Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.6
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pp.71-80
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2016
Along with the increase in the standard of living, the interest and awareness level of the public about environmental issues have also gradually increased. Recently, time spent on indoor activities have increased and the need for awareness and demand on methods in improving the quality of an indoor environment has been recognized. The purpose of this study is to sense the environment information through real-time monitoring of the room environment by using the IoT based technology and to maintain and improve the indoor environment to an appropriate level through the developed interlocking controller device. This provides an automatic control system in improving the indoor environment at home and other small areas like general offices in place of the traditional passive interior environmental improvement actions or large-scale facility control system. A status analysis with the relative reference values of the air quality and CO2, temperature and humidity and illumination and noise was applied through transmitting a control signal to automatic control module in accordance with the nine indoor environment standards set to improve the indoor environment.
Mass-customization is fast growing a segment of the apparel market. 2D Virtual wearing system is one of visual support tools that make possible to sell apparel before producing and reduce the time and costs related to product development and manufacturing in the world of apparel mass-customization. This paper is related to fabric color mapping method for 2D image-based virtual wearing system. In proposed method, clothing shape section of interest is segmented from a clothes model image using a region growing method, and then mapping a new fabric color selected by user into it based on its intensity difference map is processed. With the proposed method in 2D virtual wearing system, regardless of color or intensity of model clothes, it is possible to virtually change the fabric color with holding the illumination and shading properties of the selected clothing shape section, and also to quickly and easily simulate, compare, and select multiple fabric color combinations for individual styles or entire outfits.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.10
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pp.3475-3489
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2014
Here we present a simple flame detection method for an infrared (IR) thermal camera based real-time fire surveillance digital signal processor (DSP) system. Infrared thermal cameras are especially advantageous for unattended fire surveillance. All-weather monitoring is possible, regardless of illumination and climate conditions, and the data quantity to be processed is one-third that of color videos. Conventional IR camera-based fire detection methods used mainly pixel-based temporal correlation functions. In the temporal correlation function-based methods, temporal changes in pixel intensity generated by the irregular motion and spreading of the flame pixels are measured using correlation functions. The correlation values of non-flame regions are uniform, but the flame regions have irregular temporal correlation values. To satisfy the requirement of early detection, all fire detection techniques should be practically applied within a very short period of time. The conventional pixel-based correlation function is computationally intensive. In this paper, we propose an IR camera-based simple flame detection algorithm optimized with a compact embedded DSP system to achieve early detection. To reduce the computational load, block-based calculations are used to select the candidate flame region and measure the temporal motion of flames. These functions are used together to obtain the early flame detection algorithm. The proposed simple algorithm was tested to verify the required function and performance in real-time using IR test videos and a real-time DSP system. The findings indicated that the system detected the flames within 5 to 20 seconds, and had a correct flame detection ratio of 100% with an acceptable false detection ratio in video sequence level.
These days, a lot of research has been in progress for a home automation system. In this study, the intelligent home automation system is developed for automatically controlling the temperature and illumination of the house. The difference with other research can be adjusted individually according to your taste and lifestyle of each individual, it is that it provides a more comfortable living environment through the accumulated lifestyle database. In addition, proposed system can use the mobile app to easily control the lighting devices, a electric fans, and heaters. Moreover the mobile app of proposed system offers function that allows you to search for residential environments statistics on their lifestyle.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.30
no.3
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pp.351-358
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2006
The capability of high pressure injection with small fuel quantify at all engine operating conditions is one of the main feature in common rail fuel injection system, which is used in small and light-duty Diesel engine. The key parameter for the better atomized fuel sprays and multiple injections of this common rail fuel injection control, that can be freely selected irrespective of the engine speed and load is the mechanism controlling the needle energizing and movement in high pressure Diesel injector. In the electro-hydraulic injector, the injection nozzle is being opened and closed by movement of the injector's needle which is balanced by pressure between the nozzle seat and the needle control chamber. This study describes the macroscopic spray structure characteristics of the common rail Diesel injectors with different electric driving method i.e. the solenoid-driven and piezo-driven type. The macroscopic spray characteristics such as spray tip speed. spray tip penetration and spray cone angle were investigated by the high speed spray, which is measured by the back diffusion light illumination method with optical system for the high speed temporal photography in a constant volume chamber pressurized by nitrogen gas. As the results, the prototype piezo-driven injector system was designed and fabricated for the first time in domestic case and the effect of injector's needle response driven by different drive type was compared between the solenoid and piezo-driven injector It was found therefore. that the piezo-driven injector showed faster needle response and had better needle control capability by altering the electric input value than the solenoid-driven injector.
Surveillance cameras have been installed in many places because security and safety has become an important issue in modern society. However, watching surveillance videos and judging accidental situations is very labor-intensive and time-consuming. So now, requests for research to automatically analyze the surveillance videos is growing. In this paper, we propose a surveillance system to track multiple persons in videos and to summarize the videos based on tracking information. The proposed surveillance summarization system applies an adaptive illumination correction, subtracts the background, detects multiple persons, tracks the persons, and saves their tracking information in a database. The tracking information includes tracking one's path, their movement status, length of staying time at the location, enterance/exit times, and so on. The movement status is classified into six statuses(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast, and Exit). This proposed summarization system provides a person's status as a graph in time and space and helps to quickly determine the status of the tracked person.
Recently, the fields such as internet banking and electronic commerce are more and more growing due to the growth of practical use of personal computer and the progress of communication technology, So importance of information security has been increased. In fact, traditional identification systems are inherently insecure because the personal identification information can be forgotten, stolen or lost. In this paper, we propose an identification system that can decide whether the user is registered based on iris information using a mouse. The proposed system is mounted a CCD camera and an illumination device on general type mouse. Then it decides whether the user is registered after the acquired image are processed and analyzed. This system gives a PC user the advantage of low-cost and convenience without necessity preparing high-cost equipment for biometrics when using a identification system.
The analysis of cow body parameters is important to provide some useful information fur cow management and cow evaluation. Present methods give many stresses to cows because they are invasive and constrain cow postures during measurement of body parameters. This study was conducted to develop the stereo vision system fur non-invasive analysis of cow body features. Body feature parameters of 16 heads at two farms(A, B) were measured using scales and nineteen stereo images of them with walking postures were captured under outdoor illumination. In this study, the camera calibration and inverse perspective transformation technique was established fer the stereo vision system. Two calibration results were presented for farm A and fm B, respectively because setup distances from camera to cow were 510 cm at farm A and 630cm at farm B. Calibration error values fer the stereo vision system were within 2 cm for farm A and less than 4.9 cm for farm B. Eleven feature points of cow body were extracted on stereo images interactively and five assistant points were determined by computer program. 3D world coordinates for these 15 points were calculated by computer program and also used for calculation of cow body parameters such as withers height. pelvic arch height. body length. slope body length. chest depth and chest width. Measured errors for body parameters were less than 10% for most cows. For a few cow. measured errors for slope body length and chest width were more than 10% due to searching errors fer their feature points at inside-body positions. Equation for chest girth estimated by chest depth and chest width was presented. Maximum of estimated error fur chest girth was within 10% of real values and mean value of estimated error was 8.2cm. The analysis of cow body parameters using stereo vision system were successful although body shape on the binocular stereo image was distorted due to cow movements.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.3
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pp.27-35
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2007
The majority of farm managers growing the garden products in greenhouse concern massively about the diagnosis and prevention of the breeding and extermination for pests. especially, the managing problem for pests turns up as main issue. In the paper, we first build a wireless sensor network with soil and environment sensors such as illumination, temperature and humidity. And then we design and implement multimedia pest predication and management system which is able to predict and manage various pest of garden products in greenhouse. The proposed system can support the database with information about the pests by building up wireless sensor network in greenhouse compared with existing high-priced PLC device as well as collect various environment information from soil, the interior of greenhouse, and the exterior of greenhouse. To verify the good capability of our system, we implemented several GUI interface corresponding desktop. web, and PDA mobile platform based on real greenhouse model. Finally, we can confirm that our system work well prediction and management of pest of garden products in greenhouse based on several platforms.
In this study, a real-time crop recognition system was developed for an unmanned farm machine for upland farming. The crop recognition system was developed based on a stereo camera, and an image processing framework was proposed that consists of disparity matching, localization of crop area, and estimation of crop height with coordinate transformations. The performance was evaluated by attaching the crop recognition system to a tractor for five representative crops (cabbage, potato, sesame, radish, and soybean). The test condition was set at 3 levels of distances to the crop (100, 150, and 200 cm) and 5 levels of camera height (42, 44, 46, 48, and 50 cm). The mean relative error (MRE) was used to compare the height between the measured and estimated results. As a result, the MRE of Chinese cabbage was the lowest at 1.70%, and the MRE of soybean was the highest at 4.97%. It is considered that the MRE of the crop which has more similar distribution lower. the results showed that all crop height was estimated with less than 5% MRE. The developed crop recognition system can be applied to various agricultural machinery which enhances the accuracy of crop detection and its performance in various illumination conditions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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