Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.23
no.5
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pp.61-76
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2018
Everything is coming into the world of network where modern people are living. The Internet of Things that attach sensors to objects allows real-time data transfer to and from the network. Mobile devices, essential for modern humans, play an important role in keeping all traces of everyday life in real time. Through the social network services, information acquisition activities and communication activities are left in a huge network in real time. From the business point of view, customer needs analysis begins with SNS data. In this research, we want to build an automatic collection system of SNS contents of web environment in real time using Python. We want to help customers' needs analysis through the typical data collection system of Instagram, Twitter, and YouTube, which has a large number of users worldwide. It is stored in database through the exploitation process and NLP process by using the virtual web browser in the Python web server environment. According to the results of this study, we want to conduct service through the site, the desired data is automatically collected by the search function and the netizen's response can be confirmed in real time. Through time series data analysis. Also, since the search was performed within 5 seconds of the execution result, the advantage of the proposed algorithm is confirmed.
According to the recent development of the ubiquitous computing environment, the use of spatio-temporal data from sensors with GPS is increasing, and studies on the Semantic Sensor Web using spatio-temporal data for providing different kinds of services are being actively conducted. Especially, the W3C developed the SSNO(Semantic Sensor Network Ontology) which uses sensor-related standards such as the SWE(Sensor Web Enablement) of OGC and defines classes and properties for expressing sensor data. Since these studies are available for the query processing about non-spatio-temporal sensor data, it is hard to apply them to spatio-temporal sensor data processing which uses spatio-temporal data types and operators. Therefore, in this paper, we developed the SWE based on SSNO which supports the spatio-temporal sensor data types and operators expanding spatial data types and operators in "OpenGIS Simple Feature Specification for SQL" by OGC. The system receives SensorML(Sensor Model Language) and O&M (Observations and Measurements) Schema and converts the data into SSNO. It also performs the efficient query processing which supports spatio-temporal operators and reasoning rules. In addition, we have proved that this system can be utilized for the web service by applying it to a virtual scenario.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.10
no.6
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pp.3-12
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2009
In order to effectively distribute the resources, it is very critical to understand the status or progress of construction site quickly and accurately. Augmented Reality (AR) can provide this situation with information which is convenient and intuitive. Conventional implementation of AR in outdoor or construction site condition requires additional sensors or markers to track the position and direction of camera. This research is aimed to develop the technologies which can be utilized in gathering the information of constructing or constructed buildings and structures. The AR technique that does not require additional devices except for the camera was implemented to simplify the system and improve utility in inaccessible area. In order to do so, the position of camera's perspective center and direction of camera was estimated using exterior orientation techniques. And 3D drawing model of building was projected and overlapped using this information. The result shows that by using this technique, the virtual drawing image was registered on real image with few pixels of error. The technique and procedure introduced in this paper simplifies the hardware organization of AR system that makes it easier for the AR technology to be utilized with ease in construction site. Moreover, this technique will help the AR to be utilized even in inaccessible areas. In addition to this, it is expected that combining this technique and 4D CAD technology can provide the project manager with more intuitive and comprehensive information that simplifies the monitoring work of construction progress and planning.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.25
no.5
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pp.617-626
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2019
This study analyzes the optimal location of gas detectors through the gas dispersion in a cargo compressor room of a 174K LNG carrier equipped with high-pressure cargo handling equipment; in addition, we propose a reasonable method for determining the safety regulations specified in the new International Code of the Construction and Equipment of Ships Carrying Liquefied Gases in Bulk (IGC). To conduct an LNG gas dispersion simulation in the cargo compressor room-equipped with an ME-GI engine-of a 174 K LNG carrier, the geometry of the room as well as the equipment and piping, are designed using the same 3D size at a 1-to-1 scale. Scenarios for a gas leak were examined under high pressure of 305 bar and low pressure of 1 bar. The pinhole sizes for high pressure are 4.5, 5.0, and 5.6mm, and for low pressure are 100 and 140 mm. The results demonstrate that the cargo compressor room will not pose a serious risk with respect to the flammable gas concentration as verified by a ventilation assessment for a 5.6 mm pinhole for a high-pressure leak under gas rupture conditions, and a low-pressure leak of 100 and 140 mm with different pinhole sizes. However, it was confirmed that the actual location of the gas detection sensors in a cargo compressor room, according to the new IGC code, should be moved to other points, and an analysis of the virtual monitor points through a computational fluid dynamics (CFD) simulation.
As the distribution of 3D content such as augmented reality and virtual reality increases, the importance of real-time computer animation technology is increasing. However, the computer animation process consists mostly of manual or marker-attaching motion capture, which requires a very long time for experienced professionals to obtain realistic images. To solve these problems, animation production systems and algorithms based on deep learning model and sensors have recently emerged. Thus, in this paper, we study four methods of implementing natural human movement in deep learning model and kinect camera-based animation production systems. Each method is chosen considering its environmental characteristics and accuracy. The first method uses a Kinect camera. The second method uses a Kinect camera and a calibration algorithm. The third method uses deep learning model. The fourth method uses deep learning model and kinect. Experiments with the proposed method showed that the fourth method of deep learning model and using the Kinect simultaneously showed the best results compared to other methods.
The Seoul Metropolitan Government is building and operating digital twin-based urban spatial information to solve various problems in the city and provide public services. Two essential factors to ensure the stable utilization of spatial information for the implementation of such a digital twin city are the latest and quality of the data. However, it is time-consuming and costly to maintain continuous updating of high-quality urban spatial information. To overcome this problem, we studied efficient urban spatial information construction technology and the operation, management, and update procedures of construction data. First, we demonstrated and applied automatic 3D building construction technology centered on point clouds using the latest hybrid sensors, confirmed that it is possible to automatically construct high-quality building models using high-density airborne lidar results, and established an efficient data management plan. By applying differentiated production methods by region, supporting detection of urban change areas through Seoul spatial feature identifiers, and producing international standard data by level, we strengthened the utilization of urban spatial information. We believe that this study can serve as a good precedent for local governments and related organizations that are considering activating urban spatial information based on digital twins, and we expect that discussions on the construction and management of spatial information as infrastructure information for city-level digital twin implementation will continue.
After introducing the industry 4.0 policy, Korean government announced 'Digital New Deal' and 'Green New Deal' as 'Korean New Deal' in 2020. We analyzed Korea Institute of Geoscience and Mineral Resources (KIGAM)'s research projects related to that policy and conducted markets analysis focused on Digital Twin and environmental monitoring technologies. Regarding 'Data Dam' policy, we suggested the digital geo-contents with Augmented Reality (AR) & Virtual Reality (VR) and the public geo-data collection & sharing system. It is necessary to expand and support the smart mining and digital oil fields research for '5th generation mobile communication (5G) and artificial intelligence (AI) convergence into all industries' policy. Korean government is suggesting downtown 3D maps for 'Digital Twin' policy. KIGAM can provide 3D geological maps and Internet of Things (IoT) systems for social overhead capital (SOC) management. 'Green New Deal' proposed developing technologies for green industries including resource circulation, Carbon Capture Utilization and Storage (CCUS), and electric & hydrogen vehicles. KIGAM has carried out related research projects and currently conducts research on domestic energy storage minerals. Oil and gas industries are presented as representative applications of digital twin. Many progress is made in mining automation and digital mapping and Digital Twin Earth (DTE) is a emerging research subject. The emerging research subjects are deeply related to data analysis, simulation, AI, and the IoT, therefore KIGAM should collaborate with sensors and computing software & system companies.
Mi-El Kim;Jaehoon Sim;Aein Mon;Myung-Joo Kim;Young-Seok Park;Ho-Beom Kwon;Jaeheung Park
The Journal of Korean Academy of Prosthodontics
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v.61
no.4
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pp.257-267
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2023
Purpose. The purpose of the study was to fabricate a prototype robotic simulator for dental education, to test whether it could simulate mandibular movements, and to assess the possibility of the stimulator responding to stimuli during dental practice. Materials and methods. A virtual simulator model was developed based on segmentation of the hard tissues using cone-beam computed tomography (CBCT) data. The simulator frame was 3D printed using polylactic acid (PLA) material, and dentiforms and silicone face skin were also inserted. Servo actuators were used to control the movements of the simulator, and the simulator's response to dental stimuli was created by pressure and water level sensors. A water level test was performed to determine the specific threshold of the water level sensor. The mandibular movements and mandibular range of motion of the simulator were tested through computer simulation and the actual model. Results. The prototype robotic simulator consisted of an operational unit, an upper body with an electric device, a head with a temporomandibular joint (TMJ) and dentiforms. The TMJ of the simulator was capable of driving two degrees of freedom, implementing rotational and translational movements. In the water level test, the specific threshold of the water level sensor was 10.35 ml. The mandibular range of motion of the simulator was 50 mm in both computer simulation and the actual model. Conclusion. Although further advancements are still required to improve its efficiency and stability, the upper-body prototype simulator has the potential to be useful in dental practice education.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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