The purpose of the farmstead-specific early warning service system for weather risk management is to develop custom-made risk management recommendations for individual farms threatened by climate change and its variability. This system quantifies weather conditions into a "weather risk index" that is customized to crop and its growth stage. When the risk reaches the stage where it can cause any damage to the crops, the system is activated and the corresponding warning messages are delivered to the farmer's mobile phone. The messages are sent with proper recommendations that farmers can utilize to protect their crops against potential damage. Currently, the technology necessary to make the warning system more practical has been developed, including technology for forecasting real-time weather conditions, scaling down of weather data to the individual farm level and risk assessments of specific crops. Furthermore, the scientific know-how has already been integrated into a web-based warning system (http://new.agmet.kr). The system is provided to volunteer farmers with direct, one-on-one weather data and disaster warnings along with relevant recommendations. In 2016, an operational system was established in a rural catchment ($1,500km^2$) in the Seomjin river basin.
This paper presents real-time online early fire warning systems developed for preserving cultural properties of Bulguksa which is a world heritage designated by UNESCO. The system is based on the ubiquitous sensor network employing 900MHz and 2.4GHz bands. In this paper, we analyze requirements that should be considered in building effective management systems of cultural heritages by using wireless sensor network. Finally, we introduce the architecture, sensor and network design, and software design of the fire warning systems which is an initial version of U-Bulguksa. The current version of systems has been operating in Bukguksa for a few months. U-Bukguksa project sponsored by National Information Society Agency is ultimately aimed at developing an integrated system of U-cultural heritage management and U-tourism. The former aims to conserve and manage intangible cultural properties by providing a variety of environmental information such as erosion, crack, and gradient as well as fire which are important causes of loss and damage in real-time and online. The latter refers to the intelligent tourism information and guidance systems allowing tourists to get the personalized content on cultural heritages and help guidance with mobile devices in Bulguksa.
A rip-current warning index function, which is estimated from the likelihood of rip current quantified based on numerical simulations under various sea environments and is varied according to real-time buoy-observations, was studied to help protect against rip current accidents at Haeundae beach. For the quantification, the definition of likelihood of rip current, which proposed by Choi et al. (2011, 2012b), was employed and estimated based on Boussinesq modelling. The distribution of likelihood of rip current was evaluated by using various simulations according to scenarios established based on physical quantities(i.e., wave parameters) of buoy-observations. To index the likelihood of rip current, empirical functions were derived based on the distribution and adjusted to observational environments. In this study, the observations from June to September in 2011 at Haeundae beach were applied to the rip-current index functions, and its applications into the real events found based on CCTV images were presented and investigated. In addition, limitations and improvements of the rip-current index function were discussed.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.15
no.3
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pp.187-192
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2017
Autonomous driving vehicle research demands complex road and lane understanding such as lane departure warning, adaptive cruise control, lane keeping and centering, lane change and turn assist, and driving under complex road conditions. A fast and robust road lane detection subsystem is a basic but important building block for this type of research. In this paper, we propose a method that performs road lane detection from black box input. The proposed system applies Random Sample Consensus to find the best model of road lanes passing through divided regions of the input image under HSV color model. HSV color model is chosen since it explicitly separates chromaticity and luminosity and the narrower hue distribution greatly assists in later segmentation of the frames by limiting color saturation. The implemented method was successful in lane detection on real world on-board testing, exhibiting 86.21% accuracy with 4.3% standard deviation in real time.
By development of a robot technology, personal robot is being developed very actively. Various infra-technologies are accumulated in hardware and software how by internal a lot of research and development efforts, and it is circumstance that actual commodity is announced. But, personal robot is applied to be acting near human, and takes charge of safety and connected directly a lot of works of home security, gas-leakage, fire-warning facilities, or/and etc. So personal robot must do safe and stable action even if any unexpected accidents are happened, important functions are always operated. In this paper, we are wished to show design structures for supporting fault-tolerant operation from our real-time robot middleware viewpoint. Personal robot, in being developed, was designed by module structure to do to interconnect and to interoperate among each module that is mutually implemented by each research facilities or company. Also, each modules can use appreciate network system that is fit for handling and communicating its data. To guarantee this, we have being developed a real-time network middleware, for especially personal robot. Recent our working is to add and to adjust some functions like connection management, distributed routing mechanism, remote object management, and making platform independent robot application execution environment with self-moving of robot application, for fault-tolerant personal robot.
Ontalba, Maria Angeles;Corbacho, Jose Angel;Baeza, Antonio;Vasco, Jose;Caballero, Jose Manuel;Valencia, David;Baeza, Juan Antonio
Nuclear Engineering and Technology
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v.54
no.2
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pp.770-780
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2022
In 1993 the University of Extremadura initiated the design, construction and management of the Radiological Alert Network of Extremadura (RAREx). The goal was to acquire reliable near-real-time information on the environmental radiological status in the surroundings of the Almaraz Nuclear Power Plant by measuring, mainly, the ambient dose equivalent. However, the phased development of this network has been carried out from two points of view. Firstly, there has been an increase in the number of stations comprising the network. Secondly, there has been an increase in the number of monitored parameters. As a consequence of the growth of RAREx network, large data volumes are daily generated. To face this big data paradigm, software applications have been developed and implemented in order to maintain the indispensable real-time and efficient performance of the alert network. In this paper, the description of the current status of RAREx network after 30 years of design and performance is showed. Also, the performance of the graphing software for daily assessment of the registered parameters and the automatic on real time warning notification system, which aid with the decision making process and analysis of values of possible radiological and non-radiological alterations, is briefly described in this paper.
Cho, Sung Hyun;Joo, Ki Don;Kang, Hoon;Park, Kyo Shik;Shin, Dong Il
Korean Journal of Hazardous Materials
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v.3
no.1
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pp.28-36
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2015
In early 2011, the Fukushima nuclear power plant had greater damage due to earthquake in Japan, and the awareness of safety has increased. In particular, special response systems should be required to handle disaster situations in plant sites which are likely to occur for large disasters. In this study, a program is designed to set up optimum escape routes, by a smart phone application, when a disaster situation occurs. This program could get information of the cumulative damage from sensors and display the escape route of the smallest damage in real-time on the screen. Utilizing our application in real-time evacuation has advantage in reducing cumulative damage. The optimal evacuation route, focusing on horizontal path, is calculated based on getting the data of fire, detected radioactivity and hazardous gas. Thus, using our application provides information of optimal evacuation to people who even can not hear sensor alarms or do not know geography, without requiring additional costs except fixed sensors or server network deployment cost. As a result, being informed of real-time escape route, the user could behave rapidly with suitable response to individual situation resulting in improved evacuation than simply reacting to existing warning alarms.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.38
no.6
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pp.744-750
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2014
The monitoring and abnormality warning of marine diesel engine are important to take appropriate responses for safety navigation. If maintenance engineers do not take appropriate response because of diagnosis mistakes, it will occur a nasty accident. Therefore, we need integrated monitoring and diagnosis system for supporting a diagnosis objectively. In this paper, we analyze time-series data which measured by real-time, monitor the changing of conditions and trends of the analyzed data. Furthermore, we design and implement a monitoring and diagnosis system for objective supporting of real-time diagnosis. When the integrated monitoring and diagnosis system is adopted, it can help to improve stability of marine diesel engine by providing abnormality warning alarm with appropriate responses.
The judgement model to warn of possible pollution accident is constructed by multi-perceptron, multi layer neural network, neuro-fuzzy and it is trained stability, notice, and warming situation due to developed standard axis. The water quality forecasting model is linked to the runoff forecasting model, and joined with the judgement model to warn of possible pollution accident, which completes the artificial intelligence warning system. And GUI (Graphic User Interface) has been designed for that system. GUI screens, in order of process, are main page, data edit, discharge forecasting, water quality forecasting, warming system. The application capability of the system was estimated by the pollution accident scenario. Estimation results verify that the artificial intelligence warning system can be a reasonable judgement of the noized water pollution data.
Kim Ki Hong;Kim Ju Young;Jung Tae Yeon;Jeon Byung Gyoon;Lee Eui Hyuk;Kim Duk Gyoo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.8
no.1
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pp.46-55
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2005
In this paper, we realize the panoramic infrared warning system to detect the small threaten object and propose the infrared image enhancement method to improve the warning ability of this system. This system composes of the sense head unit, the signal processing unit, and so on. In the proposed system, the sense head unit acquires the panoramic IR image with 360 degree field of view(FOV) by rotating the thermal sensor. The signal processing unit divides panoramic image into four sub-images with 90 degree FOV and computes the adaptive plateau value by using statistical characteristics of each subimage. Then the histogram equalization is performed for each subimage by using the adaptive plateau value. We realize the signal Processing unit by using the DSP and FPGA to perform the proposed method in real time. Experimental results show that the proposed method has better discrimination and lower false alarm rate than the conventional methods in this warning system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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