Kwak, D.K.;Choi, S.H.;Baek, W.J.;Lee, C.S.;Ghil, M.S.
Proceedings of the KIPE Conference
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2016.07a
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pp.34-35
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2016
This study is to minimize the damage and fire early warning and research on mobile communications network of the emergency fire alarm system based on the IoT to the transmission in real time. The spread of such systems can be expected to businesses expand to technology that can replace or complement existing fire fighting system, it is also expected to a large ripple effect as an important technology that can minimize the damage to real-time detect the ignition point.
In this paper, we studied fire sensing and position tracing system in fire region. The coordinates of fire position is communicated to fire suppression system immediately. And the fire is suppressed by this system effectively. For the purpose, the fire occurrence region images are extracted with two different CCD surveillance cameras and fire occurrence are sensed, I suggested a method to measure the fire occurrence position. It was able to be sensed early experiment result fire outbreak and, I was able to understand a fire outbreak position coordinate at the moment when a fire occurred and, I confirmed that I could accomplish warning official announcement and fire suppression in an auto.
This case study aims to embody the requirement of the make-to-order type manufacturer who wants to manage risks effectively when decisions are required to be taken under a risk. First, we present a method for choosing the risk factors that should be controlled for the make-to-order type manufacturer. Subsequently, those factors have been verified using statistical methods such as the ANOVA test. The process flows to be operated with the selected risk factors and the rules for an early warning system have been proposed. For a couple of factors, a prototype system has been developed to illustrate actual applications. Applications of the technique developed here for other types of manufacturers might be an interesting research problem.
Cha, Jae-Min;Shin, Junguk;Son, Choong-Yeon;Hwang, Dong-Sik;Yeom, Choong Sub
Journal of the Korean Society of Systems Engineering
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v.11
no.2
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pp.13-29
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2015
With the era of big data, the big data has been expected to have a large impact in the NPP safety areas. Although high interests of the big data for the NPP safety, only a limited researches concerning this issue are revealed. Especially, researches on the logical/physical structure and systematic design methods for the big data platform for the NPP safety were not dealt with. In this research, we design a new big data pilot platform for the NPP safety especially focusing on health monitoring and early warning services. For this, we propose a tailored design process based on SE approaches to manage inherent high complexities of the platform design. The proposed design process is consist of several steps from elicitate stakeholders to integration test via define operational concept and scenarios, and system requirements, design a conceptual functional architecture, select alternative physical modules for the derived functions and assess the applicability of the alternative modules, design a conceptual physical architecture, implement and integrate the physical modules. From the design process, this paper covers until the conceptual physical architecture design. In the following paper, the rest of the design process and results of the field test will be shown.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.6
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pp.59-68
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2008
In this paper, we propose a method for selecting meaningful event packets from which can receive before anything else from seismograph according to allotted priority and estimate epicenter using selected packets. Event packets which received from each station will be evaluated with their onset time, signal period and SNR by statistical method and will be selected packets related with real earthquake's P-wave. And estimated epicenters using by 'Application of epicenter estimation using first P arrivals'. With local earthquakes occurred in 2007 were announced by KMA, collected event packets on earthquake happened date and selected p-wave related packets and estimated epicenter. After result of experiment, if an earthquake occurred within seismic networks, can estimate epicenter with small misfits just after event packets arrived from above 4 stations. Considering average distance of each station, in case of using all stations' data include other organization, can estimate and alert rapidly. It show this method is useful when construct a local earthquake early warning system later.
In modern society, the amount of alcohol ingestion is increasing at a dangerous level, especially among women. One of reason for increased alcohol consumption is stress caused by social pressures. Alcohol is a kind of depressant of centric nervous system, so it can induce relaxation of body and decrease the stress. The evidence on the effects of alcohol on the fetus is somewhat hazy, whereas that of smoking is quite clear. The literature on the ingestion of alcohol strongly suggests that drinking during pregnancy is associated with teratogenic effect and low birth weight. Therefore, the adverse effect of alcohol ingestion during pregnancy must be informed to public. More remarkable warning sign about alcohol ingestion must be attached on the top of bottles. This can be an effective measure for public education. Also legal sanction or tax imposition for the production of liquor be required. First of all, drinking habit or drinking culture must be changed. In fact, the strongest motivation of drinking in adolescent is a peer pressure which is related to drinking habit or culture. Secondly, early detection and treatment must be required to prevent from fetal alcohol syndrome. Accordingly, drinking history of pregnant women must be assessed as early as possible and health professional should give a warning about the abstinence of alcohol to drinking women. Thirdly, to minimize the adverse effects for mother, withdrawal syndrome by alcohol ingestion must be treated. to correct the malformation by fetal alcohol syndrome(FAS) can be corrected. Sometimes surgical intervention may be required for this purpose.
Purpose: Vital sign are used to help assess the general physical health of a person, give clues to possible diseases, and show progress toward recovery. Researchers are using vital sign data and AI(artificial intelligence) to manage a variety of diseases and predict mortality. In order to analyze vital sign data using AI, it is important to select and extract vital sign data suitable for research purposes. Methods: We developed a method to visualize vital sign and early warning scores by processing retrospective vital sign data collected from EMR(electronic medical records) and patient monitoring devices. The vital sign data used for development were obtained using the open EMR big data MIMIC-III and the wearable patient monitoring device(CareTaker). Data processing and visualization were developed using Python. We used the development results with machine learning to process the prediction of mortality in ICU patients. Results: We calculated NEWS(National Early Warning Score) to understand the patient's condition. Vital sign data with different measurement times and frequencies were sampled at equal time intervals, and missing data were interpolated to reconstruct data. The normal and abnormal states of vital sign were visualized as color-coded graphs. Mortality prediction result with processed data and machine learning was AUC of 0.892. Conclusion: This visualization method will help researchers to easily understand a patient's vital sign status over time and extract the necessary data.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2017.06a
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pp.303-303
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2017
Japanese agriculture has faced to several threats: aging and decrease of farmer population, global competition, and the risk of climate change as well as harsh and variable weather. On the other hands, the number of large scale farms is increasing, because farm lands have been being aggregated to fewer numbers of farms. Cost cutting, development of efficient ways to manage complicatedly scattered farm lands, maintaining yield and quality under variable weather conditions, are required to adapt to changing environments. Information and communications technology (ICT) would contribute to solve such problems and to create innovative technologies. Thus we have been developing an early warning and decision support system to reduce weather and climate risks for rice, wheat and soybean production in Japan. The concept and prototype of the system will be shown. The system consists of a weather data system (Agro-Meteorological Grid Square Data System, AMGSDS), decision support contents where information is automatically created by crop models and delivers information to users via internet. AMGSDS combines JMA's Automated Meteorological Data Acquisition System (AMeDAS) data, numerical weather forecast data and normal values, for all of Japan with about 1km Grid Square throughout years. Our climate-smart system provides information on the prediction of crop phenology, created with weather forecast data and crop phenology models, as an important function. The system also makes recommendations for crop management, such as nitrogen-topdressing, suitable harvest time, water control, pesticide spray. We are also developing methods to perform risk analysis on weather-related damage to crop production. For example, we have developed an algorism to determine the best transplanting date in rice under a given environment, using the results of multi-year simulation, in order to answer the question "when is the best transplanting date to minimize yield loss, to avoid low temperature damage and to avoid high temperature damage?".
Discharged materials from the point or non-point source are released into the sea, and as the results, marine environment is directly affected. We must estimate the impacts of contaminants to marine pollution rapidly and accurately. Therefore, it is needed on early warning system for appreciating marine environmental impacts, and required a bioassay to evaluate abnormal changes. A bioassay test was developed to examine the effects of heavy metal contaminants on the early life stages of the marine annimals. We have studied the effects of metals on early development of a sea urchin species, Strongylocentrotus intermedius. S. intermedius embryos were tested with six metals (Cu, Ag, Zn, Cd, Cr, Ni) and showed the highest sensitivity to Cu as well as the lowest sensitivity to Cd. The order of biological impact for metals was Cu>Ag>Ni>Zn>Cr>Cd. In accordance with the results, sea urchins embryos can provide biological criteria for seawater quality assessment. The sensitivity of developmental bioassay whith S. intermedius is at intermediate level among marine organisms commonly used in aquatic bioassays. And this sea urchin can be routinely employed as a test organism for ecotoxicity assays.
Severe drought tends to occur in almost event five years in Korea. Drought responses have been well operated in close collaboration with the central, local government and the water management authorities on the institutional framework. However, the responses are usually post-activities to a drought event. The responses often face difficulties in operating and managing process due to an absence of a drought monitoring system and drought triggers. The objective of this study is to set up drought triggers through a time-spatial interpretation of drought index and the government responses during historical drought events. Drought triggers are divided into four categories: advisory, watch, warning and emergency stage. The range and drought-impacted area of an each stage in triggers have been addressed using drought index. Furthermore, a web-based drought monitoring system is illustrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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