The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.2
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pp.369-376
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2018
This paper presents an android-based implementation of real-time remote monitoring system for industrial gas turbines. The use of remote monitoring techniques can be beneficial in terms of not only the reduction of monitoring cost but also the earlier detection of abnormal status. In order to achieve the ability of protecting sensitive information from unauthorized persons, the proposed system supports secure transmissions using the RSA(Rivest Shamir Adleman) algorithm. In the event of abnormal situation on the gas turbine, the remote monitoring system generates an alarm to attract the user's attention by exploiting a push-message technique. The proposed system has been verified through a series of experiments with an experimental setup including a virtual data generator.
We propose an algorithm which detects the touch of the fingertip on a general wall using the shadow information. Nowadays, there is a demand for presentation systems which can perceive the presenter's action so that the presenter can use natural movements without extra interface hardware. One of the most fundamental techniques in this area is the detection of the fingertip and the recognition of the touch of the fingertip on the screen. The proposed algorithm recognizes the touch of the fingertip without using the depth information, and therefore needs no depth or touch sensing devices. The proposed method computes the convex hull points of both the fingertip and the shadow of the fingertip, and then computes the distance between those points to decide whether a touch event has occured. Using the proposed method, it is possible to develop a new projector device which can perceive a fingertip touch on a general wall.
Behavior of intelligent video surveillance system is recognized by analyzing the pattern of the object of interest by using the frame information of video inputted from the camera and analyzes the behavior. Detection of object's certain behaviors in the crowd has become a critical problem because in the event of terror strikes. Recognition of object's certain behaviors is an important but difficult problem in the area of computer vision. As the realization of big data utilizing machine learning, data mining techniques, the amount of video through the CCTV, Smart-phone and Drone's video has increased dramatically. In this paper, we propose a multiple-sliding window method to recognize the cumulative change as one piece in order to improve the accuracy of the recognition. The experimental results demonstrated the method was robust and efficient learning units in the classification of certain behaviors.
Recently the study about a smart health care which is combined IT with BT to provide a variety of health care services are being actively investigated. In order to provide the best possible emergency medical services in a short period of time, it is necessary that the rapid emergency measures in the event of an emergency essential. In this paper, we propose an emergency medical service platform to take effective first aid to person who has a NFC tag or NFC-enabled mobile smart phones in an accident. Using NFC, it is possible to help without physical contact to the patient unconscious to emergency incidents such as falling down in everyday life. In this paper, we design and implement an mobile emergency medical system that can deliver first aid information ask for help in case of emergency.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.1000-1003
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2013
The monitoring system using a surveillance camera, has the advantage that can be observed in real time the blind spot of the crime, case to be mounted is increasing. However, surveillance camera, is used for the purpose of verification of the crime later than risk detection of crime before advance. Therefore, in this paper, in order to supplement the weak information collection monitoring system using the monitoring camera, by using the position information of the smartphone, infers the person monitoring region, the movement path of the image information other event occurs it is a fusion iT monitoring system that provides information of the user who judged. Result of the experiment, the proposed system confirmed the improved efficiency and usability than conventional systems.
Ju, Hong-Taek;Hong, Seong-Cheol;Hong, James Won-Ki
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.11B
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pp.1225-1233
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2009
ISPs and Enterprises are equipping their networks with sufficiently high speed facilities and provide large bandwidths members. However the high speed enterprise network does not have satisfying end-to-end network performance within the network in spite of under utilization. The root cause of this performance degradation is a micro-congestion, which is a short-live event of traffic congestion. A micro-congestion causes packet loss, delay and packet reodering, and finally results in end-to-end network performance degradation. In this paper, we propose a micro-congestion detection method and find out the characteristics of performance degradation by analyzing traffic archives which is collected from a network link when a micro-congestion occurs.
The predictability of heavy precipitation over the Korean Peninsula is studied using THORPEX Interactive Grand Global Ensemble (TIGGE) data. The performance of the six ensemble models is compared through the inconsistency (or jumpiness) and Root Mean Square Error (RMSE) for MSLP, T850 and H500. Grand Ensemble (GE) of the three best ensemble models (ECMWF, UKMO and CMA) with equal weight and without bias correction is consisted. The jumpiness calculated in this study indicates that the GE is more consistent than each single ensemble model. Brier Score (BS) of precipitation also shows that the GE outperforms. The GE is used for a case study of a heavy rainfall event in Korean Peninsula on 9 July 2009. The probability forecast of precipitation using 90 members of the GE and the percentage of 90 members exceeding 90 percentile in climatological Probability Density Function (PDF) of observed precipitation are calculated. As the GE is excellent in possibility of potential detection of heavy rainfall, GE is more skillful than the single ensemble model and can lead to a heavy rainfall warning in medium-range. If the performance of each single ensemble model is also improved, GE can provide better performance.
Kim, Sun-Hwa;Eun, Jeong;Kang, Sung-Jin;Lee, Kyu-Sung
Korean Journal of Remote Sensing
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v.27
no.3
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pp.259-276
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2011
Short-term land cover changes, such as forest fire scar and crop harvesting, can be detected by high temporal resolution satellite imagery like MODIS and AVHRR. Because these optical satellite images are often obscured by clouds, the static cloud-free composite methods (maximum NDVI, minblue, minVZA, etc.) has been used based on non-overlapping composite period (8-day, 16-day, or a month). Due to relatively long time lag between successive images, these methods are not suitable for observing short-term land cover changes in near-real time. In this study, we suggested a new dynamic cloud-free composite algorithm that uses cut-and-patch method of cloud-masked daily MODIS data using MOD35 products. Because this dynamic composite algorithm generates daily cloud-free MODIS images with the most recent information, it can be used to monitor short-term land cover changes in near-real time. The dynamic composite algorithm also provides information on the date of each pixel used in compositing, thereby makes accurately identify the date of short-term event.
Kim, Jae-Hwan;Song, Hee-Sung;Heo, Mun-Seok;Lee, Woo-Young;Lee, Soon-Ho;Park, Sun-Hee;Park, Hye-Kyung;Kim, Myung-Chul;Kim, Hae-Yeong
Food Science and Biotechnology
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v.15
no.1
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pp.148-151
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2006
Multiplex PCR was performed to simultaneously detect eight different events of genetically modified (GM) maize. Specific primers were constructed from GA21, T25, TC1507, Mon810, Mon863, Event176, Bt11, and NK603 events of GM maize. Using this PCR method, specific GM maize was monitored in commercialized foods and feed.
Existing speech recognition algorithm have a problem with not distinguish the order of vocabulary, and the voice detection is not the accurate of noise in accordance with recognized environmental changes, and retrieval system, mismatches to user's request are problems because of the various meanings of keywords. In this article, we proposed to event based semantic ontology inference model, and proposed system have a model to extract the speech recognition feature extract using ERB filter. The proposed model was used to evaluate the performance of the train station, train noise. Noise environment of the SNR-10dB, -5dB in the signal was performed to remove the noise. Distortion measure results confirmed the improved performance of 2.17dB, 1.31dB.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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