In this paper, we proposed a river water level detection and tracking of the river or dams based on image processing system. In past, most of the water level detection system used various water sensors. Those water sensors works perfectly but have many drawbacks such as high cost and harsh weather. Water level monitoring system helps in forecasting early river disasters and maintenance of the water body area. However, the early river disaster warning system introduces many conflicting requirements. Surveillance camera based water level detection system depends on either the area of interest from the water body or on optical flow algorithm. This proposed system is focused on water scaling area of a river or dam to detect water level. After the detection of scale area from water body, the proposed algorithm will immediately focus on the digits available on that area. Using the numbers on the scale, water level of the river is predicted. This proposed system is successfully tested on different water bodies to detect the water level area and predicted the water level.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.28
no.3
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pp.717-727
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2018
When illegal transactions are made with bitcoin, it's not easy to track all the bitcoins used in the transaction and seize them. Especially, if criminals distribute illegal transactions by spreading them to several bitcoin addresses, it's difficult to track hidden bitcoins other than confiscated bitcoins even if some bitcoins are confiscated. This paper proposes a method for tracking and monitoring all bitcoin transactions suspected of illegal transactions. This method estimates bitcoin addresses that are highly relevant to crime among all bitcoin addresses that dealing with the address based on the bitcoin address list of the alleged crime, and keeps track of addresses that are relevant to crime and help to investigate illegal bitcoin transaction.
This paper describes visual tracking procedure of the underwater mobile robot for nuclear reactor vessel inspection, which is required to find the foreign objects such as loose parts. The yellowish underwater robot body tend to present a big contrast to boron solute cold water of nuclear reactor vessel, tinged with indigo by Cerenkov effect. In this paper, we have found and tracked the positions of underwater mobile robot using the two color informations, yellow and indigo. The center coordinates extraction procedures is as follows. The first step is to segment the underwater robot body to cold water with indigo background. From the RGB color components of the entire monitoring image taken with the color CCD camera, we have selected the red color component. In the selected red image, we extracted the positions of the underwater mobile robot using the following process sequences: binarization labelling, and centroid extraction techniques. In the experiment carried out at the Youngkwang unit 5 nuclear reactor vessel, we have tracked the center positions of the underwater robot submerged near the cold leg and the hot leg way, which is fathomed to 10m deep in depth.
Jung, Sun-Wung;Choi, Tae-Lin;Yoo, Woosik;Kim, Byung Soo
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.4
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pp.72-79
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2015
A number of plating companies have been exposed to the risk of fire due to unexpected temperature increasing of water in a plating bath. Since the companies are not able to forecast the unexpected temperature increasing of water and most of raw materials in the plating process have low ignition temperature, it is easy to be exposed to the risk of fire. Thus, the companies have to notice the changes immediately to prevent the risk of fire from plating process. Due to this reason, an agile and systematic temperature monitoring system is required for the plating companies. Unfortunately, in case of small size companies, it is hard to purchase a systematic solution and be offered consulting from one of the risk management consulting companies due to an expensive cost. In addition, most of the companies have insufficient research and development (R&D) experts to autonomously develop the risk management solution. In this article, we developed a real time remote temperature monitoring system which is easy to operate with a lower cost. The system is constructed by using Raspberry Pi single board computer and Android application to release an economic issue for the small sized plating manufacturing companies. The derived system is able to monitor the temperature continuously with tracking the temperature in the batch in a short time and transmit a push-alarm to a target-device located in a remoted area when the temperature exceeds a certain hazardous-temperature level. Therefore, the target small plating company achieves a risk management system with a small cost.
Radio Frequency Identification(RFID) technology is set to play an essential role in object tracking or supply chain management systems. New challenges for RFID data management are needed in the RFID applications. RFID data are generated quickly and automatically, and can be used for object tracking, or for real-time monitoring. These applications are mostly associated with the timestamps when the events happen. In this paper, we propose a temporal RFID data model to maintain the history of events and state changes and to monitor the states of RFID objects. Also we propose data filtering method of non active data based on temporal RFID data model. This data model involves essential basic operations for RFID data. We show increased query performance through the data filtering method of non active data.
Chunsik Shim;Jaeseon Yum;Kangho Kim;Daseul Jeong;Hwanseok Gim;Donggeon Kim;Donghyun Lee;Yerin Cho;Byeonghwa Kim
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.60
no.5
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pp.367-374
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2023
As the Fourth Industrial Revolution accelerating, countries worldwide are developing technologies to digitize and automate various industrial sectors. Building smart factories not only reduces costs through improved process productivity but also allows for preemptive identification and removal of risk factors through the practice of Health, Safety, and Environment (HSE) management, thereby reducing industrial accident risks. In this study, we visualized pressure, temperature, power, and wind speed data measured in real-time via a monitoring GUI, enabling field managers and workers to easily access related information. Through the work environment monitoring system developed in this study, it is possible to conduct economic analysis on per-unit basis, based on the digitization of production management elements and the tracking of required resources. By implementing HSE in shipyards, potential risk factors can be improved, and gas and electrical leaks can be identified, which are expected to reduce production costs.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.12
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pp.21-26
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2019
This paper constructs a real-time monitoring system that can identify the individual positions of infants and their proximity to other infants using an Internet of Things (IoT)-based nameplate. The system consists of a precision location tracking module, a data transmission system for calculating gateway location information, a service platform server, and a data analysis processing module considering the development of infants and young children. The purpose of this study is to extract information about how infants interact with each other. The information gathered through this system can be used as important information to improve the peer relations of all infants and toddlers, from neglected infants to infants with no social development problems, to more popular infants. It is possible, based on the proximity information between infants and toddlers, that the teacher can identify positive interactions or negative interactions, and can educate infants on how to improve their peer relationships. These results can be used for consultation with parents, and the information collected through this system can be used as a database to establish a system for improving the relationships between infants and toddlers.
Kim, Baek-Jun;Choi, Tae-Young;Park, Chong-Hwa;Kim, Young-Jun;Lee, Hang
Proceedings of the Korean Society of Environment and Ecology Conference
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2007.04a
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pp.136-142
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2007
The main aim of this study is to estimate home-range of the Korean raccoon dog(Nyctereutes procyonoides koreensis) at a rural area of Gurye in the southern part of South Korea. A radio-tracking was regularly carried out on 4 raccoon dogs for 2 days every 2 months in 2006. During the days, the radio-tracking was usually conducted every 1-3 hours through day-time to night-time. Among the 4 raccoon dogs, 2 individuals(a permanent breeding pair) could be extensively tracked for 5 to 7 months, including all 4 seasons. The result showed that total home-range sizes of the pair were 0.732 $km^2$ and 0.373 $km^2$ for 100% minimum convex polygons(MCP) and 100% kernel(K), respectively, during the monitoring period. Mean home-range sizes of the 2 raccoon dogs were 0.035-0,688 $km^2$ and 0.012-0.341 $km^2$ for MCP and K, respectively. Yearly home-range sizes of the male and female were similar to each other. However, home-range sizes of the raccoon dogs between day-time and night-time were quite different. Furthermore, the raccoon dogs showed a much broader home-range size in spring, summer and fall than in winter season. Finally, the pair had a broad overlapping home-range(about 70-95%), and 1 core area and 4 different feeding areas.
A number of studies related to underwater robots are being conducted to utilize marine resources. However, unlike ordinary drones, underwater robots have a problem that it is not easy to locate because the medium is water, not air. The monitoring and positioning program of underwater robots, an existing study for identifying underwater locations, has difficulty in locating and monitoring in small spaces because it aims to be utilized in large spaces. Therefore, in this paper, we propose a three-dimensional positioning program for continuous monitoring and command delivery in small spaces. The proposed program consists of a multi-dimensional positioning monitoring function and a ability to control the path of travel through a three-dimensional screen so that the depth of the underwater robot can be identified. Through the performance evaluation, a robot underwater could be monitored and verified from various angles with a 3D screen, and an error within the assumed range was verified as the difference between the set path and the actual position is within 6.44 m on average.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.5
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pp.168-176
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2014
Detecting moving objects from a video sequence is a fundamental and critical task in video surveillance, traffic monitoring and analysis, and human detection and tracking. It is very difficult to detect moving objects in a video sequence degraded by the environmental factor such as fog. In particular, the color of an object become similar to the neighbor and it reduces the saturation, thus making it very difficult to distinguish the object from the background. For such a reason, it is shown that the performance and reliability of object detection and tracking are poor in the foggy weather. In this paper, we propose a novel method to improve the performance of object detection, combining a haze removal algorithm and a local histogram-based object tracking method. For the quantitative evaluation of the proposed system, information retrieval measurements, recall and precision, are used to quantify how well the performance is improved before and after the haze removal. As a result, the visibility of the image is enhanced and the performance of objects detection is improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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