 IoT/ICT 융합기반의 스마트 안전관리 시스템을 연구하고 이의 성능을 분석・제시하였다. 연구방법: 연구에서 제시된 고위험 직업군의 안전을 위해 부동상태 감지센서, 각 대원간에 통신을 위한 LoRa기반의 리피팅 기술, 전체를 모니터링할 수 있는 LoRa Gateway를 개발하여 기능을 테스트하여 현장적용을 위한 기반 을 제시하였다. 연구결과 : 고위험 직업군에 작업현장에서 작업자의 위험 상태를 감지하고 전파할 수 있 는 다양한 요소를 파악하고 이에 대한 연구가 진행되었다. 작업자의 부동과 같은 위험상태를 감지하는 센서기술, LoRa 통신 기반의 리티핑 기술, 위험 상황을 실시간으로 모니터링 할 수 있는 LoRa Gateway 를 분석하여 그 연구결과를 제시하였다. 특히 통신 음영지역의 최소화를 위한 단말간 리피팅기술을 연 구하여 통신 불통 문제를 감소시켰다. 연구결론: 본 연구를 통해 다양한 고위험 직업군의 작업자 안전을 위한 스마트 안전관리 시스템의 중요한 기능적 요소를 고찰하고 그 효용성을 검증하였다.

Purpose: This study aims at developing and implementing Smart Safety Management System based on IoT/ICT Convergence for safety of high-risk groups working at disaster or industrial field. Its functions are as follows. Method: We will develop three devices for keeping the safety of high-risk jobs: Sensor of inactivity, Lora based Refitting technology for communication between high-risk workers, and Lora Gateway for monitoring entire situations. Then we will test three devices in respect of their functions, and propose their applicabilities in the field. Results: The system can send and receive safety tags and danger signals by which sensor technology can detect dangerous state of workers. And its command terminal was developed by low-power wireless communication technology and LoRa Gateway, which can fulfill the lifting functions between safety tags. And, furthermore, the command terminal can monitor dangerous situations of disaster sites in real time and can perform the preemptive rescues. Conclusion: This study proves the functional efficacy of Smart Safety Management System for worker safety in various high-risk occupational groups, and also suggests ways to secure worker safety in disaster area and various high risk industrial sites.

지하매설배간의 실시간 통합 유지관리를 위하여 최상위의 관제 및 유지관리 서버 소프트웨어와 정보전달 체계를 마추기 위해서는 호환성을 유지하기 위한 인터페이스가 필요하다. 이를 위하여 스마트 시티를 끌어가는 국내의 다양한 플랫폼 운영 소프트웨어를 조사하고. 시장 지배력이 가장 큰 플랫폼을 선정하여 이들이 가지고 있는 정보전달 인터페이스에 맞도록 소프트웨어 모듈 개발을 수행하였다. 또한, 기존 하위 지하매설배관 운영프로그램에 개발된 인터페이스 모듈을 이식하고, 상위 도시통합관제 플랫폼 시스템과 연동하였다. 이 과정에서 하위의 정보(예방, 파손, 누수)가 상위 도시통합 플랫폼 시스템에 전달되어, 정상적인 동작여부를 확인하였다.

In this study , for the integraed information management of underground pipelines, each information management server software must have it's inter-operability. So Many kinds of smart-city integrated platform softwares were surveyed and the best platform software was selected. The interface software modules developed in this study was installed at the test system. Through this test system, when a sub system transfers an event message to the upper integrated server system, the inter-operability test between the upper system and a sub operating system was performed and its operability was resolved.

본 논문은 지그비 통신 기술을 이용하여 원격지의 냉장고 온도를 실시간으로 모니터링 및 제어 할 수 있는 원격온도 제어 시스템을 개발하였다. 개발된 시스템은 냉장고의 기능(온도 유지 등)을 24시간 감시하며, 원격지에서 모니터링 데이터를 확인이 가능하며 필요시 온도의 설정 값을 변경도 가능하다. 설정된 온도 값을 벗어나면 관리서버에 경보 발생과 미리 설정된 관리자에게 위급상황을 SMS를 전송하여 관리자가 문제점을 확인하고 필요한 조치를 취할 수 있도록 설계하였다. 개발된 시스템을 상업용 및 의료용, 실험용 재료보관용 냉장고에 적용하여 한 대의 MZM(Master Zigbee Module)로 최대 16대의 SZM(Slave Zigbee Module)로 냉장고들의 현재온도와 고장 등 상태를 실시간으로 관리할 수 있다.

In this paper, a remote control system capable of monitoring and controlling the temperature of a refrigerator in real time using the ZigBee communication technology is developed. The developed system provides 24-hour surveillance function including temperature maintenance and it is able to determine monitored data from a remote location and to change the setting of the temperature value. In case the value is out of the setting, it is designed for administrators to verify the problem and take action, sending alarms to management server and the emergency to a preset administrator via SMS. Applying this system to refrigerators storing commercial, medical, and experimental material, the real time status such as temperature and malfunction of refrigerator can be managed up to 16 SZM(Slave Zigbee Module) by only one MZM(Master Zigbee Module).

High-temperature superconductor (HTS) magnets for booster synchrotrons with rapid ramping capability and for use as strong light sources (undulators and wigglers) are emerging as key next-generation technologies that can significantly enhance the performance of particle accelerators. They are vulnerable to rapid environmental changes, which can cause a quench and result in severe damage to the magnets and the entire system. Therefore, it is essential to monitor key physical parameters—such as current, voltage, and temperature—in real time with high speed and precision, enabling early detection of anomalies and prevention of system. In this study, we developed a data acquisition system based on the DT9824 module to replace the discontinued SCXI-1125 module. The proposed system is built based on Python and EPICS, without relying on commercial software, offering high flexibility, user configurability, and suitability for automated measurement environments. We have successfully conducted simultaneous acquisition of 32 channels using eight DT9824 modules, and long-term stability tests are underway.

Background/Objectives: Waste bins are part of our lives for decades and mostly its condition are overflowing due to improper waste dumping, collection and management, which leads in foul smell and unhygienic condition, thus inherently results in environment pollution. Methods/Statistical analysis: Therefore, in this paper, design of a Waste Bin with real time monitoring is presented and a smart waste management system is proposed using the recent technical advancements of automation and Internet of Things (IoT). Findings: The capacitance sensor in the bin continuously monitors the level of the bin in real time and communicates to the central cloud where the bins are connected. Ultrasonic sensor is used to open and close the lid of the bin whenever the persons are nearby the bin. Such smart bins are connected to the cloud, where the bin status are communicated, recorded and monitored by the local bodies through and android app or a centralized server. Improvements/Applications: Thus the designed smart bin and proposed waste management system have better level of smartness compared to existing ones in metropolitan cities in a centralized manner.

The researcher set up multiple sensor units on the road slope such as national highway and highway where there is a possibility of loss, and using the acceleration sensor built into the sensor unit the researcher will sense whether the inclination of the road slope occur in real time, and Based on the sensed data, the researcher tries to implement a system that detects collapse of road slope and dangerous situation. In the experiment of measuring the error between the actual measurement time and the judgment time of the monitoring system when judging the warning of the sensor and falling rock detection by using the acceleration sensor, the error between measurement time and the judgment time at the sensor warning was 0.34 seconds on average, and an error between measurement time and judgment time at falling rock detection was 0.21 seconds on average. The error is relatively small, the accuracy is high, and thus the change of the slope can be clearly judged.

산업 오염과 자원 부족으로 인해 수질 안전이 점점 더 위협받고 있으며, 기존의 모니터링 방식은 비효율적이 고 대응 속도가 느려 오염 경보가 지연되는 경우가 많다. 본 논문에서는 IoT 클라우드 플랫폼을 기반으로 한 실시간 식수 수질 모니터링 시스템을 제안한다. 제안 기술은 저전력 통신, 엣지 컴퓨팅, 도커 컨테이너화를 통합한 다계층 아 키텍처를 채택하고 특징 추출, 데이터 정리, 예측 모델링을 위해 랜덤 포레스트와 그라데이션 부스팅과 같은 머신러닝 알고리즘을 사용한다. 성능 평가 결과, RF 모델은 1.7초의 지연 시간으로 96.0%의 정확도를 달성하여 미탐지 오염 위험을 효과적으로 줄이면서 저렴한 비용으로 광범위한 커버리지를 제공한다. 또한 알려지지 않은 오염 물질 탐지, 블 록체인 기반 데이터 보안, 지속 가능한 배포를 위한 태양광 발전 운영 등에 활용 될 수 있다.

Water quality safety is increasingly threatened by industrial pollution and resource scarcity, and traditional monitoring approaches are often inefficient and slow to respond, leading to delayed contamination alerts. In this paper, we propose a real-time drinking water quality monitoring system based on an IoT cloud platform. The proposed technology adopts a multi-layer architecture integrating low-power communication, edge computing, and Docker containerization while employing machine learning algorithms such as Random Forest and Gradient Boosting for feature extraction, data cleaning, and predictive modeling. Experimental results indicate that the RF model achieves an accuracy of 96.0% with only 1.7 seconds of latency, effectively reducing undetected contamination risks while providing broad coverage at reduced costs. Future work will explore unknown contaminant detection, blockchain-based data security, and solar-powered operation for sustainable deployment.

The world population is aging. As people tend to live longer, the chance of getting a chronic disease such as heart attack and stroke increases. Currently, medical tests do not reflect the elderly true conditions. As we begin to enter the 4th industrial revolution, the constant monitoring of real-time bio-signals will play a significant role in elderly healthcare monitoring. In this paper, we discuss what are some common biosignals for real-time monitoring, how wearable sensors help in its uptake and applications in the healthcare services. We also present our framework for stoke detection and health monitoring for the elderly. The proposed system generates an alarm or a warning message if any abnormalities found in real-time physiological data. The use of real-time bio-signals is expected to contribute significantly to the elderly population health care and medical cost and the development of personalized medical care.

본 연구는 건설 현장의 CCTV를 활용한 실시간 침수 예측 시스템을 개발하는 것을 목표로 한다. CCTV로부터 침수 깊이를 추정하기 위한 모델을 구축하고, 추정된 침수 깊이를 관측 데이터와 비교하 여 성능을 검증하였다. 분석 결과 높은 상관관계(R2 = 0.99)와 약 3cm의 RMSE를 보여 정량적 침수 모니터링에 CCTV를 활용할 수 있는 가능성을 확인했다. 또한, 취약 지역에 대한 실시간 침수 예측 방법을 제안했으며 XP SWMM 시뮬레이션에서 도출된 침수 특성을 활용하여 ANN(인공 신경망)과 CNN(합성곱 신경망)을 기반으로 한 모델을 학습시켰다. 모델의 성능은 평균 절대 백분율 오차 (MAPE)를 사용하여 평가되었으며, 전체 평균 오차율은 침수면적 예측에서 8.89%, 그리드 기반 침수 깊이 예측에서 19.49%가 나타났다. 향후 연구는 실시간 CCTV 침수 모니터링과 AI 모델을 통합하여 예측 정확도를 높일 수 있을 것이라 판단된다.

This study aims to develop a real-time inundation prediction system using CCTV at construction sites. A model was established to estimate inundation depth from CCTV, and its performance was validated by comparing the estimated inundation depth with observed data. The results demonstrated a high correlation (R2 = 0.99) and an RMSE of approximately 3 cm, confirming the feasibility of using CCTV for quantitative inundation monitoring. Furthermore, a real-time inundation prediction method for vulnerable areas was proposed. inundation characteristics derived from XP SWMM simulations were used to train a model based on ANN (Artificial Neural Networks) and CNN (Convolutional Neural Networks). The model's performance was evaluated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE), with overall average error rates of 8.89% for inundation area predictions and 19.49% for grid-based inundation depth predictions. Future efforts will focus on integrating real-time CCTV inundation monitoring with the AI model to enhance its predictive accuracy.

지하 광산은 밀폐된 구조로 인해 유해가스 누출, 붕락 등 중대재해 위험이 크며, 기존 현장 인력 의존형 관리 방식은 신속 대응에 한계가 있다. 본 연구는 ESP32 기반 오픈소스 하드웨어를 활용하여CO, CO2, NO2, O2를 실시간 모니터링하고, 환기 및 배수장치를 원격 제어할 수 있는 스마트 안전관리 시스템을 개발하였다. CFD 기반 기류 해석 결과를 고려하여 저속 정체 및 재순환 가능 구간을우선 감시 후보로 선정하고, 현장 설치 가능성과 통신 연결성을 함께 반영해 센서 배치를 결정하였다. 현장 실증에서는 데이터 전송, 데이터베이스 저장, 모바일 화면 표시 및 원격 스위치 조작을 확인하여 제안 시스템의 현장 적용 가능성을 평가하였다.

Owing to their confined environments, underground mines are highly vulnerable to accidents such as hazardous gas leakage and roof collapse. Moreover, the rapid detection and response of conventional safety management systems relying on on-site personnel remain limited. This study developed an ESP32-based smart safety management system capable of the real-time monitoring of CO, CO2, NO2, and O2 concentrations and remote control of ventilation and drainage facilities. Sensor locations were determined using Computational Fluid Dynamics (CFD) based airflow analysis combined with field installation feasibility and communication connectivity. Field validation further confirmed real-time data transmission, database storage, mobile monitoring, and remote switching functions. In summary, these results demonstrate the feasibility of a low-cost Internet of Things (IoT) based safety manage ment platform for underground mines and its potential for enhancing safety through continuous environmental monitoring and remote facility control.

최근 IoT 센서에 장거리 통신을 제공하기 위한 다양한 무선 센서 네트워크 기술이 제안되고 있으며, 이 중 LoRa는 저전력으로 수 킬로미터에 걸쳐 데이터를 안정적으로 전송할 수 있는 무선통신시스템이다. 본 연구에서는 통신 인프라가 열악한 노천광산 환경에서 LoRa 기반 IoT 시스템을 활용하여 트럭의 실시간 위치를 모니터링하고, 이를 분석하여 생산관리에 활용할 수 있는 애플리케이션을 개발하였다. 실증 연구는 몽골의 주석 노천광산에서 수행되었으며, 총 6대의 덤프트럭에IoT 장치를 설치하여 GPS 및 비콘 데이터를 실시간으로 수집하였다. 수집된 데이터는 고지대 파쇄장에 설치된 중앙 노드를 통해 송신되었고, 클라우드 서버로 업로드되어 애플리케이션에서 처리되었다. 개발된 생산관리 애플리케이션은 지도 기반의 실시간 위치 시각화, 로그 형태의 데이터저장, 생산 정보 분석 기능을 포함하고 있으며, 본 시스템은 스마트 마이닝을 위한 저비용·고효율솔루션으로서 광산 작업의 운영 효율성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

Recently, various wireless sensor network technologies have been proposed to enable long-range communication for Internet of Things (IoT) sensors, including LoRa, which is a wireless communi cation technology that stably transmits data over several kilometers using low power. In this study, a real-time truck location monitoring and production management application was developed using a LoRa-based IoT system at a communication-limited open-pit mining site. The experimental site was an open-pit tin mine in Mongolia where six dump trucks were equipped with LoRa-based IoT modules. The GPS and beacon data collected from the trucks were transmitted in real time to a central node installed at a high-altitude crushing site, uploaded to a cloud server, and processed by the application. The developed application visualizes real-time truck locations on a map, logs the data, and provides functionality for production management. The proposed system provides a low-cost and efficient solution for smart mining.

This study suggests a model of production information system that can reduce manufacturing lead time and uniformize quality by using DNC S/W as a part of constructing production information management system in the industrial field of the existing marine engine block manufacturing companies. Under the effect of development of this system, the NC machine interface device can be installed in the control computer to obtain the quality information of the workpiece in real time so that the time to inspect the process quality and verify the product defect information can be reduced by more than 70%. In addition, the reliability of quality information has been improved and the external credibility has been improved. It took 30 minutes for operator to obtain, analyze and manage the quality information when the existing USB memory is used, but the communication between the NC controller computer and the NC controller in real time was completed to analyze the workpiece within 10 seconds.

다수의 어르신이 생활하는 노인복지시설에서는 고령으로 인한 인지 및 운동 능력 저하로 낙상사고가 종종 발생한다. 중증 및 사망으로 이어질 수 있는 낙상사고가 발생한 경우, 골든아워를 지키기 위해 신속하게 사고 발생 여부를 파악하고 조치를 취해야 한다. 이를 위해 일반적인 RGB 카메라를 이용한 CCTV를 사용하고 이를 모니터링하는 전담인력을 배치할 수 있으나, 환자의 사생활 침해 문제 및 전담 인력의 피로 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인의 식별이 불가능한 열화상 영상 및 음향 정보에서 낙상을 탐지하는 인공지능을 이용하여 실시간으로 낙상사고 발생 여부를 판단한다. 또한, 낙상사고가 발생한 경우 신속한 조치를 위해 의료 관계자 및 보호자에게 자동으로 신고하는 플랫폼을 구현하였다.

In elderly care facilities where many seniors reside, safety accidents frequently occur due to age-related cognitive and motor impairments. In cases of serious incidents such as falls—which can lead to severe injury or death—it is critical to detect aㄸnd respond promptly within the golden hour. While standard CCTV systems using RGB cameras and dedicated monitoring personnel can be employed to identify such incidents, they raise concerns regarding patient privacy and staff fatigue. To address these issues, this paper proposes a real-time AI-based fall detection system that utilizes thermal imaging and audio data, which do not reveal personal identity. Furthermore, we detail the implementation of a platform that automatically notifies medical staff and guardians in the event of an accident to enable swift intervention.

수장고 및 전시 공간의 종합적 유해생물 관리를 위하여 실시간 온습도 센서 및 모듈을 이용한 환경 데이터 수집, 실내 부유 진균류 농도 및 곤충 유입 자료의 데이터 시각화를 부여 정림사지 박물관 유물 공간을 대상으로 실시하였다. 실시간 온습도 모니터링 시스템은 30분 단위로 측정 데이터를 수집하였으며 연동 애플리케이션을 통해 측정 데이터를 실시간으로 확인 가능하도록 하였다. 또한 측정된 온습도 데이터가 미리 설정한 범위를 초과하였을 경우, 푸시 알림을 담당자 의 단말기로 전송하여 현황 정보를 제공함으로써 상시적 관리 체계를 구축하였다. 이를 통해 8월 중 유물 권장 온도 범위를 초과한 상황의 즉각적인 인지 및 조치가 가능하였다. 수장고 내부 공간에 따른 시기별 부유진균류 농도 데이터를 국립문화재연구소에서 제시한 생물학적 유해환경 요인 권고기준(안) 기준으로 범례화하여 시각화한 결과, 수장고 1층과 2층 유물 공간 모두 위험 기준인 80 C.F.U./m3 이하의 부유 진균류 농도가 유지되는 것이 확인되었다. 또한 곤충 유입 조사 결과, 수장고 내부에는 곤충이 포획되지 않았으며, 전시공간의 경우, 딱정그리마, 알락귀뚜라미, 알락꼽등이 등의 곤충이 포획되었다. 이를 바탕으로 구역별 포획 곤충의 개체 밀도에 따른 시각 화를 실시한 결과, 곤충의 주요 유입 경로가 외부 출입구 및 화장실 구역임을 확인할 수 있었다.

Temperature and humidity data collection using real-time sensors and data loggers was conducted for integrated pest management in the collection storage and exhibition space of the Jeongnimsaji Museum, Buyeo. The real-time temperature and humidity monitoring system collected measurement data every 30 minutes and enabled real-time confirmation of the data through a linked application. If the temperature and humidity data measured in the real-time temperature and humidity monitoring system exceeds the set range, a push notification was sent to the mobile phone of the person in charge to provide status information to establish a continuous management system. Through this, it was possible to immediately recognize and take action when the temperature range exceeded the recommended relic temperature in August. We performed data visualization on the concentration of airborne fungus in the storage area and the inflow path and density of insects. Based on the recommended criteria presented by the National Institute of Cultural Heritage, The data on the spatial and temporal concentration of airborne fungus inside the collection storage were found to be maintained at a value below the standard recommended by the National Institute of Cultural Heritage (80 CFU/m3). Also, as a result of the insect inflow survey, no insects were captured inside the storage area, and in the case of the exhibition space, insects such as Scutigera coleoptrata, Loxoblemmus arietulus, Diestrammena asynamora, Koreoniscus racovitzai were captured. Based on this, as a result of visualization according to the individual density of captured insects by area, it was confirmed that the main inflow paths of insects were the external entrance and the toilet area.