Wildfires cause a lot of environmental and economic damage to the Earth over time. Various experiments have examined the harmful effects of wildfires. Also, studies for detecting wildfires and pollutant emissions using satellite remote sensing have been conducted for many years. The wildfire product for the Geostationary Environmental Monitoring Spectrometer (GEMS), Korea's first environmental satellite sensor, has not been provided yet. In this study, a false-color composite for better expression of wildfire smoke was created from GEMS and used in a U-Net model for wildfire detection. Then, a classification model was constructed to distinguish yellow dust from the wildfire smoke candidate pixels. The proposed method can contribute to disaster monitoring using GEMS images.
Seat reservations and civil complaints in the library reading room have been done face-to-face by managers, and efficient management has been difficult. In addition, there is a problem that it is difficult to take action in the event of a civil complaint due to user inconvenience, such as a noise problem between users in the reading room. In this study, an online reservation system was developed for efficient management of seats in the library reading room so that it could be serviced non-face-to-face. In addition, when using the library reading room, it is possible to apply for non-face-to-face civil complaints when complaints occur due to noise problems between users, loss of belongings, and snoring during the user's sleep. Managers can smoothly manage library reading rooms through non-face-to-face inconvenience reports. It is possible to increase the satisfaction of using the library by resolving the inconvenience of users. The developed service app allows seat reservations and anonymous inconvenience reports. The administrator can check the received inconvenience report and warn the user of the seat with an IoT sensor-based LED. When corrective action is completed, the result of the action may be fed back to the reporter.
Jin, Jung Ha;Park, SangSeon;Kim, Jun Tae;Han, Keunhee
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.6
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pp.193-204
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2022
In a smart factory environment in a small and medium-sized enterprise (SME) environment, sensors and actuators operating on actual manufacturing lines, programmable logic controllers (PLCs) to manage them, human-machine interface (HMI) to control and manage such PLCs, and consists of operational technology server to manage PLCs and HMI again. PLC and HMI, which are in charge of control automation, perform direct connection with OT servers, application systems for factory operation, robots for on-site automation, and production facilities, so the development of security technology in a smart factory environment is demanded. However, smart factories in the SME environment are often composed of systems that used to operate in closed environments in the past, so there exist a vulnerable part to security in the current environment where they operate in conjunction with the outside through the Internet. In order to achieve the internalization of smart factory security in this SME environment, it is necessary to establish a process according to the IEC 62443-4-1 Secure Product Development Life cycle at the stage of smart factory SW and HW development. In addition, it is necessary to introduce a suitable development methodology that considers IEC 62443-4-2 Component security requirements and IEC 62443-3 System security requirements. Therefore, this paper proposes an application plan for the IEC 62443 based development security process to provide security internalization to smart factories in an SME environment.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.9
no.6
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pp.1001-1006
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2023
Globally, rising energy costs and increased energy demand are important issues for the food processing and manufacturing industries, which consume significant amounts of energy throughout the supply chain. Accordingly, there is a need for the development of a real-time energy monitoring and analysis system that can optimize energy use. In this study, a food factory energy monitoring system was proposed based on IoT installed in a food factory, including monitoring of each facility, energy supply and usage monitoring for the heat treatment process, and search functions. The system is based on the IoT sensor of the food processing plant and consists of PLC, database server, OPC-UA server, UI server, API server, and CIMON's HMI. The proposed system builds big data for food factories and provides facility-specific monitoring through collection functions, as well as energy supply and usage monitoring and search service functions for the heat treatment process. This data collection-based energy monitoring system will serve as a guide for the development of a small and medium-sized factory energy monitoring and management system for energy savings. In the future, this system can be used to identify and analyze energy usage to create quantitative energy saving measures that optimize process work.
A plenoptic optical system for microscopy comprises an objective lens, tube lens, microlens array (MLA), and an image sensor. Numerical aperture (NA) matching between the tube lens and MLA is used for optimal performance. This paper extends performance predictions from NA matching to unmatching cases and introduces a computational technique for plenoptic configurations using optical analysis software. Validation by fabricating and experimenting with two sample systems at 10× and 20× magnifications resulted in predicted spatial resolutions of 12.5 ㎛ and 6.2 ㎛ and depth of field (DOF) values of 530 ㎛ and 88 ㎛, respectively. The simulation showed resolutions of 11.5 ㎛ and 5.8 ㎛, with DOF values of 510 ㎛ and 70 ㎛, while experiments confirmed predictions with resolutions of 11.1 ㎛ and 5.8 ㎛ and DOF values of 470 ㎛ and 70 ㎛. Both formula-based prediction and simulations yielded similar results to experiments that were suitable for system design. However, regarding DOF values, simulations were closer to experimental values in accuracy, recommending reliance on simulation-based predictions before fabrication.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1009-1014
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2023
Comprehensive observations of the Euler method and the Lagrangian method were performed in order to obtain high-resolution observation data in space and time for the complex environment of new city. The two radiosondes, which measure meteorological parameters using Lagrangian methods, produced air pressure, wind speed and wind direction. They were generally consistent with each other even if the observation points or times were different. The temperature measured by the sensor exposed to the air during the day was relatively high as the altitude increased due to the influence of solar radiation. The temporal difference in wind direction and speed was found in the comparison of Euler's wind profiler data with radiosonde data. When the wind field is horizontally in homogeneous, this result implies the need to consider the advection component to compare the data of the two observation methods. In this study, a method of using observation data at different times for each altitude section depending on the observation period of the Euler method is proposed to effectively compare the data of the two observation methods.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.26
no.4
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pp.130-144
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2023
Recently, various positioning technologies are being researched based on signal-based positioning and image-based positioning to obtain accurate indoor location information. Among these, various studies are being conducted on image positioning technology that determines the location of a mobile terminal using images acquired through cameras and sensor data collected as needed. For video-based positioning, a method of determining indoor location is used by matching mobile terminal photos with virtual landmark images, and for this purpose, it is necessary to build indoor spatial information about various landmarks such as billboards, vending machines, and ATM machines. In order to construct indoor spatial information on various landmarks, a panoramic image in the form of a road view and accurate 3D survey results were obtained through c 13 buildings of the Electronics and Telecommunications Research Institute(ETRI). When comparing the 3D total station final result and the terrestrial lidar panoramic image coordinates, the coordinates and distance performance were obtained within about 0.10m, confirming that accurate landmark construction for use in indoor positioning was possible. By utilizing these terrestrial lidar achievements to perform 3D landmark modeling necessary for image positioning, it was possible to more quickly model landmark information that could not be constructed only through 3D modeling using existing as-built drawings.
Dong-Hyun Kwak;Seung-il Jeon;Jung-rak Choi;Min-Seok Han
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.6
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pp.478-488
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2023
This paper investigates the naval application of laser communication as a potential replacement for traditional acoustic wave communication in underwater environments. We developed a laser transceiver using Arduino and MATLAB, conducting a water tank experiment to validate communication feasibility across diverse underwater conditions. In the first experiment, when transmitting data through a laser, the desired message was converted into data and transmitted, received, and confirmed to be converted into the correct message. In the second experiment, the operation of communication in underwater situations was confirmed, and in the third experiment, the intensity of light was measured using the CDS illuminance sensor module and the limits of laser communication were measured and confirmed in various underwater situations. Additionally, MATLAB code was employed to gather data on salinity, water temperature, and water depth for calculating turbidity. Optimal wavelength values (532nm, 633nm, 785nm, 1064nm) corresponding to calculated turbidity levels (5, 20, 55, 180) were determined and presented. The study then focuses on analyzing potential applications in naval tactical communication, remote sensing, and underwater drone control. Finally, we propose measures for overcoming current technological limitations and enhancing performance.
Dongjun Kim;Gihong Min;Jihun Shin;Youngtae Choe;Kilyoong Choi;Sang Hyo Sim;Wonho Yang
Journal of Environmental Health Sciences
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v.50
no.1
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pp.16-24
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2024
Background: Indoor PM2.5 concentrations in residential houses can be affected by various factors depending on the season. This is because not only do the climate characteristics depend on the season, but the activity patterns of occupants are also different. Objectives: The purpose of this study is to compare factors affecting indoor PM2.5 concentrations in apartments and detached houses in Daegu according to seasonal changes. Methods: This study included 20 households in Daegu, South Korea. The study was conducted during the summer (from July 10 to August 10, 2023) and the autumn (from September 11 to October 9, 2023). A sensor-based instrument for PM2.5 levels was installed in the living room of each residence, and measurements were taken continuously for 24 hours at intervals of one minute during the measurement period. Based on the air quality monitoring system data in Daegu, outdoor PM2.5 concentrations were estimated using ordinary kriging (OK) in Python. In addition, the indoor activities of the occupants were investigated using a time-activity pattern diary. The affecting factors of indoor PM2.5 concentration were analyzed using multiple regression analysis. Results: Indoor and outdoor PM2.5 concentrations of the residences during summer were 15.27±11.09 ㎍/m3 and 11.52±7.56 ㎍/m3, respectively. Indoor and outdoor PM2.5 concentrations during autumn were 13.82±9.61 ㎍/m3 and 9.57±5.50 ㎍/m3, respectively. The PM2.5 concentrations were higher in summer compared to autumn both indoors and outdoors. The primary factor affecting indoor PM2.5 concentration in summer was occupant activity. On the other hand, during the autumn season, the primary affecting factor was outdoor PM2.5 concentration. Conclusions: Indoor PM2.5 concentration in residential houses is affected by occupant activity such as the inflow of outdoor PM2.5 concentration, cooking, and cleaning, as found in previous studies. However, it was revealed that there were differences depending on the season.
This study aimed to develop a precise vegetation cover classification model for small streams using the combination of drone remote sensing and support vector machine (SVM) techniques. The chosen study area was the Idong stream, nestled within Geosan-gun, Chunbuk, South Korea. The initial stage involved image acquisition through a fixed-wing drone named ebee. This drone carried two sensors: the S.O.D.A visible camera for capturing detailed visuals and the Sequoia+ multispectral sensor for gathering rich spectral data. The survey meticulously captured the stream's features on August 18, 2023. Leveraging the multispectral images, a range of vegetation indices were calculated. These included the widely used normalized difference vegetation index (NDVI), the soil-adjusted vegetation index (SAVI) that factors in soil background, and the normalized difference water index (NDWI) for identifying water bodies. The third stage saw the development of an SVM model based on the calculated vegetation indices. The RBF kernel was chosen as the SVM algorithm, and optimal values for the cost (C) and gamma hyperparameters were determined. The results are as follows: (a) High-Resolution Imaging: The drone-based image acquisition delivered results, providing high-resolution images (1 cm/pixel) of the Idong stream. These detailed visuals effectively captured the stream's morphology, including its width, variations in the streambed, and the intricate vegetation cover patterns adorning the stream banks and bed. (b) Vegetation Insights through Indices: The calculated vegetation indices revealed distinct spatial patterns in vegetation cover and moisture content. NDVI emerged as the strongest indicator of vegetation cover, while SAVI and NDWI provided insights into moisture variations. (c) Accurate Classification with SVM: The SVM model, fueled by the combination of NDVI, SAVI, and NDWI, achieved an outstanding accuracy of 0.903, which was calculated based on the confusion matrix. This performance translated to precise classification of vegetation, soil, and water within the stream area. The study's findings demonstrate the effectiveness of drone remote sensing and SVM techniques in developing accurate vegetation cover classification models for small streams. These models hold immense potential for various applications, including stream monitoring, informed management practices, and effective stream restoration efforts. By incorporating images and additional details about the specific drone and sensors technology, we can gain a deeper understanding of small streams and develop effective strategies for stream protection and management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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