• Title/Summary/Keyword: 쓰러짐

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Comparative Analysis of Rice Lodging Area Using a UAV-based Multispectral Imagery (무인기 기반 다중분광 영상을 이용한 벼 쓰러짐 영역의 특성 분석)

  • Moon, Hyun-Dong;Ryu, Jae-Hyun;Na, Sang-il;Jang, Seon Woong;Sin, Seo-ho;Cho, Jaeil
    • Korean Journal of Remote Sensing
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    • v.37 no.5_1
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    • pp.917-926
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    • 2021
  • Lodging rice is one of critical agro-meteorological disasters. In this study, the UAV-based multispectral imageries before and after rice lodging in rice paddy field of Jeollanamdo agricultural research and extension servicesin 2020 was analyzed. The UAV imagery on 14th Aug. includesthe paddy rice without any damage. However, 4th and 19th Sep. showed the area of rice lodging. Multispectral camera of 10 bands from 444 nm to 842 nm was used. At the area of restoration work against lodging rice, the reflectance from 531 nm to 842 nm were decreased in comparison to un-lodging rice. At the area of lodging rice, the reflectance of around 668 nm had small increases. Further, the blue and NIR (Near-Infrared) wavelength had larger. However, according to the types of lodging, the change of reflectance was different. The NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NDRE (Normalized Difference Red Edge) shows dome sensitivities to lodging rice, but they were different to types of lodging. These results will be useful to make algorithm to detect the area of lodging rice using a UAV.

A Study on Falling Detection of Workers in the Underground Utility Tunnel using Dual Deep Learning Techniques (이중 딥러닝 기법을 활용한 지하공동구 작업자의 쓰러짐 검출 연구)

  • Jeongsoo Kim;Sangmi Park;Changhee Hong
    • Journal of the Society of Disaster Information
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    • v.19 no.3
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    • pp.498-509
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    • 2023
  • Purpose: This paper proposes a method detecting the falling of a maintenance worker in the underground utility tunnel, by applying deep learning techniques using CCTV video, and evaluates the applicability of the proposed method to the worker monitoring of the utility tunnel. Method: Each rule was designed to detect the falling of a maintenance worker by using the inference results from pre-trained YOLOv5 and OpenPose models, respectively. The rules were then integrally applied to detect worker falls within the utility tunnel. Result: Although the worker presence and falling were detected by the proposed model, the inference results were dependent on both the distance between the worker and CCTV and the falling direction of the worker. Additionally, the falling detection system using YOLOv5 shows superior performance, due to its lower dependence on distance and fall direction, compared to the OpenPose-based. Consequently, results from the fall detection using the integrated dual deep learning model were dependent on the YOLOv5 detection performance. Conclusion: The proposed hybrid model shows detecting an abnormal worker in the utility tunnel but the improvement of the model was meaningless compared to the single model based YOLOv5 due to severe differences in detection performance between each deep learning model

A Study on the Detection of Fallen Workers in Shipyard Using Deep Learning (딥러닝을 이용한 조선소에서 쓰러진 작업자의 검출에 관한 연구)

  • Park, Kyung-Min;Kim, Seon-Deok;Bae, Cherl-O
    • Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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    • v.26 no.6
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    • pp.601-605
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    • 2020
  • In large ships with complex structures, it is difficult to locate workers. In particular, it is not easy to detect when a worker falls down, making it difficult to respond quickly. Thus, research is being conducted to detect fallen workers using a camera or by attaching a device to the body. Existing image-based fall detection systems have been designed to detect a person's body parts; hence, it is difficult to detect them in various ships and postures. In this study, the entire fall area was extracted and deep learning was used to detect the fallen shipworker based on the image. The data necessary for learning were obtained by recording falling states at the shipyard. The amount of learning data was augmented by flipping, resizing, and rotating the image. Performance evaluation was conducted with precision, reproducibility, accuracy, and a low error rate. The larger the amount of data, the better the precision. In the future, reinforcing various data is expected to improve the effectiveness of camera-based fall detection models, and thus improve safety.

막바지 벼농사관리 및 병충해 방제

  • 최귀문
    • The Bimonthly Magazine for Agrochemicals and Plant Protection
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    • v.5 no.9
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    • pp.59-69
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    • 1984
  • 한해의 농사를 마지막에 판가름할 만큼 중요한 것은 물관리, 쓰러짐방지 및 늦은 품종의 이삭도열병$\cdot$멸구류(벼멸규, 흰등멸구)방제에 달려 있다. 현재까지 잘 가꾸워 논 벼농사를 알찬 수확으로 거두어 들이려면 앞으로 남은 후기 관리사항을 잘 이행하지 않으면 달성 할 수 없다. 그러나 앞으로의 기상 전망은 무더운 날이 많을 것이고 지역적으로 돌발적인 큰비도 예상되며 최고기온은 예년$(31\sim33^{\circ}C)$보다 높고 강우량은 예년보다 많겠으며 또한 가장 두려워하는 태풍도 1개 정도가 우리나라에 영향을 줄 것으로 우려된다 하므로 모든 조건이 그리 좋은 예보는 아니며 특히 일본 기상전망에 의하면 가을이 일찍온다는 예보도 있으므로 더욱 안심이 안된다. 그러므로 벼농사 후기 관리에 주의하여야할 물관리, 쓰러짐방지 및 목도열병, 벼멸구등을 미연에 방지하도록 힘써야 되겠다.

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영상인식기술 기반 선원 안전관리 기술 개발

  • 한기민;김성수
    • Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.242-244
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    • 2022
  • 기관실 선원들의 안전관리를 위해 영상기반 쓰러짐, 안전보호구 착용, 화재감지를 실시간 모니터링하여 사고방지 및 신속한 사고 대응을 할 수 있는 인공지능 모델을 개발하는 연구이다.

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Implementation of an alarm system with AI image processing to detect whether a helmet is worn or not and a fall accident (헬멧 착용 여부 및 쓰러짐 사고 감지를 위한 AI 영상처리와 알람 시스템의 구현)

  • Yong-Hwa Jo;Hyuek-Jae Lee
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.23 no.3
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    • pp.150-159
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    • 2022
  • This paper presents an implementation of detecting whether a helmet is worn and there is a fall accident through individual image analysis in real-time from extracting the image objects of several workers active in the industrial field. In order to detect image objects of workers, YOLO, a deep learning-based computer vision model, was used, and for whether a helmet is worn or not, the extracted images with 5,000 different helmet learning data images were applied. For whether a fall accident occurred, the position of the head was checked using the Pose real-time body tracking algorithm of Mediapipe, and the movement speed was calculated to determine whether the person fell. In addition, to give reliability to the result of a falling accident, a method to infer the posture of an object by obtaining the size of YOLO's bounding box was proposed and implemented. Finally, Telegram API Bot and Firebase DB server were implemented for notification service to administrators.

Production Of IoT-based Smart Fire Extinguisher (IoT기반 스마트 소화기 구현)

  • Kim, Jae-Gyeong;Oh, Ha-Bin;Kim, Min-Su;Choi, Young-Sook;Ahn, Eun-Ji;Kim, Su-In;Jo, Gyeong-Rok;Lee, Eun-Ser
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.11a
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    • pp.136-139
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    • 2021
  • 사물인터넷을 기반으로 실시간으로 소화기 주변의 상태와 화재 발생 여부, 소화기의 상태를 확인할 수 있는 웹 시스템과 화재 알림을 받을 수 있는 애플리케이션을 설계하였다. 소화기 주변의 온도와 습도를 측정하여 화재 유무를 판단하고, 화재를 감지했을 시에 LED 불빛과 경고음을 출력한다. 자이로센서를 이용하여 소화기의 쓰러짐 상태를 파악한다. 웹페이지에서 소화기의 상태 및 소화기 주변의 온습도 상태, 화재 여부를 확인할 수 있다. 사용자는 애플리케이션을 이용하여 회원가입, 로그인을 수행할 수 있으며 화재 알림을 받을 수 있다.

Smart Manhole Device for Underground Facility Management (지중 시설물 관리를 위한 스마트 맨홀 디바이스)

  • Kim, Jong-Duk;Han, Seung-Heon;Kim, Yong-Kil
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.23 no.8
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    • pp.996-1003
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    • 2019
  • The undergrounding of diverse ground facilities has led to a decrease in issues, such as foul smell of water supply systems and wastewater, a fall of telephone poles, electromagnetic waves and breaking of wires caused by a railway work. On the other hand, there are new issues, including a fall accident, explosion affected by flammable gas, a choking accident by harmful gas and a lack of oxygen concentration, a fire coming from high-tension wire heating and flooding in the manhole. Besides, these issues damage the civil society and are an anxiety to public safety. Therefore, this paper is focused on a smart manhole device for stable communication environments inside and outside the manhole and wireless communication with various devices for managing facilities in the manhole, and aims to make a contribution to public safety by suggesting a direction of future underground facility management.

Design and Construction of the Cultivating Weeder for a 3-Wheel Riding Type Cultivating Vehicle (3륜 승용관리기용 중경제초기 설계 제작)

  • Choi, Il Soo;Choi, Yong;Lee, Beom Seob;Ji, Keum Bae;Yun, Young Tae;Yoo, Soo Nam
    • Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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    • 2017.04a
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    • pp.77-77
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    • 2017
  • 현재 국내의 경우 4륜 승용관리기가 개발되었으나 성능 미비와 편이성 부족으로 승용관리기 및 부속 작업기 보급이 매우 저조한 상태이다. 3륜 승용관리기는 작업기 복부 장착으로 작업의 정밀도, 편이성, 관측의 용이성 향상과 함께 지상고 제고, 차폭 조절, 조향 등의 성능 개선을 기할 수 있다. 국내에서는 3륜 승용관리기용 복부 장착 부속작업기가 거의 개발되어 있지 않으며, 특히 두류 재배에 있어서 일관기계화 작업을 위한 관리작업기의 개발은 매우 필요한 실정이다. 승용관리기에 의한 중경제초는 잡초방제는 물론 물 빠짐과 토양 속 통기가 좋아지고, 지온 조절, 쓰러짐 방지, 부정근 발생을 조장하여 콩의 생육과 결실을 좋게 함으로써 수량이 증가되는 효과가 있다. 따라서 본 연구는 3륜 승용관리기에 적합한 복부장착형의 중경제초기를 설계 제작하였다. 3륜 승용관리기용 중경제초기는 승용관리기의 복부 PTO에서의 구동력 전달을 위한 연결 조인트, 중간축, 기어 및 체인 전동기구, 구동축으로 구성된 동력전달부, 중경제초를 위한 5개의 로타리 날과 후방 1개의 제초날로 구성된 3조의 작업날, 경심 조절을 위한 바퀴, 다양한 조간거리에 적응을 위한 조간조정 나사부, 흙의 비산 방지를 위한 로타리 날 커버 및 케이스, 3륜 승용관리기에의 부착을 위한 프레임 및 부착보조 작업기 이동용 바퀴장치 등으로 구성 설계 제작하였다. 로타리 날은 기존 시판 관리기용 로타리 중경 날을 사용하였는데 진행방향에 역으로 회전하도록 하였고, 날의 회전반경은 약 330 mm, 조당 경운 폭은 약 250 mm, 최대 경심 100 mm로 설계하였다. 조간거리의 조절범위는 수동나사에 의하여 620~900 mm 범위로 무단조절 할 수 있도록 하였다. 중경제초기는 3륜 승용 관리기 복부의 평행링크에 부착되므로 작업기의 이동 및 부착 편이성을 위하여 이동용 바퀴를 설치하였다. 제작된 중경제초기의 크기는 길이${\times}$${\times}$높이가 $660{\times}2072{\times}880mm$, 중량은 약 200 kg으로 제작되었다.

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