Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.7
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pp.262-269
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2020
Recently, many attempts have been made to reduce the time required for payment in various shopping environments. In addition, for the Fourth Industrial Revolution era, artificial intelligence is advancing, and Internet of Things (IoT) devices are becoming more compact and cheaper. So, by integrating these two technologies, access to building an unmanned environment to save people time has become easier. In this paper, we propose a smart shopping cart system based on low-cost IoT equipment and deep-learning object-detection technology. The proposed smart cart system consists of a camera for real-time product detection, an ultrasonic sensor that acts as a trigger, a weight sensor to determine whether a product is put into or taken out of the shopping cart, an application for smartphones that provides a user interface for a virtual shopping cart, and a deep learning server where learned product data are stored. Communication between each module is through Transmission Control Protocol/Internet Protocol, a Hypertext Transmission Protocol network, a You Only Look Once darknet library, and an object detection system used by the server to recognize products. The user can check a list of items put into the smart cart via the smartphone app, and can automatically pay for them. The smart cart system proposed in this paper can be applied to unmanned stores with high cost-effectiveness.
Recently, with the development of high-tech industry, the use of the drones in various aspects of daily life is rapidly advancing. With technical and functional advancements, drones have an advantage of being easy to be utilized in the areas of use according to various lifestyles. In addition, through the diversification of the drone service converged with image processing medium such as camera and CCTV, an automated security system that can replace humans is expected to be introduced. By designing these unmanned security technology, a new convergence security drone service techniques that can strengthen the previous drone application technology will be proposed. In the proposed techniques, a biometric authentication technology will be designed as additional authentication methods that can determine the safety incorporated with security by selecting the search and areas of an object focusing on the objects in the initial windows and search windows through OpenCV technology and CAM-Shift algorithm which are an object tracking algorithm. Through such, a highly efficient security drone convergence service model will be proposed for performing unmanned security by using the drones that can continuously increase the analysis of technology on the mobility and real-time image processing.
This paper introduces the method to make management network about milking cow farm tasks. The object of this research was to design of biological measuring system and managing network system in a livestock farm. This auto-management system provides informations about individual cows' temperature, conductivity of milk and weight for efficient management of feeding, and milking works by a micro-processor and RS -485 type serial COM. ports. And measured bio-data which are basic informations for remote raising management are saved to user PC by serial communication between the PLC and user PC. Milking cow farm is divided into three working place to each measurement work and feed. The first working place is milking station which has two thermometers, a conduct meter and a scale set. The second working place is feeding station, and the third place is cattle cage. These are combined by network system and the PLC which is used to drive network and sub-modules. Sub-modules have a micro-process to control the sensor and to interface with network. The PLC which drive network and control sequence has two serial communication port to be linked with user PC for sending the measured data and for receiving data. Above all, in this study tells the sequence operating method by the driving scenario of breeding milk cow for livestock auto-management using the PLC and network system.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.4
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pp.436-444
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2018
Currently, the new substation automation uses the international standard IEC 61850 communication protocol. KEPCO is also constructing a new substation based on IEC 61850 from 2013 through the pilot application and research and development starting from 2007. However, there are few cases where existing substations(Transformer, T/L GIS, D/L GIS, etc.) have been used, and RTU based substations operating systems have been changed to SA substations based on IEC 61850. Therefore, the introduction of IEC 61850 in existing substation facilities has the advantage of enhancing the substantiality of the substation by reusing existing facilities, improving the interoperability with the latest substations introduced, and converting existing substations into systems suitable for unmanned operation. In this paper, we introduce a case of changing the existing RTU based substation operation system to digital substation using IEC 61850 field information processor, Ethernet switch and SA operation system. Also, IEC 61850 client authentication program and Wireshark, which is a packet analysis tool, verify IEC 61850 conformance and its feasibility.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.10
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pp.63-68
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2017
Although automated metro subway systems have the advantage of operating a train without a train driver, it is difficult to detect an immediate fault condition and take countermeasures when an unusual situation occurs. Therefore, it is important to construct a maintenance information system (MIS) that detects the vehicle failure/status information in real time and maintains it efficiently in the depot of the railway's vehicles. This paper proposes a conceptual design method that realizes the interface between the train control system (TCS), the operation control center train control monitoring system (OCC-TCMS) console, and the MIS using wireless communication network in real-time. To transmit a large amount of information on 800,000 occurrences per day during operation, data was collected in a 56 byte data table using a data processing algorithm. This state information was classified into 4 hexadecimal codes and transmitted to the MIS by mapping the status and the fault information on the vehicle during the main line operation. Furthermore, the transmission and reception data were examined in real time between the TCS and MIS, and the implementation of the failure information screen was then displayed.
In this study, the target detection using both high-resolution satellite SAR and Elecro-Optical (EO) images such as TerraSAR-X and WorldView-2 is performed, considering the characteristics of targets. The targets of our interest are featured by being stationary and appearing as cluster targets. After the target detection of SAR image by using Constant False Alarm Rate (CFAR) algorithm, a series of processes is performed in order to reduce false alarms, including pixel clustering, network clustering and coherence analysis. We extend further our algorithm by adopting the fast and effective ellipse detection in EO image using randomized hough transform, which is significantly reducing the number of false alarms. The performance of proposed algorithm has been tested and analyzed on TerraSAR-X SAR and WordView-2 EO images. As a result, the average false alarm for group of targets is 1.8 groups/$64km^2$ and the false alarms of single target range from 0.03 to 0.3 targets/$km^2$. The results show that groups of targets are successfully identified with very low false alarms.
During the pandemic status of COVID-19 since 2019 December, demands and attention on various convergence services with non-contact technologies and social adoption are increasing. Along with these increased demands and attention, the digital divide issues should be concerned to understand the informatization degrees of rural area residences, the elderly, the disabled, and the low-income. Furthermore, rural area residences may be the elderly, the disabled, and the low-income also. It may mean that the rural area should be considered as in noticeable status of the digital divide. This study focuses on the policy alternatives to reduce the digital divide in rural areas with a literature review methodology and on the factors on informatization issues in rural areas. For the aims, this study analyzes the EU cases of informatization in rural areas to find out the advantages and disadvantages of the suggested policies. As the analysis result, it is clear that the EU countries try to enhance the economic and growth powers rather to reduce the digital divide gaps. Also, it can be considered that the EU countries focus on supporting the rural area to adopt the non-contact information services newly rather on maintaining the IT education services and the infrastructures in off-line environments.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.15
no.4
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pp.349-357
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2021
Recently, drones are rapidly becoming common and expanding. There is a great need for diversity in whether drone flight data can be used as entertainment technology analysis data. In particular, it is necessary to check whether it is possible to analyze and utilize the flight and operation process of entertainment drones, which are developing through autonomous and intelligent methods, through data analysis and machine learning. In this paper, it was confirmed whether it can be used as a machine learning technology by using FC data in the evaluation of drones for entertainment. As a result, FC data from DJI and Parrot such as Mavic2 and Anafi were unable to analyze machine learning for entertainment. It is because data is collected at intervals of 0.1 second or more, so that it is impossible to find correlation with other data with GCS. On the other hand, it was found that machine learning technologies can be applied in the case of Fixhawk, which used an ARM processor and operates with the Nuttx OS. In the future, it is necessary to develop technologies capable of analyzing the characteristics of entertainment by dividing fixed-wing and rotary-wing flight information. For this, a model shoud be developed, and systematic big data collection and research should be conducted.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.5
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pp.403-412
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2022
As the 4th industrial revolution is in full swing and next-generation ICT(Information & Communications Technology) convergence technology is being developed, various smart construction technologies are being rapidly introduced in the construction field to respond to technological changes. In particular, since the earth-volume calculation process for site design accounts for a large part of the design cost at the construction site, related researches are being actively conducted to improve the efficiency of the process and accurately calculate the earth-volume. The purpose of this study is to present a method for quickly constructing the topography of a construction site in 3D and efficiently calculating earth-volume using the results. For this purpose, the construction site was constructed as a 3D realistic model using large-scale aerial photos obtained from UAV(Unmanned Aerial Vehicle). At this time, since the constructed 3D realistic model has a surface model structure in which volume calculation is impossible, the structure was converted into a 3D solid model to enable volume calculation. And we devised a methodology to calculate earth-volume based on CAD(Computer-Aided Design and Drafting) using the converted solid model. Automatically calculating earth-volume from the solid model by applying the method. As a result, It was possible to confirm a relative deviation of 1.52% from the calculated earth-volume from the existing survey results. In addition, as a result of comparative analysis of the process time required for each method, it was confirmed that the time required is reduced of 60%. The technique presented in this study is expected to be utilized as a technology for smart construction management, such as periodic site monitoring throughout the entire construction process, as well as cost reduction for earth-volume calculation.
As air combat system technologies developed in recent years, the development of air defense systems is required. In the operating concept of the anti-aircraft defense system, selecting an appropriate armament for the target is one of the system's capabilities in efficiently responding to threats using limited anti-aircraft power. Much of the flying threat identification relies on the operator's visual identification. However, there are many limitations in visually discriminating a flying object maneuvering high speed from a distance. In addition, as the demand for unmanned and intelligent weapon systems on the modern battlefield increases, it is essential to develop a technology that automatically identifies and classifies the aircraft instead of the operator's visual identification. Although some examples of weapon system identification with deep learning-based models by collecting video data for tanks and warships have been presented, aerial vehicle identification is still lacking. Therefore, in this paper, we present a model for classifying fighters, helicopters, and drones using a convolutional neural network model and analyze the performance of the presented model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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