Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.32
no.3
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pp.191-197
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2019
As the shipbuilding and offshore plant industries grow larger and more complex, their maintenance and inspection systems become more important. Recently, maintenance and inspection systems based on augmented reality have been attracting much attention for improving worker's understanding of work and efficiency, but it is often difficult to work with because accurate matching between the augmented model and reality information is not. To solve this problem, marker based AR technology is used to attach a specific image to the model. However, the markers get damaged due to the characteristic of the shipbuilding and offshore plant industry, and the camera needs to be able to detect the entire marker clearly, and thus requires sufficient space to exist between the operator. In order to overcome the limitations of the existing AR system, in this study, a markerless AR was adopted to accurately recognize the actual model of the pipe system that occupies the most processes in the shipbuilding and offshore plant industries. The matching methodology. Through this system, it is expected that the twist phenomenon of the augmented model according to the attitude of the real worker and the limited environment can be improved.
In geostationary satellite communications, which are widely used for broadcasting and communication, there is a path loss where the signal power on the path is largely reduced. It is important to consider rain attenuation when calculating link budget because the Ka band frequency is vulnerable to rain attenuation. In this study, rainfall trends were analyzed by using rainfall data from the year 2000 in four regions of Korea (Seoul, Incheon, Busan, Jeju) and the rainfall attenuation was calculated. This was used to analyse the satellite link budget and receiving performance for the down-link of the korea satellite COMS. In this study, the calculated G/T for the rainfall intensity of 0.5% per year using the rainfall data for 18 years increased by approximately $8.5dBK^{-1}$ compared to the ITU's zone-K rain model, and decreased by approximately $1dBK^{-1}$ compared to the precipitation data for 13 years from the TTA(Korea Telecommunications Technology Association). The results of this study can be used for the design of G/T in domestic-installed satellite ground station.
Owing to the increase of FTA, food trade, and versatile preferences of consumers, food import has increased at tremendous rate every year. While the inspection check of imported food accounts for about 20% of the total food import, the budget and manpower necessary for the government's import inspection control is reaching its limit. The sudden import food accidents can cause enormous social and economic losses. Therefore, predictive system to forecast the compliance of food import with its preemptive measures will greatly improve the efficiency and effectiveness of import safety control management. There has already been a huge data accumulated from the past. The processed foods account for 75% of the total food import in the import food sector. The analysis of big data and the application of analytical techniques are also used to extract meaningful information from a large amount of data. Unfortunately, not many studies have been done regarding analyzing the import food and its implication with understanding the big data of food import. In this context, this study applied a variety of classification algorithms in the field of machine learning and suggested a data preprocessing method through the generation of new derivative variables to improve the accuracy of the model. In addition, the present study compared the performance of the predictive classification algorithms with the general base classifier. The Gaussian Naïve Bayes prediction model among various base classifiers showed the best performance to detect and predict the nonconformity of imported food. In the future, it is expected that the application of the abnormality detection model using the Gaussian Naïve Bayes. The predictive model will reduce the burdens of the inspection of import food and increase the non-conformity rate, which will have a great effect on the efficiency of the food import safety control and the speed of import customs clearance.
Jeong, Insoo;Kim, Jinwoo;Chi, Seokho;Roh, Myungil;Biggs, Herbert
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.4
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pp.441-447
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2021
Construction sites are complex and dangerous because heavy equipment and workers perform various operations simultaneously within limited working areas. Solitary works of heavy equipment in complex job sites can cause fatal accidents, and thus they should interact with spotters and obtain information about surrounding environments during operations. Recently, many computer vision technologies have been developed to automatically monitor construction equipment and detect their interactions with other resources. However, previous methods did not take into account the interactions between equipment and spotters, which is crucial for identifying solitary works of heavy equipment. To address the drawback, this research develops a computer vision-based solitary work detection model that considers interactive operations between heavy equipment and spotters. To validate the proposed model, the research team performed experiments using image data collected from actual construction sites. The results showed that the model was able to detect workers and equipment with 83.4 % accuracy, classify workers and spotters with 84.2 % accuracy, and analyze the equipment-to-spotter interactions with 95.1 % accuracy. The findings of this study can be used to automate manual operation monitoring of heavy equipment and reduce the time and costs required for on-site safety management.
In modern-war campaign, precision-guided missiles are dominantly used to minimize the collateral damage. Imaging infrared seekers are widely applied for the precise guidance. Due to the high cost of the infrared detector, the cost for the one-shot weapon's test is a burden for the development. To reduce the test cost, a simulation method including imagery tracking is required, which is so-called integrated-flight simulation(IFS). The synthetic image generation(SIG)-based simulation method is typically used, which however cannot represent various environmental and target conditions. In this paper, a new IFS method is proposed using on-sight measured image to overcome the limitations of the SIG-based IFS(SIIFS). The target image acquired at the launching sight has been used only for checking the performance criteria of the image tracker and has not been tried for IFS since it has low resolution and little information. The study described in this paper, however, shows that the on-sight image-based IFS can predict the pre- and mid-course flight performance quite similarly and is very useful for the flight test analysis.
Kim, Dong-Hun;Moon, Sang-Ho;Ko, Kyung-Seok;Kim, Sunghyun
Economic and Environmental Geology
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v.53
no.6
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pp.655-666
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2020
This study evaluated the characteristics of arsenic production in groundwater through microbial community analysis of groundwater contaminated with high arsenic in Haman area. Groundwater in Haman area is contaminated with arsenic in the range of 0-757.2 ㎍/L, which represents the highest arsenic contamination concentration reported in Korea as natural groundwater pollution source. Of the total 200 samples, 29 samples (14.5%) showed higher arsenic concentration than that of 10 ㎍/L, which is the standard for drinking water quality, and 8 samples (4%) found in wells with 80-100 m depth were above 50 ㎍/L. In addition, seven wells with arsenic concentration more than 100 ㎍/L located in the northern part of Haman. As a result of microbial community analysis for high arsenic-contaminated groundwater, the microbial community compositions were significantly different between each sample, and Proteobacteria was the most dominant phyla with an average of 61.5%. At the genus level, the Gallinonella genus was predominant with about 12.8% proportion, followed by the Acinetobacter and Methermicoccus genus with about 7.8 and 7.3%, respectively. It is expected that high arsenic groundwater in the study area was caused by a complex reaction of geochemical characteristics and biogeochemical processes. Therefore, it is expected that the constructed information on geochemical characteristics and microbial communities through this study could be used to identify the origin of high arsenic groundwater and the development of its controlling technology.
Ahn, Mun-Il;Do, Ki Seok;Lee, Kyeong Hee;Yun, Sung Chul;Park, Eun Woo
Research in Plant Disease
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v.26
no.4
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pp.229-238
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2020
Field validation of PBcast, an infection risk model for Phytophthora blight of pepper, was conducted through a designed field experiment in 2012 and 2013. Conduciveness of weather conditions at 26 locations in Korea in 2014-2017 was also evaluated using PBcast. The PBcast estimated daily infection risk (IR) of Phytophthora capsici based on weather and soil texture data. In the designed filed experiment, four treatments including routine sprays at 7-day intervals (RTN7), forecast-based sprays when IR reached 200 (IR200) and 224 (IR224), and no spray (CTRL) were compared in terms of disease incidence and number of sprays recommended for disease control. In 2012, IR had reached over 200 twice, but never reached 224. In 2013, IR had reached over 200 three times and once higher than 224. The RTN7 plots were sprayed 17 and 18 times in 2012 and 2013, respectively. Weather conditions throughout the country were generally conducive for Phytophthora blight and 3-4 times of fungicide sprays would have been reduced if the PBcast forecast information was adopted in the decision-making for fungicide sprays. In conclusion, the PBcast forecast would be useful to reduce fungicide applications without losing the disease control efficacy to protect pepper crop from Phytophthora blight.
Recently, the use of high-resolution satellites is increasing in many areas. In order to supply useful satellite images stably, it is necessary to establish automatic precision geometric correction technic. Geometric correction is the process that corrected geometric errors of satellite imagery based on the GCP (Ground Control Point), which is correspondence point between accurate ground coordinates and image coordinates. Therefore, in the automatic geometric correction process, it is the key to acquire high-quality GCPs automatically. In this paper, we proposed iterative precision geometry correction method. we constructed an image pyramid and repeatedly performed GCP chip matching, outlier detection, and precision sensor modeling in each layer of the image pyramid. Through this method, we were able to acquire high-quality GCPs automatically. we then improved the performance of geometric correction of high-resolution satellite images. To analyze the performance of the proposed method, we used KOMPSAT-3 and 3A Level 1R 8 scenes. As a result of the experiment, the proposed method showed the geometric correction accuracy of 1.5 pixels on average and a maximum of 2 pixels.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.25
no.3
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pp.57-67
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2021
A thorough administration of the arterial road network requires a continuous supply of updated and accurate information about the traffic that travels on the roads. One of the ways to effectively obtain the traffic volume and weight distribution of heavy vehicles is the BWIM technique, which is actively being studied. Unlike previous studies, this study was performed to develop a simplified Bridge Weigh-In-Motion (BWIM) algorithm that can easily estimate the axle spacing and weight of a traveling vehicle by utilizing the structural characteristics of the bridge. A short span RC T-beam bridge with no crossbeam installed was selected for the study, and then the strain response characteristics of bridge deck and girder was checked through preliminary field test. Based on the preliminary field test results, a simplified BWIM algorithm suitable for the bridge to be studied was derived. The validity and accuracy of the BWIM algorithm derived in this study were verified through field test. As a result of the verification test, the proposed BWIM algorithm can estimate the axle spacing and gross weight of the travelling vehicles with the average percent error of less than 3%.
This research is based on the design of pictures in picture books, and the spatial representation of illustrations in the picture books contains the significantly important objective. Various texts, pictures, spaces, etc. in a picture must have the operator's various editing skills so that spatial arrangement is made smoothly.In this paper, the characteristics of spatial expression of design in picture books are derived by analyzing several examples of paintings and studies on classic picture books. First, the fusion of picture and text, that is, that both picture and text convey spatial information together as elements of the screen. Second, as a characteristic of the coherence of the space design in picture books, the story and content must be smoothly connected when reading the book. Third, when expressing a space, the creator should utilize the strengths and weaknesses of each other between abstract and conceived spatial expressions as needed. Fourth, as a symbolic feature of picture book spatial expression, it can be seen that many symbolic expression techniques are applied to the spatial expression of picture books according to the semiotic principle, which greatly improves the cognitive efficiency of reading picture books. The fifth characteristic is that the spatial expression of an excellent picture book has excellent interesting element, rich design means, and interestingly conveys screen contents and screen format to readers. In this research, it is thought that designers and artists should guide the creation within a spatial framework as designing picture books, thus greatly improving the efficiency of the creation process, while also provide a reader-centered visual Interesting experience.
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