Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.3
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pp.745-753
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2021
Recently, a large fire occurred in a multi-use facility used by a large number of citizens, including the vulnerable, resulting in a lot of injuries and damages. Although several pilot studies have been conducted to reduce such incidents, the development of advanced disaster response technology using the latest spatial information and IoT technology is still insufficient. In this study, a pilot test bed is built to demonstrate detailed technologies derived through the first stage of realistic fire management technology research for the development of applied technology in the field. In detail, the building conditions and candidate sites of the test bed were first investigated and analyzed to derive satisfactory conditions and candidate target buildings. A second pilot test bed was then selected, and the necessary sensor and facility infrastructure were built to demonstrate the outcomes. Finally, a scenario was produced for technology verification, and a test bed system was developed. The pilot test bed is expected to contribute to verifying intermediate outcomes of realistic fire management research projects, enhancing the quality of the developed technologies.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.23
no.1
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pp.82-88
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2021
Sun-induced fluorescence (SIF) retrieval using remote sensing technique has been used in an effort to understand the photosynthetic efficiency and stress condition of vegetation. Although optical devices and SIF retrieval methodologies were established in order to retrieve SIF, the SIF measurements are domestically sparse. SIF data of paddy rice w as measured in Naju, South Korea from June 10, 2020 to October 5, 2020. The SIFs based red (O2A) and far-red (O2B) w ere retrieved using a spectral fitting method and an improved Fraunhofer line depth, and photosynthetically active radiation was also produced. In addition, the SIF data was filtered considering solar zenith angle, saturation conditions, the rapid and sudden change of solar irradiance, and sun glint. The provided SIF data can help to understand a SIF product and the filtering method of SIF data can contribute to producing high-quality SIF data.
With the advent of the fourth industrial revolution, the interest in the internet of things (IoT) in manufacturing is growing, even at foundries. There are several types of process data that can be automatically collected at a foundry, but considerable amounts of process data are still managed based on handwriting for reasons such as the limited functions of outdated production facilities and process design based on operator know-how. In particular, despite recognizing the importance of converting process data into big data, many companies have difficulty adopting these steps willingly due to the burden of system construction costs. In this study, the field applicability of IoT-based devices was examined by manufacturing devices and applying them directly to the site of a centrifugal foundry. For the centrifugal casting process, the temperature and humidity of the working site, the molten metal temperature, and mold rotation speed were selected as process parameters to be collected. The sensors were selected in consideration of the detailed product specifications and cost required for each process parameter, and the circuit was configured using a NodeMCU board capable of wireless communication for IoT-based devices. After designing the circuit, PCB boards were prepared for each parameter, and each device was installed on site considering the working environment. After the on-site installation process, it was confirmed that the level of satisfaction with the safety of the workers and the efficiency of process management increased. Also, it is expected that it will be possible to link process data and quality data in the future, if process parameters are continuously collected. The IoT-based device designed in this study has adequate reliability at a low cast, meaning that the application of this technique can be considered as a cornerstone of data collecting at foundries.
In this study, the reverberation of a bistatic sonar operated in southeastern coast in the East Sea in July 2020 was analyzed. The reverberation sensor data were collected through an LFM sound source towed by a research vessel and a horizontal line array receiver 1 km to 5 km away from it. The reverberation sensor data was analyzed by various methods including geo-plot after signal processing. Through this, it was confirmed that the angle reflected from the sound source through the scatterer to the receiver has a dominant influence on the distribution of the reverberation sound, and the probability distribution characteristics of bistatic sonar reverberation varies for each beam. In addition, parametric factors of K distribution and Rayleigh distribution were estimated from the sample through moment method estimation. Using the Kolmogorov-Smirnov test at the confidence level of 0.05, the distribution probability of the data was analyzed. As a result, it could be observed that the reverberation follows a Rayleigh probability distribution, and it could be estimated that this was the effect of a low reverberation to noise ratio.
Image-based 3D reconstruction is to restore the shape and color of real-world objects, and image sensors mounted on mobile platforms are used for positioning and mapping purposes in indoor and outdoor environments. Due to the increase in accidents in underground space, the location accuracy problem of underground spatial information has been raised. Image-based location estimation studies have been conducted with the advantage of being able to determine the 3D location and simultaneously identify internal damage from image data acquired from the inside of pipeline-type underground facilities. In this study, we studied 3D reconstruction based on the images acquired inside the pipe-type underground facility and reference data. An unmanned mobile system equipped with a stereo camera was used to acquire data and image data within a pipe-type underground facility where reference data were placed at the entrance and exit. Using the acquired image and reference data, the pipe-type underground facility is reconstructed to a geo-referenced 3D shape. The accuracy of the 3D reconstruction result was verified by location and length. It was confirmed that the location was determined with an accuracy of 20 to 60 cm and the length was estimated with an accuracy of about 20 cm. Using the image-based 3D reconstruction method, the position and line-shape of the pipe-type underground facility will be effectively updated.
The occurrence and intensity of wildfires are increasing with climate change. Emissions from forest fire smoke are recognized as one of the major causes affecting air quality and the greenhouse effect. The use of satellite product and machine learning is essential for detection of forest fire smoke. Until now, research on forest fire smoke detection has had difficulties due to difficulties in cloud identification and vague standards of boundaries. The purpose of this study is to detect forest fire smoke using Level 1 and Level 2 data of Geostationary Environment Monitoring Spectrometer (GEMS), a Korean environmental satellite sensor, and machine learning. In March 2022, the forest fire in Gangwon-do was selected as a case. Smoke pixel classification modeling was performed by producing wildfire smoke label images and inputting GEMS Level 1 and Level 2 data to the random forest model. In the trained model, the importance of input variables is Aerosol Optical Depth (AOD), 380 nm and 340 nm radiance difference, Ultra-Violet Aerosol Index (UVAI), Visible Aerosol Index (VisAI), Single Scattering Albedo (SSA), formaldehyde (HCHO), nitrogen dioxide (NO2), 380 nm radiance, and 340 nm radiance were shown in that order. In addition, in the estimation of the forest fire smoke probability (0 ≤ p ≤ 1) for 2,704 pixels, Mean Bias Error (MBE) is -0.002, Mean Absolute Error (MAE) is 0.026, Root Mean Square Error (RMSE) is 0.087, and Correlation Coefficient (CC) showed an accuracy of 0.981.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.2
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pp.109-116
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2022
In this paper, we propose a band rejection filter (BRF) with a state variable filter (SVF) structure to effectively remove the influence of 60 Hz line frequency noise introduced into the sensor system. The conventional BRF of the SVF structure uses an additional operational amplifier (OPAMP) to add a low pass filter (LPF) output and a high pass filter (HPF) output or an input signal and a band pass filter. Therefore, the notch frequency and the notch depth that determine the signal attenuation of the BRF greatly depend on the tolerance of the resistors used to obtain the sum or difference of the signals. On the other hand, in the proposed BRF, since the BRF output is formed naturally within the SVF structure, there is no need for a combination between each port. The notch frequency of the proposed BRF is 59.99 Hz, and it can be confirmed that it is not affected at all by the tolerance of the resistor through the Monte Carlo simulation results. The notch depth also has an average of -42.54dB and a standard deviation of 0.63dB, confirming that normal operation as a BRF is possible. Also, with the proposed BRF, noise filtering was applied to the electrocardiogram (ECG) signal that interfered with 60 Hz noise, and it was confirmed that the 60 Hz noise was appropriately suppressed.
Kim, Mingu;Kim, Yongwoo;Jung, Taehyun;Kim, Youngmin
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.28
no.4
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pp.135-155
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2022
This study analyzes patent trends by deriving sub-technical fields of Organic Light-Emitting Diodes (OLEDs) industry, and analyzing technology value, originality, and diversity for each sub-technical field. To collect patent data, a set of international patent classification(IPC) codes related to OLED technology was defined, and OLED-related patents applied from 2005 to 2017 were collected using a set of IPC codes. Then, a large number of collected patent documents were classified into 12 major technologies using the Latent Dirichlet Allocation(LDA) topic model and trends for each technology were investigated. Patents related to touch sensor, module, image processing, and circuit driving showed an increasing trend, but virtual reality and user interface recently decreased, and thin film transistor, fingerprint recognition, and optical film showed a continuous trend. To compare the technological value, the number of forward citations, originality, and diversity of patents included in each technology group were investigated. From the results, image processing, user interface(UI) and user experience(UX), module, and adhesive technology with high number of forward citations, originality and diversity showed relatively high technological value. The results provide useful information in the process of establishing a company's technology strategy.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.22
no.4
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pp.379-390
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2022
While the construction industry is striving to make changes suitable for the 4th industrial revolution era through the introduction of 4th industrial revolution technologies, such change is progressing more slowly than in other industries. Nevertheless, the recent digitization and digital transformation of the construction industry can provide a new paradigm to address and innovate the chronic problems faced by the construction industry. Therefore, in this study, a case study using a data hub and API for use of the data hub, which is essential for digitalization and digital transformation, was conducted, and the efficiency and feasibility of using the data hub and API were considered. When the API system was introduced, it was found that the average budget savings per person was about 23%, and the costbenefit ratio was about 4.4 times higher, indicating that the feasibility of the project was very high. The results and framework of this study can serve as fundamental research data for related research, and provide a worthy case study to promote the introduction of related technologies. This will ultimately contribute to digitalization and digital transformation for smartization of the construction industry.
Journal of Korean Society of Disaster and Security
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v.16
no.1
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pp.105-113
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2023
Jeollanam-do has 25 land-to-island and island-to-island bridges, the largest number in Korea. It is a local government rich in specialized marine and tourism resources centered on the archipelago and the sea bridges connecting them. However, in the case of sea-crossing bridges, when strong winds or typhoons occur, there is an issue that increases anxiety among users and local residents due to excessive vibration of the bridge, apart from structural safety of the bridge. In fact, in the case of Cheonsa Bridge in Shinan-gun, which was recently opened in 2019, vehicle traffic restrictions due to strong winds and excessive vibrations frequently occurred, resulting in complaints from local residents and drivers due to increased anxiety. Therefore, based on the data measured using IoT measurement technology, it is possible to relieve local residents' anxiety about the safety management of marine bridges by providing quantitative and accurate bridge vibration levels related to traffic and wind conditions of bridges in real time to local residents. This study uses the existing measurement system and IoT sensor to constantly observe the wind speed and vibration of the marine bridge, and transmits it to local residents and managers to relieve anxiety about the safety and traffic of the sea-crossing bridge, and strong winds and to develop technologies capable of preemptively responding to large-scale disasters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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