Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.4
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pp.258-266
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2011
AR(Augmented Reality) technology is now easily shown around us with respect to its applicable areas' being spreaded into various shapes since the usage is simply generalized and many-sided. Currently existing camera vision based AR used marker based methods rather than using real world's informations. For the marker based AR technology, there are limitations on applicable areas and its environmental properties that a user could immerse into the usage of application program. In this paper, we proposed a novel AR method which users could recognize objects from the real world's data and the related 3-dimensional contents are also displayed. Those are done using image processing skills and a smart mobile embedded camera for terminal based AR implementations without any markers. Object recognition is done from the comparison of pre-registered and referenced images. In this process, we tried to minimize the amount of computations of similarity measurements for improving working speed by considering features of smart mobile devices. Additionally, the proposed method is designed to perform reciprocal interactions through touch events using smart mobile devices after the 3-dimensional contents are displayed on the screen. Since then, a user is able to acquire object related informations through a web browser with respect to the user's choice. With the system described in this paper, we analyzed and compared a degree of object recognition, working speed, recognition error for functional differences to the existing AR technologies. The experimental results are presented and verified in smart mobile environments to be considered as an alternate and appropriate AR technology.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.12
no.3
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pp.127-137
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1992
For the real-time control of a multi-purpose reservoir in case of a storm, it is absolutely necessary to forecast accurate flood inflows through a good rainfall-runoff model by calibrating the parameters with the on-line rainfall and water level data transmitted by the telemetering systems. To calibrate the parameters of a runoff model. the trial and error method of manual calibration has been adopted from the subjective view point of a model user. The object of this study is to develop a automatic calibration method using an optimization technique. The pattern-search algorithm was applied as an optimization technique because of the stability of the solution under various conditions. The object function was selected as the sum of the squares of differences between observed and fitted ordinates of the hydrograph. Two historical flood events were applied to verify the developed technique for the automatic calibration of the parameters of the storage-function rainfall-runoff model which has been used for the flood control of the Soyanggang multi-purpose reservoir by the Korea Water Resources Corporation. The developed method was verified to be much more suitable than the manual method in flood forecasting and real-time reservoir controlling because it saves calibration time and efforts in addition to the better flood forecasting capability.
This study developed a real-time dam's hydrologic variables prediction model (DHVPM) and evaluated its performance for simulating historical dam inflow and outflow in the Chungju dam basin. The DHVPM consists of the Sejong University River Forecast (SURF) model for hydrologic modeling and an autoreservoir operation method (Auto ROM) for dam operation. SURF model is continuous rainfall-runoff model with data assimilation using an ensemble Kalman filter technique. The four extreme events including the maximum inflow of each year for 2006~2009 were selected to examine the performance of DHVPM. The statistical criteria, the relative error in peak flow, root mean square error, and model efficiency, demonstrated that DHVPM with data assimilation can simulate more close to observed inflow than those with no data assimilation at both 1-hour lead time, except the relative error in peak flow in 2007. Especially, DHVPM with data assimilation until 10-hour lead time reduced the biases of inflow forecast attributed to observed precipitation error. In conclusion, DHVPM with data assimilation can be useful to improve the accuracy of inflow forecast in the basin where real-time observed inflow are available.
This study proposes a bias correction method of dual-pol radar rain rate in real time using the dual Kalman filter. Unlike the conventional Kalman filter, the dual Kalman filter predicts state variables with two systems (state estimation system and model estimation system) at the same time. Bias of rain rate is corrected by applying the bias correction ratio to the rain rate estimate. The bias correction ratio is predicted from the state-space model of the dual Kalman filter. This method is applied to a storm event with long duration occurred in July 2016. Most of the bias correction ratios are estimated between 1 and 2, which indicates that the radar rain rate is underestimated than the ground rain rate. The AR (1) model is found to be appropriate for explaining the time series of the bias correction ratio. The time series of the bias correction ratio predicted by the dual Kalman filter shows a similar tendency to that of observation data. As the variability of the bias correction increases, the dual Kalman filter has better prediction performance than the Kalman filter. This study shows that the dual Kalman filter can be applied to the bias correction of radar rain rate, especially for long and heavy storm events.
In this study, the artificial neural network model is applied for real-time dam inflow prediction and then evaluated for the prediction lead times (1, 3, 6 hr) in dam basins in Korea. For the training and testing the model, hourly precipitation and inflow are used as input data according to average annual inflow. The results show that the model performance for up to 6 hour is acceptable because the NSE is 0.57 to 0.79 or higher. Totally, the predictive performance of the model in dry seasons is weaker than the performance in wet seasons, and this difference in performance increases in the larger basin. For the 6 hour prediction lead time, the model performance changes as the sequence length increases. These changes are significant for the dry season with increasing sequence length compared to the wet season. Also, with increasing the sequence length, the prediction performance of the model improved during the dry season. Comparison of observed and predicted hydrographs for flood events showed that although the shape of the prediction hydrograph is similar to the observed hydrograph, the peak flow tends to be underestimated and the peak time is delayed depending on the prediction lead time.
On November 15, 2017, a unpredictable liquefaction damage was occurred at the $M_L=5.4$ Pohang earthquake and after, many researches have been conducted in Korea. In Korea, where there were no cases of earthquake damage, it has been extremely neglectable in preparing earthquake risk maps and building earthquake systems that corresponded to prevention and preparation. Since it is almost impossible to observe signs and symptoms of drought, floods, and typhoons in advance, it is very effective to predict the impacts and magnitudes of seismic events. In this study, 14,040 borehole data were collected in the metropolitan area and liquefaction evaluation was performed using the amplification factor. Based on this data, liquefaction hazard maps were prepared for ground accelerations of 0.06 g, 0.14 g, 0.22 g, and 0.30 g, including 200years return period to 4,800years return period. Also, the correlation analysis between the earthquake acceleration and LPI was carried out to draw a real-time predictable liquefaction hazard map. As a result, 707 correlation equations in every cells in GIS map were proposed. Finally, the simulation for liquefaction risk mapping against artificial earthquake was performed in the metropolitan area using the proposed correlation equations.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.17
no.6
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pp.173-184
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2018
As the portable traffic information collection system using probe vehicles spreads, it is becoming possible to collect road hazard information such as portholes, falling objects, and road surface freezing using in-vehicle sensors in addition to existing traffic information. In this study, we developed a integration and decision algorithm that integrates time and space in real time when multiple probe vehicles detect events such as road hazard information based on GPS coordinates. The core function of the algorithm is to determine whether the road hazard information generated at a specific point is the same point from the result of detecting multiple GPS probes with different GPS coordinates, Generating the data, (3) continuously determining whether the generated event data is valid, and (4) ending the event when the road hazard situation ends. For this purpose, the road risk information collected by the probe vehicle was processed in real time to achieve the conditional probability, and the validity of the event was verified by continuously updating the road risk information collected by the probe vehicle. It is considered that the developed hybrid processing algorithm can be applied to probe-based traffic information collection and event information processing such as C-ITS and autonomous driving car in the future.
The purpose of the study is to evaluate the effect on medical application and convergence for the efficient disaster responses in the massive radiological events by comparison of two types of survey-meters(hand held survey-meter and transportable portal monitor). In the simulated radiation disaster drill, twelve participants randomly wore a personal protective equipments (PPE) with twelve check source. We measured participants to detect five real radioactive sources of the twelve check sources, using two types of survey meters. The primary outcome was the measuring time. The secondary outcome was the sensitivity and specificity of the detection of the real radioactive source. The average time by the hand held survey meter was 231.9 ± 116.6 seconds, and the time by transportable portal monitor was statistically shorter 8.690 ± 1.667 seconds. There was no difference in the sensitivity and specificity between two survey meters. The transportable portal monitor survey meter was considered to have medical application and play an important role in radiological disasters.
Choi, Miyoung;Yu, Su-Yeon;Cheong, Chelim;Choe, Young June;Choi, Soo-Han
Pediatric Infection and Vaccine
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v.29
no.1
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pp.28-36
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2022
Purpose: To evaluate the efficacy and safety of coronavirus disease 2019 (COVID-19) vaccines in children aged 5-11 years, a rapid systematic review was conducted on published clinical trials of COVID-19 vaccines and studies that analyzed real-world data on adverse events after COVID-19 vaccination. Methods: A systematic search was conducted on medical literature in international (Ovid-MEDLINE) and pre-published literature databases (medRxiv), followed by handsearching up to January 4, 2022. We used terms including COVID-19, severe acute respiratory syndrome coronavirus 2, and vaccines, and the certainty of evidence was graded using the GRADE approach. Results: A total of 1,675 studies were identified, of which five were finally selected. Among the five studies, four consisted of data from clinical trials of each of the four types of COVID-19 vaccines (BNT162b2, mRNA-1273, CoronaVac, and BBIBP-CorV). The remaining study consisted of real-world data on the safety of the BNT162b2 vaccine in children aged 5-11 years. This systematic review identified that COVID-19 vaccines in recipients aged 5-11 years produced a favorable immune response, and were vaccines were effective against COVID-19. The safety findings for the BNT162b2 vaccine in children and early adolescents aged 5-11 years were similar to those data noted in the clinical trial. Conclusions: There is limited data on COVID-19 vaccines in children aged 5-11 years. Consequently continuous and comprehensive monitoring is necessary for the evaluation of the safety and effectiveness of the COVID-19 vaccines.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.7
no.4
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pp.711-719
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2021
EBS has been producing numerous educational contents with traditional virtual studio production systems since the early 2000s and applied AR video production system in October 2020, twenty-years after. Although the basic concept of synthesizing graphic elements and actual image in real time by tracking camera movement and lens information is similar to the previous one but the newly applied AR video production system contains some of advanced technologies that are improved over the previous ones. Marker tracking technology that enables camera movement free and position tracking has been applied that can track the location stably, and the operating software has been applied with Unreal Engine, one of the representative graphic engines used in computer game production, therefore the system's rendering burden has been reduced, enabling high-quality and real-time graphic effects. This system is installed on a crane camera that is mainly used in a crane shot at the live broadcasting studio and applied for live broadcasting programs for children and some of the videos such as program introductions and quiz events that used to be expressed in 2D graphics were converted to 3D AR videos which has been enhanced. This paper covers the effect of introduction and application of the AR video production system on EBS content production and the future development direction and possibility.
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