KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권4호
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pp.1481-1498
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2014
Automated activity monitoring has become important in many applications. In particular, automated monitoring is an important issue in large-scale management of group-housed livestock because it can save a significant part of farm workers' time or minimize the damage caused by livestock problems. In this paper, we propose an automated solution for measuring the daily-life activities of pigs by using video data in order to manage the group-housed pigs. Especially, we focus on the circadian rhythm of group-housed pigs under windowless and 24-hour light-on conditions. Also, we derive a cost-effective solution within the acceptable range of quality for the activity monitoring application. From the experimental results with the video monitoring data obtained from two pig farms, we believe our method based on circadian rhythm can be applied for detecting management problems of group-housed pigs in a cost-effective way.
Recently, an advanced video deflectometer based on the principle of off-axis digital image correlation was presented and advocated for remote and real-time deflection monitoring of large engineering structures. In engineering practice, measurement accuracy is one of the most important technical indicators of the video deflectometer. However, it has been observed in many outdoor experiments that data drift often presents in the measured deflection-time curves, which is caused by the instability of imaging system and the unavoidable influences of ambient interferences (e.g., ambient light changes, ambient temperature variations as well as ambient vibrations) in non-laboratory conditions. The non-ideal unstable imaging conditions seriously deteriorate the measurement accuracy of the video deflectometer. In this work, to perform high-accuracy deflection monitoring, potential sources for the drift error are analyzed, and a drift error model is established by considering these error sources. Based on this model, a simple, easy-to-implement yet effective reference point compensation method is proposed for real-time removal of the drift error in measured deflections. The practicality and effectiveness of the proposed method are demonstrated by in-situ deflection monitoring of railway and highway bridges.
Fast urbanization and industrialization have resulted in rapid changes in the urban environment. For effective monitoring and management of these changes, a new surveying methodology that is more inexpensive and timely than the conventional remote sensing system if required. This paper proposes an unmanned airship videographic system capable of acquiring stable video. In addition, it presents approaches to constructing a prototype facilities management system based on VideoGIS, which links GIS functions and video data to provide actual spatiotemporal information.
본 논문은 차세대 통합망 환경에서 IPTV와 같은 영상 스트리밍 서비스를 위해 종단간 가용대역폭 모니터링을 통하여 영상 품질을 제어할 수 있는 영상 품질 제어 시스템(VQCS)을 제안한다. IPTV 서비스를 통해 영상, 음성 및 게임과 같은 다양한 멀티미디어 서비스들을 제공할 수 있으며 이런 서비스들은 대용량의 대역폭을 소비하게 된다. 이때 네트워크 가용대역폭이 부족할 경우 영상 끊김, 형태 왜곡 및 잔상과 같은 영상 품질 저하가 발생하게 된다. 영상 스트리밍 서비스의 품질을 안정적으로 제어하기 위해서는 가용대역폭 모니터링 방안이 요구된다. 이에 우리는 단말 내의 영상 품질 제어 시스템에서 IP 헤더 내의 전체길이(Total Length) 필드를 이용하여 단위시간 동안 링크를 점유하고 있는 패킷 양 계산을 통해 가용 대역폭을 측정하였으며, 가용대역폭 정보를 기반으로 네트워크 내의 스케일러빌리티 추출기는 영상 스트림 데이터율을 적응적으로 선택하여 대역폭 부족으로 인한 영상 스트리밍의 품질 저하를 막아 서비스 품질을 향상시킬 수 있다.
We have developed a seeing monitoring system and measured seeing variation of the Bohyunsan Optical Astronomy Observatory (BOAO) and the Sobaeksan Optical Astronomy Observatory (SOAO) using a small telescope system. Our seeing monitoring system is similar to the differential image motion monitor (DIMM) installed at the ESO. The ooly difference between the BOAO and the SOAO seeing monitoring system is a detector system, a video camera at the BOAO and ST-4 camera at the SOAO. We confirmed that the seeing monitoring system at the SOAO can measure average seeing size inspite of its simple detector system. From the BOAO seeing measurement, we found that the seeing size changes fast. We expect that our seeing monitoring system could be used for real time seeing monitoring after some improvement, and the data to be obtained would be very useful when we build adaptive optic system in the future.
Kim, Yeonjoo;Kim, Siyeon;Hwang, Sungjoo;Hong, Seok Hwan
국제학술발표논문집
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The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.1243-1244
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2022
In recent years, the growing interest in off-site construction has led to factories scaling up their manufacturing and production processes in the construction sector. Consequently, continuous large-scale site monitoring in low-variability environments, such as prefabricated components production plants (precast concrete production), has gained increasing importance. Although many studies on computer vision-based site monitoring have been conducted, challenges for deploying this technology for large-scale field applications still remain. One of the issues is collecting and transmitting vast amounts of video data. Continuous site monitoring systems are based on real-time video data collection and analysis, which requires excessive computational resources and network traffic. In addition, it is difficult to integrate various object information with different sizes and scales into a single scene. Various sizes and types of objects (e.g., workers, heavy equipment, and materials) exist in a plant production environment, and these objects should be detected simultaneously for effective site monitoring. However, with the existing object detection algorithms, it is difficult to simultaneously detect objects with significant differences in size because collecting and training massive amounts of object image data with various scales is necessary. This study thus developed a large-scale site monitoring system using edge computing and a small-object detection system to solve these problems. Edge computing is a distributed information technology architecture wherein the image or video data is processed near the originating source, not on a centralized server or cloud. By inferring information from the AI computing module equipped with CCTVs and communicating only the processed information with the server, it is possible to reduce excessive network traffic. Small-object detection is an innovative method to detect different-sized objects by cropping the raw image and setting the appropriate number of rows and columns for image splitting based on the target object size. This enables the detection of small objects from cropped and magnified images. The detected small objects can then be expressed in the original image. In the inference process, this study used the YOLO-v5 algorithm, known for its fast processing speed and widely used for real-time object detection. This method could effectively detect large and even small objects that were difficult to detect with the existing object detection algorithms. When the large-scale site monitoring system was tested, it performed well in detecting small objects, such as workers in a large-scale view of construction sites, which were inaccurately detected by the existing algorithms. Our next goal is to incorporate various safety monitoring and risk analysis algorithms into this system, such as collision risk estimation, based on the time-to-collision concept, enabling the optimization of safety routes by accumulating workers' paths and inferring the risky areas based on workers' trajectory patterns. Through such developments, this continuous large-scale site monitoring system can guide a construction plant's safety management system more effectively.
본 연구에서는 공공 CCTV 함체 관리를 위한 블록체인 기반 함체기록 관리 시스템을 설계하였다. CCTV 영상 기록은 함체를 거쳐 관제센터까지 전송되기 때문에 영상기록의 변조 및 훼손 방지를 위한 함체 관리가 매우 중요하다. 최근 CCTV 함체 관리를 위해 실시간 원격 모니터링 및 개폐 상태 관리 기능을 갖춘 스마트 함체 모니터링 시스템을 사용하고 있으나 CCTV 영상기록의 안전성 확보에는 한계가 있다. 우리가 제안한 시스템은 함체기록을 블록체인에 분산 저장하여 해시값 비교를 통해 위조를 탐지하고 위조된 함체기록을 복구할 수 있다. 또한 관리서버가 수신하는 함체기록의 무결성을 확인할 수 있도록 무결성 검증 API를 제공하여 함체기록의 무결성을 보장한다. 제안 시스템의 효용성을 검증하기 위해 실험을 통해 무결성 검증 정확도와 소요시간을 측정하였다. 실험 결과 함체기록의 무결성(정확도: 100%)을 확인하였고, 검증 소요시간(평균: 73ms)이 모니터링에 영향을 미치지 않을 것으로 확인하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권1호
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pp.56-63
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2014
해양플랜트는 태풍, 해일 등과 같은 환경적인 요소와 충돌, 화재 등의 인공적인 요소에 의해 위험에 노출되어 있기 때문에 일반적인 선박에 비해 유지보수 비용이 높으며 사고 발생 시, 빠른 대응이 어려워 관리적 측면에서 어려움이 많다. 이 논문에서는 이러한 문제를 개선하고 해양플랜트를 관제하기위해 AtoN AIS, 다단 데이터베이스를 활용한 영상복합형 해양플랜트 원격 관제 시스템을 개발한다. 개발한 시스템은 카메라 및 AIS를 이용하여 실시간으로 해양플랜트 주변의 영상 및 환경 정보를 수집하여 VHF 무선 통신 모뎀을 통해 전송하고, 육상에서 이를 수신하여 전자해도 기반의 원격 관제 어플리케이션을 통해 해양플랜트 주변의 상황을 정확하게 판단할 수 있게 해주며, 다단 데이터베이스를 이용하여 여러 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 해준다.
In this paper, we present a DirectShow-based retrieval and playback subsystem of DVR(Digital Video Recorder), which supports real-time playback of stored video data and synchronized playback among several video channel data. The effectiveness of out proposed design is verified through experiments with a DVR system implementing the proposed design.
Hinse, Tobias C.;Jeong, Woo Jung;Lee, Jae Keun;Woo, Sang Min;Park, Jun Hyeong;Lee, Young Woo;Kim, Woo Kyum
천문학회보
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제40권1호
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pp.83.3-83.3
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2015
During a six-month period (autumn 2014 within the framework of a research & education project) we have constructed a professional double-station video-meteor detection network at the SOAO and BOAO mountain summits. Meteor detection is achieved by pixel-to-pixel motion-detection trigger. Each station is nearly autonomous and has three cameras with fixed viewing angles monitoring part of the night-sky over Korea. Various field of views are in use for testing purpose and captured video-meteor data is automatically transferred to a central FTP server on a nightly basis. Data is publicly available. The network has been operational since September 2014 and could serve as a prototype system for a more extended national network for meteor/fireball monitoring and detection in Korean airspace. We will report on the network construction, technical setup and present first results of detected meteors and fireballs. Further information: Meteors@KASI: http://meteor.kasi.re.kr.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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