Continuous research efforts are being devoted to unmanned mobile platforms for lunar exploration. There is an ongoing demand for real-time information processing to accurately determine the positioning and mapping of areas of interest on the lunar surface. To apply deep learning processing and analysis techniques to practical rovers, research on software integration and optimization is imperative. In this study, a foundational investigation has been conducted on real-time analysis of virtual lunar base construction site images, aimed at automatically quantifying spatial information of key objects. This study involved transitioning from an existing region-based object recognition algorithm to a boundary box-based algorithm, thus enhancing object recognition accuracy and inference speed. To facilitate extensive data-based object matching training, the Batch Hard Triplet Mining technique was introduced, and research was conducted to optimize both training and inference processes. Furthermore, an improved software system for object recognition and identical object matching was integrated, accompanied by the development of visualization software for the automatic matching of identical objects within input images. Leveraging satellite simulative captured video data for training objects and moving object-captured video data for inference, training and inference for identical object matching were successfully executed. The outcomes of this research suggest the feasibility of implementing 3D spatial information based on continuous-capture video data of mobile platforms and utilizing it for positioning objects within regions of interest. As a result, these findings are expected to contribute to the integration of an automated on-site system for video-based construction monitoring and control of significant target objects within future lunar base construction sites.
This study aims to find a way to control infection of community radiology effectively by calculating the degree of contamination, culture and identifying the flora in radiology of five general hospitals in Gyeongsangbuk-do. Staphylococcus, Micrococcus, Pseudomonas stutzeri, Pseudomonas oryzihabitans were identified as surface flora. These are know to be pathogens of hospital acquired infection and there was no radiology-specific flora. Research subject hospitals were conducting similar infection control education but degree of contamination of each hospital showed significant difference. Difference in degree of contamination according to contact sources were analyzed by Contact sources were classified into technologist-using, patients-using and common-using materials. Analysis of each hospital's degree of contamination showed that patient-using materials were significantly more contaminated than technologist-using and common-using materials (p<0.001). Devices which are similar to each other in monthly average frequency of use showed no significant difference in degree of contamination, but general X-ray devices and chest boards which are used most frequently showed higher degree of contamination than others. In addition, hospital A, B and C which have heavier monthly average caseload showed relatively high degree of contamination on irradiation devices which are used by technologists only or by technologists and patients commonly, office desks and doorpulls. Hence it is considered that intensity of infection control education should be different according to the degree of monthly average caseload. This study provided an opportunity to aware that technologists' feeling of contamination is crucial for infection control of radiology, and the Accupoint ATP public hygiene monitoring system which was used in this study for measuring the degree of contamination was proved to be an effective measuring device for hospital acquired infection management.
Kim, Hong Geun;Lee, Myeong Bae;Kim, Yu Bin;Cho, Yong Yun;Park, Jang Woo;Shin, Chang Sun
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.5
no.10
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pp.347-352
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2016
Recently, IoT technology has been applied in various field. In particular, the technology focuses on analysing large amount of data that has been gathered from the environmental sensors, to provide valuable information. This technique has been actively researched in the agro-industrial sector. Many researches are underway in the monitoring and control for growth crop environment in agro-industrial. Normally, the average weather data is provided by the manual agro-control method but the value may differ due to the different region's weather and environment that may cause problem in the disease and insect-pest prevention. In order to develop a suitable integrated system for fruit tree, all the necessary information is obtained from the Jeollanam-do province, which has the high production rate in the Korea. In this paper, we propose an integrated support platform for the growing crops, to minimize the damage caused due to the weather disaster through image analysis, forecasting models, by using the micro-climate weather information collection and CCTV. The fruit tree damage caused by the weather disaster are controlled by utilizing various IoT technology by maintaining the growth environment, which helps in the disease and insect-pest prevention and also helps farmers to improve the expected production.
한국천문연구원은 차세대소형위성 1호의 근적외선 영상분광기 NISS (Near-infrared Imaging Spectrometer for Star formation history) 탑재체를 개발하여 2017년 6월 30일에 최종 비행모델을 납품하였고, 이 발표는 탑재체 NISS 구조체의 비행모델 개발 결과를 보고한다. NISS는 0.9 - 2.5um (R~20) 근적외선 파장에서 관측을 해야 하기 때문에, 구조체의 배경잡음을 없애기 위해서 200K까지 passive cooling으로 냉각되며, H2RG 검출기는 소형 냉동기에 의해 약 88K에서 운영된다. NISS 구조체의 passive cooling을 효율적으로 수행하기 위해서 방열판, Kevlar 지지대, MLI, 표면제어용 필름 등을 조립하였고, 실제 지상 시험을 통해서 그 성능을 확인하였다. NISS 구조체는 최종 시스템 조립 과정에서 전자부 하네스 조립을 함께 수행했으며, 온도 모니터링 센서를 부착하고 소형 냉동기 피드백 온도를 반복 시험을 통해서 결정하였다. NISS 구조체는 미러 및 렌즈를 지지하는 광기계부를 함께 포함하기 때문에 발사 및 우주환경에서 광학 성능을 유지하기 위한 설계를 거쳐서 제작 되었으며, 최종 시스템 검교정 시험, 진동 및 열진공 시험을 통해서 그 성능을 확인하였다. NISS를 탑재한 차세대소형위성 1호는 2018년 상반기에 미국의 Falcon 9 발사체에 실려서 발사될 예정이다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.255-257
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2017
These days automotive markets are launching models that include a variety of IT technologies. Tesla's Tesla model S and Google's unmanned automobiles are emerging one after another. This type of automobile with IT technology provides various convenience to the driver and the driver is getting benefit by various conveience services. on the contrary, it is also true that defects for errors in electronic components cause accidents that threaten the safety of drivers. There is a sudden unintended acceleration among these accidents. The cause of the accident is not clear yet, but the claim that the ECU device caused by the magnetic field causes accident of the car due is the most reliable. But, in Korea, when occur a car sudden unintended acceleration accident, the char maker often claims that an accident occurred due to driver's pedal malfunction. Also most drivers are responsible for the lack of grounds to refute. In this paper, the pedal operation image of the driver is acquired and the sensor is attached to the control part such as the excel and brake so as to discriminate whether the vehicle sudden unintended acceleration accident is the driver's pedal operation error or the fault of. i have implemented a system that can do this.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.9
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pp.745-752
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2016
In the era of the Internet of Things, where all physical objects are connected to the Internet, we suggest a remote control system using a Raspberry Pi single-board computer with ZigBee, which can turn an indoor light-emitting diode (LED) and a multiple-tap on and off, and with a smart phone can control the brightness of the LED as well as an electronic door lock. By connecting an infrared (IR) transmitter module to the Raspberry Pi, we can control home appliances, such as an air conditioner, and we can also monitor indoor images, indoor temperatures, and illumination by using a smart phone app. We developed a method of finding out IR transmission codes required for remote-controllable appliances with an AVR micro-controller. We suggest a method to remotely open and shut an office door by novating the door lock. The brightness level of an LED (between 0 and 10) can be controlled through a PWM signal generated by an ATmega88 microcontroller. A mutiple-tap is controlled using an ATmega32, a photo-coupler, and a TRIAC. The signals for measured temperature and illumination are converted from analog to digital by using the ATtiny44A microcontroller transmitting to a Raspberry Pi through SPI communication. Then, we connect a camera to the CSI head of the Raspberry Pi. We can turn on the smart multiple-tap for a certain period of time, or we can schedule the multi-tap to turn on at a specific time. To reduce standby power, people usually pull out a power code from multiple-taps or turn off a switch. Our method helps people do the same thing with a smart phone, if they are away from home.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.2
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pp.319-325
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2021
A fine dust measurement using drones is becoming an increasingly common technology, and air pollutants can be identified through dust monitoring in partial industrial areas. A station for measuring fine dust provides information at large construction site offices. On the other hand, it was difficult to check the fine dust in the pollutant source accurately. Therefore, the drone took measurements directly after been placed at the site. While measuring fine dust, monitoring noise occurred due to the influence of the drone's down-wind during landing, but the measurements were similar to the numerical value of the grounded pollution source on the height of 30 m. The field applicability to the study area has limitations in periodic updates using satellite images because the terrain was constantly changing due to considerable flattening fieldwork. Therefore, this study implemented a system that can reflect real-time field information through GIS mapping using drones.
Recently, forest fires have frequently occurred due to climate change, leading to human and property damage every year. The forest fire monitoring technique using remote sensing can obtain quick and large-scale information of fire-damaged areas. In this study, the Gangneung and Donghae forest fires that occurred in March 2022 were analyzed using the spectral band of Sentinel-2, the normalized difference vegetation index (NDVI), and the normalized difference water index (NDWI) to classify the affected areas of forest fires. The U-net based convolutional neural networks (CNNs) model was simulated for the fire-damaged areas. The accuracy of forest fire classification in Donghae and Gangneung classification was high at 97.3% (f1=0.486, IoU=0.946). The same model used in Donghae and Gangneung was applied to Uljin and Samcheok areas to get rid of the possibility of overfitting often happen in machine learning. As a result, the portion of overlap with the forest fire damage area reported by the National Institute of Forest Science (NIFoS) was 74.4%, confirming a high level of accuracy even considering the uncertainty of the model. This study suggests that it is possible to quantitatively evaluate the classification of forest fire-damaged area using a spectral band and indices similar to that of the Compact Advanced Satellite 500 (CAS500-4) in the Sentinel-2.
This paper is about designing and implementing the simulation training equipment (simulator) for the CBRN Reconnaissance Vehicle-II (armor type). The simulation training equipment (simulator) is a military training equipment in a virtual environment that analyzes the training using various CBRN equipment according to the CBRN situation and make a professional report. The controller or training instructor can construct a scenario using the instructor control system for a possible CBRN situation, spread the situation, and observe the process of the trainee performing the propagated situation appropriately. All process can be monitored and analyzed by the system, and it can be recorded, so it is also used for AAR (After Action Review). To implement CBRN situation training in a virtual environment, instructor control (IOS), host (HOS), video (IGS), input/output device (IOC), and sound (ACS) were implemented, a long-range chemical automatic detector (LCA), a combined chemical detector (CAD), a control (MCC) and an operation (OCC) computer were developed as simulators. In this paper, the design and development of simulation training equipment for CBRN Reconnaissance Vehicle-II (armor type) was conducted, and the performance was verified through integrated tests and acceptance tests.
Woojin Jeon;Jong-Min Yeom;Jae-Heon Jung;Kyoung-Wook Jin;Kyung-Soo Han
Korean Journal of Remote Sensing
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v.39
no.6_1
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pp.1273-1281
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2023
Absolute radiometric calibration is a crucial process in converting the electromagnetic signals obtained from satellite sensors into physical quantities. It is performed to enhance the accuracy of satellite data, facilitate comparison and integration with other satellite datasets, and address changes in sensor characteristics over time or due to environmental conditions. In this study, field campaigns were conducted to perform vicarious calibration for the multispectral channels of the CAS500-1. Two valid field observations were obtained under clear-sky conditions, and the top-of-atmosphere (TOA) radiance was simulated using the MODerate resolution atmospheric TRANsmission 6 (MODTRAN 6) radiative transfer model. While a linear relationship was observed between the simulated TOA radiance of tarps and CAS500-1 digital numbers(DN), challenges such as a wide field of view and saturation in CAS500-1 imagery suggest the need for future refinement of the calibration coefficients. Nevertheless, this study represents the first attempt at absolute radiometric calibration for CAS500-1. Despite the challenges, it provides valuable insights for future research aiming to determine reliable coefficients for enhanced accuracy in CAS500-1's absolute radiometric calibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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