Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.4
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pp.580-585
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2010
In this paper, The object Tracking System is designed by SOPC based Nios II embedded processor and C2H compiler. And this system using single PTZ camera can effectively control IPs in the platform of SOPC based Nios II Embedded Processor and creating IP by C2H(C-To-Hardware) compiler for image-in/output, image-processing and devices of communication that can supply various monitoring information to network or serial. Accordingly, Special quality and processing speed of object tracking using high-quality algorism in the system is improved by hardware/software programming methods.
Lee, Ki Jung;Jo, Minuk;Fu, Chen;Eun, Kyoungtae;Oh, Haekwan;Choa, Sung-Hoon;Yang, Sang Sik
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.4
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pp.495-501
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2014
Piezoresistive-type, capacitive-type, and optical-type sensors have mainly been used for measuring a strain. However, in building a sensor network for remote monitoring using these conventional sensors there are disadvantages such as the complexity of a measuring system including wireless communication circuitry and high cost. In this paper, we demonstrates a highly-sensitive surface acoustic wave (SAW) strain sensor which is advantageous to harsh environments and wireless network. We designed and fabricated the SAW strain sensor. The SAW strain sensor attached on a specimen was tested with a tensile tester. The strain on the sensor surface was measured with a commercial strain gauge and compared with that obtained from strain analysis. The central frequency shift of the SAW sensor was measured with a network analyzer. The sensitivity of the SAW strain sensor is 134 $Hz/{\mu}{\varepsilon}$ which is high compared to previous results.
One of the important factors among the smart farm factors is environmental measurement. This study tried to design an environmental measurement monitoring system through Bluetooth wireless communication with LoRa using the open source programs Arduino, App Inventor, and Node Red. This system consists of Arduino, LoRa shield, temperature and humidity sensor (SHT10), and carbon dioxide sensor (K30). The environmental measurement system is configured as a system that allows the sensor to collect environmental data and transmit it to the user through wireless communication to conveniently monitor the farm environment. As libraries used in the Arduino program, LoRa.h, Sensirion.h, LiquidCrystal_I2C.h and K30_I2C.h were used. When receiving environmental data from the sensor at regular intervals, coding using average value was used for data stabilization. An Android-based app was developed using Node Red and App Inventor program as the user interface. It can be seen that the environmental data for the sensor is well collected with the screen output to the serial screen of Arduino, the screen of the smartphone, and the user interface of Node Red. Through these open source-based platforms and programs will be applied to various agricultural applications.
Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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2003.11a
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pp.73-78
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2003
In this research, we implement Realtime Air Diffusion Prediction System which is a parallel Fortran model running on distributed-memory parallel computers. The system is designed for air diffusion simulations with four-dimensional data assimilation. For regional air quality forecasting a series of dynamic downscaling technique is adopted using the NCAR/Penn. State MM5 model which is an atmospheric model. The realtime initial data have been provided daily from the KMA (Korean Meteorological Administration) global spectral model output. It takes huge resources of computation to get 24 hour air quality forecast with this four step dynamic downscaling (27km, 9km, 3km, and lkm). Parallel implementation of the realtime system is imperative to achieve increased throughput since the realtime system have to be performed which correct timing behavior and the sequential code requires a large amount of CPU time for typical simulations. The parallel system uses MPI (Message Passing Interface), a standard library to support high-level routines for message passing. We validate the parallel model by comparing it with the sequential model. For realtime running, we implement a cluster computer which is a distributed-memory parallel computer that links high-performance PCs with high-speed interconnection networks. We use 32 2-CPU nodes and a Myrinet network for the cluster. Since cluster computers more cost effective than conventional distributed parallel computers, we can build a dedicated realtime computer. The system also includes web based Gill (Graphic User Interface) for convenient system management and performance monitoring so that end-users can restart the system easily when the system faults. Performance of the parallel model is analyzed by comparing its execution time with the sequential model, and by calculating communication overhead and load imbalance, which are common problems in parallel processing. Performance analysis is carried out on our cluster which has 32 2-CPU nodes.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.12
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pp.2702-2707
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2012
In the rapid growth of cities, road has heavy traffic and many buildings are under constructions. These kinds of environments make more difficulty for a person who is visually handicapped to walk comfortable. To alleviate the problem, we introduce Navigation System to help walking for Visually Impaired Person. It follows, service center give instant real time monitoring to visually impaired person for their convenient by this system. This Navigation System has GPS, Camera, Audio and Wi-Fi(wireless fidelity) available. It means that GPS location and Camera image information can be sent to service center by Wi-Fi network. To be specific, transmitted GPS location information enables service center to figure out the visually impaired person's whereabouts and mark the location on the map. By delivered Camera image information, service center monitors the visually impaired person's view. Also, they can offer live guidance to visually impaired person by equipped Audio with live talking. To sum up, Android based Portable Navigation System is a specialized navigation system that gives practical effect to realize more comfortable walking for visually impaired person.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.2
no.4
s.7
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pp.69-75
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2002
In this paper the development of a real time river water quality management system is described. This system can manage a river water quality fluctuation by finding out abnormal conditions quickly and exactly. The GIS based monitoring system collects various properties of river water quality through the wireless real time network. Tanchun, the first branch of the Han River was selected as the target basin of the system development. This system is composed of three parts - wireless real time field measuring system with a GPS receiver, a server computer and a GIS platform. After the first field test in Tanchun basin, the result showed the many possibilities of measuring various water quality properties in real time and storing the data and analyzing them within the GIS environment in real time in very efficient manners. It is expected that the developed system will contribute to the efficient management of a river water quality control and water quality related disaster prevention purposes.
K.R. Sri Preethaa;N. Yuvaraj;Gitanjali Wadhwa;Sujeen Song;Se-Woon Choi;Bubryur Kim
Wind and Structures
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v.36
no.4
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pp.237-247
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2023
The emergence of high-rise buildings has necessitated frequent structural health monitoring and maintenance for safety reasons. Wind causes damage and structural changes on tall structures; thus, safe structures should be designed. The pressure developed on tall buildings has been utilized in previous research studies to assess the impacts of wind on structures. The wind tunnel test is a primary research method commonly used to quantify the aerodynamic characteristics of high-rise buildings. Wind pressure is measured by placing pressure sensor taps at different locations on tall buildings, and the collected data are used for analysis. However, sensors may malfunction and produce erroneous data; these data losses make it difficult to analyze aerodynamic properties. Therefore, it is essential to generate missing data relative to the original data obtained from neighboring pressure sensor taps at various intervals. This study proposes a deep learning-based, deep convolutional generative adversarial network (DCGAN) to restore missing data associated with faulty pressure sensors installed on high-rise buildings. The performance of the proposed DCGAN is validated by using a standard imputation model known as the generative adversarial imputation network (GAIN). The average mean-square error (AMSE) and average R-squared (ARSE) are used as performance metrics. The calculated ARSE values by DCGAN on the building model's front, backside, left, and right sides are 0.970, 0.972, 0.984 and 0.978, respectively. The AMSE produced by DCGAN on four sides of the building model is 0.008, 0.010, 0.015 and 0.014. The average standard deviation of the actual measures of the pressure sensors on four sides of the model were 0.1738, 0.1758, 0.2234 and 0.2278. The average standard deviation of the pressure values generated by the proposed DCGAN imputation model was closer to that of the measured actual with values of 0.1736,0.1746,0.2191, and 0.2239 on four sides, respectively. In comparison, the standard deviation of the values predicted by GAIN are 0.1726,0.1735,0.2161, and 0.2209, which is far from actual values. The results demonstrate that DCGAN model fits better for data imputation than the GAIN model with improved accuracy and fewer error rates. Additionally, the DCGAN is utilized to estimate the wind pressure in regions of buildings where no pressure sensor taps are available; the model yielded greater prediction accuracy than GAIN.
Purpose: Accurate monitoring of information from various agricultural vehicles is one of the most important factors for appropriate management strategy of field operations. While there has been a number of study and design on applications of sensors and actuators for data acquisition and control system in tractor, incompatibility between various customized hardware and software has become a major obstacle to the universal deployment in real field operation. International standard for implementation of electronic control unit (ECU) in agricultural vehicles has becoming a mandatory requirement for inter-operation compatibility in the international trade of agricultural vehicle industries. The ISO 11783 standard is basically based upon well known communication technology designated using the controller area network (CAN) bus. While CAN bus could provide 1.0 Mbps of communication speed, the standard only recommended 250 kbps. Methods: This study presents the implementation and evaluation of ISO 11783 for tractor electronic control units (TECU)with a higher transmission rate from multiple ECU than 250 kbps. Throughput and loss rate of the developed prototype were calculated across manipulated bus load for laboratory experimental tests, and the maximum requirement of transmission rate by ISO 11873 was satisfied with lower than 60% of bus load. Results: Field tests with a TECU implemented to process messages from global positioning system (GPS) receiver resulted that the root mean square error of position information was lower than 4 m with 0.5 m/s as a travelling speed. Conclusions: Results of this study represent the utilization of the international standard ISO 11783 to providepractical developments in terms with the inter-operability of TECU.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.8
no.3
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pp.253-259
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2003
This paper aims at developing remote control system to control and monitor distributed various devices such as UPS through internet. TCP/IP(Transmission Control Protocol/Internet Protocol) and UPS operated in a row are adopted for the network management protocol and the application device, respectively. For controlling and monitoring distributed devices in realtime, java-environment software is constructed. Also, HelloDevice, general-use interface controller between network device and applied device is proposed. Finally, serial communication such as RS-232C is used between controller and applied device.
Artificial Intelligence (AI) techniques have been effectively used for image classification, object detection, and image segmentation. Along with the recent advancement of computing power, deep learning models can build deeper and thicker networks and achieve better performance by creating more appropriate feature maps based on effective activation functions and optimizer algorithms. This review paper examined technical and academic trends of Convolutional Neural Network (CNN) and Transformer models that are emerging techniques in remote sensing and suggested their utilization strategies and development directions. A timely supply of satellite images and real-time processing for deep learning to cope with disaster monitoring will be required for future work. In addition, a big data platform dedicated to satellite images should be developed and integrated with drone and Closed-circuit Television (CCTV) images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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