Recently, there has been much research and many attempts to enhance converged information technology services using new technology such as ubiquitous sensor networks (USN) in medical, environmental, industrial, and logistic areas. There has also been much research and various attempts to apply this new technology to agricultural areas. However, applications to the agricultural areas should be considered differently against the same areas such as medical, environmental, industrial, and logistics. Therefore, this paper suggests that an agricultural cultivating management and traceability system. This system is a unified system that supports the processes sowing seeds through selling agricultural products to consumers. Farmers can be provided with an effective calendar for cultivation and weather information in real time as well as the monitoring of the growth of farm products on the farm in real time using this system. Farmers can also control all equipment installed on the farm directly or remotely and the equipment can be controlled automatically when the measured values such as temperature and humidity deviate from the decent criteria which are set by farmers or this system. Additionally, the reliability for and the better quality of the agricultural products can be improved because farmers can use this unified system to cover all processes from sowing seeds to selling to consumers.
For visual inspection system in real industrial environment, it is one of most important tasks to design fast and stable pattern matching algorithm. This paper presents an edge-based point correlation algorithm avoiding full search in visual inspection system. Conventional algorithms based on NGC(normalized gray-level correlation) have to overcome some difficulties for applying to automated inspection system in factory environment. First of all, NGC algorithms need high time complexity and thus high performance hardware to satisfy real-time process. In addition, lighting condition in realistic factory environments if not stable and therefore intensity variation from uncontrolled lights gives many roubles for applying directly NGC as pattern matching algorithm in this paper, we propose an algorithm to solve these problems from using thinned and binarized edge data and skipping full point search with edge-map analysis. A point correlation algorithm with the thinned edges is introduced with image pyramid technique to reduce the time complexity. Matching edges instead of using original gray-level pixel data overcomes NGC problems and pyramid of edges also provides fast and stable processing. All proposed methods are preyed from experiments using real images.
This paper describes a remote system to monitor the circadian behavioral patterns of elders who live alone. The proposed system was designed and implemented to provide more conveniently and reliably the required functionalities of a remote monitoring system for elders based on the development of first phase prototype[2]. The developed system is composed of an in-house sensing system and a server system. The in-house sensing system is a set of wireless sensor nodes which have pyroelectric infrared (PIR) sensor to detect a motion of elder. Each sensing node sends its detection signal to a home gateway via wireless link. The home gateway stores the received signals into a remote database. The server system is composed of a database server and a web server, which provides web-based monitoring system to caregivers (friends, family and social workers) for more cost effective intelligent care service. The improved second phase system can provide 'automatic diagnosis', 'going out detection', and enhanced user interface functionalities. We have evaluated the first and second phase monitoring systems from real field experiments of 3/4 months continuous operation with installation of 9/15 elders' houses, respectively. The experimental results show the promising possibilities to estimate the behavioral patterns and the current status of elder even though the simplicity of sensing capability.
The Journal of Korean society of community based occupational therapy
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v.4
no.2
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pp.1-10
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2014
Objective : The purpose of this study was to investigate the preferences of kitchen environment for stroke patients. Methods : The subjects of this study were 97 who have experience in rehabilitation therapy at hospitals in Busan. A questionnaire was distributed and collected from February 24th to March 13th, 2014. Descriptive statistics of frequency Study were used to analyze data. Results : First, the subjects demand for improvement that use a chair for work and install non-slip tiles. Second, they preferred the non-slip mat, boilers in heating equipment, drawer storage, L-shaped safety handle, adjustable sink of the height, automatic cutout of gas leak, faucet of touch-sensitive type, ㄷ-shaped kitchen and the ceiling-type hood in ventilation system. Third, they need kitchen items such as the sink self coming down, scissors for slices and knife to avoid hand injury. Conclusion : This study would contribute to kitchen environment for fall prevention and ease in use.
There are frequent accidents by chemicals during laboratory experiments and pilot plant and reactor operations. It is necessary to find and comprehend relevant information to prevent accidents before starting synthesis experiments. In the process design stage, reaction information is also necessary to prevent runaway reactions. Although there are various sources available for synthesis information, including the Internet, it takes long time to search and is difficult to choose the right path because the substances used in each synthesis method are different. In order to solve these problems, we propose an intelligent synthetic path search system to help researchers shorten the search time for synthetic paths and identify hazardous intermediates that may exist on paths. The system proposed in this study automatically updates the database by collecting information existing on the Internet through Web scraping and crawling using Selenium, a Python package. Based on the depth-first search, the path search performs searches based on the target substance, distinguishes hazardous chemical grades and yields, etc., and suggests all synthetic paths within a defined limit of path steps. For the benefit of each research institution, researchers can register their private data and expand the database according to the format type. The system is being released as open source for free use. The system is expected to find a safer way and help prevent accidents by supporting researchers referring to the suggested paths.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.1
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pp.153-161
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2015
In this paper, we propose a locomotor evaluation System for mouse based on continuous shooting images. In the field of veterinary medicine and animal studies are subjected to using the mouse for the quality of human life. In particular, during the experiments using the artificially created mice injury, through a variety of scoring and a lot of experiments to measure the extent of recovery from the injury. The traditional method of measuring the quantity of exercise while in this experiment was made of a method for directly observing person. The proposed system performs the continuous shooting per unit of time specified by the movement of the mouse is extracted from a continuous image shooting with the outline of a mouse point cloud. And using the extracted point cloud to extract again the inner contour of the body of the mouse. So using the new point cloud obtained its center, Then, using the center point calculated by accumulating the distance between two points on locomotor evaluation system design and implement to obtain the total distance the mouse moves over a unit of time.
Ham, Sangwoo;Bae, Soohyeon;Lee, Impyeong;Lee, Gyu-Phil;Kim, Donggyou
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.24
no.6
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pp.513-524
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2022
Recently, detecting damages of civil infrastructures from digital images using deep learning technology became a very popular research topic. In order to adapt those methodologies to the field, it is essential to explain robustness of deep learning models. Our research points out that the existing pixel-based deep learning model evaluation metrics are not sufficient for detecting cracks since cracks have linear appearance, and proposes a new evaluation methodology to explain crack segmentation deep learning model more rationally. Specifically, we design, implement and validate a methodology to generate tolerance buffer alongside skeletonized ground truth data and prediction results to consider overall similarity of topology of the ground truth and the prediction rather than pixel-wise accuracy. We could overcome over-estimation or under-estimation problem of crack segmentation model evaluation through using our methodology, and we expect that our methodology can explain crack segmentation deep learning models better.
Wrist braces are being used for patients with wrist trauma. Recently, many studies have been conducted to manufacture custom wrist braces using 3D printing technology. Such 3D printing customized orthosis has the advantage of reflecting various factors such as reflecting different shapes for each individual and securing breathability. In this paper, the stress on the orthosis by the number and position of Velcro bands that should be considered when manufacturing a 3D printing custom wrist brace was analyzed. For customized orthosis, 3D modeling of the bone and skin regions was performed using an automatic design software (Reconeasy 3D, Seeann Solution) based on CT images. Based on the 3D skin area, a wrist orthosis design was applied to suit each treatment purpose. And, for the elasticity of the brace, a wrist brace was manufactured with an FDM-type 3D printer using TPU material. To evaluate the effectiveness according to the number and position of the Velcro band of the custom 3D printed wrist brace, the stress distribution of the brace was analyzed by the finite element method (FEM). Through the finite element analysis of the wrist orthosis performed in this study, the stress distribution of the orthosis was confirmed, and the number and position of the orthosis production and Velcro bands could be confirmed. These experimental results will help provide quality treatment to patients.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.3
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pp.49-55
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2019
An open office or a shared office is emerging as the emphasis on the collaborative and communicative work environments is increasing. In the past, the user maintained the space, but the maintenance of indoor space became difficult because there is no fixed user. Indoor space information can be collected using the ICBM framework system. The facility management can achieve this with data. Therefore, this study proposed a framework based on ICBM (Internet of Things, Cloud, Big Data, and Mobile) for verifying the possibility of a smart facility management system for indoor space. IoT (Internet of Things) technology was used to measure the indoor temperature, humidity, occupancy, and brightness continuously, and provided the data to Web API via WiFi. Data acquired automatically via IoT, existing maintenance data, and spatial information were integrated through the Cloud. Big data collected by sensors were processed as meaningful spatial information for maintenance. Indoor space information and maintenance information can be delivered to the manager through the mobile. Based on the collected data, room occupancy recognition is limited due to a range of ultrasonic wave sensors. On the other hand, brightness represents the space conditions. The difference between lighting on/off, weekday and weekend can be shown. The temperature data and the relative humidity data were collected steadily to evaluate the comfort.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.2
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pp.135-141
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2019
Internet of thing becomes more active, many sensor devices are increasing. Sensors can use network wired network or use mobile communication network. From the viewpoint of the transmission rate, the mobile communication network can be roughly divided into two types of high-speed communication and low-speed communication. In the case of hundreds of millions of sensors in the mobile communication network, resources are wasted to use high-speed communication. Communication is required to reduce the transmission rate and appropriately allocate resources without wasting such resources. As the Internet of Thing has been activated, Narrowband Internet of Thing(NB-IoT), which is one of the low-power technologies in recent mobile communications, is in the spotlight from various companies. Currently, it can be seen that only NB-IoT or other low power consumption communication has the potential to be able to connect to the Internet with rapidly increasing sensor devices. In this paper, we designed and implemented a heater controller using Huawei NB-IoT communication Module, a server that collects controller information, and an application that allows default settings for devices. The main function of this system is to collect temperature and heater status and give it to the server, control the heater from the server, and set parameters for the heater to operate automatically. The system can be applied to places where wired communication is not established, such as road information, smart agriculture, and small reservoirs as well as heaters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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