Aging and damaged underground utilities cause cavity and ground subsidence under roads, which can cause economic losses and risk user safety. This study used infrared cameras to assess the thermal characteristics of such cavities and evaluate their reliability using a CNN algorithm. PVC pipes were embedded at various depths in a test site measuring 400 cm × 50 cm × 40 cm. Concrete blocks were used to simulate road surfaces, and measurements were taken from 4 PM to noon the following day. The initial temperatures measured by the infrared camera were 43.7℃, 43.8℃, and 41.9℃, reflecting atmospheric temperature changes during the measurement period. The RP algorithm generates images in four resolutions, i.e., 10,000 × 10,000, 2,000 × 2,000, 1,000 × 1,000, and 100 × 100 pixels. The accuracy of the CNN model using RP images as input was 99%, 97%, 98%, and 96%, respectively. These results represent a considerable improvement over the 73% accuracy obtained using time-series images, with an improvement greater than 20% when using the RP algorithm-based inputs.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.12
no.1
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pp.27-39
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2024
Purpose : Smoking is a major factor in chronic obstructive pulmonary disease (COPD), but the effect of electrical cigarette smoking on COPD development is still uncertain. This study aimed to compare the functions of airways and lungs exposed to combustible cigarettes and electrical cigarettes based on the pulmonary function test (PFT) results from the Korean National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Methods : This study used data from 8,942 participants with PFT results out of 47,309 total subjects from the 6th to 8th Korean NHANES (2014-2015, 2016-2018, and 2019, respectively). Individuals with diseases such as cancer, ex-smokers, and dual tobacco users were excluded. The PFT results were analyzed according to the COPD diagnostic criteria. After adjusting for confounding variables, a complex sample generalized linear model ANOVA test was performed to investigate the association between PFT results and combustible smoker or electrical cigarette user groups. Results : In an analysis based on the obstructive ventilatory disorders (forced expiratory volume in 1 second[FEV1]/forced vital capacity[FVC]<.7), combustible cigarette smokers showed a 3.46 times higher risk of COPD compared to non-smokers, while electrical cigarette smokers exhibited no significant difference in terms of COPD-related risks compared to non-smokers. FEV1 showed a negative relation with combustible cigarette smokers as reported elsewhere (B=-.07, p<.001). FEV1/FVC was negatively related to both combustible cigarette smokers (B=-.03, p<.001) and electrical cigarette smokers (B=-.02, p<.001). Conclusion : FEV1/FVC decreases were observed in the long-term exposure to both combustible and electrical cigarettes. The lower FEV1 in the combustible cigarette group implies the worsening of the severity of COPD, suggesting more damage to the airways and lungs in the short term. Therefore, the temporary electrical cigarettes use for the transition period in order to smoking cessation potentially aids to reduce the harmful effect of combustible cigarettes in COPD development.
With the recent emergence of smart tourist cities, premium mobility is being considered an important means of transportation in the tourism. However, there has been insufficient research conducted on the experience of premium mobility among its users. Accordingly, this study used CIT to analyze the components of the user experience of customers who used premium mobility. In order to specifically identify the factors that make up the premium mobility experience, 366 cases of satisfaction and 13 cases of dissatisfaction were collected through a total of 273 online surveys. As a result of the study, based on the customer's experience using premium mobility, CIT was applied to derive 6 categories and 9 sub-factors that constitute the perception of premium mobility. In particular, this study is different from existing studies in that convenience was added as a new category out of the 6 categories, and wide ride comfort and high price were derived as new sub-factors among the 9 sub-factors. Because of this, it has academic significance. Therefore, if scales suitable for quantitative research are developed based on the derived constructs, they could be widely applied to various topics related to premium mobility in the tourism field.
The development and generalization of the Internet increased the popularity of food delivery service applications in Korea. The food delivery market based on online-to-offline service is growing rapidly. This study compares the usability of Korean food delivery service application between that of Chinese food delivery service application. This study suggests improvement points for Korean food delivery service applications. To conduct this study, we explore the status of various food delivery service applications and conduct interviews and surveys based on the honeycomb model developed by Peter Morville. This study obtained the following results. First, all restaurants participating in the Korean food delivery service must be able to accept order through the application. Second, the shopping cart function must be able to accept order of all restaurants simultaneously. Third, when users look for menu recommendation, their purchase history and shopping cart functions should appear at the first page of the website. Users should be able to perceive the improved usability of the website using those functions. Fourth, when the search window is fixed on the top of each page, users should be able to find the information they need. Fifth, the application must allow users to find the exact location of the delivery person and the estimated delivery time. Finally, the restaurants'address should be disclosed and fast delivery time should be confirmed to enhance users'trust on the application. This study contributes to academia and industry by suggesting useful insight into food delivery service applications and improving the point of food delivery service application in Korea.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.3
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pp.77-85
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2024
In this dissertation, a we designed and implemented a patrol robot that integrates a thermal imaging camera, speed dome camera, PTZ camera, radar, lidar sensor, and smartphone. This robot has the ability to monitor and respond efficiently even in complex environments, and is especially designed to demonstrate high performance even at night or in low visibility conditions. An orbital movement system was selected for the robot's mobility, and a smartphone-based control system was developed for real-time data processing and decision-making. The combination of various sensors allows the robot to comprehensively perceive the environment and quickly detect hazards. Thermal imaging cameras are used for night surveillance, speed domes and PTZ cameras are used for wide-area monitoring, and radar and LIDAR are used for obstacle detection and avoidance. The smartphone-based control system provides a user-friendly interface. The proposed robot system can be used in various fields such as security, surveillance, and disaster response. Future research should include improving the robot's autonomous patrol algorithm, developing a multi-robot collaboration system, and long-term testing in a real environment. This study is expected to contribute to the development of the field of intelligent surveillance robots.
Blanket is of vital importance for engineering application of the fusion reactor. Nuclear heat deposition in materials is the main heat source in blanket structure. In this paper, the three-dimensional method for thermal-hydraulics/neutronics coupling analysis is developed and applied for the full-scale module of the helium-cooled ceramic breeder tritium breeding blanket (HCCB TBB) designed for China Fusion Engineering Test Reactor (CFETR). The explicit coupling scheme is used to support data transfer for coupling analysis based on cell-to-cell mapping method. The coupling algorithm is realized by the user-defined function compiled in Fluent. The three-dimensional model is established, and then the coupling analysis is performed using the paralleled Coupling Analysis of Thermal-hydraulics and Neutronics Interface Code (CATNIC). The results reveal the relatively small influence of the coupling analysis compared to the traditional method using the radial fitting function of internal heat source. However, the coupling analysis method is quite important considering the nonuniform distribution of the neutron wall loading (NWL) along the poloidal direction. Finally, the structure optimization of the blanket is carried out using the coupling method to satisfy the thermal requirement of all materials. The nonlinear effect between thermal-hydraulics and neutronics is found during the blanket structure optimization, and the tritium production performance is slightly reduced after optimization. Such an adverse effect should be thoroughly evaluated in the future work.
When cavitation noise occurs in ship propellers, the level of underwater radiated noise abruptly increases, which can be a critical threat factor as it increases the probability of detection, particularly in the case of naval vessels. Therefore, accurately and promptly assessing cavitation signals is crucial for improving the survivability of submarines. Traditionally, techniques for determining cavitation occurrence have mainly relied on assessing acoustic/vibration levels measured by sensors above a certain threshold, or using the Detection of Envelop Modulation On Noise (DEMON) method. However, technologies related to this rely on a physical understanding of cavitation phenomena and subjective criteria based on user experience, involving multiple procedures, thus necessitating the development of techniques for early automatic recognition of cavitation signals. In this paper, we propose an algorithm that automatically detects cavitation occurrence based on simple statistical features reflecting cavitation characteristics extracted from acoustic signals measured by sensors attached to the hull. The performance of the proposed technique is evaluated depending on the number of sensors and model test conditions. It was confirmed that by sufficiently training the characteristics of cavitation reflected in signals measured by a single sensor, the occurrence of cavitation signals can be determined.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.05a
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pp.810-813
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2007
본 논문에서는 맥락 인식 (context-aware) 애플리케이션 개발에 있어서 사용자의 맥락 정보를 보다 효과적으로 처리할 수 있는 사용자 중심의 맥락 모델을 제안한다. 유비쿼터스 컴퓨팅 개념의 확산과 함께 맥락 인식 애플리케이션들에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만, 맥락에 대한 정의는 여전히 모호하며, 애플리케이션들 마다 서로 다른 형태의 맥락을 활용하고 있기 때문에, 맥락에 대한 보다 구체적인 정의와 다양한 애플리케이션에 활용 가능한 형태의 맥락 모델이 필요하다. 제안된 사용자 중심의 맥락 모델에서는 사용자가 애플리케이션과 상호작용할 때 사용자의 직접적인 명령을 제외한 사용자와 관련된 정보를 맥락으로 정의한다. 또한, 제안된 사용자 중심의 맥락은 5W1H 형태로 구조화한 맥락요소 (ContextElement), 맥락 요소들을 편리하게 처리할 수 있는 연산자들을 포함하는 맥락 (Context), 그리고 단편적인 맥락 정보뿐만 아니라 기존의 맥락 정보까지도 활용할 수 있는 맥락메모리 (ContextMemory)로 구성된다. 특히, 다양한 센서들로부터 획득된 정보를 맥락 모델의 인터페이스를 통해서 맥락 인식 애플리케이션에서 활용할 수 있기 때문에, 서로 다른 맥락 인식 애플리케이션들을 개발함에 있어서도 동일한 맥락 모델을 사용할 수 있는 장점이 있다. 제안된 맥락 모델의 유용함을 보이기 위해서, 센서로부터 획득된 맥락 정보를 처리하는데 소요되는 시간을 측정하는 실험을 하였다. 따라서 제안된 사용자 중심의 맥락 모델은 사용자와 맥락 인식 애플리케이션간 자연스러운 상호작용을 지원할 것으로 기대된다.) kcal/mol의 생성활성화 에너지 감을 나타내었고, TGA로부터의 분해활성화 에너지는 각각 31.94, 30.84, 24.16 kcal/mol의 값을 나타내었다.로 감소되었다(35.2% vs. 77.4%; p<0.01). 실험 2에서 다양한 정자 농도에 의한 정자 침투율과 정상 수정률을 바탕으로 판단했을 때 $4.6{\times}10^6/ml$의 정자 농도가 다른 정자 농도에 비해 난구 세포부착 난자의 체외 수정에 적합한 것으로 나타났다. 체외 수정과정에서 난구 세포 부착된 상태로 수정된 난자는 나화 난자에 비해 유의적으로(p<0.05) 높은 분할률(48.8% vs. 58.9%), 배반포 형성률(11.0% vs. 22.8%)과 배반포 세포수$(22{\pm}2\;vs.\;29{\pm}2)$를 나타내었다. 본 연구의 결과로부터 돼지의 체외 수정과정에서 난구 세포의 존재는 정자 침투를 저해하지만 분할률, 배반포 형성률 및 배반포의 세포수를 증가시키는 것으로 사료된다.수의 유출입 지점에 온도센서를 부착하여 냉각수의 온도를 측정하고 냉각수의 공급량과 대기의 온도 등을 측정하여 대사열의 발생을 추정할 수 있었다. 동시에 이를 이용하여 유가배양시 기질을 공급하는 공정변수로 사용하였다 [8]. 생물학적인 폐수처리장치인 활성 슬러지법에서 미생물의 활성을 측정하는 방법은 아직 그다지 개발되어있지 않다. 본 연구에서는 슬러지의 주 구성원이 미생물인 점에 착안하여 침전시 슬러지층과 상등액의 온도차를 측정하여 대사열량의 발생량을 측정하고 슬러지의 활성을 측정할 수 있는 방법을 개발하였다.enin과
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.9
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pp.179-186
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2024
In this paper, we design and implement an Internet of Things (IoT)-based chick incubation system. The system consists of three key components: the IoT incubator, the IoT server system, and the smartphone application. The IoT incubator is composed of an Arduino board, temperature and humidity sensors, a temperature and humidity controller, a ventilation controller, and an egg turning controller. The temperature and humidity sensors measure the temperature and humidity inside the IoT incubator and send the data to the temperature and humidity controller on the Arduino board. Additionally, it provides the function of transmitting temperature, humidity, and control history data to the IoT server via WiFi. It also offers automatic control of ventilation, egg turning, and temperature and humidity on a daily basis. The IoT server system receives data from the incubator, stores it in a database, and provides query data upon request from the smartphone. The smartphone application retrieves historical data through the server and monitors the temperature and humidity data of the IoT incubator in real-time, controlling the IoT incubator to ensure that the set temperature and humidity ranges are maintained. If the temperature and humidity data deviate from the set ranges, it sends alarms and emergency messages to the user. The IoT-based chick incubation system developed in this paper is a low-cost model due to its reduced manufacturing cost, making it highly beneficial for self-sustaining poultry farms.
Harun Jamil;Naeem Iqbal;Murad Ali Khan;Syed Shehryar Ali Naqvi;Do-Hyeun Kim
Journal of Internet of Things and Convergence
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v.10
no.4
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pp.101-108
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2024
Indoor localization is a critical component for numerous applications, ranging from navigation in large buildings to emergency response. This paper presents an enhanced Pedestrian Dead Reckoning (PDR) scheme using smartphone sensors, integrating neural network-aided motion recognition, Kalman filter-based error correction, and multi-sensor data fusion. The proposed system leverages data from the accelerometer, magnetometer, gyroscope, and barometer to accurately estimate a user's position and orientation. A neural network processes sensor data to classify motion modes and provide real-time adjustments to stride length and heading calculations. The Kalman filter further refines these estimates, reducing cumulative errors and drift. Experimental results, collected using a smartphone across various floors of University, demonstrate the scheme's ability to accurately track vertical movements and changes in heading direction. Comparative analyses show that the proposed CNN-LSTM model outperforms conventional CNN and Deep CNN models in angle prediction. Additionally, the integration of barometric pressure data enables precise floor level detection, enhancing the system's robustness in multi-story environments. Proposed comprehensive approach significantly improves the accuracy and reliability of indoor localization, making it viable for real-world applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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