In this paper, we proposed image-processing technique for automatic real-time fire and smoke detection in tunnel fire environment. To minimize false detection of fire in tunnel we used motion information of video sequence. And this makes it possible to detect exact position of event in early stage with detection, test, and verification procedures. In addition, by comparing false detection elimination results of each step, we have proved the validity and efficiency of proposed algorithm.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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제17권4호
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pp.122-128
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2016
This paper, proposes a new analysis method for the event detection of an OTDR signal. An OTDR signal was passed through the Hamming filter to remove the high frequency noise included in the signal. The signal was then passed consecutively through a differential filter to detect the events of interest. The terminal position was determined using the fact that there is a large gap between the signal and the trailing noise power beyond the terminal. This study examined the local maxima of the signal up to the terminal position and determined the peak regions. The real events were determined from the peak regions using noise information and peak threshold. Finally, the user events were found by inspecting the user peaks beyond the terminal position. The events of the OTDR signal without users are located at less than 17m compared to the optical fiber link setup. The events of the JDSU device are located less than 25m and their users are less than 5m. For the RadianTech device, the events are detected at less than 19m and the users are found in 5m. The results suggest that the proposed method is sufficiently applicable to an optical fiber link monitoring system.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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제11권2호
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pp.111-118
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2009
Recently many global enterprises build RTLS system for their environments. RTLS is used to detect object at real tim e. Unlike RFID, RTLS tags are read automatically and continuously, independent of the process that moves the tags. The proposed functionality of standard API has two problems. When middleware provides data to application, it sends a huge amount of data that may be useless. When only an application requests for data, the middleware replies result data in synchronous mode. This paper proposes a method to reduce an amount of data transferring from middleware to application and an addition communication mode to support real-time event processing in the middleware. Also, we designed and implemented an RTLS middleware applying the proposed methods.
Recent technological advances provide the opportunity to use large amounts of multimedia data from a multitude of sensors with different modalities (e.g., video, text) for the detection and characterization of criminal activity. Their integration can compensate for sensor and modality deficiencies by using data from other available sensors and modalities. However, building such an integrated system at the scale of neighborhood and cities is challenging due to the large amount of data to be considered and the need to ensure a short response time to potential criminal activity. In this paper, we present a system that enables multi-modal data collection at scale and automates the detection of events of interest for the surveillance and reconnaissance of criminal activity. The proposed system showcases novel analytical tools that fuse multimedia data streams to automatically detect and identify specific criminal events and activities. More specifically, the system detects and analyzes series of incidents (an incident is an occurrence or artifact relevant to a criminal activity extracted from a single media stream) in the spatiotemporal domain to extract events (actual instances of criminal events) while cross-referencing multimodal media streams and incidents in time and space to provide a comprehensive view to a human operator while avoiding information overload. We present several case studies that demonstrate how the proposed system can provide law enforcement personnel with forensic and real time tools to identify and track potential criminal activity.
Genetically modified (GM) rice Agb0101, which expresses the insecticidal toxin modified cry1Ac (mcry1Ac1) gene, was developed by the Rural Development Administration in Korea. To monitor the probable release of Agb0101 in the future, it is necessary to develop a reliable detection method. Here, we developed the PCR detection method for monitoring and tracing of GM rice. The primer pair (RBEgh-1/-2) from a starch branching enzyme (RBE4) gene was designed as an endogenous reference, giving rise to an expected PCR amplicon of 101 bp. For the qualitative PCR detection, construct- and event-specific primers were designed on the basis of integration sequence of T-DNA. Event-specific PCRs amplified specifically 5'- or 3'-junction region spanning the native genome DNA and the integrated gene construct, while none of amplified product was shown on crops, rice varieties, and other insect-resistant transgenic rice lines. The event-specific real-time PCR method was performed using TaqMan probe and plasmid pRBECrR containing both rice endogenous gene RBE4 sequence and 5'-junction sequence as the reference molecule. The absolute limit of quantification (LOQ) of real-time PCR was established with around 10 copies for one plasmid molecule pRBECrR. Thereafter, the different amounts of transgenic rice (1, 3, 5, and 10%, respectively) were quantified by using the established real-time PCR method, with a range below 19.55% of the accuracy expressed as bias, 0.06-0.40 of standard deviation (SD) and 3.80-7.01% of relative standard deviations (RSD), respectively. These results indicate that the qualitative and quantitative PCR methods could be used effectively to detect the event Agb0101 in monitoring and traceability.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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제14권3호
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pp.248-253
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2008
This paper presents a sensing system for smart home which can detect an location transition events such as entrance/exit of a member and identify the user in a group at the same time. The proposed system is compose of two sub-systems; a wireless sensor network system and a database server system. The wireless sensing system is designed as a star network where each of sensing modules with ultrasonic sensors and a Bluetooth RF module connect to a central receiver called Bluetooth access point. We propose a method to discriminate a user by measuring the height of the user. The differences in the height of users is a key feature for discrimination. At the same time, the each sensing module can recognize whether the user goes into or out a room by using two ultrasonic sensors. The server subsystem is a sort of data logging system which read the detected event from the access point and then write it into a database system. The database system could provide the location transition information to wide range of context-aware applications for smart home easily and conveniently. We evaluate the developed method with experiments for three subjects in a family with the installation of the developed system into a real house.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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제12권5호
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pp.29-37
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2007
In this paper, we propose a new real-time ground motion monitoring system using MMA data which can be gathered more earlier than generic seismic data transmission method. Proposed system receives maximum, minimum and average data based on 20sps which is sent from station on every second continuously. And it calculates a PGA as a quantity of ground motion then visualizes that data to monitor the ground motion around whole country. To verify PGA data from MMA data, we checked Mu-dan-jang earthquake data of China on 2002/6/29. The proposed system was inspected by using log file of Oh-dae-san earthquake data on 2007/1/20. As results of experiment, the proposed system is proven to detect the event(earthquake) faster then existing method and to produce a useful quantitative information.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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pp.188-188
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2017
Rainfall is an important input to hydrological models. The accuracy of hydrological studies for water resources and floods management depend primarily on the estimation of rainfall. Thailand is among the countries that have regularly affected by floods. Flood forecasting and warning are necessary to prevent or mitigate loss and damage. Merging near real time satellite-based precipitation estimation with relatively high spatial and temporal resolutions to ground gauged precipitation data could contribute to reducing uncertainty and increasing efficiency for flood forecasting application. This study tested the applicability of satellite-based rainfall for water resources management and flood forecasting. The objectives of the study are to assess uncertainty associated with satellite-based rainfall estimation, to perform bias correction for satellite-based rainfall products, and to evaluate the performance of the bias-corrected rainfall data for the prediction of flood events. This study was conducted using a case study of Thai catchments including the Chao Phraya, northeastern (Chi and Mun catchments), and the eastern catchments for the period of 2006-2015. Data used in the study included daily rainfall from ground gauges, telegauges, and near real time satellite-based rainfall products from TRMM, GSMaP and PERSIANN CCS. Uncertainty in satellite-based precipitation estimation was assessed using a set of indicators describing the capability to detect rainfall event and efficiency to capture rainfall pattern and amount. The results suggested that TRMM, GSMaP and PERSIANN CCS are potentially able to improve flood forecast especially after the process of bias correction. Recommendations for further study include extending the scope of the study from regional to national level, testing the model at finer spatial and temporal resolutions and assessing other bias correction methods.
The purpose of this study is to develop a pulsatile drowsiness detection system that can compensate the limitations of existing camera - based or breathing pressure sensor based Drowsiness driving prevention systems. A heart rate sensor mounted on the driver's finger and an alarm system that sounds when drowsiness is detected. The heart rate sensor was used to measure pulse changes in the wrist, and an alarm system based on the Arduino, which works in conjunction with the laptop, generates an audible alarm in the event of drowsiness. In this paper, we assume that the pulse rate of the drowsy state is 60 ~ 65 times / minute, which is the middle between the awake state and the sleep state. As a result of the experiment, the alarm sounded when the driver's pulse rate was in the drowsy pulse rate range. Based on these experiments, the drowsiness detection system was able to detect the drowsiness of the driver successfully in real time. A more effective drowsiness prevention system can be developed in the future by incorporating the results of the present study on a pulse-based drowsiness prevention system in an existing drowsiness prevention system.
KIEE International Transactions on Power Engineering
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제4A권4호
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pp.214-220
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2004
Power quality monitoring is the cornerstone for power quality analysis, diagnosis and improvement. The measurement of power quality (PQ) evolves from instantaneous metering to continuous monitoring. Furthermore, recent technologies enable us to construct more flexible, reliable, rapid and economical power quality monitoring system (PQMS). Therefore, this paper presents an improved PQMS with a new distributed monitoring structure. The proposed PQMS consists of a PQ meter, PQ analyzer and GUI. The PQ meter only collects raw data and the PQ analyzer performs power quality analysis. It has several advantages compared to conventional structures in economic efficiency, modularity, speed, etc. PQ monitoring algorithms to catch steady-state trends and to detect PQ events are also adapted to the proposed structure. Using the proposed structure and monitoring algorithm, a prototype PQMS is constructed and real-time testing is performed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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