Hyung Mook Lee;Ju Hwan Park;Jin Hwi Kim;Seoung Woo Lee;Seong Jeon;Jun Won Choi;Se Jeong Heo;Sung Jin Kim
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.133-136
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2023
많은 사람이 "다음 생에 성적 소수자나 이주민, 장애인으로 태어나고 싶니?"라는 질문을 받는다면 대부분 사람은 선뜻 "그렇다"라고 대답하기 어렵다. 그 근본적인 이유는 질문 속 사회적 약자들은 사회에서 다양한 불평등을 마주하고 있다는 의미일 것이다. 본 논문에서는 여러 소수자 중 시각장애인을 위한 보행 보조 기구를 제작하였다. 시각장애인들이 사용하는 지팡이는 지면의 장애물 파악에 도움은 되지만 공중에 떠 있는 장애물을 파악하고 피하기 어렵다. 이러한 단점을 보완하고자 라이다 센서를 이용하여 장애물 감지가 가능한 서비스를 시각장애인에게 제공한다. 라이다 센서는 레이저 광원을 방출하여 목표물에서 튕겨 되돌아오는 특성을 이용하여 사용자에게 전방에 장애물이 감지되면 시각장애인에게 TTS로 경고음을 제공한다.
Purpose: The purpose of this study is to analyze the danger signs of buildings and present a plan to install a building monitoring system to develop measurement technology for small private buildings in the blind spot of disaster safety. Method: The cause of building risk behavior, components of monitoring measuring equipment, location of measuring equipment installation, management plan, etc. are presented. Result: Measuring instruments essentially include acceleration sensors, tilt sensors, gyro sensors, GPS, etc. The measuring instrument should take into account the height and cross-sectional area of the pillar. Conclusion: The results of this study can strengthen disaster safety capabilities in preparation for disasters arising from building collapses that may occur in small private buildings.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.33
no.3
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pp.375-383
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2023
Objectives: Coal-fired power plants feature diverse working conditions, including multi-layered employment structures and irregular work cycles due to outsourcing and non-standardized tasks. The current uniform occupational environment measurement systems have limitations in accurately assessing and evaluating these varied conditions. This study aims to propose alternative measurement and assessment strategies to supplement existing methods. Methods: Major domestic coal-fired power plants were selected as the study targets. To prepare for the study and establish strategies, work processes were identified and existing occupational environment measurement results were compared and analyzed. The study proceeded by employing three strategies: specific exposure groups (SEGs) measurement, continuous monitoring, and supplementary measurements, which were then compared and discussed. Results: Previous exposure index evaluations (5,268 cases) indicated that crystalline silica, a type of respirable particulate matter, had detection limits below the threshold (non-detectable) in 82.6% (4,349 cases) of instances. Exposures below 10% of the exposure limit were observed at a very low concentration of 96.1%. Similar exposure group measurements yielded results where detection limits were below the threshold in 38.2% of cases, and exposures below 10% of the limit were observed in 70.6%. Continuous monitoring indicated detection limits below the threshold in 12.6% of cases, and exposures below 10% of the limit were observed in 75.6%. Instances requiring active workplace management accounted for more than 30% of cases, with SEGs at 11.8% (four cases), showing a higher proportion compared to 3.0% (four cases) in continuous monitoring. For coal dust, exposures below 10% of the limit were highest in legal measurements at 90.2% (113 cases), followed by 74.0% (91 cases) in continuous monitoring, and 47.0% (16 cases) in SEGs. Instances exceeding 30% were most prevalent in SEGs at 14.7% (five cases), followed by legal measurements at 5.0% (eight cases), and continuous monitoring at 2.4% (three cases). When examining exposure levels through arithmetic means, crystalline silica was found to be 104.7% higher in SEGs at 0.0088 mg/m3 compared to 0.0043 mg/m3 in continuous monitoring. Coal dust measurements were highest in SEGs at 0.1247 mg/m3, followed by 0.1224 mg/m3 in legal measurements, and 0.0935 mg/m3 in continuous monitoring. Conclusions: Strategies involving SEGs measurement and continuous monitoring can enhance measurement reliability in environments with irregular work processes and frequent fluctuations in working conditions, as observed in coal-fired power plants. These strategies reduce the likelihood of omitting or underestimating processes and enhance measurement accuracy. In particular, a significant reduction in detection limits below the threshold for crystalline silica was observed. Supplementary measurements can identify worker exposure characteristics, uncover potential risks in blind spots of management, and provide a complementary method for legal measurements.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.3C
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pp.398-407
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2004
In this paper, a blind watermarking method which is suitable to the video compression using 2-D discrete wavelet transform was proposed and implemented into the hardware using VHDL(VHSIC Hardware Description Language). The goal of the proposed watermarking algorithm is the authentication about the manipulation of the watermark embedded image and the detection of the error positions. Considering the compressed video image, the proposed watermarking scheme is unrelated to the quantization and is able to concurrently embed or extract the watermark. We experimentally verified that the lowest frequency subband(LL4) is not sensitive to the change in the spatial domain, so LL4 subband was selected for the mark space. And the combination of the bitplanes which has the properties of both the minimum degradation of the image and the robustness was chosen as the embedded Point in the mark space in LL4 subband. Since we know the watermark embedded positions and the watermark is embedded by not varying the value but changing the value, the watermark can be extracted without the original image. Also, for the security when exposing the watermark embedded position, we embed the encrypted watermark by the block cipher. The proposed watermark algorithm shows the robustness against the general image manipulation and is easily transplanted into the image or video compressor with the minimal changing in the structure. The designed hardware has 4037 LABs(24%) and 85 ESBs(3%) in APEX20KC EP20K400CF672C7 FPGA of Altera and stably operates in 82MHz clock frequency.
Kim Sam-Yong;Kang Geong-Kwan;Ryu Young-Woo;Oh Se-Young;Kim Kwang-Soo;Park Sang-Cheol;Kim Jin-Won
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.9
s.351
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pp.49-59
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2006
DAS(Driver Assistance Systems) support the driver's decision making to increase safety and comfort by issuing the naming signals or even exert the active control in case of dangerous conditions. Most previous research and products intend to offer only a single warning service like the lane departure warning, collision warning, lane change assistance, etc. Although these functions elevate the driving safety and convenience to a certain degree, New type of DAS will be developed to integrate all the important functions with an efficient HMI (Human-Machine Interface) framework for various driving conditions. We propose an all-around sensing based on the integrated DAS that can also remove the blind spots using 2 cameras and 8 sonars, recognize the driving environment by lane and vehicle detection, construct a novel birds-eye HMI for easy comprehension. it can give proper warning in case of imminent danger.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.3
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pp.141-148
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2021
This paper presents a method to detect zebra-crossing using deep learning which combines SegNet and ResNet. For the blind, a safe crossing system is important to know exactly where the zebra-crossings are. Zebra-crossing detection by deep learning can be a good solution to this problem and robotic vision-based assistive technologies sprung up over the past few years, which focused on specific scene objects using monocular detectors. These traditional methods have achieved significant results with relatively long processing times, and enhanced the zebra-crossing perception to a large extent. However, running all detectors jointly incurs a long latency and becomes computationally prohibitive on wearable embedded systems. In this paper, we propose a model for fast and stable segmentation of zebra-crossing from captured images. The model is improved based on a combination of SegNet and ResNet and consists of three steps. First, the input image is subsampled to extract image features and the convolutional neural network of ResNet is modified to make it the new encoder. Second, through the SegNet original up-sampling network, the abstract features are restored to the original image size. Finally, the method classifies all pixels and calculates the accuracy of each pixel. The experimental results prove the efficiency of the modified semantic segmentation algorithm with a relatively high computing speed.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.5
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pp.7-15
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2022
Since the direct and indirect damage caused by the fire in the underground utility tunnel will cause great damage to society as a whole, it is necessary to make efforts to prevent and control it in advance. The most of the fires that occur in cables are caused by short circuits, earth leakage, ignition due to over-current, overheating of conductor connections, and ignition due to sparks caused by breakdown of insulators. In order to find the cause of fire at an early stage due to the characteristics of the underground utility tunnel and to prevent disasters and safety accidents, we are constantly managing it with a detection system using image analysis and making efforts. Among them, a case of developing a fire detection system using CCTV-based deep learning image analysis technology has been reported. However, CCTV needs to be supplemented because there are blind spots. Therefore, we would like to develop a high-performance acoustic-based deep learning model that can prevent fire by detecting the spark sound before spark occurs. In this study, we propose a method that can collect sound in underground utility tunnel environments using microphone sensor through development and experiment of prototype module. After arranging an acoustic sensor in the underground utility tunnel with a lot of condensation, it verifies whether data can be collected in real time without malfunction.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.2
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pp.760-771
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2012
In this paper, a blind spot of motor car, and the put case that is driven the miniature model motor system, when make practical application of the permanent magnet synchronous motors(PMSM) braking and having had the ability that can all absorb regenerative power by means of electric brake which is occurred. a tow system of a miniature model motor traction system is established by 1C1M methods to control individually permanent magnet synchronous motors (PMSM) of each motor. vector control method is applied in order to improve ride quality of motor car and the efficient use of energy. it was obtained excellent experiment results from the simulations as a function of momentum load and miniature model. Also, this study is investigated the regenerative braking power securities of permanent magnet synchronous motors, speed detection to stop electric brake at extremely very low speed and motor control method of algorithm.
This paper describes a multiple audio watermarking using Quantization Index Modulation (QIM) on frequency phase and magnitude response. Proposed embedding procedure is composed of two stage. At the first stage, the watermark is embedded on the frequency phase response using QIM. In the second stage, the watermark is embedded using adaptive QIM with the step-size that is adaptively determined using the maximum value of the frequency magnitude response of every frame. The watermark is extracted by calculating the Euclidean distance as the blind detection. The proposed method is robust against most of attacks of audio watermark benchmarking. For the Fourier attacks, the proposed method shows over 95% recovery rate.
This paper proposes a novel watermarking algorithm that protects digital copyrights and is robust to attacks. Watermarks are embedded in the subband including the significant part of the signal such as a pitch. Generally, the subband containing the pitch has the biggest energy. In order to find this subband, wavelet packet transform is used to decompose the subbands and their energy are calculated. The signal of the selected subbands is transformed in frequency domain using FFT. The watermarks are embedded using QIM for samples higher than a certain threshold. The blind detection uses the Euclidean distance. The proposed method shows less than 5% BER in the audio watermark benchmarking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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