The challenge of predicting the Japanese coastal ocean motivated Frontier Observational Research System for Global Change (FORSGC) and the Japan Marine Science and Technology Center (JAMSTEC) to start a multiyear observational programme in the upstream Kuroshio in November 2000. This field effort, the Kuroshio Observation Program (KOP), should enable us to determine the barotropic and baroclinic components of the western boundary current system, thus, to better understand interactions of the currents with mesoscale eddies, the Kuroshio instabilities, and path bimodality. We, then, will be able to improve modeling predictability of the mesoscale, seasonal, and inter-annual processes in the midstream Kuroshio near the Japanese main islands by using this knowledge. The KOP is focused on an enhanced regional coverage of the sea surface height variability and the baroclinic structure of the mainstream Kuroshio in the East China Sea, the Ryukyu Current east of the Ryukyu's, and the Kuroshio recirculation. An attractive approach of the KOP is a development of a new data acquisition system via acoustic telemetry of the observational data. The monitoring system will provide observations for assimilation into extensive numerical models of the ocean circulation, targeting the real-time monitoring of the Japanese coastal waters.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.12
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pp.2628-2634
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2012
The GHG(green house gas) monitoring has been an essential method to prevent climate change. Service scenarios for GHG monitoring over NGN(next generation network), a global infrastructure, was proposed in the previous study, which stays at the abstract level that may lead to difficulties for the actual implementation of the monitoring service in NGN. This paper proposes GHG monitoring service scenarios, based on functions to be incorporated in NGN, that provides the basis for actual implementation in NGN.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.18
no.4
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pp.963-972
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2007
When a control chart signals that a special cause is present, process engineers must initiate a search for and an identification of the special cause. Knowing the time of the process change could lead to identify the special cause more quickly, and to take the appropriate actions immediately to improve quality. In this paper, we propose the maximum likelihood estimator (MLE) for the process change point when a control chart is used in monitoring the parameters of a process in which the observations can be modeled as a first-order autoregressive(AR(1)) process plus an additional random error.
Edge welding of thin sheets is very difficult because of the fit-up problem and small weld area In laser welding, joint fit-up and penetration are critical for sound weld quality, which can be monitored by appropriate methods. Among the various monitoring systems, visual monitoring method is attractive because various kinds of weld pool information can be extracted directly. In this study, a vision sensor was adopted for the weld pool monitoring in pulsed Nd:YAG laser edge welding to monitor whether the penetration is enough and the joint fit-up is within the requirement. Pulsed Nd:YAG laser provides a series of periodic laser pulses, while the shape and brightness of the weld pool change temporally even in one pulse duration. The shutter-triggered and non-interlaced CCD camera was used to acquire a temporally changed weld pool image at the moment representing the weld status well. The information for quality monitoring can be extracted from the monitored weld pool image by an image processing algorithm. Weld pool image contains not only the information about the joint fit-up, but the penetration. The information about the joint fit-up can be extracted from the weld pool shape, and that about a penetration from the brightness. Weld pool parameters that represent the characteristics of the weld pool were selected based on the geometrical appearance and brightness profile. In order to achieve accurate prediction of the weld penetration, which is nonlinear model, neural network with the selected weld pool parameters was applied.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.2
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pp.321-327
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2008
In recently, researches which appling satellite image are introduced target to the forest area. Especially, it is satellite image analysis's advantage that collecting information of terrain at the direct accesses are dangerous and impassible area. But, the studies approaching to a inflectional paradigm of forests and change detection system for the distinguished forests type are leaves much to be desired. In this study, therefore, change of forests type was analyzed using Landsat TM satellite image which have multi-spectral bands. Furthermore, change detection system for forests type was constructed on web for the periodical monitoring.
The aim of this study is to examine the effect of recorded video monitoring on students' self-reflection after completing their clinical performance examination. Taking into account the particular cases involved in the examination, the present study utilized history-taking, physical examination, and patient education as bases for evaluating information-establishment ability, and asking, listening, understanding, explaining, and connectedness as the bases for evaluating patient-physician interaction ability. Student self-monitoring through recorded video feedback was carried out three days after completion of their clinical performance examination. Students self-evaluated their performance with a 10-point scale before and after self-monitoring. The results of this study show that students have a general tendency to lower their own self-evaluation scores after self-monitoring. Although there was not a statistically significant change of interrelationship in the information-establishment ability evaluation, there was a meaningful change of interrelationship in the patient-physician interaction ability evaluation after self-monitoring; specifically, in the case of acute lower abdominal pain, a high correlation was found (r=0.31, p=0.02) between the evaluation scores of standardized patients and students related to patient-physician interaction ability. This implies that self-monitoring enables the students to acquire a reflective viewpoint from which to evaluate their own performance. Therefore, it can be said that self-monitoring through recorded video feedback is a valuable method for students to use in reviewing their performance in patient-physician interactions.
This study focused on providing a methodology to utilize temporal information obtained from remotely sensed data for monitoring a wide variety of targets on the earth's surface. Generally, a methodology in understanding of global changes is composed of mapping, quantifying, and monitoring changes in the physical characteristics of land cover. The selected processing and analysis technique affects the quality of the obtained information. In this research, feature extraction methodology is proposed based on segmentation. It requires a series of processing of multitempotal images: preprocessing of geometric and radiometric correction, image subtraction/thresholding technique, and segmentation/thresholding. It results in the mapping of the change-detected areas. Here, the appropriate methods are studied for each step and especially, in segmentation process, a method to delineate the exact boundaries of features is investigated in multiresolution framework to reduce computational complexity for multitemporal images of large size.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.503-504
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2017
Recently, economic growth in the world has increased interest in healthy life, and the smart health care industry is growing. In the field of smart healthcare, wearable-type biometric information measurement technology has been highlighted due to the importance of IoT technology. The purpose of this study is to develop a wearable heart - rate monitoring system that can be applied to wearable health care and glove - type monitoring that enables convenient monitoring of heart rate during activity. For this purpose, a glove - type wearable health care system was developed and its performance was evaluated. Experimental results showed that the heartbeat monitoring was possible even in the presence of actual daily activities.
The ST-segment that the beginning part of T wave is the important diagnostic parameter to finding myocardial ischemia. Abnormal ST appears in two types. One is the level change, and the other is the pattern change. In this paper, we describe the monitoring of abnormal ST using PC based system. Hardware of this system consists of transmitter, receiver and PC. The function of transmitter is measuring ECG in three channels which are selected manually and transmitting the data to receiver by digital radio way. Connection with receiver and PC is by RS232C, and the data received on the PC is analyzed automatically by ECG analysis algorithm and saved to file. In the algorithm part for detecting abnormal ST, ST-segments are approximated by a polynomial. This method can detect all of the deviation and pattern change of ST-segment regardless the change in the heart rate or sampling rate. To gain algorithm reliability, the method rejects distorted polynomial approximation by calculation the difference between the approximated ST-segment and original ST-segment. In pre-signal processing, the wavelet transformation separates high frequency bands including QRS complex from the original ECG. Consequently, the process improves the performance of detecting each feature points.
This paper presents a study on the Internet of Things based low-power wireless sensor networks for remote monitoring of wildlife ecosystem due to climate change. Especially, it is targeting the wild vegetation communities ecological monitoring. First, we performed a pre-test and analysis for selecting the appropriate frequency for the sensor network to collect and deliver information reliably in harsh propagation environment of the forest area, and selected for sensors for monitoring wild vegetation communities on the basis of considerations for selecting the best sensor. In addition, we have presented the platform concept and hierarchical function structures for effectively monitoring, analyzing and predicting of ecosystem changes, to apply the Internet of Things in the ecological monitoring area. Based on this, this paper presents the system architecture and design of the Internet of Things based low-power wireless sensor networks for monitoring the ecosystem of the wild vegetation communities. Finally, we constructed and operated the test-bed applied to real wild trees, using the developed prototype based on the design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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