Heart Rate is a crucial physiological parameter that provides basic information about the state of the human body in the cardiovascular system, as well as in medical diagnostics and fitness assessments. At present day, it has been demonstrated that facial video-based photoplethysmographic signal captured using a low-cost RGB camera is possible to retrieve remote heart rate. Traditional heart rate measurement is mostly obtained by direct contact with the human body, therefore, it can result inconvenient for long-term measurement due to the discomfort that it causes to the subject. In this paper, we propose a non-contact-based remote heart rate measuring approach of the subject which depends on the color intensity variation of the subject's facial skin. The proposed method is applied in two regions of the subject's face, forehead and cheeks. For this, three different algorithms are used to measure the heart rate. i.e., Fast Fourier Transform (FFT), Independent Component Analysis (ICA) and Principal Component Analysis (PCA). The average accuracy for the three algorithms utilizing the proposed method was 89.25% in both regions. It is also noteworthy that the FastICA algorithm showed a higher average accuracy of more than 92% in both regions. The proposed method obtained 1.94% higher average accuracy than the traditional method based on average color value.
Monitoring civil structures periodically is necessary for ensuring the fitness of the structures. Cracks on inner and outer surfaces of the building plays a vital role in indicating the health of the building. Conventionally, human visual inspection techniques were carried up to human reachable altitudes. Monitoring of high rise infrastructures cannot be done using this primitive method. Also, there is a necessity for more accurate prediction of cracks on building surfaces for ensuring the health and safety of the building. The proposed research focused on developing an efficient crack classification model using Transfer Learning enabled EfficientNet (TL-EN) architecture. Though many other pre-trained models were available for crack classification, they rely on more number of training parameters for better accuracy. The TL-EN model attained an accuracy of 0.99 with less number of parameters on large dataset. A bench marked METU dataset with 40000 images were used to test and validate the proposed model. The surfaces of high rise buildings were investigated using vision enabled Unmanned Arial Vehicles (UAV). These UAV is fabricated with TL-EN model schema for capturing and analyzing the real time streaming video of building surfaces.
Public interest has been increasing the focus on the management of exposure to pollutants and the related health effects. This study reviewed exposure assessment methodologies and addressed future directions. Exposure can be assessed by direct (exposure monitoring) or indirect approaches (exposure modelling). Exposure modelling is a cost-effective tool to assess exposure among individuals, but direct personal monitoring provides more accurate exposure data. There are several population exposure models: stochastic human exposure and dose simulation (SHEDS), air pollutants exposure (APEX), and air pollution exposure distributions within adult urban population in Europe (EXPOLIS). A South Korean population exposure model is needed since the resolution of ambient concentrations and time-activity patterns are country specific. Population exposure models could be useful to find the association between exposure to pollutants and adverse health effects in epidemiologic studies. With the advancement of sensor technology and the internet of things (IoT), exposure assessment could be applied in a real-time surveillance system. In the future, environmental health services will be useful to protect and promote human health from exposure to pollutants.
Objective: The purpose of this paper is to review, with the main focus on aviation safety technology and management program, how human factors are currently taken into consideration within transportation sectors, especially aviation, and to further share related information. Background: Human factors account for the majority of aviation accidents/incidents. Thus, the aviation sector has been comparatively quick in developing and applying technologies and management programs that deal with human factors. This paper reviews the latest safety technologies and management programs regarding human factors and aims to identify the trend. Method: This paper, based on literature research and practical experience, examines the latest international standards on technologies and management programs, those that deal with human factors and are adopted by international and domestic aviation organization. The main focus of discussion is how human factors are reflected during the system design and operation process. Results: The current most important issue in designing is the consideration of human factors in Cockpit, Automation, and Safety system technology design. From an operational point of view, the issues at hand are screening and training aviation workers to promote aviation safety, providing education on human factors and CRM/TEM, and running a safety management program to implement SMS. They were discussed based on the operational experience within the aviation sector. Conclusion: Major examples of a human factors approach to promote aviation safety are safety programs and various safety and monitoring technologies applied to aviation personnel for error management. These programs must be managed in an integrated manner that takes both the system designing and operational point of view into account. Application: It is thought that the human factors approach for promoting aviation safety reviewed in this paper can be extended and applied to safety management programs in other transportation sectors such as the railroad, maritime, road traffic etc.
본 논문에서는 인력이 접근하기 힘든 오염지역 감시를 위하여 다수 무인기 기반 이동센서네트워크를 고려한다. 개별 무인기의 센싱 범위는 제한되어 있으므로 효과적인 지역 감시를 위해서는 무인기가 서로 협력하여 효과적인 센싱 커버리지를 획득하고 보다 많은 유해물질이 검출되는 지점으로 이동할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 센싱 및 통신 거리의 제약을 극복하기 위하여 가상력 기반의 알고리즘을 이용하는 감시 네트워크를 제안하고 테스트베드를 구축한다. 감시 네트워크에서 각 무인기는 이웃 무인기의 센싱값과 위치 정보를 바탕으로 최적 커버리지를 획득하고 감시 지역의 센싱 최대치 지점으로 이동하게 된다. 야외 테스트베드를 이용한 시험을 통해 제안하는 유해 물질 감시 센서 네트워크는 오염 지역에 자발적 접근이 가능하고 높은 가중 커버리지(Weighted Coverage) 획득이 가능함을 보인다.
The advancement of electronics and telecommunication technologies has forced the risk management system for underground metallic structures to evolve into the remote monitoring and control system. Especially, facilities such as gas pipelines, oil pipelines and water distribution lines might make hazardous effect on human safety without continuous monitoring and control. As a result, pipeline engineers have applied cathodic protection system to prevent the degradation of their facilities by corrosion and carried out a periodic monitoring of the pipe-to-soil (P/S) potentials at numberous test boxes along their pipelines. The latter action on a road in downtowns, however, is so much dangerous that the inspectors should be ready to suffer the threatening of their lives and maintenance. In order to minimize these social costs and hazards, a stand-alone type corrosion monitoring equipment which can be installed in test box, store the P/S data for given Belied and send the data by wired/wireless telecommunications is under development. In order to obtain the exact P/S data, however, a reference electrode should be located as close to the pipeline as possible. Actually, the measured potential by a conventional portable reference electrode contain inevitably an IR drop portion caused by the current flow from the cathodic protection rectifier or the subway railroad. To minimize this error, it is recommended that the reference electrode should be buried within 10 cm from the pipeline. In this paper, we describe the design parameters for fabricating the permanent type reference electrode and the characteristics of the developed reference electrode.
본 논문에서는 분산 트랜잭션 워크플로우 모니터링 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 워크플로우 인스턴스들의 실행 상태 관리를 주요 목적으로 하는 전통적인 워크플로우 시스템의 모니터링 기능은 워크플로우의 초대형화와 트랜잭션화를 특징으로 하는 분산형 트랜잭션 워크플로우 시스템에서는 워크플로우의 처리 상태 관리뿐만 아니라 구조적인 정보의 수집, 통계 정보 제공, 사용자들의 처리 상태 정보 등과 같은 다양한 부가적인 정보 처리 및 관리 기능을 제공하는 분산형 모니터링 서비스를 필요로 한다. 본 논문에서는 이러한 분산형 트랜잭션 워크플로우 시스템에서 필수적으로 요구되는 새로운 워크플로우 모니터링의 특징을 확장 정의하고, 이를 지원하는 점 기반의 분산 트랜잭션 워크플로우 모니터링 시스템의 상세 설계 및 이의 구현 방안을 소개한다.
A Sitting posture is a very important issue for moderns who is mostly sedentary. Also, a wrong sitting posture causes back-pain and spinal disease. Many researchers have been proposed numerous approaches that classifying and monitoring for a sitting posture. In this paper, we proposed a real-time sitting posture monitoring system that was developed to measure pressure distribution in the human body. The proposed system consists of a pressure sensing module (six pressure sensors), data acquisition and processing module, a communication module and a display module for an individual sitting posture monitoring. The developed monitoring system can classify into five sitting postures, such as a correct sitting, sitting on forward inclination, leaning back sitting, sitting with a right leg crossed and a left leg crossed. In addition, when a user deviates from the correct posture, an alarm function is activated. We selected two kinds of chairs, one is rigid material and fixed form, the other one is a soft material and can adjust the height of a chair. In the experiments, we observed appearance changes for subjects in consequence of a comparison between before the correction of posture and after the correction of posture when using the proposed system. The data from twenty four subjects has been classified with a proposed classifier, achieving an average accuracy of 83.85%, 94.56% when the rigid chair and the soft chair, respectively.
Ahmed, Mohammad Raju;Yasmin, Jannat;Mo, Changyeun;Lee, Hoonsoo;Kim, Moon S.;Hong, Soon-Jung;Cho, Byoung-Kwan
Journal of Biosystems Engineering
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제41권4호
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pp.396-407
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2016
Background: Although hyperspectral imaging was originally introduced for military, remote sensing, and astrophysics applications, the use of analytical hyperspectral imaging techniques has been expanded to include monitoring of agricultural crops and commodities due to the broad range and highly specific and sensitive spectral information that can be acquired. Combining hyperspectral imaging with remote sensing expands the range of targets that can be analyzed. Results: Hyperspectral imaging technology can rapidly provide data suitable for monitoring a wide range of plant conditions such as plant stress, nitrogen status, infections, maturity index, and weed discrimination very rapidly, and its use in remote sensing allows for fast spatial coverage. Conclusions: This paper reviews current research on and potential applications of hyperspectral imaging and remote sensing for outdoor field monitoring of agricultural crops. The instrumentation and the fundamental concepts and approaches of hyperspectral imaging and remote sensing for agriculture are presented, along with more recent developments in agricultural monitoring applications. Also discussed are the challenges and limitations of outdoor applications of hyperspectral imaging technology such as illumination conditions and variations due to leaf and plant orientation.
Purpose: Yield monitoring systems are an essential component of precision agriculture. They indicate the spatial variability of crop yield in fields, and have become an important factor in modern harvesters. The objective of this paper was to review research trends related to yield monitoring sensors for grain crops. Methods: The literature was reviewed for research on the major sensing components of grain yield monitoring systems. These major components included grain flow sensors, moisture content sensors, and cutting width sensors. Sensors were classified by sensing principle and type, and their performance was also reviewed. Results: The main targeted harvesting grain crops were rice, wheat, corn, barley, and grain sorghum. Grain flow sensors were classified into mass flow and volume flow methods. Mass flow sensors were mounted primarily at the clean grain elevator head or under the grain tank, and volume flow sensors were mounted at the head or in the middle of the elevator. Mass flow methods used weighing, force impact, and radiometric approaches, some of which resulted in measurement error levels lower than 5% ($R^2=0.99$). Volume flow methods included paddle wheel type and optical type, and in the best cases produced error levels lower than 3%. Grain moisture content sensing was in many cases achieved using capacitive modules. In some cases, errors were lower than 1%. Cutting width was measured by ultrasonic distance sensors mounted at both sides of the header dividers, and the errors were in some cases lower than 5%. Conclusions: The design and fabrication of an integrated yield monitoring system for a target crop would be affected by the selection of a sensing approach, as well as the layout and mounting of the sensors. For accurate estimation of yield, signal processing and correction measures should be also implemented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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