Kim, Hwan-Ju;Kim, Seung-Chai;Jeong, Chang-Gi;Kim, Jae-Yeob;Kim, Jae-Hong;Baek, Ye-Chan;Jung, Yong-Jin;Kim, Won-Il
Korean Journal of Veterinary Service
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v.44
no.1
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pp.51-59
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2021
Various infectious diseases have threatened swine industries in Korea. One of the major risk factors of disease spread is livestock transport vehicle. For this reason, all abattoirs are required by law to have vehicle washing and disinfection facilities. However, detailed guidelines for cleaning and disinfection procedures were not provided. So in this study, assessment by visual observation was conducted to evaluate how well the cleaning and disinfection procedures of livestock transport vehicles have been performed in four different abattoirs in Jeonbuk, Korea. The observation included length of car washing time, the number of washing bay, type of washperson, type of disinfectant application, length of disinfection time, and compliance of driver's hygienic procedure. Every vehicle in all abattoirs conducted washing and disinfection procedure. However, there were procedural differences for each abattoirs and defects in the washing and disinfection procedures. In addition to that, the compliance of driver's hygienic procedure was not sufficient. Hence, detailed manuals on washing and disinfection procedures for involved people are required and it is necessary to establish an inspection and evaluation system.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.1
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pp.93-101
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2023
In this paper, we propose a method of creating a 3D bounding box for an object using a vanishing point to increase the accuracy of object recognition in an image when recognizing an traffic object using a video camera. Recently, when vehicles captured by a traffic video camera is to be detected using artificial intelligence, this 3D bounding box generation algorithm is applied. The vertical vanishing point (VP1) and horizontal vanishing point (VP2) are derived by analyzing the camera installation angle and the direction of the image captured by the camera, and based on this, the moving object in the video subject to analysis is specified. If this algorithm is applied, it is easy to detect object information such as the location, type, and size of the detected object, and when applied to a moving type such as a car, it is tracked to determine the location, coordinates, movement speed, and direction of each object by tracking it. Able to know. As a result of application to actual roads, tracking improved by 10%, in particular, the recognition rate and tracking of shaded areas (extremely small vehicle parts hidden by large cars) improved by 100%, and traffic data analysis accuracy was improved.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.12
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pp.1890-1897
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2021
People counting is an important technology to provide application services such as smart home, smart building, smart car, etc. Due to the social distancing of COVID-19, the people counting technology attracted public attention. People counting system can be implemented in various ways such as camera, sensor, wireless, etc. according to service requirements. People counting system using WiFi AP uses WiFi CSI data that reflects multipath information. This technology is an effective solution implementing indoor with low cost. The conventional WiFi CSI-based people counting technologies have low accuracy that obstructs the high quality service. This paper proposes a deep learning people counting system based on WiFi CSI data. Data preprocessing using auto-encoder, data augmentation that transform WiFi CSI data, and a proposed deep learning model improve the accuracy of people counting. In the experimental result, the proposed approach shows 89.29% accuracy in 6 subjects.
Jaemin Woo;Dongjun Kim;Jihun Shin;Gihong Min;Chaekwan Lee;Wonho Yang
Journal of Environmental Health Sciences
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v.49
no.2
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pp.78-88
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2023
Background: Exposure to volatile organic compounds (VOCs) can have acute and chronic health effects on human beings in general and in working environments. In particular, VOCs are often emitted in large quantities in industrial settings. In such circumstances, there is a need to improve the indoor air quality at workplaces. Objectives: The purposes of this study were to verify the effectiveness of air cleaning devices in workplaces and provide alternative solutions for improving working environments. Methods: Personal exposure and area level of VOCs for workers were evaluated in a car-part adhesive process before and after installing an air cleaning device with a TiO2-coated filter. Passive samplers and direct reading instruments were used to collect and analyze the VOCs, and the removal efficiency and improvement of air quality were evaluated. We also calculated the exposure index (EI) to assess the risk level in the workplace. Results: The removal efficiency for VOCs through the installation of the air cleaning device was approximately 26.9~69.0% as determined by the concentration levels before and after installation. The measured substances did not exceed the exposure limits for the work environment and the EI was less than 1. However, carcinogenic substances such as benzene, formaldehyde, carbon tetrachloride, and trichloroethylene were detected. Conclusions: The application of an air cleaning device can be a solution for controlling the indoor air quality in a workplace, particularly in cases where ventilation systems cannot be installed due to process limitations.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.3
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pp.339-349
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2017
This paper proposes a four-stage algorithm for detecting lanes on a driving car. In the first stage, it extracts region of interests in an image. In the second stage, it employs a median filter to remove noise. In the third stage, a binary algorithm is used to classify two classes of backgrond and foreground of an input image. Finally, an image erosion algorithm is utilized to obtain clear lanes by removing noises and edges remained after the binary process. However, the proposed lane detection algorithm requires high computational time. To address this issue, this paper presents a parallel implementation of a real-time line detection algorithm on a multi-core architecture. In addition, we implement and simulate 8 different processing element (PE) architectures to select an optimal PE architecture for the target application. Experimental results indicate that 40×40 PE architecture show the best performance, energy efficiency and area efficiency.
Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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v.7
no.6
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pp.827-837
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2017
Since the area of smart home has been attracting attention, researches have been conducted to control syntagmatically various electronic products with a single remote controller. Previous researches have developed a dedicated controller or an application that acts as a remote controller and controls electronic products by configuring control screen for each product. However, these approaches are not suitable for controlling various electronic products that should be controlled by configuring separate control screens for each product. In this paper, we propose a web-based remote control platform. We define universal user interfaces applicable to various devices by categorizing user interactions of electronic goods and implement them as APIs. By applying the APIs to IPTV and car navigation devices we show that it is possible to control them through only a web browser. We also propose a method to group multiple control requests in order to efficiently handle consecutive control requests and show the improved response time and data usage.
This study is a case study of artificial intelligence education subjects in the graduate school of education. The main educational contents consisted of understanding and practice of machine learning, data analysis, actual artificial intelligence using Entries, artificial intelligence and physical computing. As a result of the survey on the educational effect after the application of the curriculum, it was found that the students preferred the use of the Entry AI block and the use of the Blacksmith board as a physical computing tool as the priority applied to the elementary education field. In addition, the data analysis area is effective in linking math data and graph education. As a physical computing tool, Husky Lens is useful for scalability by using image processing functions for self-driving car maker education. Suggestions for desirable AI education include training courses by level and reinforcement of data collection and analysis education.
This paper introduces the method for detect voices and exact end point at low SNR by maximizing voice energy. Conventional VAD (Voice Activity Detection) algorithm estimates noise level so it tends to detect the end point inaccurately. Moreover, because it uses relatively long analysis range for reflecting temporal change of noise, computing load too high for application. In this paper, the SEM-VAD (Speech Energy Maximization-Voice Activity Detection) method which uses psycho-acoustical bark scale filter banks to maximize voice energy within frames is introduced. Stable threshold values are obtained at various noise environments (SNR 15 dB, 10 dB, 5 dB, 0 dB). At the test for voice detection in car noisy environment, PHR (Pause Hit Rate) was 100%accurate at every noise environment, and FAR (False Alarm Rate) shows 0% at SNR15 dB and 10 dB, 5.6% at SNR5 dB and 9.5% at SNR0 dB.
Kim, Sungho;Choi, Booyong;Cho, Taehwan;Lee, Yongkyun;Koo, Hyojin;Kim, Dongsoo
Journal of the Ergonomics Society of Korea
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v.35
no.5
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pp.371-381
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2016
Objective:This study aims to evaluate the features of heart rate variability (HRV) and respiratory signals as indices for a driver's drowsiness and waking status in order to develop the classification model for a driver's drowsiness and waking status using those features. Background: Driver's drowsiness is one of the major causal factors for traffic accidents. This study hypothesized that the application of combined bio-signals to monitor the alertness level of drivers would improve the effectiveness of the classification techniques of driver's drowsiness. Method: The features of three heart rate variability (HRV) measurements including low frequency (LF), high frequency (HF), and LF/HF ratio and two respiratory measurements including peak and rate were acquired by the monotonous car driving simulation experiments using the photoplethysmogram (PPG) and respiration sensors. The experiments were repeated a total of 50 times on five healthy male participants in their 20s to 50s. The classification model was developed by selecting the optimal measurements, applying a binary logistic regression method and performing 3-fold cross validation. Results: The power of LF, HF, and LF/HF ratio, and the respiration peak of drowsiness status were reduced by 38%, 22%, 31%, and 7%, compared to those of waking status, while respiration rate was increased by 3%. The classification sensitivity of the model using both HRV and respiratory features (91.4%) was improved, compared to that of the model using only HRV feature (89.8%) and that using only respiratory feature (83.6%). Conclusion: This study suggests that the classification of driver's drowsiness and waking status may be improved by utilizing a combination of HRV and respiratory features. Application: The results of this study can be applied to the development of driver's drowsiness prevention systems.
DA-5018 is a synthetic capsaicin derivative under development as a non-narcotic a analgesic ag$\varepsilon$nt. DA-50 18 showed a potent analgesic activity against acute and chronic pain m model(Tablel, 2.), but it had a narrow margin of safety. DA-5018 did not bind to opioid(${\kappa}, {\delta}, {\mu}$), NKl, CGRP receptors in vitro and its analgesic effect was not antagonized by naloxone, a and it did not develop analgesic tolerance. In addition DA-5018 had no inhibitory effects against c cyclooxygenase and 5-lipooxygenase activities. DA-5018 significantly increased the relcase of substance P from the slices of the rat spinal cord. These results suggest that DA-50 18 is not a narcotic nor aspirin-like analgesic and the release of substance P is one of analgesic mechanism of action of DA-5018. We found that DA-5018 was almost ten times more potent and was at l least IOO-times less irritable compared to capsaicin. Accordingly development of topical formula was adopted. Topical formula was desiged and screened by flux test of DA-5018 using hairless mouse skin and several formulas were selected. With these topical formulas we a assessed the analgesic efficacy and carried out the toxicity, skin irritation and pharmacokinetic studies. In streptozotocin-induced hyperalgesic rat and 50 % galactose-fed hyperalgesic rat as diabetic pain models, DA-5018 cream increased the pain thresh이ds up to 77.0% and 24.4% respectively, while Zostrix-HP(capsaicin cream) incr$\varepsilon$as cd by 65.9% and 21.0%. DA-5018 c cream showed a good analgesic effect as welI in FCA-induced arthritic rat. DA-5018 cream did not show any toxicological signs in acute and chronic toxicity test and had little skin irritation in car swclIing and scratching t$\varepsilon$st. Pharmacokinetics of DA-50 18 were studied after topical application of ${14}^C$-Iabelled or unlabelIed DA-5018 cream. Plasma and skin concentrations c except applied skin wcre below the dctection limit and after 7-day cummulative application, plasma concentrations were also below detection limit DA-50 18 may have an advantag$\varepsilon$ ov$\varepsilon$r c capsaicin and is now being developed as a topical agent for the treatment of pains. DA-50 18 cream was approved for Korean IND and is now under a Phase II clinical study for arthritic pain a after finising Phase I study. DA-50 18 was also liscensed out to Stiefel Company in America in
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[게시일 2004년 10월 1일]
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