Kim, Man-Ho;Son, Joon-Woo;Lee, Yong-Tae;Shin, Sung-Heon
Journal of the Ergonomics Society of Korea
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v.29
no.1
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pp.17-24
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2010
There has been recent interest in intelligent vehicle technologies, such as advanced driver assistance systems (ADASs) or in-vehicle information systems (IVISs) that offer a significant enhancement of safety and convenience to drivers and passengers. However, unsuitable design of HMI (Human Machine Interface) must increase driver distraction and workload, which in turn increase the chance of traffic accidents. Distraction in particular often occurs under a heavy driving workload due to multitasking with various electronic devices like a cell phone or a navigation system while driving. According to the 2005 road traffic accidents in Korea report published by the ROad Traffic Authority (ROTA), more than 60% of the traffic accidents are related to driver error caused by distraction. This paper suggests the structure of vehicle environment for real-time driving behavior monitoring system while driving which is can be used the driver workload management systems (DWMS). On-road experiment results showed the feasibility of the suggested vehicle environment for driving behavior monitoring system.
Currently, the safety monitoring process in a complex plant environment is proceeded by human. Sometimes, human error that may occur in a filed causes an severe problem. This paper introduces new method of safety monitoring system using sound information and fuzzy theory that is one of intelligent theories, in order to recognize the status of plant environment. In this paper, the filling station of high pressure gas will be used as a test plant. The result system will be widely applied for more complex plant environments.
Korean Society of Intraoperative Neurophysiological Monitoring;Korean Neurological Association;Korean Academy of Rehabilitation Medicine;Korean Society of Clinical Neurophysiology;Korean Association of EMG Electrodiagnostic Medicine
Annals of Clinical Neurophysiology
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v.23
no.1
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pp.35-45
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2021
The utility and accuracy of intraoperative neurophysiological monitoring (IONM) has evolved greatly following the recent development of new devices for neurophysiological testing and advances in anesthesiology. Until recently, the need for IONM services has been limited to large academic hospitals, but the demand for neurophysiologists with expertise in IONM has grown rapidly across diverse types of hospital. The primary goal of the Korean Society of Intraoperative Neurophysiological Monitoring (KSION) is to promote the development of IONM research groups and to contribute to the improvement of fellowship among members and human health through academic projects. These guidelines are based on extensive literature reviews, recruitment of expert opinions, and consensus among KSION board members. This version of the guidelines was fully approved by the KSION, Korean Association of EMG Electrodiagnostic Medicine, the Korean Society of Clinical Neurophysiology, the Korean Academy of Rehabilitation Medicine, and the Korean Neurological Association.
The Cyber Physical System(CPS) is an important concept in achieving SMSs(Smart Manufacturing Systems). Generally, CPS consists of physical and virtual elements. The former involves manufacturing devices in the field space, whereas the latter includes the technologies such as network, data collection and analysis, security, and monitoring and control technologies in the cyber space. Currently, all these elements are being integrated for achieving SMSs in which we can control and analyze various kinds of producing and diagnostic issues in the cyber space without the need for human intervention. In this study, we focus on implementing a production equipment monitoring system related to building a SMS. First, we describe the development of a fog-based gateway system that links physical manufacturing devices with virtual elements. This system also interacts with the cloud server in a multimedia network environment. Second, we explain the proposed network infrastructure to implement a monitoring system operating on a cloud server. Then, we discuss our monitoring applications, and explain the experience of how to apply the ML(Machine Learning) method for predictive diagnostics.
In this paper, studies on application cases of machine condition monitoring using oil sensors are reviewed. Owing to rapid industrial advancements, maintenance strategies play a crucial role in reducing the cost of downtime and improving system reliability. Consequently, machine condition monitoring plays an important role in maintaining operation stability and extending the period of usage for various machines. Machine condition monitoring through oil analysis is an effective method for assessing a machine's condition and providing early warnings regarding a machine's breakdown or failure. Among the three prevalent methods, the online analysis method is predominantly employed because this method incorporates oil sensors in real-time and has several advantages (such as prevention of human errors). Wear debris sensors are widely employed for implementing machine condition monitoring through oil sensors. Furthermore, various types of oil sensors are used in different machines and systems. Integrated oil sensors that can measure various oil attributes by incorporating a single sensor are becoming popular. By monitoring wear debris, machine condition monitoring using oil sensors is implemented for engines, automotive transmission, tanks, armored vehicles, and construction equipment. Additionally, such monitoring systems are incorporated in aircrafts such as passenger airplanes, fighter airplanes, and helicopters. Such monitoring systems are also employed in chemical plants and power plants for managing overall safety. Furthermore, widespread application of oil condition diagnosis requires the development of diagnostic programs.
Park, Jihoon;Seok, Jiwon;Lee, Sangah;Kwon, Ohhun;Lee, Kyungsuk;Heo, Yong;Yoon, Chungsik
Journal of Environmental Health Sciences
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v.41
no.5
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pp.277-288
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2015
Objectives: There are many hazardous agents at livestock farms. In particular, gases can be detrimental to both workers and animals. This study evaluated ammonia and hydrogen sulfide concentrations in broiler hen barns and beef cattle barns according to sampling location and height. Methods: Three broiler hen barns and three beef cattle barns were selected for gas monitoring in this study. Ammonia and hydrogen sulfide concentrations were measured using a direct-reading instrument which could measure the target gases simultaneously. Gas monitoring was conducted at human breathing height and animal breathing height at three points in each livestock farm. Results: Ammonia concentrations at the broiler hen barns ranged from 3.3 to 12.5 ppm by sampling location and height, but hydrogen sulfide was not detected. In the beef cattle barns, ammonia ranged from 3.1 to 16.3 ppm and low concentrations of hydrogen sulfide were detected at some animal breathing heights. The gas concentrations detected at each livestock farm were significantly higher in the animal breathing zones than in human breathing zones (p<0.0001). Conclusions: We found a difference in gas concentrations between human breathing zones and animal breathing zones. Gas monitoring should be conducted to improve the related environment considering both workers' and animals' health and safety.
Lee Kyung Ho;Park Jin Hyung;Lee Hee Yong;Seo Sang Hyun;Kwon Byung Kon
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.4
no.4
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pp.61-69
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2001
Recently, according to the rapid development of computer and electronic technology, most crude oil carriers adopt automated cargo handling system. But an excessive automation makes system so complicate that it could increase the Possibility of accidents due to human error. Although a cargo handling process is done by an expert, the potential of accidents by human factor lies through the whole cargo handling procedure and the current automated system lacks of the functionality to prevent a mis-operation and diagnose the abnormal status of the system. Because the oil concerned accident could be almost a disaster, the primary goal of system development should not be a fully automated system but be a perfectly safe system. This paper deals with the analysis and design of an expert system which can provide mariner with the operational guidance and the facility of crisis management by monitoring system's abnormal condition and human's mis-operation.
Biological monitoring, analyses of internal dose for exposure to toxicants, has been thought as one of the belt approaches for risk assessment. As the amount detected in human samples is generally very low, typically in the parts-per-bilion (ppb) or parts-per-trillion (ppt) range, analytic technologies such at HPLC, GC/MS, LC/MS, and LC/MS/MS have been continuously developed. In addition, route specific and sensitive exposure biomarkers have been developed for proper biological monitoring. PBPK modeling, particularly reverse dosimetry, has been emphasized as an useful method via interpretation of biological monitoring results for regulation of toxicants. Thus, this review is focused on the use of PBPK dosimetry models for toxicology research and risk assessment in Korea.
The real-time monitoring about the activity of the human provides useful information about the activity quantity and ability. The present study implemented a small-size and low-power acceleration monitoring system for convenient monitoring of activity quantity and recognition of emergent situations such as falling during daily life. For the wireless transmission of acceleration sensor signal, we developed a wireless transmission system based on a wireless sensor network. In addition, we developed a program for storing and monitoring wirelessly transmitted signals on PC in real-time. The performance of the implemented system was evaluated by assessing the output characteristic of the system according to the change of posture, and parameters and acontext recognition algorithm were developed in order to monitor activity volume during daily life and to recognize emergent situations such as falling. In particular, recognition error in the sudden change of acceleration was minimized by the application of a falling correction algorithm
The purpose of this study is to find the levels of self-monitoring, self-consciousness and cosmetic attitude of female university students and to analyze the relationship between the levels of self-monitoring, self-consciousness and cosmetic attitude in an effort to strengthen external human beauty. The respondents were 264 university women attending a university Chung-Cheong Province in Korea. In this study, a questionnaire method was used. The questionnaire consisted of SMS(self-monitoring scale), the(self-consciousness scale), and a measurement of the cosmetic attitude. Earlier studies were used to create the measuring instruments with some adjustments for the purpose of this research. Factorial analysis, correlation analysis, multiple regression analysis were carried out with SPSS 18.0. The cosmetic attitude consisted of four factors, and those factors were related to self-monitoring and self-consciousness. The Four factors were happiness with change, manners to others, the instrument of change, and conformity. It was found that the cosmetic attitude reflected the personal internal mental states; hence, the cosmetic attitude was used as method to express the internal mind. Determining the correlations between self-monitoring, self-consciousness and the cosmetic attitude was useful in understanding the personal peculiarity of the cosmetic attitude. Moreover, in the cosmetic industry, it is likely meaningful to investigate the capability whether the variables of self-monitoring and self-consciousness can be applied in an effort to understand consumers' internal character.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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