In this study, we developed a fog classification algorithm to classify fog type based on fog generation mechanism. For the analysis period of 1986-2005, 15,748 fog events had been reported from the 40 observational sites in South Korea. Thus, practically, it is almost impossible to individually classify the fog type of the whole fog events occurred in South Korea manually. In this study, the characteristics of fog during the research period were investigated and the fog classification flowchart were developed base on the analysis, and the fog classification algorithm was applied for the classification of fogs occurred at the observational sites. Finally, the classified fog-type and hindcasted fog occurance results obtained from the flowchart were evaluated for verification.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.348-351
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2016
Recently on IoT environment, there is necessary of protected network, which is only specific user can access it. Applying OAuth protocol on IoT, it can be easier to construct network authentication system, but it is hard to construct protected network authentication system. And there is weakness of OAuth protocol, which is easily attacked by sniffing Token by attacker. So, it is necessary to secondary authentication for OAuth. In ultimate IoT, the fog computing is essential. Fog computing is extension of cloud that enables networking not only in core system but also in edge system and communication node to node. Strength of fog computing is location awareness, support for mobility, and so on. If authentication in fog computing uses this strength, it can be more specialized in Fog Computing. So, in secondary Authentication, using Cyber-Physical-Social System will increase convenience of user than using existing authentication system, such as authentication certificate, id/password and group key, which is inconvenient for user. This study is about authentication based Cyber-Physical-Social System.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2023.11a
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pp.23-26
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2023
In the past, in observing the sea fog on the major sea route and providing real-time information for the safe operation of ships, a visibility sensor or a fog detector with similar operating principles was installed to observe local fog near the place where it was installed. However, it was somewhat unreasonable to immediately provide sea fog observation information to ships and users because the reliability of real-time observation information was somewhat low due to pollution caused by dust, salt, and pollen, or malfunctions of detection sensors by organisms such as spider webs. From 2019 to 2022, the Korea Meteorological Administration and the Ministry of Oceans and Fisheries collaborated to build a more reliable real-time image-based sea fog observation system in 100 regions of the Lighthouse on major sea routes across the country to collect reliable sea fog observation information every 10 minutes and perform real-time public service(webpage).
Recently the traffics and transportation hazzards by fog are tremendously Increased. There occurred the greater traffic disaster by Dense Fog of Oct.2006. In this study frequent occurrences of advection fogs centerd over Honam Prov are investigated. Increment of transportation during the Fog period for 1996~2005(decade)are statistically analyzed with Honam Prov.'s fogs. For Honam west coast(Gunsan, Mokpo), inland of Honam(Junju, Gwangju, Suncheon), Honam south coast(Wando, Yepsu), Wind, Dew point, Diff. of air and sea temp. relative humidity are classified between 12 hours before and on time of fog with three Dimensional Analysis System(KLAPS). High frequencies of advection-radiation Fog occurrence in western Coasts except for Suncheon. The application of fog characteristics analyzed by KLAPS for denser fog over the western coast in Fall to Fog prediction and special advisory issues. The advection-radiation fog can occure favorably when the moisture index is less than $2^{\circ}C$, relative humidity is greater than 90%, but the moisture depth is under 1.5 km. In addition when the height of 925 hPa is rising, then fog occurs, but for sinking is disappearing.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.4
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pp.59-66
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2017
Cloud computing has evolved into a core computing infrastructure for the internet that encompasses content, as well as communications, applications and commerce. By providing powerful computing and communications capabilities in the palm of the hand everywhere with a variety of smart devices, mobile applications such as virtual reality, sensing and navigation have emerged and radically changed the patterns people live. The data that is generated is getting bigger. Cloud computing, on the other hand, has problems with system load and speed due to the collection, processing and control of remote data. To solve this problem, fog computing has been proposed in which data is collected and processed at an edge. In this paper, we propose a system that dynamically selects a fog server that acts as a cloud in the edge. It serves as a mediator in the cloud, and provides information on the services and systems belonging to the cloud to the mobile device so that the mobile device can act as a fog. When the role of the fog system is complete, we provide it to the cloud to virtualize the fog. The heterogeneous problem of data of mobile nodes can be solved by using mDBaaS (Mobile DataBase as a Service) and we propose a system design method for this.
In order to take a good look at effectiveness of cooling of Fog system and Pad-Fan system, we chose 49 farm households which were installed evaporative cooling system and 2 farm households which were installed Pad-Fan system and Fog system for a test. We execute the test on 29 households out of 49.6 households, which were installed Pad-Fan system, were able to use; however, 6 household out of 9 which were installed Fog system couldn't use it. The main reason was the clogged on nozzle. The cooling efficiency on Pad-Fan system was 77.4%, but it was very poor on Fog system. Since there are many problems on Fog system, we need more research on size of fog, the location of nozzle, control of Fog systems.
In this paper, we present a development of automatic fog water collector that operates during fog events. This collector consists of fraction collectors, a wind hall and a fog sensor. When a fog event is begin, then the fog sensor would judge whether it is a fog or not. If a fog is detected, the fog would be gathered by air suction fans, At the same time, the wind direction, the wind velocity, the atmospheric temperature and pressure would be measured and record simultaneously. We are also developing a wireless communication system for the remote control and data analysis to collect, store and process data collected in the automatic fog water collector.
International journal of advanced smart convergence
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v.6
no.3
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pp.29-37
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2017
The current behavior recognition system don't match data formats between sensor data measured by user's sensor module or device. Therefore, it is necessary to support data processing, sharing and collaboration services between users and behavior recognition system in order to process sensor data of a large capacity, which is another formats. It is also necessary for real time interaction with users and behavior recognition system. To solve this problem, we propose fog cloud based behavior recognition system for human body sensor data processing. Fog cloud based behavior recognition system solve data standard formats in DbaaS (Database as a System) cloud by servicing fog cloud to solve heterogeneity of sensor data measured in user's sensor module or device. In addition, by placing fog cloud between users and cloud, proximity between users and servers is increased, allowing for real time interaction. Based on this, we propose behavior recognition system for user's behavior recognition and service to observers in collaborative environment. Based on the proposed system, it solves the problem of servers overload due to large sensor data and the inability of real time interaction due to non-proximity between users and servers. This shows the process of delivering behavior recognition services that are consistent and capable of real time interaction.
Brightness temperature (BT) difference between sea fog and sea surface is small, because the top height of fog is low. Therefore, it is very difficult to detect sea fog with infrared (IR) channels in the nighttime. To overcome this difficulty, we have developed a new algorithm for detection of sea fog that consists in three tests. Firstly, both stratus and sea fog were discriminated from the other clouds by using the difference between BTs $3.7{\mu}m$ and $11{\mu}m$. Secondly, stratus occurring at a level higher than sea fog was removed when the difference between cloud top temperature and sea surface temperature (SST) is smaller than 3 K. In this process, we used daily SST data from AMSR-E microwave measurements that is available even in the presence of cloud. Then, the SST was converted to $11{\mu}m$ BT based on the regressed relationship between AMSR-E SST and MTSAT-1R $11{\mu}m$ BT at 1733 UTC over clear sky regions. Finally, stratus was further removed by using the homogeneity test based on the difference in cloud top texture between sea fog and stratus. Comparison between the retrievals from our algorithm and that from Korea Meteorological Administration (KMA) algorithm, shows that the KMA algorithm often misconceived sea fog as stratus, resulting in underestimating the occurrence of sea fog. Monthly distribution of sea fog over northeast Asia in 2008 was derived from the proposed algorithm. The frequency of sea fog is lowest in winter, and highest in summer especially in June. The seasonality of the sea fog occurrence between East and West Sea was comparable, while it is not clearly identified over South Sea. These results would serve to prevent the possible occurrence of marine accidents associated with sea fog.
In this paper, We presents the development of an automatic fog water collector that operates during fog events. This collector consists of fraction collectors, a wind hall and a fog sensor. If a fog event occurred, then the fog sensor wouldjudge whether it is a fog or not. If the fog sensor judged the fug, then the fog in the air would be rucked by suction fans. At the same time, the wind direction, the wind velocity, the atmospheric temperature and the atmospheric pressure would be measured and recorded. We are also developing a wireless communication system for the remote control and the remote data analysis in order to collect, store and process the data collected in the automatic fog water collector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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