The noise emitted from construction machinery has long been a cause of environmental disputes, especially to the nearby residents. In 2008, the Ministry of Environment adopted the construction machinery noise labeling system to encourage the development of the low noise construction machinery. After the implementation of the noise labeling system of the construction machinery, the noise emitted from the construction machinery has been decreased over the six years. But, as the quality of life improves, a growing number of people desire more comfortable and quite living environment. Under the situation, new systems like the low noise labeling system are considered to encourage the development of the low noise construction machinery. In accordance with the low noise labeling system, the construction machinery satisfying the standard of low noise are qualified to attach the low noise label in front of the products. Thus, the product qualified the low noise certification will be incentivized by the choice of the consumer. In this paper, we have studied the necessity of the low noise labeling system for the construction machinery and the considerations to adopt the low noise labeling system of construction machinery. And we have studied appropriate criterion to judge the low noise construction machinery. The considerations studied in this paper will be helpful to adopt the low noise labeling system of construction machinery in the future.
No matter how low it might be, noise from home appliances in indoor environment cause displeasure for residents as it is produced nearby. Electronic goods including vacuum cleaner and washing machine generate high frequency noise, which interrupts TV-watching or conversations and cause noises between floors in apartment houses. In particular, refrigerators make constant noise late at night, hampering the study for exams and causing sleeplessness. Korea, despite the government's efforts to promote low-noise goods based on the noise test by corporation, there is a lack of standardization in the test method, test condition and measuring equipments. This is a major reason that lowers the reliability of low-noise products. At present, low-noise home appliances are certified with eco labeling in the nation but, only 7 brands of refrigerators, 4 brands of washing machines and 97 brands of air-conditioners obtained certification as of august, 2011. In addition, none of Kimchi-refrigerator and vacuum cleaner brands were approved as low-noise home appliances. This shows Korea's relatively underdeveloped market for low-noise products, which, in part, is because of the difficulties companies face in being certified with eco labeling as they should satisfy various requirements such as power-saving and eco-friendly design besides low-noise features. As a result, low-noise labeling for home appliances should be established for the revised noise and vibration management law and the study was carried out to establish low-noise labeling system for major noise sources including vacuum cleaner, washing machine, air-conditioner and refrigerator.
Over 6 thousand workplaces in Korea are exposed to levels of noise which put their hearing of risk. Goverment considered various methods for noise reduction, but high noise breeds much problems still. This research investigates the present state of noise occurance and studied improvement way of administration system.
This paper deals with inspect algorithm using visual system. One of the major problems that arise during polymer production is the estimation of the noise of the product(bad pallets). An erroneous output can cause a lot of losses (production and financial losses). Therefore new methods for real-time inspection of the noise are demanded. For this reason, we have presented a development of vision system algorithm for the defect inspection of PE pallets. First of all, in order to detect the edge of object, the differential filter is used. And we apply to the labeling algorithm for feature extraction. This algorithm is designed for the defect inspection of pallets ...
In this paper, we implement a multi-touch system using FIDR. The implementation consists of hardware manufacture and development of image processing system. In the hardware system, touch screen, infrared LED placements and infrared camera are made. The image processing procedure is to extract each pointer's coordinates from image data and includes binary-coding, noise-elimination, labeling and calculation of mass center. From the implementation, we are able to make a multi-touch system with considerably lower cost than the existing ones.
Detecting marker coordinates is important in augmented reality system based on tag. If a marker is not detected, objects can't be augmented. In this paper, we propose a noise reduction method for augmented reality. Using a blue color space to HIS color transformation was performed on the binary. Erosion operator and the dilation operator of the binary images were performed. Experimental results show that proposed method produces a tag image recognizable in various light environments. And using the area of the rectangle, the labeling could be detected through the tag. Tag recognition rate is improved by removing noise.
The noise emitted from an excavator has long been a cause of environmental disputes, while causing displeasure to the nearby residents. So, the ministry of environment adopted the construction machinery noise labeling system to encourage the construction machinery manufacturing companies to develop the low noise construction machinery voluntarily. But, as the quality of life improves, a growing number of people desire the comfortable and quite environment to live in. Under the situation, noise from the construction machinery has been a major cause for stress and complaints. When the noise dispute happened in the construction site, the sound pressure level of the construction machinery like a excavator was measured at the lot boundary of the noise victim's residence to judge how much noise damage occur. But the sound pressure level of the construction machinery is measured differently according to the acoustic environment of construction site and the measuring position, respectively, which makes it difficulty to judge whether the noise damage occur or not. As the sound power level of noise source is not affected by the acoustic environment of construction site and the measuring position, if we use the information of the sound power level, it will be easy to judge whether the noise damage occur and to establish the soundproofing measures. Therefore, we derive the sound power level regression model of the excavator to judge whether the noise emitted from the excavator damages to residents near the construction site. Also, the sound power level regression model of the excavator drawn in this paper will help construction companies to plan the noise reduction program in the construction sites.
본 논문에서는 영상 처리 기법을 이용하여 칼라 팔레트 외형상의 불량품을 식별하는 연구를 수행하고자 한다 먼저 기본적인 팔레트 자동선별시스템의 필요성에 대해 기술하며, 각 샘플링된 팔레트에 대해 영상처리기법을 이용한 불순물 검출 알고리즘을 제안하고자 한다. 또한 이를 상용화할 수 있도록 윈도우환경의 비전처리 프로그램을 제시하였다. 끝으로 본 연구에 대한 평가와 앞으로의 연구과제에 대해 기술하고자 한다.
In this paper, we propose a classification and theft detection system for human and livestock for various moving objects in a barn. To do this, first, we extract the moving objects using the GMM method. Second, the noise generated when extracting the moving object is removed, and the moving object is recognized through the labeling method. And we propose a method to classify human and livestock using model formation and color for the unique form of the detected moving object. In addition, we propose a method of tracking and overlapping the classified moving objects using Kalman filter. Through this overlap determination method, an event notifying a dangerous situation is generated and a theft determination system is constructed. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed system through several experiments.
This study was conducted to develop an image processing system which can classify the pig's thermoregulatory behavior under the different environmental conditions. The 4 pigs of 25kg were housed in the environmentally controlled chamber(1.4m$\times$2.2m floor space). Postural behavior of the pigs was captured with an CCD color camera. The raw behavioral images were processed by thresholoding, reduction, separation of slightly contacted pigs, labeling, noise removal, computation of number of labels, and classification of the pig's behavior. The correct classification rate of the image processing system was 97.8%(88 out of 90 testing images). The results of this study showed that the image processing system could be used for a behavior-based automatic environmental controller.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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