Oil spill accidents can cause various environmental issues, so it is important to quickly assess the extent and changes in the area and location of the spilled oil. In the case of oil spill detection using satellite imagery, it is possible to detect a wide range of oil spill areas by utilizing the information collected from various sensors equipped on the satellite. Previous studies have analyzed the reflectance of oil at specific wavelengths and have developed an oil spill index using bands within the specific wavelength ranges. When analyzing multiple images before and after an oil spill for monitoring purposes, a significant amount of time and computing resources are consumed due to the large volume of data. By utilizing Google Earth Engine, which allows for the analysis of large volumes of satellite imagery through a web browser, it is possible to efficiently detect oil spills. In this study, we evaluated the applicability of four types of oil spill indices in the area of various land cover using Sentinel-2 MultiSpectral Instrument data and the cloud-based Google Earth Engine platform. We assessed the separability of oil spill areas by comparing the index values for different land covers. The results of this study demonstrated the efficient utilization of Google Earth Engine in oil spill detection research and indicated that the use of oil spill index B ((B3+B4)/B2) and oil spill index C (R: B3/B2, G: (B3+B4)/B2, B: (B6+B7)/B5) can contribute to effective oil spill monitoring in other regions with complex land covers.
Park, Jeong-Wook;Ko, Joo-Young;Park, Jong-Hun;Hong, Mun-Ho;Lee, Yeung-Hak;Shim, Jae-Chang
Journal of Korea Multimedia Society
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v.15
no.7
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pp.920-930
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2012
In this paper, we designed and built a wired temperature controller system which is based on ASIC for a wireless temperature controller system based on FPGA. FPGA devices and wireless controller systems are growing quickly especially for industrial systems for sensing temperature and humidity. FPGA can set up a desired system and a CPU, and directly set up or change a peripheral device based on an IP quickly for an affordable price. This wireless system is easy to install in the field where there are lots of changes and the system is complex. It also has advantages for maintenance. In this study, we are using a 32 bit RISC CPU based on MicroBlaze, with a touch interface, peripheral device, and porting the embedded Linux. Also, we added wireless communication using ZigBee. With this system we provide remote monitoring and control through the web by adding a web server. Compared to the original system, we say not only a performance improvement, but also more efficient development and cheaper costs. In this study, we focused especially on building a better development environment and a more effective user interface.
Jae Han Cho;Jae Min Park;Tae Hyeop Kim;Seung Wook Lee;Jiyeon Kim
Smart Media Journal
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v.12
no.2
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pp.66-75
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2023
Recently, the number of cloud web applications is increasing owing to the accelerated migration of enterprises and public sector information systems to the cloud. Traditional network attacks on cloud web applications are characterized by Denial of Service (DoS) attacks, which consume network resources with a large number of packets. However, HTTP DoS attacks, which consume application resources, are also increasing recently; as such, developing security technologies to prevent them is necessary. In particular, since low-bandwidth HTTP DoS attacks do not consume network resources, they are difficult to identify using traditional security solutions that monitor network metrics. In this paper, we propose a new detection model for detecting HTTP DoS attacks on cloud web applications by collecting the application metrics of web servers and learning them using machine learning. We collected 18 types of application metrics from an Apache web server and used five machine learning and two deep learning models to train the collected data. Further, we confirmed the superiority of the application metrics-based machine learning model by collecting and training 6 additional network metrics and comparing their performance with the proposed models. Among HTTP DoS attacks, we injected the RUDY and HULK attacks, which are low- and high-bandwidth attacks, respectively. As a result of detecting these two attacks using the proposed model, we found out that the F1 scores of the application metrics-based machine learning model were about 0.3 and 0.1 higher than that of the network metrics-based model, respectively.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37
no.4C
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pp.283-289
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2012
Web-based physiological signal monitoring system can provide appropriate healthcare services to transmit bio-signal processing, analysis of bulk in medical centers. Therefore, we constructed a design of system to analyze effect of cardiac associated auricular acupuncture reflexology based on physiological signals. System to analyze effect cardiac associated auricular acupuncture reflexology, which carried out analysis and measurement of bio-signal to apply cardiac-related biometrics input in biometric image and voice signal. In addition, we also confirmed through statistical analysis actual home healthcare system to performance evaluation of system on subjects 20.
In this paper, a real-time monitoring system for environmental safety by living area is proposed. The proposed system is designed to measure radiation, fine dust and basic living information (temperature) using fixed and mobile measuring equipment, and constitutes a web database that stores data received from the equipment. It also develops web programs for displaying received data on PCs and mobile phones. The results of testing the performance of the system by an authorized testing agency showed that the radiation measurement range was measured in the range of $10{\mu}Sv/h$ to 10mSv/h, which is comparable to the world's highest level, and that the accuracy was measured between ${\pm}6.7$ and ${\pm}8.7$ percent of the measurement uncertainty was measured and normal operation at or below the international standard of ${\pm}15$ percent. In addition, the temperature test was conducted on a section of $-20^{\circ}C$ to $50^{\circ}C$ and normal operation was confirmed in response to the temperature change. Stability of radiated electromagnetic waves was ensured by a suitable judgment. The product's testing in general and high and low temperature environments for about four months after the prototype was made confirmed to be more than five years of durability. The measurement range and accuracy of fine dust sensors are compared with those of companies that measure the air environment, and the performance level is similar through the air quality measurement register.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.7
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pp.929-935
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2014
This paper is study on the pressure monitoring system(PMS) for ship's engine performance analysis( SEPA) based on web, with high speed and accuracy. This system is composed of pressure sensor, monitoring module with multi channel A/D converter, TCP/IP and satellite internet communication system. Existing domestic products measure cylinder pressure when piston of first explosive cylinder reached TDC(the top dead center) point and then measure next cylinder pressure manually each angle divided by a constant rotating interval. But presented system monitors in the local and web computer, using pressure information transmitted from pressure sensor installed on each engine. In this system, it is possible to increase the accuracy of the engine performance analysis because not only each TDC points but cylinder pressures synchronized with the TDC points could be measured in real time, accurately. And therefore, it may be used in a various diagnosis of main engines, such as deviations of each cylinder maximum pressures(Pmax) and the TDC firing positions and combustion conditions.
Kim, Cho-Won;Choi, Kook-Jin;Jung, Sung-Hwan;Hong, Dae-Sun
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.18
no.1
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pp.42-49
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2009
This study proposes a web-based remote monitoring system for evaluating degradation of machine tools using ART2(Adaptive Resonance Theory 2) neural network. A number of studies on the monitoring of machine tools using neural networks have been reported. However, when normal condition is changed due to factors such as maintenance, tool change etc., or a new failure signal is generated, such algorithms need to be entirely retrained in order to accommodate the new signals. To cope with such problems, this study develops a remote monitoring system using ART2 in which new signals when required are simply added to the classes previously trained. This system can monitor degradation as well as failure of machine tools. To show the effectiveness of the proposed approach, the system is experimentally applied to monitoring a simulator similar to the main spindle of a machine tool, and the results show that the proposed system can be extended to monitoring of real industrial machine tools and equipment.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.41
no.6
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pp.517-524
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2017
The objective of this research is to improve the efficiency of data collection from many machine components on smart factory floors using IoT(Internet of things) techniques and cloud platform, and to make it easy to update outdated diagnostic schemes through online deployment methods from cloud resources. The short-term analysis is implemented by a micro-controller, and it includes machine-learning algorithms for inferring snapshot information of the machine components. For long-term analysis, time-series and high-dimension data are used for root cause analysis by combining a cloud platform and multivariate analysis techniques. The diagnostic results are visualized in a web-based display dashboard for an unconstrained user access. The implementation is demonstrated to identify its performance in data acquisition and analysis for rotating machinery.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2000.10a
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pp.673-676
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2000
본 논문에서는 네트워크 트래픽 분석은 물론 자원을 관리하고 서버 및 특정 서비스에 대하 분석 자료를 제공하는 통합 시스템을 자바 언어로 구현하였다. SNMP 지원 모듈과 TCPdump 모듈, 그리고 시스템 관리 명령 모듈 등을 이용하여 구성 관리, 성능 관리, 장애 관리 및 시스템 자원 관리와 같은 상세 정보의 제공과 함에 다양한 자료 수집과 통계 분석을 통해 상세 보고서를 생성한다. 뿐만 아니라, 관리 대상 범위를 도메인 별로 구분하여 자료 수집을 독립시킴으로써 관리를 위한 트래픽이 전체 네트워크에 영향을 미치지 않도록 설계하였고, 실시간 모니터링은 물론 DB 에 최소화된 자료를 유지함으로써 네트워크 및 시스템에 대한 영속적인 관리 및 통계가 가능하도록 하여 운영의 항구성과 안정성, 분석의 정확성과 일치성, 사용의 편의성과 효용성을 제공하고자 하였다.
To overcome the weakness of the image retrieval system using the existing Ontology and the distributed image based on the database having a simple structure, HERMES was suggested to ensure the self-control of various image suppliers and support the image retrieval based on semantic, the mentioned framework could not solve the problems which are not considered the deterioration in the capacity and scalability when many users connect to broker server simultaneously. In this paper the tables are written which in the case numerous users connect at the same time to the supply analogous level of services without the deterioration in the capacity installs Broker servers and then measures the performance time of each inner Broker Component through Monitoring System and saved and decides the ranking in saved data. As many Query performances are dispersed into several Servers User inputted from the users Interface with reference to Broker Ranking Table, Load Balancing system improving reliability in capacity is proposed. Through the experiment, the scheduling technique has proved that this schedule is faster than existing techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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